談到大數(shù)據(jù)分析工具，可能這個(gè)概念還是不太讓人明白。至少在大多數(shù)行業(yè)里少提到大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)軟件這個(gè)說法，可以說大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，也可能說數(shù)據(jù)挖掘軟件。這里提的大數(shù)據(jù)分析工具是圍繞大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的一系列工作與系統(tǒng)。

目前大數(shù)據(jù)分析工具在金融服務(wù)、零售、醫(yī)療衛(wèi)生/生命科學(xué)、執(zhí)法、電信、能源與公共事業(yè)、數(shù)字媒體/精準(zhǔn)營銷、交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)得到了廣泛應(yīng)用。其中，包括金融服務(wù)（風(fēng)險(xiǎn)和欺詐管理、客戶全方位分析）、執(zhí)法（實(shí)時(shí)多模式監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測）、數(shù)字媒體/精準(zhǔn)營銷（實(shí)時(shí)廣告定位、目標(biāo)客戶群定位、網(wǎng)站分析）則應(yīng)用的較多有如蟻坊軟件旗下的鷹眼系統(tǒng)、識微科技旗下的精準(zhǔn)營銷推送系統(tǒng)識微產(chǎn)品等。

提到的金融數(shù)據(jù)，這個(gè)涉及面很廣，就我有限的接觸來看就有很多，比如基金公司的銷售數(shù)據(jù)，客戶持有份額與交易數(shù)據(jù)，客戶接觸數(shù)據(jù)，客戶網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)等；比如銀行涉及到進(jìn)出帳戶的數(shù)據(jù)，客戶基本信息的數(shù)據(jù)；比如保險(xiǎn)公司有客戶購買保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)等。概括而言，可以分成以下幾大類：客戶基本屬性數(shù)據(jù)、客戶產(chǎn)品購買數(shù)據(jù)、客戶交易行為數(shù)據(jù)、客戶偏好數(shù)據(jù)……能做什么分析需要看能獲取什么數(shù)據(jù)，如果你能夠把行業(yè)第三方的數(shù)據(jù)整合進(jìn)來，可做的挖掘就多了。例如，如果做為基金公司能夠獲得用戶在網(wǎng)絡(luò)上的瀏覽行為數(shù)據(jù)，你就可以判斷用戶最近有沒有關(guān)注相關(guān)產(chǎn)品，有沒有關(guān)注競爭對手的產(chǎn)品。這些，都可以應(yīng)用精準(zhǔn)營銷產(chǎn)品予以實(shí)現(xiàn)。

接下來，談?wù)劥髷?shù)據(jù)分析工具，在營銷領(lǐng)域中發(fā)揮的作用。營銷監(jiān)控與評估：這個(gè)是容易被忽視的領(lǐng)域，因?yàn)槭巧婕暗骄唧w戰(zhàn)術(shù)的工作。

以后大多數(shù)人都關(guān)注營銷效果的最終效果，比如搞了個(gè)客戶營銷產(chǎn)品，看最終轉(zhuǎn)化了多少，但其實(shí)有很多環(huán)節(jié)可能會(huì)影響到用戶的轉(zhuǎn)化。比如接觸情況，比如吸引性，比如消費(fèi)滯后性等等。這些需要依賴于大數(shù)據(jù)基于更客戶更準(zhǔn)確的解答。如果你能獲取的數(shù)據(jù)可以洞察用戶在整個(gè)相關(guān)產(chǎn)品里的使用行為，你就可以洞察用戶潛在的流失風(fēng)險(xiǎn)與去向。例如，你會(huì)發(fā)現(xiàn)原來較優(yōu)質(zhì)的客戶最近在一段時(shí)間里突然不太活躍了，這可能就會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，但是到底是最近比較忙沒有交易？還是另有他愛了？這個(gè)需要依賴于大數(shù)據(jù)進(jìn)行洞察。用戶可能這段時(shí)間正在關(guān)注或已經(jīng)購買競爭對手的產(chǎn)品，這可以提供更大的營銷管理價(jià)值……

其實(shí)還有很多，就不多說了，只要是你所關(guān)心的核心問題，大數(shù)據(jù)分析工具就能為你保駕護(hù)航，讓你徜徉于關(guān)心的領(lǐng)域游刃有余