面向销售培训智能分析大数据.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,智能分析大数据处理方案介绍,政企客户事业部,4月,第1页,在走访客户过程中是否会碰到,第2页,什么是大数据？,领导要求，利用大数据推进业务推广覆盖,大数据？,第3页,有哪些产品？,我们想做潜在客户市场分析挖掘，是否有类似产品？,产品？,第4页,怎样开展？,我们要搭建企业级数据仓库，你们可否帮忙出个规划方案？,规划？,第5页,目录,产品篇,营销篇,销售篇,6,第6页,第一篇,产品篇,第7页,经典大数据特点,海量,实时,复杂,多样,第8页,“大数据,Big Data,”概念很热门,业务问题,创新机会,技术平台,按需付费,资源动态调配,自服务商业模式,彻底改变,业务,BIG,DATA,彻底改变,IT,第9页,大数据正成为当今世界关键战略资源,$,100,000,000,000,第10页,国内先锋企业纷纷开展大数据探索,资源,能力,应用,即时需求数据,公共网页数据,数据聚合,自然语言处理,语义分析,深度学习,baidu广告联盟,baidu指数、baidu统计,baidu定制汇报,交易数据,/,信用数据,社交数据,移动应用数据,大数据整合,底层架构,大数据并发处理,Tanx,淘宝广告联盟,小微企业金融服务,数据交易集市,社交数据,交易数据,数据聚合,数据推荐,智能推荐,后端数据整合统一向前台开放,游戏广告,第11页,我们需要考虑怎样利用大数据帮客户提升价值,市场营销,基于社交网络、社交媒体、位置等信息智能营销,存量经营、客户经营,数据外部化利用,服务社会公共事务,服务其它企业和行业,科学决议,360,度视图,情感,交往圈,资源优化,产品服务,个性化资费,差异化贴心服务,定制化产品,全程资源实时监控,智能资源规划,客户洞察,数据驱动决议,可视化决议,战略情报分析,12,第12页,基于电信云可扩展云平台架构,数据源,实时采集平台,Ftp/SFtp,Http,JDBC,WS,XML,JSON,虚拟化软件,云主机,云存放,/,云处理引擎,Hive,HBase,HDFS,MR,TaskTracker,统一数据平台,LBS,平台,XLS,CSV,GIS,预警,舆情监控,热词识别,智慧决议,知识学习,信息共享,MySql,Cluster,云套件,Hadoop,LBS,平台,采取广东电信大数据云套件,Hadoop,框架及其生态链产品,GIS,采取,LBS,平台构建,虚机资源池,第13页,为了取得新洞察力，需要统一大数据架构,深度探索平台,获取,|,存放,|,转换,整合数据仓库,企业领导,/,部门管理人员,客户,/,合作搭档,业务分析师,一线运行人员,数据科学家,市场分析师,运行系统,工程师,即席查询,/OLAP,报表,/KPI,深度分析,数据挖掘,数据建模,大数据管理平台,企业战略决议支持,企业管理分析,企业经营分析,企业运行分析,运行业务监控与计算,视频,/,音频,图片,文本,Web&,社交,机器日志,crm,计费,erp,大数据深度分析,存放温数据,支撑各类高级分析和数据挖掘,支持自助分析服务,客户流失预警,产品关联关系发觉,模式匹配,用户行为,关系分析,黄金路径分析,大数据生产环境运行,存放热数据,进行高效数据加工，支撑KPI、月报及时呈现,实时数据加工,高可靠低延时访问,KPI,指标计算，,业务运行情况监控,客户行为分析,产品分析,营销整合,大数据预处理&管理,存放冷数据和非结构化原始数据,实现自定义、灵活数据加工工作,大规模简单数据查询，在线长久备份,复杂结构数据格式转化,跨平台数据聚合,数据预处理,第14页,功效总体框架,采集,处理,整合,分析,业务,应用,应用,展示,数据汇聚引擎,数据解析引擎,数据整合引擎,数据探索引擎,客户统一视图,针对性,营销,智能,推荐,多维分析模型,业务监控,业务运行,专题分析,数据挖掘,统一门户展示,统一,管理,元数据管理,系统管理,安全管理,第15页,客户统一视图，全方位识别客户,生活类,APP,通讯类,APP,导航类,APP,内容偏好,访问偏好,搜索偏好,生活行为,社会属性,自然属性,社交行为,消费行为,互联网偏好,(200,个类别,),基本信息,行为信息,APP,偏好,金融理财,特色美食,娱乐达人,国外旅游,高端汽车,兴趣兴趣,(20,大类,1000,个小类,),使用支付宝、银联、翼支付、快钱等进行消费,常上,Facebook,、新浪微博、豆瓣、人人网等,住在越秀、上班在天河、常出差北京,职业,/,工作单位,/,家庭住址,/,联络电话,姓名,/,性别,/,年纪,/,身高,/,体重,常使用微信、易信、,QQ,使用baidu手机地图及手机导航,订餐、订房、打车、团购等,APP,新闻、娱乐、书籍、视频、游戏,常访问淘宝、大众点评网、院线通等网站,常搜索,”,海景房、马航,”,等热词,咨询银行理财电话,3,次,喜欢有特色本帮菜,每个月,KTV,或看电影,1,次,每年出国旅游,1,次,每个月拨打宝马,4S,店电话,3,次,第16页,找准客户需求，实现智能推荐,标签集市,推荐引擎,推荐栏目,目标客户,在客户标签集市基础之上，经过基于内容过滤和协同过滤等算法，找出客户潜在兴趣产品或购置需求，经过产品向客户进行个性化栏目推荐，刺激客户消费。,个性化私有定制，,提升客户产品体验！,第17页,拉近数据距离，实现针对性营销,借助语义层把物理数据模型转换为便于业务人员了解业务数据模型，让业务人员自助式完成营销目标提取，直接作用于营销活动，满足业务部门准确营销需求。,传统,前台查询,获取查询结果,自助,第18页,凡有数据处，皆能可视化,第19页,客户画像,第20页,全省用户国际、国内漫游热力图,第21页,移动互联网访问偏好占比趋势,第22页,互联网热门域名分析,第23页,案例1：上网行为分析系统,搜集海量用户上网日志,从用户上网日志中提取用户上网记彔，实现用户上网记彔查询,对海量日志进行统计分析，用以改进网络质量，提升用户体验,与其它数据相结合，深度分析用户行为，用以支持精细化运行,第24页,案例1：用户偏好,模型分为兴趣结点（一二级）、特征结点,组成访问特征向量，设置相同度，按照分类参考模型中主题兴趣类向量，将访问归类到相同度值最大主题类。,生成用户短期兴趣向量，进而抽象成概念主题。,周期性地将用户短期兴趣中主要信息转移到长久兴趣中。,引入时间机制，对信息进行有选择遗忘。,第25页,案例1：球迷识别营销,基于用户互联网行为、通话行为等数据，建立挖掘模型识别足球迷，并把目标客户提供给前端部门进行营销,流量角度,连续使用,观看,次数,搜索,次数,多维度,权重可调,10,10,偏好识别,搜索过“足球”相关,浏览过足球、体育相关,网上观看过足球赛直播,与恒大官方电话通话,手机、宽带互联网搜索,关键词界定：恒大、亚冠、足球、恒大球员、教练、门票等,视频观看,内容界定：经过视频类,APP,、,URL,直播地址、,ITV,观看过半决赛、足球直播等内容,通话,拨打过恒大官方订票电话、官方电话用户,1,、目标客户洞察思绪,2,、目标客户提取,按照用户对足球偏好程度排序，生成目标用户清单,3,、目标客户排序,手机、宽带互联网访问,内容界定：新浪、网易、腾讯、凤凰、搜狐、baidu新闻等国内六大门户网站足球、体育、微博频道；天涯、虎扑等球迷论坛；恒大官方网站；足球类,APP,应用,第26页,案例2：信令抓取单元,位置信令抓取单元,：该单元实时抓取移动通讯网络中用户在起呼终呼、收发短信、用户附着、跨区切换等等包含有位置信息事件，转换成实时位置大数据流发送至位置数据采集单元。,第27页,案例2：基于海量动态位置信息大数据服务,城市规划,创新商业模式开发,基亍位置精准营销,应急响应,第28页,案例2：特定区域用户选取,恒大球迷位置营销：锁定用户群后，结适用户属性营销,输入筛选条件,时间：,10,月,2,日晚,19,点,位置信息：天河体育馆,范围：,3km,内,性别：男性,年纪：,20-35,岁,目标客户促销短信推送,第29页,案例2：监测特定用户位置变更,宽带夜间基站变更营销：今夜不归家，应酬,or,迁居？,输入对比条件,手机号,时间,位置变更区域图,第30页,案例,3,：,12345,热线预警,-,A,农贸市场休市,1月1日A农贸市场档主们因抗议物业乱涨租，集体休市,第31页,1月1日早晨9时，系统显示A市BX区某一地域出现投诉预警，并有扩大趋势。,投诉工单数：,132,件,数值不停跳变,潜在风险提醒,案例,3,：地图风险预警,第32页,案例,3,：事件聚焦,A,农贸市场,周围,1,公里,范围内投诉件,11,件,地址：农贸直街,68,号,XX,农贸市场,鼠标滑动至“预警点”，显示聚集在同一个农贸市场周围投诉情况,1km,第33页,案例,3,：互联网社会舆情实时抓取,实时从互联网上进行“,A,农贸市场”所包括当前热点新闻、舆论等内容抓取。,第34页,案例,3,：工单与社会信息进行匹配,90%,相同度,将相关关键字所属工单内容与互联网新闻、言论进行内容匹配，得出潜在高风险。,35,第35页,案例,3,：提升预警级别,提升投诉预警级别，并深入对事件发生原因展开分析。,升级投诉预警级别,投诉工单数：,136,件,第36页,点击“预警点”深入分析，投诉皆与该市场相关，关联关键词生成，主要集中在“交通违章”、“占道”和“休市”等方面；,案例,3,：查看事件关键字关系（,1/2,）,结合类似事件和网络相关热点内容，推测“关联关键字”,第37页,案例,3,：查看关键字关系（,2/2,）,点击详细关键词，按时间轴显示该关键词对应工单，可关联查询。,38,第38页,案例,3,：查看部门关系（,1/2,）,切换到“部门关系图”，显示相关职能部门与该市场投诉强弱关联关系图，以快速锁定主要职能部门督办。,预测可能关系部门，提前做好相关准备。,第39页,案例,3,：查看部门关系（,2/2,）,点击详细部门，显示其受理该市场相关投诉清单，便于进行关联处理，提升政务处理效率。,第40页,案例,3,：给予最优策略提议,1,12345,各单位热线接口人,事件预警通知，准备相关预案,市交通局,增派交警，进行现场交通疏散,经过电台广播、官方微信平台通知相关车辆绕行,市城管,对,A,农贸市场周围街道摆摊设点进行清理,2,市工商局,牵头组织街道等部门与,A,农贸市场物业和档主代表约谈，尽快开市,网办,经过公开、正面宣传，减轻社会舆论压力,市公安局,针对,A,农贸市场区域进行监控，降低打架、闹事、偷盗等事件发生,3,41,第41页,针对操作人员,按照事件热度直接在工作台上进行告警及工单动态排序，方便操作员进行处理,相关事件影响弹窗通知,工单处理队列优先级动态调整,针对决议者,事件整体进展反馈至决议者视窗，方便决议者掌控事件发展动向，及时做出决议判断。,案例,3,：分角色实时信息推送,A,农贸市场乱涨租金,决赛球票票价过高,工资拖欠,XX,酒店乱收费,有黄牛高价卖票,冒名招聘，骗,2,万押金,劳动仲裁申请,事件队列,决议者视窗,A,农贸市场,休市事件,未完成工单数：,5,完成度：,63%,A,电子服务有,限企业欠薪,未完成工单数：,3,完成度：,80%,XX,劳动仲裁,未完成工单数：,0,完成度：,100%,中医院,药品投诉,未完成工单数：,1,完成度：,96%,XX电子服务有限企业，,A,农贸市场休市事件,第,XX,中医院，药品投诉事件,小秘书,咨询,投诉,举报,求援,第42页,案例,3,：经过工单情况连续跟踪,工单热度和地图相关“,A,农贸市场”告警级别逐步降低至消失。,第43页,案例,3,：结合社会舆论对事件进行评定,经过网络舆论相关内容抓取和监察表明，“,A,农贸市场”事件得到处理。,第44页,案例,3,：总结事件信息，优化知识库,事件关键字,事件单位,事件解决议略,12345,知识库,主题字库,单位关联库,策略库,第45页,案例,3,总结：大数据能够帮助政务决议,事 前,事 中,事 后,智慧预警,智慧决议,智慧学习,将网络大数据与系统工单相结合，经过,GIS,信息技术，进行潜在热点事,慧,件提前预警。,分析事件关键字及相关部门，结合历史类似事件处理经验，给予最优决议提议。,针对事件处理结果进行跟踪评定，做好相关知识库学习和沉淀，为今后工作积累经验。,第46页,第二篇,营销篇,第47页,目标客户并不拘泥于特定行业,基于大数据智能分析需求已经遍布社会各行各业，可聚焦重点行业进行突破。,政府,/,教育,生产制造业,金融,/,电商,/,信息,行业捆绑,热点挖掘,智能决议,数据聚集,流程优化,运行监控,信息提供,精准推送,增值服务,第48页,经过行业标杆案例结合电信服务落地优势规模复制。,营销策略,聚 焦,捆 绑,标 杆,推 广,聚焦重点区域，重点行业，重点场景！,突出产品和服务优势，并与传统行业应用捆绑。,在各行业应用场景中，快速培育,1-2,个标杆案例。,第49页,第三篇,销售篇,第50页,按需销售,防止数据孤岛，到达数据整合、统一。,数据信息可视化，发觉当前进展及问题。,经过分析、学习发觉产品问题原因并给予处理。,开展挖掘预测，找出未来可能存在问题。,依据客户对大数据需求所处不一样阶段，针对性给予处理方案，并为客户提供一套完整处理方案。,数据,平台,数据仓库,经营分析,挖掘集市,第51页,产品,+,服务模式吸引客户,强调电信专业化团体落地能力，经过产品绑住客户，叠加服务提升客户感知。,完整大数据处理方案,专业化服务团体,数据处理教授,数据分析师,数据科学家,第52页,谢 谢！,53,第53页,