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　　超市、商場會為購物消費者出具小票。各家企業(yè)的小票，圖樣和附加信息（如企業(yè)促銷信息、口號）各有不同，但主要內容都是一樣的，包括消費者買了什么產品、每種產品的數(shù)量、單價及促銷價、總金額，還有消費者的支付方式。如果消費者是超市、商場的會員，小票上還會標注會員卡號及積分。

　　個別企業(yè)為了尋求差異化，為客戶提供更好的服務，小票信息會更趨詳細。比如，為藥品標注生產日期和保質期限，為食品標注是否冷藏的提醒字樣。

　　有沒有辦法讓購物小票，成為可以為消費者創(chuàng)造更大價值，也有助于消費者與企業(yè)形成更為緊密的關系的載體呢？美國著名的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略專家、易安信公司首席技術官比爾·施馬澤在大數(shù)據(jù)領域從業(yè)已超過20年。施馬澤認為，零售行業(yè)企業(yè)應當更為深入的引入大數(shù)據(jù)手段，徹底改變購物小票的樣式和內容，使之能夠傳遞對于消費者更加有用的信息。

　　借助大數(shù)據(jù)對于顧客單次購買、會員顧客多次購買（特定周期的購買）信息進行梳理，進行必要的分類，讓顧客可以了解到自己的購買偏好，然后提供相應的促銷信息建議、更符合營養(yǎng)學的膳食建議（建議增加購買哪些類別和品類的食品，并適度控制另一些類別和品類的食品）——如果零售行業(yè)企業(yè)的小票上加上這些信息，不僅可以為顧客創(chuàng)造價值，而且也將讓企業(yè)收獲更多的有價值信息。企業(yè)將因此對于客戶的購買行為、購物模式和傾向了解得更清楚，更好的與會員顧客展開互動以優(yōu)化促銷活動安排，更為恰當?shù)母纳频陜确铡?/p>

　　施馬澤認為，用好大數(shù)據(jù)，企業(yè)將因此提供更具吸引力、更有黏性的用戶體驗。仍以零售行業(yè)為例，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的利用不能僅僅停留于改善進貨管理、減少庫存并提高銷售額，而應以優(yōu)化用戶體驗并密切與用戶互動為目的，建立一套三步走的流程，首先了解能夠通過大數(shù)據(jù)為用戶提供什么，而這又是否是用戶所需要的產品或服務；其次，捕捉用戶為了實現(xiàn)目標需要作出什么決定；第三，要確認用戶為支持自己需要做的決策而需要的信息。

　　大數(shù)據(jù)業(yè)務讓企業(yè)掌握包括用戶行為等覆蓋廣泛的多方面信息，還可以通過增強互動，進一步獲知用戶的趨勢和傾向。施馬澤建議，企業(yè)應當從用戶生命周期的角度，使用大數(shù)據(jù)手段讓不同環(huán)節(jié)與用戶的接觸變得更為高效。這樣一來，也將降低新用戶的獲取成本，可以更為清晰的判別潛在的會流失的用戶或活躍度降低的用戶，盡早地采取錯失以防止用戶流失。

　　施馬澤在所著的《大數(shù)據(jù)：從概念到運營》一書中，分享了自己在大數(shù)據(jù)領域20年的從業(yè)經驗，并通過對沃爾瑪、星巴克等一流企業(yè)大數(shù)據(jù)運營案例的分析，總結出大數(shù)據(jù)時代企業(yè)應當掌握的基礎技能，對于水平更高的大數(shù)據(jù)應用帶給企業(yè)價值流程各環(huán)節(jié)的影響進行了深入闡述。

　　使用大數(shù)據(jù)改進現(xiàn)有的業(yè)務流程，其實只是大數(shù)據(jù)商業(yè)使用的基礎，要更進一步的獲得開發(fā)收益，就需要提高數(shù)據(jù)的利用水平，將高級分析融入產品，借此來提高運營收益和水平，還可在不侵犯用戶隱私的前提下將用戶數(shù)據(jù)納入共享范疇。

　　如何使用大數(shù)據(jù)來改變業(yè)務（方式）？簡單來說，在促銷環(huán)節(jié)使用大數(shù)據(jù)，可以確認哪些市場推廣和促銷活動能夠有效增加銷售，而市場營銷環(huán)節(jié)的應用，對于優(yōu)化定價幫助最為明顯；至于制造環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)能夠使得那些可能導致制造、處理以及質量問題的機器性能和流程差異，被更為清楚的標注出來。還有很多企業(yè)努力推進貨幣數(shù)據(jù)化業(yè)務，即運用對于客戶、產品以及業(yè)務運作的豐富認識來生產，并提供新的贏利性產品和業(yè)務，比如之前提及的零售行業(yè)企業(yè)可通過重構購物小票設計和內容，來額外創(chuàng)造和獲取價值。

　　書作者指出，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學扮演著不同角色，不能相互替代，而應努力使之相互銜接、補充，借此來推動組織變革轉型。商業(yè)智能專注于詳細了解和把握關鍵業(yè)務流程，以便創(chuàng)建能夠支持關鍵業(yè)務流程的指標、報告、儀表盤、警報和基本分析；而統(tǒng)計、預測性分析、數(shù)據(jù)可視化等數(shù)據(jù)科學作為重要的理念和方法，會更加清晰的指出現(xiàn)象背后的原因。書作者解析了數(shù)據(jù)分析周期中每一個主要利益相關者應當履行的關鍵責任，并指出企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應督促人們同時應用商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學，做到不偏不倚。

　　大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的建立與不斷優(yōu)化，需要密切與業(yè)務本身實現(xiàn)契合。書作者介紹了一套大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略文件的編制流程。在此基礎上，全書第七章闡釋了對于大數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造流程的了解和提升思路。大數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的四大驅動因素是，獲取結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)，以及預測性分析的整合。尤其是對于非結構化數(shù)據(jù)的獲取和轉化，將有效提高企業(yè)對于用戶行為和傾向的了解，而實時數(shù)據(jù)的獲取的高效利用，將倒逼企業(yè)設法縮短從客戶、產品或運營機遇出現(xiàn)到相關數(shù)據(jù)可供分析和決策之間的時間。?