许多公司一直都依赖于市场研究来理解如何进入市场和如何向客户销售商品。但是在线数据的兴起,尤其加上社交媒体,使得我们面临信息爆炸,并带来了另一个量级的考察客户行为的数据量。SAS研发副总裁Paul Kent表示:随着我们从回归分析模式过渡到所有这些网络上的分析工具,我们可以发现很多东西。
例如,Ebay架构与经营高级总监Oliver Ratzesberger 指出,Ebay同时在站点上展开100个不同的实验,涉及数千名客户,并带来了数百万计的数据点。因此,Ebay可以深刻了解用户是如何在站点上购买产品的。Ratzesberger指出,一个实际的例子就是Ebay因此改进了展示服装的方式。在任意时刻,Ebay上的每位用户都可以选择大约70万件女装,这选起来非常麻烦。通过研究,Ebay发现如果开发一种新功能让用户可以自己定制尺寸、款式和制造商等搜索范围,那么客户将很欢迎这种功能。
存储需求会进一步增加,这不仅是因为需要匹配客户行为,同时也是因为组织希望分析这些客户的社交图。Kellog的Mark Jeffery表示:在线世界的真正优势在于能够跟踪客户。例如,加拿大世界银行同Weddingbells.com有合作关系,从而能够跟踪客户在站点上的互动。
但是,要取得这些珍贵的资料,组织需要构建庞大的互动数据库,既包括自己网站上的,也包括来自合作站点上的信息。实际上,Ebay已经发展到单单跟踪站点上的客户行为也不够的程度了,因为它的网页变化得非常快(大约每隔五分钟)。为了能够了解并分析客户行为,Ratzesberger认为他们未来可能需要存储客户看到的每个屏幕--这是非常庞大的数据。
(来源: 服务器托管)
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