大数据如何驱动商业模式，用户体验和精细化
若手机出现移动数据自动开启的情况，建议：1.检查手机后台是否有联网的软件，建议结束后台运行程序。
2.当不使用同步功能时，建议下滑屏幕顶帘取消【同步】功能（部分早期上市机器操作方式：设定-账户和同步-关闭同步功能）。
3.若无效，建议卸载近期安装的第三方软件，排除是否为第三方软件导致。
4.若移动数据依然自动开启，请备份手机中数据（联系人、信息、照片等）将机器恢复出厂设置尝试。
大数据对品牌营销究竟有什么用
大数据营销的主要价值源于以下几个方面：第一，用户行为与特征分析显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。
有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗
或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。
究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。
相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。
例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。
又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。
品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。
例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。
在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。
大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户
有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。
从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。
例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。
只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。
事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。
大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。
例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。
又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。
之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。
沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。
只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。
更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。
要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
电商平台如何利用大数据做好用户体验
在中国，通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事，同时在大洋彼岸的美国，目前已经更进一步，通过最先进的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析，从而实现更精准的营销，而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。
不是所有的行为数据都有价值对于电商而言，其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面，一是快速反应出问题所在，二是发现新的用户群体对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析已有的数据，发掘并预测出用户的兴趣所在，刺激用户购买积极性，并将产品推向特定人群。
目前业界的普通实现方式是，通过用户网络上留下的历史信息、记录，来猜测喜好，例如相关图书推荐、机票航班推荐等，但失算之处可能在于精准度和推荐时机不尽人意，比如用户已经旅行归来，系统还在推荐往返机票。
目前美国有一种研究方向，通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析，包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析，如Twitter、Facebook，推定用户个性及特征，以精准定义个人并实现标签化，同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配，从而实现产品的关联。
对此，美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示，传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析，并相信所有的动作具有价值，但事实却并非这样，容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析，更贴近人真实的本性，这当然也包括购买喜好，只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。
电商商户的“福利”目前，该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式，便是针对中小型商户的解决方案：对用户产品评价进行分析，来优化产品、提升用户体验。
Derek Wang举例道，通过Taste Analytics Signals数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商户，可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析，得出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈，以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。
这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用，其可以及时对产品和销售过程进行优化。
另一个典型应用是电商平台本身。
美国某着名的大型家居销售企业，在其电商网络平台上，通过刺激网络流量来买卖产品。
利用数据分析平台，其不仅发现并解决了用户消费时信用卡连刷2次的问题，同时观察到网络流量在一周中的不平均分布，后续通过市场促销，改变了市场营销过程。
(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)决策在数据之上而非数据本身用户的特征来自于文本分析，用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。
无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配，提高分析准确性，而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。
事实上，美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息，例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。
对于用户，这样的登陆方式更方便快捷;对于商户，可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术\\\/服务提供商，数据分析服务便可以由此展开，进行深度数据挖掘。
在Derek Wang看来，此项围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅能提升结果的准确性，更重要的是它建立的不是一个推荐系统，而是一个增强智慧的过程。
毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败，小到上述提及的机票推荐，大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经暴露无疑。
“由机器提取的数据内涵，通过图像的方法展示给企业决策者，决策者通过与机器互动后做出决定。
数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。
” Derek Wang说道。
不谋而合，《纽约时报》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾着书大数据时评论，虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋，但同时还要让常识发挥应有的作用，经验与直觉仍然在决策中占有一席之地，而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。
机器与人分工合作才更好，更加值得一提的是，直观的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。
大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。
对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。
正确理解大数据不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。
首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全”。
通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。
想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。
从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索最佳数据的系统进行改善，获得正确数据取得最大利益。
如何获取大数据?大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“独有玩偶”。
小公司也能拥有自己的“大数据”。
虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘优秀人才帮助做出更加明智的决定。
数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。
即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、信用卡记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据”。
尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。
例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。
这样的数据分析方法能提供产品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。
这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以监控产品的销售表现。
整合零售策略与大数据从企业的角度来看，大数据的最大价值在于零售策略与大数据技术相结合。
目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。
因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。
为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。
此外，企业必须将零售策略与数据分析最大程度地相匹配，保证销售计划的实现。
大数据最大的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。
根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。
这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。
例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按计划销售。
通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。
如何利用大数据提升网站用户体验
数据在应用到经济研究方面的时候，人们往往热衷于追求数值的精确性，以期确保经济项目的“精确制导”，而忘却了数据也可以用于设计和提高用户体验。
那么如何运用数据来设计和提高用户体验呢
不管是狭义的纯粹的界面设计，还是更广义一点的产品设计，数据在设计当中的使用可以从这样一个维度来看，既有专家级的极少量数据，也有量稍微大一点的定性数据，还有海量的定量数据。
1.专家视角——所谓的专家的视角就是在做产品的时候，或者在做产品过程中的用户行为分析、产品任务分析和流程分析的时候预先预测用户使用自己产品的时候会需要什么样的功能，对产品会产生什么样的表现的一个分析。
2.定性数据——定性数据通常是指取一定的样本量，不会太多，但是也不是像一两个所谓的专家数据，它通常会是几十个量级，得到一些对这个产品的想法的验证，从而帮助你尽可能及早弄清楚你产品的方向。
3。
定量数据——定量数据其实是真正只有在进入互联网时代之后才有的一种奢侈，当进入了互联网产品时代，互联网产品凭借它的数据都是实时连通的特点，开发者可以得到快速、大量、真实的用户数据。
如何用大数据进行精准营销
大数据运营（BDO）不仅包含传统的数据收集和可视化、数据库营销等，而且逐渐的脱离了最初的数据驱动原则，而是以企业整体目标（比如游戏KPI的完成）为导向，以运营为驱动，涵盖运营的各个方面，以大数据为重要依据，以大数据分析结果为评判标准，构建企业的“数据运营”的文化
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