• <blockquote id="iaokq"><center id="iaokq"></center></blockquote>
  • <legend id="iaokq"><noscript id="iaokq"></noscript></legend><td id="iaokq"><div id="iaokq"></div></td><source id="iaokq"><option id="iaokq"></option></source>
    020-38891740-606
    在線客服

    在線下載

    Online message

    請填寫下列信息,稍后我們將把文章內容發到您的郵箱,謝謝!帶 * 為必填

    為什么KGB總能獲取最高情報?2015-12-15

    在冷戰時期,KGB(克格勃,即蘇聯國家安全委員會。是 1954 年 3 月 13 日至 1991 年 11 月 6 日期間蘇聯的情報機構,以實力和高明而著稱于世)很擅長識別美國中情局的密探,因此美國中情局的官員們非常擔心,認為在組織里隱藏著一位身居高位的蘇聯間諜。但是據普林斯頓大學教授 Jonathan Haslam 在今年秋天所著的文章中表示,事情并不是這樣的。

    事實證明,KGB 非常擅于挖掘有效的數據信息。他們通過搜集已部署好的美國外事官員的公開信息,再連同由盟國所提供的私密情報和數據,一起進行分析,從而發現真實特工的住房和薪酬模式與那些偽裝成美國國務院官員的特工相比有著顯著的不同。

    數據、分析、洞察力


    KGB 的 Yuri Totrov 找到了 26 個恒定不變且相獨立的指標來區分這些人到底是真正的中情局特工還是毫無殺傷力的國務院官員或外事官員。
    例如:
    1、中情局特工的薪酬明顯要高于外事官員。
    2、外事官員基本上在從事 3-4 年左右的外事工作后就可以回家,但是中情局特工不可以。
    3、一旦中情局特工回家,他們將永遠不會再出現在美國國務院官員名單中。
    4、外事官員的雇傭年齡一般在 31 周歲以內,而中情局特工會適當的放寬年齡。
    5、只有真正的外事官員才會在美國外事局參加為期三個月的培訓課程。
    6、外勤特工可能會被任命到同一個國家,而外事官員則永遠不會。

    這并不是什么高深莫測的事情,而且也不需要安排一個高級別的間諜從而引起中情局長官們的懷疑。不,不是的,只有當正確的使用分析和調查研究技術,才能夠剛剛好的從數據中發現這樣的模式和如此深刻的見解。

    這些相同類型的見解同樣適用于企業。盡管它們會隱藏在一大堆的企業數據信息當中,但是對于現在的企業來說,在描述性分析方法、數據挖掘技術和分類技術的幫助下能夠很輕易地處理好這一難題。眾所周知的包括:群集分析(clustering)、市場購物籃分析(market basket analysis)以及決策樹形圖(decision trees),其中大部分的內容可以直接用視覺來完成,而不需要使用專業性的技能。

    我們以顧客關系營銷為例。隱藏的顧客人口統計數據、購買歷史、客戶服務電話及產品數據相當于 Totrov 所找出的 26 個屬性和指標。
    1、有哪些顧客會在優惠期結束后離開,又有哪些顧客會成為回頭客?
    2、有哪些顧客會自動的更新下一代產品,又有哪些顧客會在這時選擇購買一個全新的品牌?
    3、有哪些顧客會直接在網上購物,又有哪些顧客會在網上進行搜索研究之后再到實體店購買?
    4、有哪些顧客是只要網上有折扣就感興趣,又有哪些顧客只會對特定產品的折扣感興趣?

    那些超愛我的買家們


    Totrov 將自己的方法使用在一些已知的中情局特工身上來推斷未知的信息。同樣的方法也可以使用在商業中,將已知顧客的行為和屬性應用到未知的市場。

    通過獲知某一年齡段、性別、郵政編碼、工齡、購買方式、付款方式等一系列關鍵性信號,可以控制客戶的流失或增加銷售的機會,從而更有效地允許銷售和市場能夠瞄準不同的促銷性投資,以實現更多的銷售額。

    以下是企業如何充分利用顧客數據的幾個典型例子:
    1、零售商可以選擇基于季節性的劃分來執行不同的市場營銷策略,亦或選擇執行全年的市場營銷策略,盡管目標市場選擇一致,但后者的價值達到最大化。
    2、職業運動聯盟可以監測出上座率和二級市場的趨勢,以確定哪些季票持有者是有風險的(且需要把他們吸引回來),同時還可以知道哪些普通的球迷最有可能成為新季票的持有者。
    3、在線零售商可以使用網站流量來分析顧客的在線行為,從而區分出哪些是顧客不感興趣的瀏覽器,再通過添加適時的激勵使這些顧客成為自己的買家。
    4、電信運營商可以選擇為顧客提供最好的第二種產品,從而了解到購買多個產品或服務的顧客可以有效地降低流失率。
    5、銀行可以使用顧客的數據并結合顧客與銀行間最初的交互情況來分析辨別交叉銷售和追加銷售兩者明顯不同的方法;從而為下一個首次貸款的客戶提供更好的不同于儲蓄賬戶持有人的服務。

    Totrov 在當時所從事的是一項大數據項目的工作。雖然它可能不是由 TB 數據組成,但是對于 Totrov 來說,它依然是一個需要使用手動工具和技術的相當復雜與困難的任務。相比之下,對于今天的企業來說它們具有強大的工具,可以在短暫的幾小時內就挖掘出更多的數據與信息??蛻艉褪袌龆床炝εc冷戰時期所發現的間諜網絡有著明顯的不同,它可能永遠不會被制作成由 Matt Damon 或 Daniel Craig 主演的驚悚片,但它可能有助于結束整個交易。

    文章來源:Readwrite 本文由 TECH2IPO / 創見 @Andysun 編譯,首發于 TECH2IPO / 創見(http://tech2ipo.com/)。感謝作者,轉載請保留此信息。原標題:《關于數據驅動營銷:得聽聽 KGB 的話》


    線下

    相關動態

    永久免费无码网站在线观看
  • <blockquote id="iaokq"><center id="iaokq"></center></blockquote>
  • <legend id="iaokq"><noscript id="iaokq"></noscript></legend><td id="iaokq"><div id="iaokq"></div></td><source id="iaokq"><option id="iaokq"></option></source>