管理客户信息，创新商业模式——大数据客户资料数据库 (大数据客户资料数据库)
随着互联网的不断发展，各个行业都面临着不同程度的变革。其中最明显的就是商业模式的变化。传统企业的经营模式面临挑战，而新兴企业则借助互联网技术实现了快速成长。在这个过程中，大数据技术的出现成为了企业实现转型升级的必要手段之一。而大数据客户资料数据库的建立，则是管理客户信息、创新商业模式的重要举措。
一、大数据背景下的客户资料管理
在数字化和信息化的时代，客户对企业来说是最重要的资源之一。而在客户管理方面，传统企业采用的是基于人工管理的方式。这种方式效率低下、精度不高，而随着客户数量的增加，管理难度也越来越大。
大数据技术的出现，为客户信息管理带来了新的解决方案。通过构建大数据客户资料数据库，企业可以将客户的各种信息进行统一管理。这不仅可以提高工作效率、减少管理成本，还可以更好地理解和分析客户的需求，为企业制定更为科学的营销策略提供支持。
二、大数据客户资料数据库的特点
大数据客户资料数据库是一种综合性数据库，涵盖了企业的所有客户资料。这些资料包括客户的基本信息、交易记录、行为数据、偏好和反馈等。相比传统的客户管理方式，大数据客户资料数据库有以下特点：
a.综合性。大数据客户资料数据库不仅包含客户的基本信息，还包括客户的行为记录和交易记录等详细信息。这些信息可以更好地帮助企业了解客户需求，制定针对性的营销策略。
b.实时性。大数据客户资料数据库可以实现实时同步更新，保证了数据库中信息的及时性和准确性。这样企业可以快速响应客户需求，提高生产效率。
c.分析性。针对大数据客户资料数据库中的数据，企业可以进行深度挖掘和分析，借助各种分析工具，发掘出对企业具有实际意义的信息。这对企业的经营决策和营销策略的制定都有很大的帮助。
d.安全性。大数据客户资料数据库的安全性很高，每个客户的信息都有专门的管理和密钥分配机制。这样可以有效避免各种信息泄露和数据安全问题。
三、大数据客户资料数据库的应用场景：
1.精准营销
企业可以通过大数据客户资料数据库，对客户的行为数据、消费偏好等数据进行分析和挖掘，以便制定更准确更具体的营销策略。比如，根据客户的历史订单和浏览数据，提供个性化推荐，让客户更容易找到自己想要的商品。
2.客户服务
大数据客户资料数据库可以为客户服务提供更多的支持和服务，比如根据客户的行为数据和需求推荐相关商品和活动信息，提供在线客服支持等。这有助于提高客户满意度，进而增强品牌忠诚度。
3.商业智能
企业可以从大数据客户资料数据库中获取数据、识别模式和趋势等信息，以便更精确地了解客户的需要和行为，并能够预测未来的趋势。这有助于企业制定更好的商业策略和决策。
四、大数据客户资料数据库的优势
1. 实现客户数据整合
大数据客户资料数据库与传统的客户资料库不同，它可以对客户的各种数据进行统一管理和处理，解决了数据分散、存储不完整等问题，提高了数据的利用效率。
2. 实现客户数据的快速检索
大数据客户资料数据库可以通过各种查询条件，实现快速搜索和检索，找到目标客户的各种信息和历史记录。这有助于企业更好地了解客户，从而对客户进行精细化的管理和服务。
3. 优化客户体验
通过大数据客户资料数据库的分析和挖掘，企业可以了解客户的消费偏好、兴趣和行为，从而提供更加精准的产品和服务，优化客户体验，增强品牌的美誉度。
4. 实现商业模式创新
当企业有了更充分的客户资料和数据分析支持，就可以更加准确地把握市场变化、客户需求的变化，从而更好地制定商业模式。通过大数据客户资料数据库的支持，实现商业模式的创新变得更加容易。
五、大数据客户资料数据库的实践与展望
大数据客户资料数据库是通过大数据技术对客户管理和服务的创新，对企业实现全面智能化、全方位的客户管理和服务提供更加坚实的数据支持。但是，实际上，企业在实践中要将大数据客户资料库建立起来还需要面临很多问题。例如，保密性、数据质量、标准化、数据集成等方面都需要重视它们的问题。
无论如何，建立大数据客户资料数据库是一项十分重要的举措，可以帮助企业实现多方面、多角度的客户管理，为企业创新商业模式提供有力支撑，促进企业可持续发展。在未来的时代中，它将成为企业数字化转型的核心手段之一，其作用将越来越重要。
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大数据是什么？
作者：李丽
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来源：知乎
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”大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 “大数据”首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息伏橡之力以确保其真实性及安全性。
”大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高
增长率
和多样化的信息资产。从数据的类别上看，”大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊
网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义：”大让厅慧数据是更大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。” Kelly说：”大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。更大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加坦答深入的、更加专业的大数据分析方法。
三、大数据技术
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到
数据仓库
或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：
自然语言处理
(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”
理解
“自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、
方差分析
、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、
logistic回归
分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、
主成分分析
、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（更优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or
association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,
Web ,图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、
机器学习
、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
四、大数据特点
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、
数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2、
数据类型繁多，如前文提到的
网络日志
、视频、图片、地理位置信息，等等。
3、
价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4、
处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、
平板电脑
、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，
大数据时代
带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
五、大数据处理
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的
关系型数据库
MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行
负载均衡
和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者
分布式存储
集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
六、大数据应用与案例分析
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于”IT”与”经营”的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场更佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在之一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
企业如何利用CRM客户关系管理系统提高客户转换率？
精准的把握每一个客户的需求就是转化客户的有力保证。CRM系统整合了大数据、互联网以及数据挖掘等技术，可以为精准、快速地分析用户消费习惯行为提供充分的数据支持，是跟进客户并促进转化的有效工具。下面，我们就具体来看看是如何促进客户转化的？
之一步、全面整合客户信息并记录销售跟进情况
CRM系统收集销售人员直接获得或间接挖掘的客户群体的所有详细资料，包括客户的基本信息与喜好等，建立客户资料数据库，且这些资料都可以根据情况进行更改和补充，随时随地更新客户的信息。此外，销售员将每次与客户沟通的情况也录入到系统中，反映的客户跟进情况，便于后期全面查询客户状态。
第二步、识别客户资料，锁定精准客户
CRM系统多维度记录着客户的信息，销售员可以通过查看系统数据，更深入了解客户，从而筛选出意向客户，然后通过系统展示出的跟进阶段分布状况，锁定自己的精准客户，为其提供个性化服务，并结合客户需求，有针对性地向客户介绍合适的产品，从而促进转化。
客户是企业生存的基础，因而做好客户跟进工作对于企业来说十分重要，使用CRM系统可以帮助销售员实现精准营销，针对不同客户提供个性化服务，提高客户的满意度，加快业务推进，促进客户转化。
客户管理是企业销售人员日常工作当中最重要的事情，不仅包含客户信息的管理，还包含与客户之间的关系处理、跟进情况、订单情况、客户具体需求等等。那么作为企业的销售人员，如何去使用crm系统花费更少时间有效率的去管理客户呢，下面Rushcrm来详细讲解一下。
（一）、碎片化时间利用
在传统的企业当中，会要求销售人员在每天下班前，对当天拜访过客户的沟通情况以及信息进行记录，并对当天的销售工作进行总结、对明天工作写一个计划等等。
现在企业可以利用Rushcrm客户管理系统，可以在销售人员拜访完一个客户之后，利用赶往下一个客户地址的过程中，利用手机登录系统，对该客户进行沟通情况的记录，同时也可以对该客户的下一次跟进时间进行一个设置，方便下一次跟进。可以让销售人员不必花费下班去总结当天的工作情况，还不会出现因为时间过长，导致遗忘客户跟进的细节。
（二）、智能化的提醒
对于销售人员来说，比较头疼的就是要记录不同客户下一次回访时间以及约定时间是否和其他客户的时间冲突，一旦出现冲突可能会导致与其中一个客户的关系会下降，延长销售周期。
这些琐碎又比较重要的工作，耗费了企业销售人员的工作时间和精力，其实可以利用Rushcrm的智能提醒功能，比如在销售人员在设置回访客户时，如果因为时间上出现冲突，会自动提醒销售人员，客户回访时间出现冲突，避免了出现爽约客户的问题。
在系统中还可以设置在一个时间段前提醒客户该回访的客户，例如一周内，需要回访的客户，可以通过系统内部、短信、邮件形式的提醒相关销售人员需要回访的客户，根据每次回访情况直接确定下次回访时间，可以加快销售人员与客户之间的关系。
（三）、客户数据分析
可以通过客户管理系统的客户信息,了解市场的实际情况，分析市场工作的成效，便于提高工作效率，还可以利用Rushcrm系统的报表功能，可以做到多维度生成报表进行多方面的分析数据，对竞争对手和自己全面的对比分析,找出优势与不足等进行商机的分析和管理,并制定市场发展计划等，能够极大的帮助企业和个人减少走弯路的时间和成本。
客户关系管理如此重要，企业要抓住机会利用Rushcrm客户管理系统去管理客户效率更高、花费时间更少，利用客户管理系统促进企业人员与客户之间关系，为企业带来更大的利益。
收集客户信息以防止客户损失
在消费迅速、同质化严重、对外贸易竞争日趋激烈的背景下，机遇转瞬即逝。我们的客户信息越全面，我们的客户关系就越好。毫无疑问。毕竟，了解敌人和你自己可以赢得每场战斗。
伟创CRM客户管理系统-客户统计功能
管理团队
随着企业的不断发展，企业的增长和员工的不断积累，如何充分调动这些资源，充分发挥企业的更大优势，使员工为企业带来真正的利益所作的努力。
伟创CRM客户管理系统-客户管理功能
提高客户管理效率和质量
我们是否能够首先做出反应，及时更新客户信息以满足客户的需求对企业至关重要。CRM系统能实现这些要求吗? 伟创crm智能营销CRM客户关系管理系统是一个专业面向公司的智能管理系统，适用于各类公司。
关于大数据客户资料数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
