今天，隐私已经成为一种可以买卖的商品。虽然很多人会将隐私视为一项宪法权利，甚至是一项基本人权，但我们的大数据时代已经将隐私减少到一个美元数字。人们一直在努力量化隐私的价值——既严肃又愚蠢。浏览器插件(插件)等试图告诉用户他们的公司的价值,和最近的一项研究表明,免费互联网服务为用户提供价值2600美元,以换取他们的数据。令人好奇的是，这一数字与首席法官亚历克斯·科辛斯基的一项声明密切相关。科辛斯基称，他愿意每年支付高达2400美元的费用来保护家人的网络隐私。在一次有趣的活动中，决定挖掘自己的数据，看看自己到底值多少钱。
利用大数据分析进行商品的精准营销，精准营销是大数据分析在营销中的最突出的作用，营销最核心的部分就是消费者，而大数据分析正是把营销与消费者关系连接起来的纽带，使得商家获取消费者喜好的同时也方便了消费者寻找意向商品的时间，大大提升了交易双方的效益。利用大数据分析可以实现企业营销流程的优化，大数据分析的作用不仅仅是实现精准营销，在整个营销流程上，大数据分析的作用是不容忽视。通过大数据平台可以对库存实行实时监控，并综合众多部门的数据进行全局性的分析和预测评估，从而降低库存管理成本，合理优化库存，提高效率。在消费者下单后，利用大数据分析来制定适合消费者的最优配送方案，实现智慧物流，有效地优化营销流程，使整个营销流程更加紧密。利用大数据分析为企业提供数据服务，帮助商家更便捷的了解到消费者的消费喜好、消费者对于当前销售的这类产品的喜爱程度，消费者的潜在需求等信息，用于帮助商家分析消费者的喜好以及市场动态，最终在产品的性能等方面做出相应的调整。1994年，自主研发了世界上的第一台豆浆机，借助这台小小的豆浆机，成为这个领域的创始者，发展到如今，已经发展成为小家电领域的领导品牌之一。在情的背景下，在2020年获得了112.24亿元的营业收入，同比增长了20.02%；实现了9.4亿元的净利润，对比上年增长了14.07%的业绩。作为家喻户晓的小家电品牌，从开始豆浆机成为大众的钟爱走进千家万户，到现在已经拥有数十个种类的产品，例如破壁机、电饭煲、面条机，养生壶，早餐机等等。小家电行业最主要的变化是在营销方面。消费者有了很多新的购买方式，这给传统售卖渠道造成了严重的分流。对于年轻人，企业首先需要了解他们对产品的需求以及对产品外观和功能设计的偏好，然后要对年轻的消费者广泛使用的各种
购买渠道进行品牌营销覆盖。对创新非常关注，敢于尝试和创新是的核心理念，认为数字智能化是今后发展的必然趋势，通过新的方式可以降低成本和把控风险，也可以进一步优化运营和管理的效率。以用户运营作为中心点，涉及客户需求与产品供应两个方面，实现用户群体的划分。消费者信息数据智能化，可以使企业快速洞察用户需求，实现精准化销售；商品供应链的智能补货可以大大降低运输成本；企业全面的数据智能可以推动企业的智能化决策，以减少决策风险。对于零售企业来说，有包括线上电商，例如等，线下的有店铺和专柜；商业触点有各类营销广告，社交触点有网络平台，这些组合形成构建了企业、渠道和消费者之间的桥梁。在线上和线下都有很多活跃的会员活动，通过门店和线上社活动、平台广告投放引流到店铺，通过数据中心完成消费者信息状态更新，进一步完善消费者的标签，用于推动匹配而形成的精准营销打下基础。
销售商品需要知道商品卖给了谁，需要深入了解客户的各方面需要。在同一类货品可供用户选择的很多，如何做到吸引用户购买自家产品。价格怎么定，商品供应和客户的需求如何有效地联动，从而进一步减少库存等等都是很值得关注的问题。另外怎么将线上和线下的业务链接起来，进一步提高整体协同的效率。经过多年的发展，积累的会员数据很庞杂，这些庞大的会员信息并没有很好地被充分挖掘。如何能盘活这些具有巨大商业价值的会员信息，是应该优先考虑并去解决的问题。之前的会员庞大的信息分散在各个渠道，彼此割裂，没有进行有效的深度挖掘，致使没有
起到对业务的支持作用。会员信息是企业的重要核心资产之一，这是所有零售企业的共识。现在的会员已经不是过去的一个简单概念，新零售时代会员是一个更加泛化的概念，这其中不仅包括有忠诚用户，也会包含有兴趣人群，即潜在用户等。九阳把不同渠道的全部上线的会员中心信息打通，重新统一规划了以前的分散积分规则和等级设定，会员的权益得到了全部渠道的贯通，企业的可以通过数据中心对会员的管理与各类需求的洞察，会员信息重新整合后，九阳发现会员购买的商品平均单价是非会员的2-3倍；会员购物频次是非会员的1.8倍，并且这些会员会购买更多、更高的商品。要如何维护好这些留存会员；要如何设定维护的周期等问题，企业通过数据分析发现，会员的品牌复购期大概是1～3个月，基于全面的数据分析，九阳会在不同时期发起会员促销行动，在会员的复购周期内对其多次触达，以特色的差异化服务巩固这些会员对品牌的黏性。除了会员数据中心的建设，在订单数字化的方面，也进行了数智化改进。正在构建的订单
数据中心是主要考虑的是升级全渠道的效率，要实现电商订单和线下商铺订单统一到订单数据中心中并同时和库存连接，实现订单的全渠道发货。举例说明一下，消费者在京东下单，订单分给经销商的仓库，但商品所在的仓库和消费者的收货地址不一定是最优匹配，比如，消费者在北京下单，经销商在成都，如果由经销商当地库房发货，而没有选择北京仓库，那么商品的周转效率就会很低。订单数据中心就会自动盘点所有地区的库房，计算周转率，最终实现和消费者最优匹配的经销商库房衔接，以此来提高消费者的购物体验。
数据中心是企业管理者最重视的信息，用户数据中蕴含着丰富的价值，在现在的流量化时代日益凸显，市场竞争除了需要增加用户数量，更重要的是要对现有用户的精细化运营，在这些众多的客户数据中，企业会在意哪些方面，用户数量多少？忠诚用户有多少？品牌的复购率如何？哪类商品有明显的购买倾向？对于九阳来说，20多年的发展不仅仅有技术和品牌效应的积累，还有大量宝贵的用户数据，之前这些分散的碎片化信息被重新整理和深度分析。挖掘出数据中蕴含的潜在信息，九阳就能运用这些信息使得精准营销成为可能。
(https://www.dingdian555.cc/html/3316/3316863/11110869.html)
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今天，隐私已经成为一种可以买卖的商品。虽然很多人会将隐私视为一项宪法权利，甚至是一项基本人权，但我们的大数据时代已经将隐私减少到一个美元数字。人们一直在努力量化隐私的价值——既严肃又愚蠢。浏览器插件(插件)等试图告诉用户他们的公司的价值,和最近的一项研究表明,免费互联网服务为用户提供价值2600美元,以换取他们的数据。令人好奇的是，这一数字与首席法官亚历克斯·科辛斯基的一项声明密切相关。科辛斯基称，他愿意每年支付高达2400美元的费用来保护家人的网络隐私。在一次有趣的活动中，决定挖掘自己的数据，看看自己到底值多少钱。
利用大数据分析进行商品的精准营销，精准营销是大数据分析在营销中的最突出的作用，营销最核心的部分就是消费者，而大数据分析正是把营销与消费者关系连接起来的纽带，使得商家获取消费者喜好的同时也方便了消费者寻找意向商品的时间，大大提升了交易双方的效益。利用大数据分析可以实现企业营销流程的优化，大数据分析的作用不仅仅是实现精准营销，在整个营销流程上，大数据分析的作用是不容忽视。通过大数据平台可以对库存实行实时监控，并综合众多部门的数据进行全局性的分析和预测评估，从而降低库存管理成本，合理优化库存，提高效率。在消费者下单后，利用大数据分析来制定适合消费者的最优配送方案，实现智慧物流，有效地优化营销流程，使整个营销流程更加紧密。利用大数据分析为企业提供数据服务，帮助商家更便捷的了解到消费者的消费喜好、消费者对于当前销售的这类产品的喜爱程度，消费者的潜在需求等信息，用于帮助商家分析消费者的喜好以及市场动态，最终在产品的性能等方面做出相应的调整。1994年，自主研发了世界上的第一台豆浆机，借助这台小小的豆浆机，成为这个领域的创始者，发展到如今，已经发展成为小家电领域的领导品牌之一。在情的背景下，在2020年获得了112.24亿元的营业收入，同比增长了20.02%；实现了9.4亿元的净利润，对比上年增长了14.07%的业绩。作为家喻户晓的小家电品牌，从开始豆浆机成为大众的钟爱走进千家万户，到现在已经拥有数十个种类的产品，例如破壁机、电饭煲、面条机，养生壶，早餐机等等。小家电行业最主要的变化是在营销方面。消费者有了很多新的购买方式，这给传统售卖渠道造成了严重的分流。对于年轻人，企业首先需要了解他们对产品的需求以及对产品外观和功能设计的偏好，然后要对年轻的消费者广泛使用的各种
购买渠道进行品牌营销覆盖。对创新非常关注，敢于尝试和创新是的核心理念，认为数字智能化是今后发展的必然趋势，通过新的方式可以降低成本和把控风险，也可以进一步优化运营和管理的效率。以用户运营作为中心点，涉及客户需求与产品供应两个方面，实现用户群体的划分。消费者信息数据智能化，可以使企业快速洞察用户需求，实现精准化销售；商品供应链的智能补货可以大大降低运输成本；企业全面的数据智能可以推动企业的智能化决策，以减少决策风险。对于零售企业来说，有包括线上电商，例如等，线下的有店铺和专柜；商业触点有各类营销广告，社交触点有网络平台，这些组合形成构建了企业、渠道和消费者之间的桥梁。在线上和线下都有很多活跃的会员活动，通过门店和线上社活动、平台广告投放引流到店铺，通过数据中心完成消费者信息状态更新，进一步完善消费者的标签，用于推动匹配而形成的精准营销打下基础。
销售商品需要知道商品卖给了谁，需要深入了解客户的各方面需要。在同一类货品可供用户选择的很多，如何做到吸引用户购买自家产品。价格怎么定，商品供应和客户的需求如何有效地联动，从而进一步减少库存等等都是很值得关注的问题。另外怎么将线上和线下的业务链接起来，进一步提高整体协同的效率。经过多年的发展，积累的会员数据很庞杂，这些庞大的会员信息并没有很好地被充分挖掘。如何能盘活这些具有巨大商业价值的会员信息，是应该优先考虑并去解决的问题。之前的会员庞大的信息分散在各个渠道，彼此割裂，没有进行有效的深度挖掘，致使没有
起到对业务的支持作用。会员信息是企业的重要核心资产之一，这是所有零售企业的共识。现在的会员已经不是过去的一个简单概念，新零售时代会员是一个更加泛化的概念，这其中不仅包括有忠诚用户，也会包含有兴趣人群，即潜在用户等。九阳把不同渠道的全部上线的会员中心信息打通，重新统一规划了以前的分散积分规则和等级设定，会员的权益得到了全部渠道的贯通，企业的可以通过数据中心对会员的管理与各类需求的洞察，会员信息重新整合后，九阳发现会员购买的商品平均单价是非会员的2-3倍；会员购物频次是非会员的1.8倍，并且这些会员会购买更多、更高的商品。要如何维护好这些留存会员；要如何设定维护的周期等问题，企业通过数据分析发现，会员的品牌复购期大概是1～3个月，基于全面的数据分析，九阳会在不同时期发起会员促销行动，在会员的复购周期内对其多次触达，以特色的差异化服务巩固这些会员对品牌的黏性。除了会员数据中心的建设，在订单数字化的方面，也进行了数智化改进。正在构建的订单
数据中心是主要考虑的是升级全渠道的效率，要实现电商订单和线下商铺订单统一到订单数据中心中并同时和库存连接，实现订单的全渠道发货。举例说明一下，消费者在京东下单，订单分给经销商的仓库，但商品所在的仓库和消费者的收货地址不一定是最优匹配，比如，消费者在北京下单，经销商在成都，如果由经销商当地库房发货，而没有选择北京仓库，那么商品的周转效率就会很低。订单数据中心就会自动盘点所有地区的库房，计算周转率，最终实现和消费者最优匹配的经销商库房衔接，以此来提高消费者的购物体验。
数据中心是企业管理者最重视的信息，用户数据中蕴含着丰富的价值，在现在的流量化时代日益凸显，市场竞争除了需要增加用户数量，更重要的是要对现有用户的精细化运营，在这些众多的客户数据中，企业会在意哪些方面，用户数量多少？忠诚用户有多少？品牌的复购率如何？哪类商品有明显的购买倾向？对于九阳来说，20多年的发展不仅仅有技术和品牌效应的积累，还有大量宝贵的用户数据，之前这些分散的碎片化信息被重新整理和深度分析。挖掘出数据中蕴含的潜在信息，九阳就能运用这些信息使得精准营销成为可能。
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利用大数据分析进行商品的精准营销，精准营销是大数据分析在营销中的最突出的作用，营销最核心的部分就是消费者，而大数据分析正是把营销与消费者关系连接起来的纽带，使得商家获取消费者喜好的同时也方便了消费者寻找意向商品的时间，大大提升了交易双方的效益。利用大数据分析可以实现企业营销流程的优化，大数据分析的作用不仅仅是实现精准营销，在整个营销流程上，大数据分析的作用是不容忽视。通过大数据平台可以对库存实行实时监控，并综合众多部门的数据进行全局性的分析和预测评估，从而降低库存管理成本，合理优化库存，提高效率。在消费者下单后，利用大数据分析来制定适合消费者的最优配送方案，实现智慧物流，有效地优化营销流程，使整个营销流程更加紧密。利用大数据分析为企业提供数据服务，帮助商家更便捷的了解到消费者的消费喜好、消费者对于当前销售的这类产品的喜爱程度，消费者的潜在需求等信息，用于帮助商家分析消费者的喜好以及市场动态，最终在产品的性能等方面做出相应的调整。1994年，自主研发了世界上的第一台豆浆机，借助这台小小的豆浆机，成为这个领域的创始者，发展到如今，已经发展成为小家电领域的领导品牌之一。在情的背景下，在2020年获得了112.24亿元的营业收入，同比增长了20.02%；实现了9.4亿元的净利润，对比上年增长了14.07%的业绩。作为家喻户晓的小家电品牌，从开始豆浆机成为大众的钟爱走进千家万户，到现在已经拥有数十个种类的产品，例如破壁机、电饭煲、面条机，养生壶，早餐机等等。小家电行业最主要的变化是在营销方面。消费者有了很多新的购买方式，这给传统售卖渠道造成了严重的分流。对于年轻人，企业首先需要了解他们对产品的需求以及对产品外观和功能设计的偏好，然后要对年轻的消费者广泛使用的各种
购买渠道进行品牌营销覆盖。对创新非常关注，敢于尝试和创新是的核心理念，认为数字智能化是今后发展的必然趋势，通过新的方式可以降低成本和把控风险，也可以进一步优化运营和管理的效率。以用户运营作为中心点，涉及客户需求与产品供应两个方面，实现用户群体的划分。消费者信息数据智能化，可以使企业快速洞察用户需求，实现精准化销售；商品供应链的智能补货可以大大降低运输成本；企业全面的数据智能可以推动企业的智能化决策，以减少决策风险。对于零售企业来说，有包括线上电商，例如等，线下的有店铺和专柜；商业触点有各类营销广告，社交触点有网络平台，这些组合形成构建了企业、渠道和消费者之间的桥梁。在线上和线下都有很多活跃的会员活动，通过门店和线上社活动、平台广告投放引流到店铺，通过数据中心完成消费者信息状态更新，进一步完善消费者的标签，用于推动匹配而形成的精准营销打下基础。
销售商品需要知道商品卖给了谁，需要深入了解客户的各方面需要。在同一类货品可供用户选择的很多，如何做到吸引用户购买自家产品。价格怎么定，商品供应和客户的需求如何有效地联动，从而进一步减少库存等等都是很值得关注的问题。另外怎么将线上和线下的业务链接起来，进一步提高整体协同的效率。经过多年的发展，积累的会员数据很庞杂，这些庞大的会员信息并没有很好地被充分挖掘。如何能盘活这些具有巨大商业价值的会员信息，是应该优先考虑并去解决的问题。之前的会员庞大的信息分散在各个渠道，彼此割裂，没有进行有效的深度挖掘，致使没有
起到对业务的支持作用。会员信息是企业的重要核心资产之一，这是所有零售企业的共识。现在的会员已经不是过去的一个简单概念，新零售时代会员是一个更加泛化的概念，这其中不仅包括有忠诚用户，也会包含有兴趣人群，即潜在用户等。九阳把不同渠道的全部上线的会员中心信息打通，重新统一规划了以前的分散积分规则和等级设定，会员的权益得到了全部渠道的贯通，企业的可以通过数据中心对会员的管理与各类需求的洞察，会员信息重新整合后，九阳发现会员购买的商品平均单价是非会员的2-3倍；会员购物频次是非会员的1.8倍，并且这些会员会购买更多、更高的商品。要如何维护好这些留存会员；要如何设定维护的周期等问题，企业通过数据分析发现，会员的品牌复购期大概是1～3个月，基于全面的数据分析，九阳会在不同时期发起会员促销行动，在会员的复购周期内对其多次触达，以特色的差异化服务巩固这些会员对品牌的黏性。除了会员数据中心的建设，在订单数字化的方面，也进行了数智化改进。正在构建的订单
数据中心是主要考虑的是升级全渠道的效率，要实现电商订单和线下商铺订单统一到订单数据中心中并同时和库存连接，实现订单的全渠道发货。举例说明一下，消费者在京东下单，订单分给经销商的仓库，但商品所在的仓库和消费者的收货地址不一定是最优匹配，比如，消费者在北京下单，经销商在成都，如果由经销商当地库房发货，而没有选择北京仓库，那么商品的周转效率就会很低。订单数据中心就会自动盘点所有地区的库房，计算周转率，最终实现和消费者最优匹配的经销商库房衔接，以此来提高消费者的购物体验。
数据中心是企业管理者最重视的信息，用户数据中蕴含着丰富的价值，在现在的流量化时代日益凸显，市场竞争除了需要增加用户数量，更重要的是要对现有用户的精细化运营，在这些众多的客户数据中，企业会在意哪些方面，用户数量多少？忠诚用户有多少？品牌的复购率如何？哪类商品有明显的购买倾向？对于九阳来说，20多年的发展不仅仅有技术和品牌效应的积累，还有大量宝贵的用户数据，之前这些分散的碎片化信息被重新整理和深度分析。挖掘出数据中蕴含的潜在信息，九阳就能运用这些信息使得精准营销成为可能。
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