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90后人群消费大数据分析

改革开放40年来，中国的城镇化发展迅速，从东部沿海城市、外贸明星城市的崛起，到如今中西部省会城市的高速发展，我国人口也在这个过程中逐步向省会城市、直辖市、计划单列市等一二线大城市集聚。

标签：大数据消费趋势消费升级

做大数据分析时，这几个技巧可以带来帮助

现在数据已经成为了一些企业的“天”。

标签：大数据数据分析数据管理

银行智能投顾，你用了吗？

国内智能投顾最早由互联网巨头发起，仍处于早期阶段，但市场空间巨大。

标签：智能投顾商业银行大数据分析

【大会干货?演讲实录】SAS中国研发中心总经理刘政：智能时代的大数据分析平台与体验应用

12月14日，由中国产学研合作促进会指导，中国客户管理产业创新联盟主办，中国客户管理网、清华大学中国企业研究中心、清数大数据产业联盟、迪铭咨询、清华校友互联网与新媒体协会等多家机构共同举办的2017第八届中国客户管理大会暨首届中国客户管理奖颁奖典礼在北京清华大学隆重举行。SAS中国研发中心总经理刘政发表了《智能时代的大数据分析平台与体验应用》主题演讲。

标签：中国客户管理产业创新联盟第八届中国客户管理大会 SAS

银行业如何实现数据价值变现——10大案例展现银行大数据分析价值变现方式

DT时代的到来，使得金融数据呈现出爆炸式增长，BCG曾有报告指出，银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。庞大的数据体系所蕴含的价值也在不断体现，金融业对数据的依赖越发加强，众多的金融环节都需要通过对数据的收集和分析后完成。

标签：大数据客户管理用户价值

大数据分析让个性化的客户体验不再遥远

顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。

标签：大数据客户体验客户管理

大数据分析的五个基本方面

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

标签：大数据可视化数据管理

大数据分析技术全面提升客户互动

随着互联网的迅猛发展、数字平台的风起云涌以及消费者需求的日益个性化，客户在与企业的互动过程中变得更加主动，他们不仅能通过电子商务网站、社交网络、在线论坛、博客等多种渠道获得关于企业产品及服务的充足信息，还能通过这些渠道对产品和服务进行评价并主动传播自己的消费体验，进而影响更多客户的购买决策。

标签：大数据分析客户互动语音分析

利用大数据分析驱动保险企业转型

何为大数据？大数据(BigData)，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯。大数据的“大”并不是指单纯的数据节点的绝对数量，而是指相对于传统的随机样本数据而言。

标签：大数据分析保险

5个通过大数据分析提升客户体验的方式

在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。