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、消費電子)的機器人的傳感器數(shù)據(jù)，都是各個行業(yè)非常重要的數(shù)據(jù)。理解非結構化大數(shù)據(jù)非結構化信息主要是指用文字表達的人類語言，與大多數(shù)關系型數(shù)據(jù)有很大區(qū)別。你需要使用一些新的工具進行自然語言處理、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的營銷策略，提高轉(zhuǎn)化率，達到客戶滿意度?？蛻舻姆磻钥梢杂脕碇笇髽I(yè)的銷售策略；他們的意見和建議可以為企業(yè)改進產(chǎn)品和服務提供支持。分析現(xiàn)有的客戶不僅可以挖掘更多潛在的銷售機會，還可以改進服務模式，做好客戶的維護工作，為開發(fā)新的客戶做準備。

這個時候，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方面進行分析客戶，從而幫助企業(yè)進行科學決策。1.客戶基本信息分析簡信CRM的客戶管理委員會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)、客戶號等基本情況。在開發(fā)和維護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識，有利于以后的維護。

do 數(shù)據(jù)分析，我們需要從兩個方向入手:1。數(shù)據(jù)培育是數(shù)據(jù)分析的有效基礎設施，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)，動員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)管理機制。這不是短時間內(nèi)可以完成的事情，而是需要員工在日常經(jīng)營活動中按照統(tǒng)一的流程和規(guī)范生產(chǎn)和管理數(shù)據(jù)，長期堅持，在經(jīng)營活動中沉淀數(shù)據(jù)，逐步按照標準化、流程化、規(guī)范化來填充企業(yè)的關鍵數(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)進行科學決策。CRM的數(shù)據(jù)分析包括以下幾個方面:線索數(shù)據(jù)分析、客戶 數(shù)據(jù)分析、商機分析、合同統(tǒng)計分析、績效分析、產(chǎn)品分析、采購- (1)通過對員工線索數(shù)量、商機、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)計企業(yè)生成的每份合同中涉及的應收款項和已收款項。通過合同金額的分析和付款金額的統(tǒng)計分析，可以發(fā)現(xiàn)哪個季節(jié)哪個地區(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)劃重點發(fā)展區(qū)域。(4)性能分析。企業(yè)可以對每個員工、每個銷售部門、每個分公司的業(yè)績進行分析比較，讓成功的個人、團隊、分公司分享總結學習的方法，共同提高整個企業(yè)的運營效率。

小文|微信官方賬號: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)動商業(yè)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》陳喆老師的，可謂收獲滿滿。當然不是使用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實現(xiàn)了。

本文采用stp方法進行分析，即客戶細分，target 客戶選擇和target 客戶定位?？蛻舾鶕?jù)客戶的分類維度進行細分，包括五大類，即自然屬性因子、社會特征因子、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細分分析細分分析是數(shù)據(jù)分析的基礎，單一維度的指標數(shù)據(jù)信息價值很低。細分分析大致可以分為兩類，一類是漸進分析，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)化設定為某種目的的實現(xiàn)，最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的實現(xiàn)，比如每次使用app超過10分鐘。隊列分析在數(shù)據(jù)分析運營領域非常重要，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)運營中，尤其需要仔細觀察留存的情況。

1、客戶消費數(shù)據(jù)，企業(yè)需要根據(jù)客戶的單個數(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維護方式；2.售后服務數(shù)據(jù):根據(jù)為客戶提供的服務數(shù)據(jù)和投訴，可以發(fā)現(xiàn)客戶關注哪些問題，哪些環(huán)節(jié)容易出現(xiàn)問題，需要及時改進；也可以根據(jù)客戶的投訴反映售后服務人員的工作狀態(tài)，并進行有效評價；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行分析，然后優(yōu)化相關問題以減少客戶丟失。