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WakeData李柯辰出席2019全球数字价值峰会: 构建客户经营闭环

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从8月8日到10日,2019年全球数字价值峰会和第11届IT价值峰会在海南三亚启航。 IT价值峰会有十年的继承和积累,是中国最前沿,规模最大,最具影响力的企业技术决策者峰会。在新的升级之后,本次峰会将以“新坐标”为主题,与300多位首席信息官,首席技术官和首席执行官共同构建整个行业互联网和数字化转型的新坐标。 WakeData创始人&首席执行官李克辰也应邀参加了这一创意的盛宴。

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技术正在深刻地改变着世界运营的逻辑。数字浪潮和工业互联网创造了越来越多的新物种。我们过去使用和用于指导策略和行动的坐标系正在迅速扭曲和漂移。如何与新思维相冲突,大胆地用新技术进行新实践,探索工业互联网和数字化转型的新可能性是整个行业必须考虑的问题。 WakeData李克辰在2019年全球数字价值峰会上提出:以数据中心为载体,大数据的应用是无限的,创造性的,可以帮助企业实现数字化管理和智能用户操作。

大数据的价值在哪里?

随着移动互联网的快速发展和移动终端的普及,数据爆炸式增长,大数据产业迎来了重要的爆发期。大数据已成为经济和社会领域的热点之一。拥有大量数据源的企业,如百度,阿里,腾讯,京东等,已经在挖掘自己的大数据的基础上扩大了合作方式,各行各业都在积极拥抱这个令人尴尬的技术明星。数据应用正变得越来越丰富。与传统的头寸数量相比,大数据的价值主要体现在以下几点:

1预测:通过数据挖掘,算法培训和构建预测报告进行学习;

2智能:集成机器学习,图像识别,语音识别,知识地图等.AI技术形成智能报告;

3规模:每天支持数百亿数据和TB到PB规模的数据处理;

4实时:业务系统生产数据在几秒钟内更新并显示在显示终端上;

5多样性:传统的结构化业务数据,非结构化IOT数据,用户行为数据,生产系统日志等。

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1大数据系统建设

大数据系统的构建基于数据中心。 WakeData将中间数据部署分为三个主要步骤:

第一个是构建一个降低IT应用程序阈值的基础平台;

第二是数据分析。在数据组合的基础上,中间的数据可以为企业提供类似Internet的数据产品和服务;

第三是数据操作。中间的数据不仅是一种技术,而且是数据和业务场景的良好组合。例如,内部管理场景,中间的数据可以提供业务分析服务;在客户营销服务场景中,平台数据可以帮助企业改善店面体验,做好售后服务;遇到成本管理场景,可以在供应链上完成数据估算,以降低运营成本。

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2大数据授权产品和营销

如今,在线流量达到峰值是一个既定事实,离线流量尚未得到很好的收集和运营。那么交通扩张的答案是显而易见的。将继续扩大更多流量到线路;与此同时,问题将随之而来。如何扩展离线流量?

首先是商店数量不够。可以通过移动设备扫描码和前端设备记录来实现离线流量数据的降级。在线数据资产的基础上,可以通过中间的WakeData数据实现数据驱动的产品迭代,智能营销和运营服务。对于许多品牌公司而言,大多数用户数据并未存放在公司自己的系统中。例如,餐饮企业的数据掌握在O2O服务提供商手中,传统线下企业的数据掌握在经销商手中。但如果您无法通过数据完全了解您的用户,那么公司如何为用户提供更满意的产品呢?因此,WakeData Data Taiwan希望通过数据连接品牌和用户实现数据驱动的产品迭代和运营服务,帮助企业完成从客户销售到用户运营的转型升级。

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应用案例中间的3个数据

房地产案例

许多房地产公司以一组形式运营,具有各种形式,包括酒店,机器人,农业,社区零售服务。在多格式操作模式中,属性和项目的数据是复杂且繁琐的。如此大量的数据,在信息化程度低的情况下,不能给企业带来价值,甚至可能给企业带来管理上的麻烦。那么,通过台湾的数据,大数据能为房地产公司带来什么价值呢?大数据支持的数据分析大多数房地产公司的数据都是通过备案生成的,每个地区报告的数据是不同的。中间数据可以帮助企业打开多系统数据,利用数据分析工具实现多维分析报告的实时查询;基于全局数据融合和总结分析实现智能营销服务。

数据资产管理

由于房地产业务和项目的数量非常大,而且大多数是由供应商承包的,许多管理人员对公司的业务实体和公司资产并不十分清楚。为了应对这一痛点,WakeData数据中心可以为企业构建全局系统架构,包括业务架构,应用程序架构,物理架构等,以对资产模型进行建模。大屏幕可视化可以直观地向管理者显示整个企业的数据资产。

大数据团队一起构建

目前,市场上的大数据人才非常稀缺,人才需求约为130万。社会上大数据人才的实际数量只有30万。在平台中间构建数据之后,如何使用中间办公室提供的数据工具,如何从团队到产品,再到服务的完全数字化是企业要考虑的下一个问题。因此,WakeData还将帮助企业建立大数据团队,与企业合作吸收大数据人才,建立数字化团队,逐步过渡到公司顺利完成数字化转型升级。

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美国工业案例

如今,美容店的扩张更多地依赖于销售。凭借强大的销售能力,您可以快速获得客户并扩展商店。但这实际上是一把双刃剑。过度依赖销售的风险很大。因此,如何减少对人的依赖是当前美国工业的一个主要问题。

数据收集和访问

通过AI皮肤测量仪等前端硬件设备,商店可以收集更多的离线数据,通过数据中心将用户数据与产品数据联系起来,并与订单,会员和其他系统连接,实现业务数据化。对于美国工业,不同的皮肤质量数据和相应的解决方案被“记录和跟踪”。当再次检测到类似的皮肤数据时,系统可以自动搜索匹配的解决方案。该程序建议客户使用。

智能营销

在数据访问的基础上,数据中心可以将用户的离线数据与在线数据相关联,并将数据导入营销系统,实现智能化,自动化的营销。对于首次进入线下美容店的客户,客户的面部数据通过数据中心与手机ID或微信相关联,然后可以通过在线渠道推送与美容店相关的在线软文不断触及用户。扩大可操作的操作员数量。

商店健康诊断和购物指南

通过店铺健康诊断,公司可以清晰直观地掌握用户的生命周期,并根据用户的生命周期调整运营模式和营销策略。此外,WakeData还提供离线导购智能导购系统,实现一线导购。购物指南界面显示客户消费记录,消费者需求,品牌忠诚度等多维信息,实现离线商店的个性化推荐服务。

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4大数据提示

越来越多的公司正在寻求大数据的数字化转型,但正是由于大数据的影响,越来越多的公司开始大数据化,并且在大数据的应用中也陷入了一些误解。但实际上大数据有界限。例如,数千人的推荐,没有庞大的数据库,可以达到推荐效果还不够“智慧”;例如,使用人工智能算法进行人脸识别,样本模型至少有一百万级,识别精度应达到95%~97%即可应用。归根结底,大数据的伎俩实际上是“大”的。只有当数据库足够大且样本量足够丰富时,才能真正实现大数据的“神奇力量”。