大数据系列产品解决方案.ppt
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1、“水晶球”获客挖潜客全网精准营销神器,大数据厂商联盟,聚集全网触点客户数据获客提高潜在客户购买转化率提高会员客户忠诚度和粘性提高客户的复购率转销售 实现全网精准营销,采集全网触点数据+客户统一视图+画像+推荐引擎+APP及分析获客+客户关怀+挖掘潜在客户+贵客推荐+精准营销,产品一、全网数据采集产品二、客户统一视图产品三、客户360度全景画像产品四、推荐引擎产品五、可视化分析与APP,“水晶球”获客挖潜客全网精准营销神器系统产品,全网触点潜在客户和会员客户价值转化,潜在客户,购买客户,高价值客户,原CRM售后销售核心业务系统数据,企业网站电商APP自媒体,第三方社会网站电商APP,社会化人口产
2、品行为数据,其他渠道关注接触过产品,门店客服活动互动,提高客户再销售转化率,提高高价值客户购买金额,实时推荐,营销活动,营销促销,营销广告,其他服务,会员关怀,客户分析产品分析订单分析 行为分析,提高复购和转销售,社会化全网触点客户库,把潜在客户转化为购买客户,把触点客户转化为潜在客户,系统产品功能模块,第二大模块数据抽取聚合清洗整合建模,第三大模块用户主数据画像,第四大模块数据服务,电商WEBAPP接触数据,第三方电商WEBAPP、电信数据,门店客服互动数据,业务系统数据,APP营销宝,会员关怀,标签查询,营销活动,线上线下精准推荐,聚合全网用户接触数据清洗整合形成唯一标示提供给其他系统和部
3、门调用,对每一标签用户画像分类群组并挖掘发现其数据价值,不同场景为客户提高服务提高购买转化率提高接触客户转化率,标签标示,画像,服务,360全景画像9个属性180个维度6300个触点,分类分群分组9个门类27个群1800个组,数据价值挖掘解析,第一大模块全网数据采集,行为数据驱动的个性化推荐服务,基于客群的推荐,客户画像(客群),客户标签,产品(订单、行为)标签,历史购买推荐,当某人发生行为时,在线实时评分匹配,产品(订单、行为)画像,客户身份属性数据,交易售后业务系统,全网接触行为数据,产品特征属性数据,交易数据,被行为数据,基于产品群的推荐,群广告推荐,购买到期推荐,相关搭配推荐,客群相关
4、推荐,客户行为推荐,客户属性推荐,产品交易推荐,产品特征推荐,产品优惠推荐,产品相关推荐,产品搭配推荐,客群相关推荐,产品群相关推荐,数据源,画像,WEB、APP、电商、门店 秒级实时推荐精准营销,任何行为发生时,RDBMS,EDW,write&readfine-grain Data,Off-line,Near-line(reads),RDBMS,Data Mart/Model,Real Time Process,Gross-grain Data,社交媒体WEB数据,移动位置APP数据,视频机具数据,客户CRM身份数据,历史交易数据,账单明细订单数据,NOSQL,Kafka,OLTP,在线评分
5、模型Zementis,实时预测模型PMML,数据集市Data Mart,挖掘模型Mining Model,行为模式模型,最佳产品模型,营销指标模型,秒级实时个性化推送,交互执行实时分析,评分规则预测模型,历史数据挖掘分析,探索分析知识库,Batch process,匹配身份+行为+产品,全网触点客户和全渠道营销,CRM订单已有客户,门店咨询客户,参加活动客户,ADSL点击客户,区域人口基础客户,其他渠道来源客户,网站APP注册客户,网站APP点击客户,软文评价微博客户,自有电商,网站APP注册客户,网站APP点击客户,软文评价客户,第三方电商,直销员电话推荐D包包和D鞋,兴趣偏好女性25岁每月
6、8000元工资喜欢红色活泼开朗买A品牌鞋包包一年购买时机前周2次到专卖店咨询D鞋包上周3次在麦包包网站注册点击D包在APP关注评价过D服装,客户唯一编码统一视图,全渠道营销,推荐引擎,视图,标签,画像,推全网触点数据,产品一、全网数据采集,业务数据企业行业产品数据自有电商数据自有APP数据第三方电商APP数据互动数据门店数据,采集全网触点数据聚合,2011年购买一台A空调留下姓名手机,2013年淘宝买了一台吹风机留下地址,2012年维修留下了地址电话邮箱,2013年月进入到集团官网注册留下手机邮箱,2014年进入到某集团APP留下点击产品行为数据,2014年9月在京东把某产品放入购物篮没有付款
7、,2015年6月在国美网站点评过某品牌冰箱,范冰冰接触过某集团全网轨迹,产品推荐,导购,需求预测全套产品组合,最豪气的电冰箱,世界上最静音的空调,豆浆机送给自己最好的生日礼物,范冰冰在集团标签画像,集团给范冰冰的关怀与推荐,服务关怀,空调冰箱吹风豆浆机优美生活组合,数采宝,营销宝,画像宝,营销活动,空调冰箱吹风豆浆机优美生活组合,把匿名用户转化为实名用户把实名用户转化成购买客户提高客户场景购买转化率挖掘忠诚潜在流失客户价值提高产品再销售转销售金额,数聚宝,核心业务系统,2023/11/2,第一类 业务系统数据的抽取,销售数据,CRM数据,产品数据,Sqoop,ODSHIVE贴源层,HQL/MR
8、,特征识别器精准特征识别(EMAIL.)模糊特征识别,DWHIVE模型层,DMHBASE客户身份集市层,DMHBASE客户行为集市层,DMHBASE产品集市层,DMHBASE其他集市层,ML,交易数据.,数据清洗引擎排错去重合并,数据属性不同,特征不同,清洗规则不同逐步建立地址基准库,DMHBASE地址标准库,其他系统.,第二类:自动抽取WEB数据,建立产品库,样本分析,人为干预,形成规则及代码,配置好:交给机器就OK啦!,类似传统ETL过程,社会媒体、自媒体、博客、微博、电商、论坛等数据数据采集抽取,企业产品和行业产品内容数据采集,数据采集:全渠道、立体式、全路径数据采集(线上&线下,站内&
9、站外,PC&移动),线上,第三类 自有电商WEB行为数据抓取,自营电商平台,自有电商、WEB数据采集,自营电商WEB端数据采集整合,消费者在自营电商平台浏览,结构化的业务数据,业务数据库,数据处理,消费者统一视图库,非结构化的业务数据,页面埋点程序,日志服务器,在线流式处理,行为特性库,分布式消息队列,第三类 自有APP行为数据采集,分析层,APP请求(action/request),APP上报(event),渠道(渠道API),服务器(运营日志),消息(Message),数据总线(DataBus),数据采集总线,网站(Session),总线层,业务系统(用户/消费),存储层,分布式存储(HD
10、FS),离线计算(Hadoop)(日常报表,规律趋势分析),即席查询(Mongodb),实时计算(Spark/MPP内存数据库)(用户、实时行为、访问量、及时广告),推荐引擎(广告精准营销),仓库层,离线数据仓库,实时数据仓库,内存数据仓库,应用层,APP数据平台,摇奖引擎,广告系统,同城会,用户画像,数据开放平台,搜索引擎,Redis,采集层,自营APP端数据采集整合,消费者在自营电商平台视图,结构化的业务数据,业务数据库,数据处理,消费者统一视图库,APP端操作行为,数据处理,服务器端,行为特性库,HTTP请求,数据采集:全渠道、立体式、全路径数据采集(线上&线下,站内&站外,PC&移动)
11、,线上,第四类 第三方电商WEB行为数据抓取,自营电商平台,第三方电商平台所产生的数据业务、行为数据,第三方电商、WEB、APP、电信数据采集,协议在第三方电商机房远程埋点,消费者在第三方电商平台所产生的点击、浏览等行为数据,由于第三方公司对数据的保护,现在无法单纯的从技术上实现,只能通过合作的方式,购买与集团消费者相关的行为信息,协议购买第三方结果数据或过程数据,第五类、400或客服互动、营销活动数据的采集,第六类 渠道门店推荐导购,全渠道、立体式、全路径数据采集(线上&线下,站内&站外,PC&移动),线下各个业务系管理系统中所积累的结构化业务数据客户在门店、商场所产生的数据,线下,说明:线
12、下数据源包括业务系统的数据、基于室内定位采集到用户状态变化数据、基于人脸识别提供的相片数据,门店行为数据采集,RFID读写器,路由,RFID天线,监控控制,Ibeacon,ibeacon,高清被动面部数据,摇一摇手机数据客户位置数据,WIFI:注册身份数据、手机、行为数据,商品拿起放下次数数据,高清监控器,可选试点,门店数据采集方式,线下,瞳孔数据采集,瞳孔识别:注意力、兴奋度、情绪、决定、犹豫、轨迹。,视频位置数据采集,位置关系:位置与商品关系、可能意向、移动轨迹。,WIFI数据采集,点击行为:手机、点击网站、页面、鼠标停留、偏好倾向。,Ibeacon摇一摇身份数据采集,身份:姓名、手机、邮
13、箱、其他、。,Ibeacon位置数据采集,位置:购买品牌型号、特征、数量、价格、层级、。,面部数据采集,面部识别:身份、来店周期、面部表情、面对商品情绪。,DFID试用选择数据,选择犹豫:拿起放下商品次数、试用操作、反复比较。,门店数据整合,消费者在线下专属的各门店、商场专柜数据,专属门店,商场专柜,消费者统一视图库,行为特征库,产品二 客户统一视图,数据抽取客户数据聚合清洗合并建模建统一唯一标识编码统一调用接口webservers,统一视图=客户数据聚合+清洗合并建模唯一标识+调用接口一、抽取业务系统、电商、WEB、APP、门店等客户(产品、订单、行为)数据加载到Hadoop二、数据聚合:1
14、、跨系统打通各系统的数据,合并各系统的客户(产品、订单、行为)数据2、建立用户与用户、产品和产品、产品与用户之间的数据关系和流向 3、编制跨系统数据蓝图三、合并清洗建模:清洗合并规则建模、对每一个客户(产品、订单)形成唯一的一个识别编码1、用户基本属性清洗合并建模(姓名、地址、手机、固话、邮箱。)2、产品基本属性清洗合并建模(品名、指标、性能、功能、价格、评价。)3、订单基本属性清洗合并建模(订单产品、单价、总价、分类、结构。)4、行为基本属性清洗合并建模(点击、鼠标停留、注册、门店行为。)5、建唯一客户识别码和触点数据清单四、提供服务调用接口Webservers,提供客户识别编码和触点数据标
15、签,客户统一视图,会员系统数据,Sqoop,售后系统数据,Kettle,渠道系统数据,财务CRM,文字会话录音语音台聊天会话,科大讯飞,数据存储 HDFS 批处理 MapReduce,Flume,其他核心业务系统数据,Kafka,电商WEBAPP电信行为数据,门店行为数据,进入网店页面注册登录,点击选购搜索商品,鼠标停留时间位置,放入购物篮支付交易,离开网店网页,iBeacon定位摇一摇身份数据WIFI市内定位,面部识别表情数据,RFID商品移动识别数据,POS等数据,Spark StreamingStorm Spark MLlib,其他核心业务系统数据,API、ETL,销售物流物料,数据抽取
16、采集聚合,Kafka,系统结构化数据,行为数据,数据计算 Hive、HBase、Impala、Spark SQL,核心业务系统,2023/11/2,业务系统数据的抽取,销售数据,CRM数据,产品数据,Sqoop,ODSHIVE贴源层,HQL/MR,特征识别器精准特征识别(EMAIL.)模糊特征识别,DWHIVE模型层,DMHBASE客户身份集市层,DMHBASE客户行为集市层,DMHBASE产品集市层,DMHBASE其他集市层,ML,交易数据.,数据清洗引擎排错去重合并,数据属性不同,特征不同,清洗规则不同逐步建立地址基准库,DMHBASE客户订单集市层,其他系统.,数据源,统一数据采集平台,
17、Kettle,flume,sockt,FTP,文件,数据库,流,统一数据存储池,支持包括文件、流以及DBMS各种类型数据源支持结构化和非结构化数据采集提供多种接口对接各种数据源,打通所有系统、进行数据融合,Sqoop,Kafka,ETL,科大讯飞,用户维度、产品维度、订单维度、行为维度,整合跨系统、建立数据蓝图,传统数据库,MPP,RDBMS,HBASE,HDFS,购买,安装,客服,体验,内部数据,外部数据,标签,体验环节:和数据厂商,合作或购买统计数据购买环节:引入合作商用户数据,合并客户触点数据,2023/11/2,数据清洗整合规则建模,应用系统,现状:数据分布各地信息分离、共享程度低消费
18、者信息不统一无法实现一对一个性化精准营销,目标:高度共享的集中统一数据平台,统一消费者视图,实现精准营销、精准决策,客户,统一元数据,产品,集中统一平台数据共享统一消费者标识实现个性化精准营销,会员身份信息库消费行为信息库,产品基本属性 产品生命周期,主题数据,数据挖掘,客户 忠诚度,客户消费能力,客户 消费 习惯,产品主动售后,客户消费需求,地域 消费需求,统一会员视图,客群粗 粒度分析,个性化精准营销和关怀,个性化细粒度分析,个性化精准营销和关怀,2023/11/2,Department,35,购买交易数据从渠道和零售系统采集用户的交易记录,退换货数据从渠道系统采集退换货记录,咨询投诉数据
19、,投拆客服互动数据从呼叫中心采集投拆数据,偶发出现行为数据从WEBAPP电商门店数据,客户统一视图,CRM或合作购买数据从或第三方购买数据,清洗规则,手机号匹配,姓名匹配,地址匹配,产品号匹配,固话匹配,邮箱匹配,会员基本信息,会员购买的产品,会员存在的问题,会员间的亲友关系,会员的售后记录,客户数据清洗形成统一标签提供其他系统调用,基于各类业务系统数据分析平台数据流架构,在线平台读取型HBASE细粒度数据 Data Mart/Model,HADOOP,ODS层/HIVE,DW层/HIVE,清洗,合并,规则,报表应用Pentaho,数据服务HTML5,JDBC,WEB、手机,Cassandra
20、,离线平台 读写型 粗粒度数据,售后系统,实时处理+规则引擎Spark Streaming,业务系统,Kafka,OLTP.,偶发行为,批处理,Sqoop,基于Hadoop的大数据仓库,ETL服务器Kettle,手机清洗逻辑,手机正则(b0d2,3)?-_/*)?(134578(0-99),去除非数字,校验区号,N,Y,匹配字符长度11且匹配手机号后一位非数字,N,格式正确,格式错误,原始字符长度=11,N,Y,手机清洗规则模型,固话清洗逻辑,固话正则(b0d2,3)?-_/*)(d7,8)(-_、呼转)+d1,6)?,去除非数字,校验区号,N,Y,匹配字符长度9且匹配固话号后一位非数字,Y,
21、格式正确,格式错误,原始字符长度7,8位,N,Y,重复数字,N,N,地址清洗方案,根据数据特点,分为两类数据清洗方案:规则1.存在标准地区代码,可以到标准地区库标准地址规则2.不存在地区代码或者是脏地区代码,根据百度地图api接口标准地址,地区代码不为空,地区代码为空,地区标准库,百度api接口,递归找出标准地址,返回标准地址,DWhive模型层,地址唯一标示清洗,多系统客户数据整合流程图,整合规则实现顺序,清洗后的用户数据,完全去重,覆盖手机规则,覆盖地址规则,覆盖固话规则,覆盖姓名规则,手机、地址、固话、姓名完全相等,手机相等的前提下,任意两条记录两两相比,根据规则判定这两条记录是否相等,
22、用户基本信息表,用户联系方式表,用户地址信息表,用户关联关系表,带唯一标识的合并前全量用户信息,提供客户标签调用和查询,2023/11/2,Department,46,客户数据,客户分群,客户标签,目标客户,客户接触,呼叫中心,售后服务,营销活动,导购,互联网,客户关怀计划,产品推荐,优惠活动,转介绍,会员活动,亲情服务,营销活动,公关活动,忠诚会员,提升销量加强竞争地位营销成本底无需价格战有利新品推广,通过会员关怀提高忠诚客户的比例,产品三、360度全景画像,打标签画像分类群组数据挖掘需求特征,身份产品订单行为画像群组价值挖掘,客户产品订单行为画像,建立客户产品行为订单9个属性180个维度6
23、300个触点标签画像,建立客户产品行为订单9类画像27群画像180组画像,建立客户产品行为订单每一类群组的数据价值挖掘,客户画像,客户唯一基本属性标识标签,9个属性、180个维度6300个触点360全景画像,姓名匹配,手机匹配,邮箱匹配,关系人链匹配,电话匹配,等级匹配,。,统一标示代码,35个基本人口属性,25个区域小区楼栋房号,15个关系群体人员属性,15个爱好兴趣属性,20个使用习惯偏好属性,20个品牌偏好倾向属性,15个购买比较条件属性,9个门类27个群1800个组,喜欢3.00汽车,喜欢静音,喜欢负离子清新通风,喜欢自动睡眠功能,喜欢粉红色,喜欢智能定时,。,9个门类27个群1800
24、个组数据价值挖掘,高价值客户,低价值客户,负价值客户,活跃客户,流失客户,粉丝,。,客户画像,20个购买倾向情绪,15个购买时间时机属性,客户唯一标识标签,姓名匹配,电话匹配,邮箱匹配,关系人链匹配,订单匹配,等级匹配,。,统一标示代码,第一步建立客户产品唯一识别标签,标签记录客户、产品特征数据和全网触点行为数据唯一识别一、标签的唯一性二、标签的精准性三、标签的简单明了四、标签的可调用性五、标签的可修改回写,产品唯一识别标签,姓名标示,产品名称,产品型号,产品参数,产品指标,产品价格,产品交易量,。,统一产品标示代码,标签权重=衰减因子行为权重网址子权重时间衰减因子,OCRM客户操作型数据与客
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