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ビッグデータマーケティングの3つの学校：、状況の変化を無視裏切るし、徒歩ディスペンサー 著者：十堰【REVIEW】最初は、この議論の焦点は、特に少量に関し、本明細書に記載のビッグデータ技術のための企業のマーケティングの大規模なデータ·アプリケーションのために、ビッグデータ 'アプリケーション'であることを強調したが、大規模データプロジェクトにしますビッグデータ科学は、これは、関係資料の範囲ではありません。ビッグデータにもたらすために、様々な用途でのビッグデータマーケティング·アプリケーションは、一方向のブランド企業が最も懸念していると考えられます。多くのメディアがZARA例を報告することで、典型的な大規模なデータ収集、分析、完全なケースマネジメントとマーケティングの意思決定に基づいて、一例です。このケースは、多くの企業が利益率を改善し、顧客がビッグデータによるトレンドの好みを理解していることを認識させる、それは非常に効果的な方法です。しかし、我々は適切な投資と企業のために、アクションをサポートする適応を作るために本物の懸念から大幅に大きいため、データの、知っておく必要があり、それらの間の距離は深刻智志ではないが、誤解でしばしばいっぱい。派閥と派閥単にディスペンサーを裏切る、KeZhouQiuJianキャンプを：私は誤解し、少なくとも3つの学校があり、それを見てきました。 Mのビッグデータの場合、メディアはZARAのケースを報告した送信KeZhouQiuJian、別のケースはほとんど比較分析、-H＆＃038を行わなくなります。ビッグデータの面では、H＆アンプ; MとZARA投資熱意は同等ではありませんが、利益ははるかにビッグデータから泣くが、最も重要な理由は、ビジネス上の意思決定に取得したビッグデータを実装する方法では、表示され、ということです大きな違い。大規模なデータのために提供さZARA判定情報がしっかりと効率的な実装した、大規模なデータ·リンクの管理をサポートすることは、製品設計、生産、準地域リリースのすべての側面に直接指導は非常に明確です。これとは対照的に、H＆アンプからである。Mは、原点はすべてアジア、中南米、大規模なデータ、H＆アンプの使用に点在; Mは、大規模なデータ判定時間コストに適応するための生産と管理を延伸し、国境を越えた通信時間を削減するための効果的な措置を採用していません。このように、大規模なデータがあっても顧客からのフィードバック、H＆アンプの地域の市場を反映して、Mはすぐに改善されなかった、情報との分離の生産の結果を、H＆アンプように、Mはビッグデータシステムの有効性の内部に限定されている - ZARAをもたらしました機会、H＆アンプで得られたパフォーマンスデータの大きな喜びであり、Mは、ビッグデータの現状の値と考えました。上記の場合は、私がKeZhouQiuJian型誤解を呼ばれ、一般的な誤解大規模なデータ·アプリケーションで、この誤解の最大の特徴は、大きな力を投資して喜んでいるが、大規模なデータの視点は、まだ、単離されている確認することです単にデータの山を取得するには、ビッグデータの仕事の最大の成果で、その結果、大規模なデータ収集と分析、他の経営支援事業では変更されないまま、大きなデータアプリケーションのためのより多くの適応を行っていません。残念ながら、実際には、大きなデータアプリケーションの企業の大半は、多かれ少なかれほとんどKeZhouQiuJian問題です。大規模なデータ·アプリケーションは、状況の変化を無視した事業であるかどうか、単に参加部門と大規模データプロジェクトディレクターの位置を見て、企業内の駆動力が知ることができます。同社のビッグデータプロジェクトの場合、その主な対応は部門や技術部門のメンバー、または部門ディレクターレベルや他の多数のある企業、離れてカウンターパートからではなく、より高い複数のビジネス·ブロックを管理することができます基本的には不可能なレベルのビッグデータ·プロジェクトを懸念幹部なので、基本的にはあなたが実行していないビッグデータプロジェクトデータカテゴリのほとんどの結果を決定することができ、私たちは、マーケティングの意思決定に必要な、生産し、市場計画決定、効率的で持続的な影響を与えること、。このビジネスの組織は、彼らは基本的にはそうでない場合は、有効であるために、それは変更することが経営の古い番号、オペレーショナル思考適性をリンクする必要があり、同様のERPビットとビッグデータを理解していないことが示された大きな願っていますモジュールなどのデータ限り、神として動作することができる企業を組み込み、古いマーケティングのリンク、それは本質的にナンセンスです。問題の多くは、少なくともアクションでまだその強力な側面を有しているがKeZhouQiuJian派を送信裏切る、出力に置かれるべきではない見つけたとき、企業は状況を改善する機会を持って、リンクの管理は、意思決定の大規模なデータを得るように調整されています情報は、マーケティングデータを効果的に関連する部門に送信することができます。いくつかの数でなければならないか、大規模なデータのために、私が最も純粋に耳を傾けさ恐れることは非常に大きなデータの熱意について話すとき、送信、ヒット時の実装、または小さな手側を開始し、必要なデータを、大量のリソースという保証はありません多くの場合、両方の場合において、非常に一般的であるビッグデータサービスプロバイダdumbfoundingを作る - ツール構造、戦略の最適化、データの作成指示が、協力することができません。大規模なデータ·マイニング·アプリケーションのための私たちのプロモーション、マーケティング、例えば、本出願の目的は、効果的に新規顧客の数を増加させるために企業を可能にする、モデリングとツールシステムを通じて新規顧客のシングルコンバージョン率、古い顧客の複雑な正確な集団であります購入率などの指標。企業データ、または企業のデータを持っていません。このアプリケーションは、二つ以上のカテゴリは何もありません。ビッグデータの手のビジネス場合は、データ·クレンジング、モデリング、鉱業、戦略、マーケティングツールの確立を形成する、複数のステップマーケティングのサポートを通過するためにバインド、企業が大きなデータを持っていなかった場合は、データソース、建設を見つける最初に考慮しなければなりませんデータ取得ツール、またきれいな、モデリングされ、鉱業、マーケティング戦略、マーケティングツールの確立を形成する、複数のステップマーケティングのためのサポート。私たちは純粋に耳を傾け、企業にあるに実行する場合、それは賑やかです。例えば、サービスプロバイダ、データをクリーニングすると述べ、顧客が質問することができる：「このデータを使用することができたとき、私は、DMやEDMを行い、洗っていない、あなたはそれをモデル化向ける。「サービスプロバイダ説明する：「DMやEDMを行い、ちょうど等することができます、連絡先、およびラフ群衆のグループ化を持っていますが、変換速度は、データ·クレンジングを介して、非常に低いですが、我々はすべての規格外、不正確なデータを排除したい、充填されたデータを完了するためにある仕事、あなたは十分な専門的ではない、私のデータならば、あなたが主張するように魚がデータ要件のような高品質を持っている私はあなたがここに見つけるので、良いのですか？：モデル「お客様が説明するために聞いていないが、より多くの質問は、「前に、必要なステップ？」 - この通信によれば、1つの結果だけ、サービスプロバイダは、顧客は、彼らがだまされていると感じ、プロジェクトから撤退します。また武道を送る会計を歩いて、それが最大の武術の一つである - 単に派ディスペンサー。私は、私に仕事を与えることであるにビッグデータ·サービス·プロバイダーを探しています、と私は彼ができるが、最終的にビッグデータの作品は、私が理解する必要はありませんどのようにあるものを私に与えたものとします。この武術は、最大の誤解によって特徴づけられますあまりにも！私がすることを求めて、それを理解した場合は？多くの人の武術、上記2の宗派のアーセナル。この思考の存在を「私は、理解するためにあまりにも多くをしない」ので、彼らは常にくぎ付けに要求する際、離れて会計を歩く不当な料金を求めるべきではない、です。常にくぎ付け企業は、しばしばKeZhouQiuJian派閥に終わる - このビジネスの考え方を、ビッグデータは常に不当な、結果を待って良い表示され、なぜ他の業務プロセスを調整し、この1つを終了し、ビッグデータとは？多くの場合、電源が入っている企業は、の訴えは裏切る - 企業のこのような考え方は、ビッグデータは、人々は彼に言うときに「ビッグデータは次のように実際にある ''私は、思うようになるべきだ」として質問されたとき雑草の塊のような。だから、私は、彼らが「学習する組織」の品質ではないことをよく大企業のデータ·アプリケーション、最初のチェックをしたい、シニアリーダーシップは、特定のセクターの対応を主導し、学習と能力に十分な熱意ではありません。ビッグデータマーケティングアプリケーションプロジェクトの構築、実際には、それは建設の過程で、すべての従業員は、プロジェクト内の項目を含んだ場合には、ビジネスやマーケティングのシステム櫛を学ぶために特に良い機会ですし、徐々にデータ収集、分析に成長し、フォームの決定は、プレイヤーの戦略の一つは、歩いて会計のように、大規模なデータのために、それは「デッドエンド」と呼ばれ、企業の競争力を強化することを意味する会社は非常に幸せなこと、！である！この記事はもともと広告パノラマ」に登場しました'2013.10
