大数据:利用相关性营销-移动crm系统

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大数据:利用相关性营销-移动crm系统

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在中国有一家私人航空公司,拥有数以百万计的会员。会员最重要的信息之一就是他们的电子邮件地址。另一方面,微博账号的应用也需要一个电子邮件地址。通常,相同的电子邮件地址意味着航空公司成员和微博成员应该是同一个人。该公司进行了筛选并合并了100000名用户。crm

然后,一家第三方公司的数据部门介入进来。主要的任务是了解10万名航空公司用户在社交媒体上的行为,比如他们说了什么,他们喜欢参与什么话题来转发评论,他们喜欢关注什么商业账户。研究此类问题的原因是,航空公司很想知道它在社交媒体上发起什么样的活动(以及礼物奖励)将吸引10万名成员,并成为赚钱的媒体。

这种情况并不是严格的大数据,因为数据还不够大。然而,它的原则与大数据营销有关:寻求关联性。crm系统

关联性不是因果关系,所以很难得出这样的结论:因为你经常坐飞机,所以你喜欢参加某种活动(反之亦然)。但在一般意义上,这两个变量之间存在一定的相关性。这个事实就像穿红袜子和炒股的关系。可能存在一定的相关系数,但不是因果关系。关联导致因果关系,这与迷信几乎是一样的。

事实上,商业应用不需要拼命地挖掘因果。你只需要知道乘坐航班和参加特定活动之间有一定的概率。至于为什么,你可以暂时忽略它。对于营销行业来说,即使这种概率能够帮助营销活动增加10%的参与率,也不失为一个不小的成功。移动crm系统

深圳做crm系统的公司。但问题是,许多人把因果关系等同于因果关系,这可能导致一些误导性的结论。例如,当10万航空公司用户发现他们特别喜欢某些活动时,这个结论就不是促销了。当你再增加5万个航空公司的微博用户时,很难让他们相信这个结论。因为没有因果关系。为了确认因果关系,我们必须经历一个非常复杂的观察和思考过程,排除所谓的“隐变量”。做一些数据分析不是那么容易。关联是因果关系的前提,但因果关系不等于因果关系。

如此庞大的数据出现了。CRM免费版

大数据正在寻找海量数据,在多大程度上?这是完整的样品。整个样品与样品明显不同。过去,由于操作关系,很难完成采样,所以需要采样。科学的抽样方法是“随机”的,但听起来很容易,而且很难做到。真正的随机抽样要花很多钱(使用社交网络关系,通过问卷启动用户,然后要求更多的人做问卷根本不是随机的),一个不能绕过的缺点是,如果使用问卷方法,很难排除回答者的回答。这是一个真正的想法或真正的行动在一个人的心脏。

大数据最初不是采样,而是它获得的数据是整个样本数据。其次,它不要求用户回答问题,而是实际获得用户行为。用户声称对某个活动感兴趣,以及该用户是否参与某个活动,显然后者更有说服力。

最重要的是,大数据分析和抽样分析的核心区别在于前者是动态的,而后者是静态的。

如前所述,随机抽样非常昂贵,因此很难每天进行抽样——事实上,每个月或甚至四分之一的时间对特定问题进行随机抽样是非常困难的。因此,一个随机样本的结论实际上是静态的,它只能在做调查时显示一些相关性。当新用户(示例)加入时,很难解释过去的相关性是否成立——除非你能找到排除所有隐藏变量的真正因果关系。

如果我们试图降低进行非随机抽样的成本,那么它的结论就更没有意义(学术上称为外部有效性、非随机抽样外部无效性)。当新用户加入时,非随机抽样的结论难以应用。

然而,对大数据的分析是动态的,每一秒都可以得出新的结论。让我们举一个最普通的亚马逊页面的例子:“购买这个产品的客户也同时购买它。”

本节中的商品是活动的,新购买可能导致本模块中的商品发生变化。然而,该模块也可能是集中购买商品的一个重要原因:用户在该模块中看到推荐产品,并且购买可能非常大(可能是TA没有购买的想法,或者甚至不知道该产品)。但对于大数据来说,原因不重要。至少在电子商务领域,它需要做的仅仅是提高客户的单价。买书和B书之间的因果关系是学者的问题,而不是商人的问题。

大数据处理不是思考为什么没有必要这样做的微妙方式,但是得出一些结论也是一个笑话:例如,吃海参有助于提高智商。大数据并不需要做任何推断。它的任务是让你在某一时刻做一些事情来提高你的成功率,即使只有1%。大量,1%是非常可观的。

回到航空公司的具体情况。拥有航空公司成员和微博成员的10万人没有随机抽样,因此10万人对于数百万的航空公司成员整体来说没有代表性。但是我们的目标不是在乘坐这家航空公司的人和参与网络活动的人之间找到因果关系。我们只是想增加参与活动的概率,并希望看到更多的人转发活动。所以100000个微博用户就足够了。

在某一点上,经过数据运行后,我们可以大致看到一些相关性。于是我们开始设计一些活动,让10万微博用户知道我们这次得到的参与和转发速率应该比没有数据支持的情况下的随机计划稍微高一些。相同的人力输入已经达到相对较高的结果,这是数据分析的好处。

三个月后,还有一些活动需要计划。请注意,这次我们仍然需要再次运行数据。因为样本可能不止10万,也许15万,也许运气不好,20000微博用户已经“死亡”,只有80000。另一种可能性是增加了一些新的外部变量,如新商品的出现,这引起了很多人的注意。此时,采取最后的数据指导规划,正是盲人骑着盲马,午夜正接近深渊。

不同的时间点,或者具有不同目标的活动,需要再次运行数据,这可能是大型数据分析的麻烦。然而,计算机的优点是计算。设计几个公式或模型需要一到两个小时。与以往相比,随机抽样是必要的。大大提高了计算机的使用方便性,值得一试。

更重要的是真正意义上的“大数据”。今年,Ali将收购新浪微博。在商业逻辑上,一个是中国最大的消费平台,另一个是中国最大的分段语音平台。这两个数据的结合可以挖掘出更多的关联性。

当你发布微博时,突然出现了一则广告。是的,你感到无聊,又感到困扰。但是,从商业的角度来看,如果你以前在一次点击之前担心过10000个广告推送,那么现在是9000个点击,这是很大的进步。为什么10000次变成9000次?因为一个人的言语与TA的消费倾向之间存在一定的相关性。

广告界有一句名言:我知道我的广告有一半是浪费的,但我不知道哪一半是浪费的。一些营销人员主张,他们可以阻止你浪费一半。不要相信他们。对于广告来说,从50%垃圾到49%垃圾,值得投资。基于相关性而非因果关系的大数据营销不能使广告客户停止浪费广告。它只能做到:少浪费。

够了。

销售和市场贡献

让我们来讨论随机样本与全样本之间的关系。理论上,你可以设计一个模型并每秒采样一次,而不是没有可操作性。但问题是随机抽样的结果存在一定的误差。既然手头有所有的样本,为什么我们需要做任何抽样?对于计算机来说,计算1亿个样本和1000个样本的成本很低,但是整个样本中没有误差,这足以弥补成本。

作者:魏武皇源:HTTP:/WiWuHui.COM/584.HTML

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2018-12-07T10:44:53+00:002018-12-07 10:44:53|Categories: 销售管理|