大数据获客助力装修行业获取潜在客户，发掘有效客户线索。运营商大数据获客系统是根据联系客户的产品属性，进而准确定位装修行业目标客户的特点，根据对客户的规定开设相对应标识，开展数据建模(关键词搜索+网页浏览+相关行业APP+拨通的电话座机+地域+年纪+性别+通讯记录等等)，并运用运营商DMP服务平台开展数据的分析。 大数据对装修行业的帮助是大的，例如:可以给予全方面的发掘与预警信息服务项目，可减少领域风险性；可以帮助领域准确瞄准受众人群，多种渠道准确推送，为装修公司争得大量商机；可以给予风控系统、信息内容核实、风险评价等。

　　过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。大数据大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是好的服务。

　　但无论哪条路，都要确定三项基本能力:1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

　　运营商的大数据

　　第三，“网页， 网站， 竞争性移动应用程序”运营商大数据采集可以对目标用户的信息进行相关性分析。

　　中国联通移动电信运营商大数据可以对各种用户信息进行多维关联分析，从大量数据中发现有趣的关联和数据元素集之间的相关连接，例如，发现用户购物车中不同商品之间的联系，分析其他饮酒习惯。