安徽财税大数据获客费用情况

　　大数据应用有哪些方面呢？

　　电商方面，通过对用户的消费习惯、季节、产品使用周期等数据的收集，建立算法模型来判断消费者未来一个月几个月甚至一年的消费需求。进而提高订单转化率。在市场营销方面，通过给买家打标签构建人群画像，进而针对不同的人群精准投放和广告红包和优惠券。

　　安全领域方面面对日益复杂的网络安全，通过检测和数据分析区分出不同的安全类型，并针对不同的安全类型实施不同的防御和打击措施。端安全，使用安全卫士云查杀，对经过大数据分析得到的病毒木马等进行防御；电商安全，反刷单，反欺诈，合规；金融安全，风险控制；企业安全，反入侵；国家安全，舆情监测，打击犯罪。

　　金融领域方面构建金融云，通过对巨量的计量数据进行收集，然后通过spark实时分析处理，利用低延迟的数据处理能力，应对急迫的业务需求和数据增长。量化投资，收集大宗商品的价格，以及黄金，石油等各种数据，分析黄金、股票的指数趋势支持投资决策。除了以上领域外spark在搜索引擎生态圈，异常检测，生物计算等诸多领域都有广泛的应用场景。

　　忠诚消费者是每个企业的业务核心。他们是品牌产品或服务的推广者。近的调查显示，55%的美国消费者通过向他们的朋友和家人推荐他们喜欢的品牌和公司表达忠诚度。使用大数据，企业可以检测到常见的购买模式，调整他们的服务，扩大忠实消费者的基础。正如人们现在可以看到的那样，不仅大数据有能力改善企业营销策略，而且还有助于改善其各个细分市场。由于商业智能服务的更多投入，广告是获得更多利润的因素之一。

　　大数据时代企业市场营销的挑战:垃圾信息因大数据存在容量大和多样性的特点，数据库中不可避免的出现各种垃圾信息，一方面这使商家在为消费者提供产品信息时有时候把控，出现判断失误情况。如为消费者提供信息中存在假冒伪劣产品、同一产品多次出现等情况。另一方面，若这类情况频繁发生，消费者出于怕被欺骗和懒于辨别的心理会选择其他方式购买，丧失对此种营销方式的信心，导致企业客户的流失。 

　　企业但凡要做生意，就离不开获客的话题。的生意都有一个漏斗模型，只有上游获客方式的口径更大，下游的商业化才会更加理想。一般来讲，获客倾向于讨论获客成本和获客渠道。不管是早期的线下获客，还是互联网营销获客渠道的获客成本都在不断的攀升，成功获取一个有效的客户线索成本高达三位数。成本的上升意味着利润的降低，达到一个临界点这个渠道就实效了。也就是现在很多企业所说的不烧钱等死，烧钱走在烧死的路上。