說(shuō)起大數(shù)據(jù)，印象最深刻的是之前聽到的一個(gè)老段子：一位先生打電話給披薩店想定個(gè)海鮮披薩，客服通過(guò)連接CRM 數(shù)據(jù)庫(kù)，調(diào)取出先生的家庭住址及所有電話，先核實(shí)先生的付費(fèi)綁定電話，再連接先生的醫(yī)療記錄，發(fā)現(xiàn)先生的血糖和膽固醇偏高，不適合吃海鮮披薩，推薦低脂健康披薩，理由是數(shù)據(jù)顯示先生一周前在中央圖書館借了一本《低脂健康食譜》，當(dāng)先生提出刷卡時(shí)，客服連接銀行信用記錄系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)先生信用卡已超額，還欠銀行4826元，于是建議現(xiàn)金支付；當(dāng)先生詢問(wèn)多長(zhǎng)時(shí)間能送到時(shí)，客服連接了全球定位系統(tǒng)及車輛實(shí)時(shí)追蹤系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)先生騎著一輛摩托車就在店附近，建議自取。

大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供了科學(xué)基礎(chǔ)，也讓營(yíng)銷真正滲透到用戶的生活方式中去，看似巧妙無(wú)形的營(yíng)銷活動(dòng)實(shí)則是根據(jù)大數(shù)據(jù)一步步推理出來(lái)的。藝術(shù)的背后是技術(shù)

在營(yíng)銷觀念發(fā)生了翻天覆地變化的如今，基于數(shù)據(jù)分析的用戶行為研究不僅可以提供營(yíng)銷決策的依據(jù)，而且還將在后續(xù)營(yíng)銷機(jī)會(huì)跟進(jìn)、服務(wù)體驗(yàn)改進(jìn)、資源優(yōu)化配置等方面給企業(yè)精準(zhǔn)可量化的建議。

希望數(shù)據(jù)云平臺(tái)可以結(jié)合營(yíng)銷業(yè)務(wù)做好數(shù)據(jù)源的采集和整理，依賴分析工具得出全維度的動(dòng)態(tài)用戶行為屬性報(bào)告。