比如電信行業(yè)的CDR，零售、制造或者其他以產(chǎn)品為中心的行業(yè)的RFID數(shù)據(jù)，制造業(yè)(尤其是汽車、消費(fèi)電子)的機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)，都是各個(gè)行業(yè)非常重要的數(shù)據(jù)。理解非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化信息主要是指用文字表達(dá)的人類語言，與大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)有很大區(qū)別。你需要使用一些新的工具進(jìn)行自然語言處理、搜索和文本分析。

客戶是企業(yè)生存和發(fā)展的基石。企業(yè)只有充分了解自己的客戶才能制定相應(yīng)的營銷策略，提高轉(zhuǎn)化率，達(dá)到客戶滿意度。客戶的反應(yīng)性可以用來指導(dǎo)企業(yè)的銷售策略；他們的意見和建議可以為企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)提供支持。分析現(xiàn)有的客戶不僅可以挖掘更多潛在的銷售機(jī)會(huì)，還可以改進(jìn)服務(wù)模式，做好客戶的維護(hù)工作，為開發(fā)新的客戶做準(zhǔn)備。

這個(gè)時(shí)候，我們就可以使用CRM系統(tǒng)了。通過簡單的CRM系統(tǒng)，我們可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行分析客戶，從而幫助企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策。1.客戶基本信息分析簡信CRM的客戶管理委員會(huì)對客戶的分析是多維度的，包括姓名、性別、年齡、聯(lián)系方式、住址、職業(yè)、客戶號(hào)等基本情況。在開發(fā)和維護(hù)過程中不斷完善客戶的數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)形成對客戶的基本認(rèn)識(shí)，有利于以后的維護(hù)。

do 數(shù)據(jù)分析，我們需要從兩個(gè)方向入手:1。數(shù)據(jù)培育是數(shù)據(jù)分析的有效基礎(chǔ)設(shè)施，并不是所有的數(shù)據(jù)都可以用于數(shù)據(jù)分析。企業(yè)要重視數(shù)據(jù)，也要重視數(shù)據(jù)積累。例如，許多企業(yè)意識(shí)到信息化和數(shù)字化的重要性，并將商業(yè)智能BI的部署提上日程。

BI這種數(shù)據(jù)倉庫為了培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須提前規(guī)劃好數(shù)據(jù)培養(yǎng)，動(dòng)員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)管理機(jī)制。這不是短時(shí)間內(nèi)可以完成的事情，而是需要員工在日常經(jīng)營活動(dòng)中按照統(tǒng)一的流程和規(guī)范生產(chǎn)和管理數(shù)據(jù)，長期堅(jiān)持，在經(jīng)營活動(dòng)中沉淀數(shù)據(jù)，逐步按照標(biāo)準(zhǔn)化、流程化、規(guī)范化來填充企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。

CRM system數(shù)據(jù)分析借助CRM系統(tǒng)分析企業(yè)所需的數(shù)據(jù)，從而幫助企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策。CRM的數(shù)據(jù)分析包括以下幾個(gè)方面:線索數(shù)據(jù)分析、客戶 數(shù)據(jù)分析、商機(jī)分析、合同統(tǒng)計(jì)分析、績效分析、產(chǎn)品分析、采購- (1)通過對員工線索數(shù)量、商機(jī)、成交率、營業(yè)額的分析比較，企業(yè)可以得到線索的質(zhì)量和員工的工作情況。

(3)系統(tǒng)將顯示和統(tǒng)計(jì)企業(yè)生成的每份合同中涉及的應(yīng)收款項(xiàng)和已收款項(xiàng)。通過合同金額的分析和付款金額的統(tǒng)計(jì)分析，可以發(fā)現(xiàn)哪個(gè)季節(jié)哪個(gè)地區(qū)的營業(yè)額比較多。企業(yè)可以得到自己的淡季和旺季，合理調(diào)整庫存，合理規(guī)劃重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域。(4)性能分析。企業(yè)可以對每個(gè)員工、每個(gè)銷售部門、每個(gè)分公司的業(yè)績進(jìn)行分析比較，讓成功的個(gè)人、團(tuán)隊(duì)、分公司分享總結(jié)學(xué)習(xí)的方法，共同提高整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營效率。

小文|微信官方賬號(hào):小文的數(shù)據(jù)之旅已經(jīng)過了五一假期。不知道大家過得怎么樣？假期，小文沒有選擇去旅游(他不想成為人群中的一員)。)，而是呆在家里看了我的新書《用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》陳喆老師的，可謂收獲滿滿。當(dāng)然不是使用spss的技巧，而是分析的思維。書中的案例用的是spss，而小文沒有，所以小文用python實(shí)現(xiàn)了。

本文采用stp方法進(jìn)行分析，即客戶細(xì)分，target 客戶選擇和target 客戶定位。客戶根據(jù)客戶的分類維度進(jìn)行細(xì)分，包括五大類，即自然屬性因子、社會(huì)特征因子、行為特征因子、態(tài)度偏好因子、生活狀態(tài)和人格因子。前三種是暴露因素，即通過接觸可以知道的因素，屬于先驗(yàn)分類的維度；后兩者只有通過考察才能了解，這是客戶的本質(zhì)區(qū)別，屬于事后分類的維度。

趙興峰老師講課數(shù)據(jù)分析老師全系統(tǒng)培養(yǎng)課程，最常用數(shù)據(jù)分析思路與方法:對比分析，三要素對比分析:案例、思路、方法、模式、對比分析。01細(xì)分分析細(xì)分分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，單一維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)信息價(jià)值很低。細(xì)分分析大致可以分為兩類，一類是漸進(jìn)分析，如:來京游客可以分為朝陽區(qū)和海淀區(qū)；另一種是維度穿越，比如付費(fèi)SEM的新訪客。

03漏斗分析轉(zhuǎn)化漏斗分析是數(shù)據(jù)分析事業(yè)部經(jīng)營分析的基本模型。我們經(jīng)?？吹降氖前炎罱K的轉(zhuǎn)化設(shè)定為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的實(shí)現(xiàn)，比如每次使用app超過10分鐘。隊(duì)列分析在數(shù)據(jù)分析運(yùn)營領(lǐng)域非常重要，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營中，尤其需要仔細(xì)觀察留存的情況。

1、客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，企業(yè)需要根據(jù)客戶的單個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)分客戶的等級，對客戶的不同等級采取不同的跟進(jìn)維護(hù)方式；2.售后服務(wù)數(shù)據(jù):根據(jù)為客戶提供的服務(wù)數(shù)據(jù)和投訴，可以發(fā)現(xiàn)客戶關(guān)注哪些問題，哪些環(huán)節(jié)容易出現(xiàn)問題，需要及時(shí)改進(jìn)；也可以根據(jù)客戶的投訴反映售后服務(wù)人員的工作狀態(tài)，并進(jìn)行有效評價(jià)；3.客戶丟失數(shù)據(jù)，企業(yè)必須知道客戶丟失在哪里并進(jìn)行分析，然后優(yōu)化相關(guān)問題以減少客戶丟失。