IBM消费品创新互联网.pdf

这份文档主要介绍了IBM的PCI(Predictive Customer Intelligence,预测性客户智能)大数据客户洞察解决方案,旨在帮助消费品及零售行业更深入地了解客户,从而实现企业转型和提升竞争力。
**核心内容包括:**
1. **业务背景:**
* 消费者行为发生转变,更加关注产品体验和服务过程,而不仅仅是价格。
* 企业需要更深入地了解客户,才能在竞争激烈的市场中脱颖而出。
2. **PCI解决方案要点:**
* **大数据洞察:** 通过整合内外部数据,构建360度客户视图,包括人口数据、交易数据、行为数据和互动数据。
* **三层架构:** 包含 Operations(运营实践)、Analytics(分析)和 Information(信息)三层,分别对应业务运营、分析洞察和数据基础。
* **高级客户分析能力:** 包括客户获取、盈利能力分析、客户生命周期价值分析、社交媒体分析、客户忠诚度分析、数字营销化和客户体验管理。
3. **方案场景及实践:**
* **客户细分模型:** 通过对客户市场进行细分,识别每一个细分市场中的客户特征以及关注焦点,包括客户维度、门店维度和线上维度。
* **产品组合推荐模型:** 基于客户购物行为,提供个性化的产品组合推荐,包括全渠道、分区域和明星店等不同层面的组合。
* **客户流失模型:** 分析客户流失的原因和风险,从而制定挽留策略。
* **组合运用:** 将各种分析模型组合运用,形成综合的客户洞察,应用于实际业务中。
4. **企业应用运营:**
* 通过 PCI 大数据客户洞察平台,将大数据模型、客户信息和分析结果整合,形成全面的洞察,并应用于精准营销、客户服务等环节。
5. **大数据分析能力构建过程:**
* 阐述了企业如何逐步构建大数据分析能力,从基础的数据获取到高级的数据分析和预测。
总而言之,该文档强调通过大数据分析,企业可以更深入地了解客户,提供个性化的产品和服务,从而提升客户忠诚度,增加销售额,并最终实现企业的可持续发展。
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