大數(shù)據(jù)時(shí)代的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略

株式會(huì)社日立制造所?通信系統(tǒng)社智能情報(bào)系統(tǒng)統(tǒng)括部事業(yè)開(kāi)發(fā)部2013/11/13大數(shù)據(jù)時(shí)代的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略～介紹日立應(yīng)用銷(xiāo)售和客戶(hù)信息進(jìn)行實(shí)體店?duì)I銷(xiāo)分析的解決方案～大數(shù)據(jù)應(yīng)用概要零售業(yè)客流量的活動(dòng)分析基于網(wǎng)絡(luò)的顧客行為分析Web網(wǎng)站的改善其他（參考）大數(shù)據(jù)時(shí)代的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略11.大數(shù)據(jù)應(yīng)用概要21-1

日立活用大數(shù)據(jù)的5大部分3Human人員的大數(shù)據(jù)與人的狀態(tài)和行動(dòng)相關(guān)的數(shù)據(jù)?交流，脈搏，運(yùn)動(dòng)，壓力，腦科學(xué)?顧客活動(dòng)路線(xiàn)和顧客屬性Machine機(jī)器的大數(shù)據(jù)與機(jī)器運(yùn)行狀況相關(guān)的數(shù)據(jù)?機(jī)器和設(shè)備的運(yùn)行情況?設(shè)施的環(huán)境狀況（溫度，濕度等）Location位置的大數(shù)據(jù)位置信息和空間信息

?人和車(chē)的移動(dòng)情況?大城市和空間的數(shù)據(jù)Market市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)?POS和庫(kù)存等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)?來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)以及顧客的聲音Smart

Infra

智能基礎(chǔ)設(shè)施的大數(shù)據(jù)社會(huì)的大數(shù)據(jù)?能源，水資源，氣候介紹介紹1-2

日立提供的解決方案4Human人員的大數(shù)據(jù)Machine機(jī)器的大數(shù)據(jù)Location位置的大數(shù)據(jù)Market市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)Smart

Infra智能基礎(chǔ)設(shè)施的大數(shù)據(jù)人體雷達(dá)專(zhuān)業(yè)技術(shù)攝像頭分析生物傳感器環(huán)境傳感器無(wú)線(xiàn)模塊WLAN定位GPS定位交通模擬流通分析顧客意見(jiàn)的分析SNS評(píng)判分析地圖信息社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施分析導(dǎo)入支援共通平臺(tái)分析工具大數(shù)據(jù)的利用基礎(chǔ)高性能，高信賴(lài)性服務(wù)器

，儲(chǔ)存，云商務(wù)支援：利用大數(shù)據(jù)的綜合解決方案咨詢(xún)服務(wù)「解析?專(zhuān)業(yè)人士咨詢(xún)服務(wù)」未來(lái)解決方案的構(gòu)筑「系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和方案落地」?fàn)I業(yè)模擬「商業(yè)動(dòng)力」博報(bào)堂和日立提供的創(chuàng)業(yè)支援「市場(chǎng)?情報(bào)?實(shí)驗(yàn)室」在眾多的技術(shù)伙伴和市場(chǎng)合作伙伴的協(xié)助下，為顧客提供解決課題的最佳方案。2.零售業(yè)客流量的活動(dòng)分析5——針對(duì)進(jìn)店顧客分析的解決方案2-1

針對(duì)進(jìn)店顧客分析的解決方案6目的：根據(jù)對(duì)進(jìn)店顧客活動(dòng)的分析結(jié)果，制定商鋪的營(yíng)銷(xiāo)策略推進(jìn)顧客起點(diǎn)的渠道管理從哪個(gè)頁(yè)面上鏈接到商品網(wǎng)頁(yè)的？瀏覽了哪個(gè)商品，對(duì)哪個(gè)商品感興趣？從瀏覽到放入購(gòu)物車(chē)花費(fèi)了幾分鐘？最終完成交易的是什么樣的顧客？通過(guò)對(duì)渠道的分析，科學(xué)地找到經(jīng)營(yíng)瓶頸，可反復(fù)測(cè)試改善措施是否有效。

參考網(wǎng)絡(luò)以及電子商務(wù)ＰＯＳ實(shí)體店？店鋪布局改善店員改善誘導(dǎo)進(jìn)店，O2O電子標(biāo)牌ＭＤ，商品販賣(mài)通過(guò)分析進(jìn)店顧客的行為，預(yù)測(cè)該顧客的個(gè)人喜好基于顧客行為分析的店鋪改善方案，進(jìn)行效果測(cè)定2-2

實(shí)體店對(duì)進(jìn)店顧客行為分析的需求7實(shí)體店要對(duì)進(jìn)店顧客行為分析目的：購(gòu)物中心的店鋪可分為進(jìn)店人數(shù)多的店鋪和進(jìn)店人數(shù)少的店鋪。進(jìn)店人數(shù)少的店鋪想要通過(guò)掌握顧客從進(jìn)入購(gòu)物中心到店鋪的路徑，以及最終沒(méi)有到店鋪的路徑，并且對(duì)其進(jìn)行分析，從而對(duì)店鋪進(jìn)行改善以及實(shí)施合理有效的引誘措施。實(shí)體店想要知道沒(méi)有進(jìn)入店里的顧客是對(duì)店鋪沒(méi)有興趣？(看到櫥窗，在店門(mén)口徘徊了一會(huì)兒？）直接路過(guò)了？還是根本沒(méi)有來(lái)到店鋪附近？店員良好的接待方式可以提高銷(xiāo)售量，因此如果可以總結(jié)出正確的接待時(shí)機(jī)，接待場(chǎng)所等信息，便可掌握更有效果的接待方法，從而提高營(yíng)業(yè)額。想要了解進(jìn)店顧客中未購(gòu)買(mǎi)商品的顧客的屬性(年齡，性別等)和行動(dòng)，探討有效的改善措施。2-3

分析進(jìn)店顧客的方法（１）8將從【進(jìn)店】到【完成購(gòu)買(mǎi)】的消費(fèi)行為的各個(gè)過(guò)程可視化。

顧客總?cè)藬?shù)消費(fèi)行為過(guò)程可視化（數(shù)據(jù)圖表）未進(jìn)店顧客數(shù)沒(méi)有興趣的區(qū)域沒(méi)有興趣的商品有興趣但是沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)的商品?所有顧客的路徑?顧客總?cè)藬?shù)?所有顧客的屬性?店前流動(dòng)數(shù)?進(jìn)店顧客數(shù)?進(jìn)店顧客屬性?未進(jìn)店顧客數(shù)（路過(guò)店鋪人數(shù)）?未進(jìn)店顧客屬性

（興趣和屬性關(guān)聯(lián)）?進(jìn)店后的行動(dòng)路線(xiàn)?停留的區(qū)域?店員的行動(dòng)路線(xiàn)?進(jìn)店顧客屬性（興趣和屬性關(guān)聯(lián)）?有興趣的貨架?沒(méi)有興趣的貨架?有興趣的商品（常常被拿出來(lái)的商品）?沒(méi)有興趣的商品（很少被拿出來(lái)的商品）?經(jīng)常被看的商品?購(gòu)買(mǎi)歷史（POS）來(lái)場(chǎng)過(guò)程進(jìn)店過(guò)程店內(nèi)巡回過(guò)程選購(gòu)過(guò)程購(gòu)買(mǎi)過(guò)程KEY

POINT進(jìn)店顧客數(shù)路線(xiàn)商品購(gòu)買(mǎi)2-4

分析進(jìn)店顧客的方法（２）9通過(guò)攝像頭記錄行動(dòng)POS分析想得到的信息和信息收集手段之間的關(guān)系。進(jìn)店顧客分析解決方案進(jìn)店顧客屬性測(cè)定[2-5]傳感器對(duì)客流量進(jìn)行分析[2-6]無(wú)線(xiàn)標(biāo)簽等想得到的信息?所有顧客的路徑?顧客總?cè)藬?shù)?所有顧客的屬性?店前流動(dòng)數(shù)?進(jìn)店顧客數(shù)?進(jìn)店顧客屬性?未進(jìn)店顧客數(shù)（路過(guò)店鋪人數(shù)）?未進(jìn)店顧客屬性

（興趣和屬性關(guān)聯(lián)）?進(jìn)店后的行動(dòng)路線(xiàn)?停留的區(qū)域?店員的行動(dòng)路線(xiàn)?進(jìn)店顧客屬性（興趣和屬性關(guān)聯(lián)）?有興趣的貨架?沒(méi)有興趣的貨架?有興趣的商品（常常被拿出來(lái)的商品）?沒(méi)有興趣的商品（很少被拿出來(lái)的商品）?經(jīng)常被看的商品?購(gòu)買(mǎi)歷史（POS）來(lái)場(chǎng)過(guò)程進(jìn)店過(guò)程店內(nèi)巡回過(guò)程選購(gòu)過(guò)程購(gòu)買(mǎi)過(guò)程WIFI2-5.對(duì)進(jìn)店顧客屬性測(cè)定的解決方案10資料：（株）日立ソリューションズ——日立人臉識(shí)別系統(tǒng)2-5-1

進(jìn)店顧客屬性測(cè)定系統(tǒng)11店內(nèi)（主要是樓層，過(guò)道），什么樣的人什么時(shí)候多少人進(jìn)來(lái)了？顧客屬性測(cè)定系統(tǒng)可將上述信息可視化2-5-2

進(jìn)店顧客屬性測(cè)定系統(tǒng)12通過(guò)攝像頭記錄的數(shù)據(jù)測(cè)定來(lái)場(chǎng)人數(shù)及屬性。

人數(shù)的統(tǒng)計(jì)將攝像頭記錄下的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。對(duì)通過(guò)既定重要位置（出入口和步行道）的人數(shù)進(jìn)行測(cè)定。年齡?性別推算通過(guò)畫(huà)面中人物的容貌，對(duì)人物的年齡?性別進(jìn)行推算。年齡以十周歲最小單位進(jìn)行推算。將進(jìn)店顧客按照年齡?性別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)解析展現(xiàn)對(duì)測(cè)定得到的進(jìn)店顧客數(shù)據(jù)，按照時(shí)間軸和屬性(年齡，性別)進(jìn)行分類(lèi)匯總，通過(guò)比較在各調(diào)查地點(diǎn)或各時(shí)間帶收集的數(shù)據(jù)，掌握顧客的行動(dòng)傾向。系統(tǒng)的特點(diǎn)■提供低價(jià)的效果測(cè)定方法■可同時(shí)檢測(cè)人數(shù)和顧客特征■可以裝置在各種地方的小型?靜音設(shè)計(jì)■保護(hù)私人信息與人工調(diào)查相比，自動(dòng)調(diào)查對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的測(cè)定來(lái)說(shuō)性?xún)r(jià)比更高A4紙大小的傳感器不會(huì)帶給人不安?？梢匝b置在有限的空間里。瞬間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化，無(wú)需保存影像信息。不會(huì)記錄顧客的個(gè)人信息。2-5-3

進(jìn)店顧客屬性測(cè)定系統(tǒng)13根據(jù)攝像頭捕捉到的數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性推算Web攝像頭

orIP攝像頭

通過(guò)攝像頭進(jìn)行長(zhǎng)期測(cè)定

穩(wěn)定的測(cè)定精確度傳感器檢測(cè)例

青：男性/紅：女性/黃：人物數(shù)字：年齢進(jìn)店顧客屬性測(cè)定系統(tǒng)進(jìn)店顧客屬性數(shù)據(jù)（CSV）※影像數(shù)據(jù)不會(huì)被保存電纜2-5-4

測(cè)定數(shù)據(jù)的分析例

14根據(jù)顧客屬性，可以對(duì)進(jìn)店顧客的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。全體進(jìn)店顧客目標(biāo)對(duì)象的向下鉆取數(shù)據(jù)女性20~30歲的女性2-5-5

通過(guò)測(cè)定結(jié)果可了解的內(nèi)容15來(lái)場(chǎng)人員屬性14點(diǎn)時(shí)30歲~40歲的男性較多18點(diǎn)到19點(diǎn)時(shí)20歲到30歲的女性較多為什么不根據(jù)不同的消費(fèi)層設(shè)定靈活可變動(dòng)的店面設(shè)計(jì)呢？2-6.客流量分析解決方案16資料：（株）日立ソリューションズ——日立激光定位系統(tǒng)2-6-1

基于激光定位系統(tǒng)的客流分析系統(tǒng)17對(duì)店內(nèi)（樓層、區(qū)域）人數(shù)客流流動(dòng)趨勢(shì)停留區(qū)域，停留時(shí)間基于激光定位的客流量分析系統(tǒng)可將上述客流狀況可視化。2-6-2

客流量分析系統(tǒng)概要利用激光技術(shù)測(cè)定到物體（人體）之間的距離通過(guò)數(shù)據(jù)處理、人體定位、將移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)化18測(cè)域激光

人體抽出工具畫(huà)面利用局域激光實(shí)時(shí)分析并繪制顧客動(dòng)向曲線(xiàn)，可將移動(dòng)路線(xiàn)數(shù)據(jù)化的分析系統(tǒng)2-6-3

客流量分析系統(tǒng)概要激光檢測(cè)到的客流行動(dòng)（軌跡）19客流曲線(xiàn)（軌跡）產(chǎn)生ID（人）的場(chǎng)所※發(fā)生在門(mén)口或者激光的死角2-6-4

客流量分析系統(tǒng)概要激光檢測(cè)顧客的停留狀況（感興趣的商鋪）ENT201s的移動(dòng)距離為50cm時(shí)顯示為灰色2-6-5

路線(xiàn)分析系統(tǒng)的構(gòu)成將多臺(tái)激光捕捉到的數(shù)據(jù)傳送并將其數(shù)據(jù)化21操作系統(tǒng)Windows７測(cè)域激光路線(xiàn)數(shù)據(jù)（CSV）２GB/天???存儲(chǔ)在激光中的Raw數(shù)據(jù)通過(guò)FTP實(shí)時(shí)傳遞給做數(shù)據(jù)分析用的電腦。分析用電腦Wifi

RT定位數(shù)據(jù)2-6-5

從測(cè)定數(shù)據(jù)到軌跡數(shù)據(jù)分析的轉(zhuǎn)換從坐標(biāo)數(shù)據(jù)起層層轉(zhuǎn)化，生成有實(shí)際意義的數(shù)據(jù)2222坐標(biāo)數(shù)據(jù)移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)區(qū)域代碼附加工具區(qū)域內(nèi)通過(guò)/停留數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)匯總生成工具區(qū)域內(nèi)通過(guò)/停留人數(shù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)摘要生成工具數(shù)據(jù)摘要移動(dòng)軌跡圖象區(qū)域定義分析用圖表區(qū)域內(nèi)移動(dòng)信息轉(zhuǎn)換工具群激光通過(guò)深入分析2-6-6

店鋪布局和激光位置設(shè)定例（圖像）每臺(tái)激光的照射范圍為270度。全部覆蓋的距離約２０m/臺(tái)。設(shè)置時(shí)需考慮貨架等障礙物2323ディスプレイＰＯＳレジ出入り口コンコース出入口大廳2-6-7

店鋪布局和激光位置設(shè)定例（實(shí)際）每臺(tái)激光的照射范圍為270度。全部覆蓋的距離約２０m/臺(tái)。

設(shè)置時(shí)需考慮貨架等障礙物2424ＰＯＳ收銀臺(tái)大門(mén)大廳2-6-8

基本分析菜單25服務(wù)名稱(chēng)項(xiàng)目測(cè)量?分析摘要預(yù)想效果進(jìn)店顧客屬性分析進(jìn)店顧客屬性（性別?年齡）的統(tǒng)計(jì)使用專(zhuān)用攝像系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)進(jìn)店顧客的屬性。從ＰＯＳ及店鋪發(fā)放會(huì)員卡使用次數(shù)區(qū)分購(gòu)買(mǎi)顧客屬性與進(jìn)店顧客屬性。進(jìn)店顧客傾向分析店鋪前顧客流動(dòng)數(shù)的統(tǒng)計(jì)預(yù)計(jì)某一時(shí)間段內(nèi)店鋪前經(jīng)過(guò)客戶(hù)數(shù)與去向的統(tǒng)計(jì)。根據(jù)地理位置及外部因素（氣候、有無(wú)活動(dòng)）預(yù)計(jì)顧客的變動(dòng)并以數(shù)值的形式進(jìn)行捕捉。進(jìn)店顧客人數(shù)與進(jìn)店率的統(tǒng)計(jì)進(jìn)店顧客人數(shù)與進(jìn)店率（進(jìn)店顧客人數(shù)在店鋪前經(jīng)過(guò)顧客總數(shù)中所占的比率）的統(tǒng)計(jì)。探討吸引顧客進(jìn)店辦法及進(jìn)行效果驗(yàn)證。進(jìn)店路線(xiàn)的統(tǒng)計(jì)店鋪前面進(jìn)店顧客的行動(dòng)統(tǒng)計(jì)（明確顧客從左右哪一側(cè)進(jìn)入店鋪等）對(duì)店鋪招牌擺放位置及店鋪造型設(shè)計(jì)的支援。正面效果分析對(duì)店鋪招牌（顯示屏、數(shù)字招牌）感興趣顧客（停留人數(shù)、停留時(shí)間）的統(tǒng)計(jì)對(duì)店鋪招牌改進(jìn)后效果及吸引顧客進(jìn)店辦法效果的驗(yàn)證。商品對(duì)比過(guò)程分析商品對(duì)比統(tǒng)計(jì)從進(jìn)店到付款期間，顧客的選購(gòu)路線(xiàn)方向以及步行速度的統(tǒng)計(jì)。對(duì)賣(mài)場(chǎng)內(nèi)引導(dǎo)（單向控制）實(shí)施效果進(jìn)行驗(yàn)證。第一反應(yīng)的傾向分析將進(jìn)店顧客最開(kāi)始的行動(dòng)（去哪個(gè)貨架等）可視化。每個(gè)貨架購(gòu)買(mǎi)與停留的差距分析貨架前的路過(guò)人數(shù)與停留數(shù)的統(tǒng)計(jì)。從POS數(shù)據(jù)中可分析得出每個(gè)貨架的營(yíng)業(yè)額（金額、購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)）與停留之間的關(guān)系。統(tǒng)計(jì)貨架按類(lèi)型劃分后對(duì)商品購(gòu)買(mǎi)力帶來(lái)的影響、磁石效應(yīng)驗(yàn)證、改善物品陳列、ＭＤ支援。①停留人數(shù)多，購(gòu)買(mǎi)商品多②停留人數(shù)多，購(gòu)買(mǎi)商品少③停留人數(shù)少，購(gòu)買(mǎi)商品多④停留人數(shù)少，購(gòu)買(mǎi)商品少付款后動(dòng)向分析購(gòu)買(mǎi)后再次光顧者動(dòng)向分析付款后再次進(jìn)店選購(gòu)的顧客人數(shù)以及動(dòng)向分析。掌握有無(wú)錯(cuò)失機(jī)會(huì)（最初在商品對(duì)比過(guò)程中對(duì)商品的認(rèn)知?是否有需求）。再次購(gòu)買(mǎi)者和商品分析再次進(jìn)店選購(gòu)并購(gòu)買(mǎi)商品的顧客比例，以及其所購(gòu)買(mǎi)商品傾向的分析252-7.事例分析26資料：（株）日立ソリューションズ2-7-1

事例：百貨商場(chǎng)（進(jìn)店顧客的性別?年齡）27進(jìn)店顧客屬性變化（男女年齡結(jié)構(gòu)）以女性為目標(biāo)的百貨商場(chǎng)男性

不同時(shí)段的年齡構(gòu)成女性

不同時(shí)段的年齡構(gòu)成男性比例超出預(yù)想從商店會(huì)員卡使用情況來(lái)看，進(jìn)店顧客呈年輕趨勢(shì)。2-7-2

事例：日用小商品店（店前人數(shù)，進(jìn)店率）2828經(jīng)過(guò)店前人數(shù)，進(jìn)店路線(xiàn)及進(jìn)店顧客的定義經(jīng)過(guò)店前人數(shù)是指大廳中經(jīng)過(guò)店鋪門(mén)前的所有人數(shù)。

進(jìn)店人數(shù)是指激光檢測(cè)到的進(jìn)入店鋪門(mén)口區(qū)域的人數(shù)。

進(jìn)店率＝進(jìn)店人數(shù)／經(jīng)過(guò)店前人數(shù)

進(jìn)店人數(shù)經(jīng)過(guò)店前人數(shù)顯示器ＰＯＳ收銀臺(tái)左側(cè)經(jīng)過(guò)的顧客右側(cè)經(jīng)過(guò)的顧客大廳2-7-3

事例：日用小商品店（店前人數(shù)，進(jìn)店率）2929明確來(lái)場(chǎng)率和探討出促進(jìn)進(jìn)店的有效對(duì)策某月某日（六）某月某日（日）迄今為止、只能掌握進(jìn)店顧客總?cè)藬?shù)。（每小時(shí)的進(jìn)店顧客數(shù)大多無(wú)法掌握）周日的進(jìn)店顧客數(shù)相對(duì)比較多平均進(jìn)店率３９．６％平均進(jìn)店率３９．３％基本沒(méi)有變化星期日的這個(gè)時(shí)段顧客格外的多2-7-4

事例：日用小商品店（選購(gòu)過(guò)程）3030現(xiàn)在依靠POS機(jī)數(shù)據(jù)了解到商品的吸引力顯示器ＰＯＳ收銀臺(tái)大廳暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品暢銷(xiāo)品滯銷(xiāo)品滯銷(xiāo)品滯銷(xiāo)品滯銷(xiāo)品滯銷(xiāo)品難道賣(mài)不出去的商品沒(méi)有「吸引力」嗎？2-7-5事例：日用小商品店（選購(gòu)過(guò)程）3131了解消費(fèi)者行為，調(diào)整貨品擺放次序。顯示屏ＰＯＳ收銀臺(tái)【優(yōu)秀】顧客多，且商品熱銷(xiāo)【策略研究】雖然顧客較多，但是銷(xiāo)售量不高【策略研究】雖然顧客較多，但是銷(xiāo)售量不高招待客人擺放數(shù)碼POP等促銷(xiāo)產(chǎn)品【策略研究】全體行動(dòng)軌跡并沒(méi)有延伸擺放醒目的電子屏擺放暢銷(xiāo)產(chǎn)品2-7-6事例：日用小商品店（一次購(gòu)買(mǎi)后的行為）32一次購(gòu)買(mǎi)后的行為分析與策略改善后的結(jié)果

根據(jù)行動(dòng)軌跡分析的結(jié)果表明，有10%以上的顧客會(huì)貨比三家，選擇商品。在此之中，有一部分人會(huì)再次到收銀處排隊(duì)購(gòu)買(mǎi)商品。二次購(gòu)買(mǎi)商品的顧客會(huì)買(mǎi)什么樣的商品呢？分析發(fā)現(xiàn)消耗品較為突出。這種現(xiàn)象的原因是，此類(lèi)消耗品擺放在初次選購(gòu)商品很難發(fā)現(xiàn)的貨架。因此需要將消耗品類(lèi)的商品，一部分置于收銀處附近，方便顧客發(fā)現(xiàn)、選購(gòu)。于是，此類(lèi)快銷(xiāo)商品的銷(xiāo)售額提高10倍以上。以出售日用小商品的連鎖店為例2-8.其他的分析解決方案332-8-1

回頭客分析解決方案

34面部認(rèn)證DBFaceViTAL

Analize

Lib.FaceViTADBMatchingLib.不保存面部照片。只保存一天，可以成為追蹤顧客當(dāng)日行為的依據(jù)。長(zhǎng)期保存，可以成為分析回頭客的依據(jù)。進(jìn)行特征數(shù)據(jù)(500字節(jié))的生成、登錄、匹配。應(yīng)用實(shí)例?改善對(duì)優(yōu)質(zhì)客戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量?辨別扒手與通緝犯資料：日立ＩＮＳ軟件（株）2-8-2

貨柜選購(gòu)分析解決方案展示鏈接：日本國(guó)內(nèi)Midee公司提供此類(lèi)解決方案。353.基于網(wǎng)絡(luò)的顧客行為分析36373-1-1.ＳＮＳ評(píng)價(jià)分析根據(jù)社會(huì)媒體可以分析消費(fèi)行為

好評(píng)或差評(píng)的原因

成為說(shuō)明銷(xiāo)售情況的材料關(guān)注興趣購(gòu)買(mǎi)欲動(dòng)機(jī)購(gòu)買(mǎi)感動(dòng)分享不了解質(zhì)量……放棄想買(mǎi)，但是太貴了……放棄很好這個(gè)有點(diǎn)……○○太棒了！日本使用者：３，０００萬(wàn)人推特?cái)?shù)：５，０００萬(wàn)條／日根據(jù)設(shè)計(jì)決定的383-1-2.ＳＮＳ評(píng)價(jià)分析（例）趨勢(shì)圖（過(guò)去一年的推特?cái)?shù)）確認(rèn)推文內(nèi)容本周四號(hào)臺(tái)風(fēng)通過(guò)日本列島。與此同時(shí)，在Twitter上也興起“可樂(lè)餅旋風(fēng)”這個(gè)話(huà)題。臺(tái)風(fēng)與可樂(lè)餅的關(guān)系能追溯到2001年……關(guān)鍵詞為“可樂(lè)餅”，也檢索出了“臺(tái)風(fēng)可樂(lè)餅“資料：（株）日立系統(tǒng)「社會(huì)數(shù)據(jù)活用與分析服務(wù)」393-1-3.ＳＮＳ評(píng)價(jià)分析（例）Twitter日本國(guó)內(nèi)使用者3,000萬(wàn)人有影響力60萬(wàn)人抽取前50000人數(shù)據(jù)項(xiàng)目用戶(hù)信息技能評(píng)估（Qrust得分）技能評(píng)估（使用度）技能評(píng)估（流傳力）技能評(píng)估（信息力）技能評(píng)估（名言力）技能評(píng)估（積極性）技能評(píng)估（社交性）專(zhuān)長(zhǎng)領(lǐng)域影響力屬性影響力抽取

比普通用戶(hù)更早發(fā)言，能給粉絲帶來(lái)影響的人

根據(jù)輿論走向，可以提前分析趨勢(shì)資料：（株）日立系統(tǒng)「社會(huì)數(shù)據(jù)活用與分析服務(wù)」有影響力（點(diǎn)線(xiàn)）的推文較先發(fā)出一般評(píng)價(jià)指標(biāo)包含Qrust等，從各種各樣的角度來(lái)分析影響力屬性403-1-4.ＳＮＳ評(píng)價(jià)分析（與POS的交叉分析）從社會(huì)媒體來(lái)分析自家產(chǎn)品

體現(xiàn)自家產(chǎn)品與服務(wù)的“頻度”、用戶(hù)“感情”、推薦一起使用的“字眼”

從POS數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有關(guān)分析對(duì)象的關(guān)鍵詞基于關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率/不同意見(jiàn)/關(guān)聯(lián)性抽取流行商品紅：積極的黑：中立的藍(lán)：消極的大?。涸u(píng)價(jià)人數(shù)頻度分析處理感情分析處理圖形分析處理（特定關(guān)鍵詞的頻度）（特定關(guān)鍵詞的雙面影響）（特定關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)性）除指定關(guān)鍵詞以外，還能從POS數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取關(guān)鍵詞社會(huì)化媒體（文本數(shù)據(jù)）Twitter,Facebook,etc.商品A評(píng)價(jià)人數(shù)2011/4商品B2011/102012/4商品A2011/4商品B2011/102012/450%有效評(píng)價(jià)率413-1-5.ＴＶ+ＳＮＳ評(píng)價(jià)分析SNS購(gòu)買(mǎi)TVTV與SNS關(guān)注流行趨勢(shì)模型實(shí)例話(huà)題話(huà)題TV節(jié)目?jī)?nèi)容①活用市場(chǎng)數(shù)據(jù)，②使用自動(dòng)抽取技術(shù)423-1-6.EC網(wǎng)站評(píng)價(jià)分析（面向中國(guó)市場(chǎng)）分析ＥＣ網(wǎng)站的用戶(hù)評(píng)價(jià)（實(shí)際購(gòu)買(mǎi)者的評(píng)價(jià)）產(chǎn)品：日立ＨＤＤEＣ網(wǎng)站：交叉搜索（亞馬遜）,（淘寶網(wǎng)）,（中關(guān)村商城）Bad:22.41%Good:77.59%USB數(shù)據(jù)線(xiàn)有些短還硬對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品也進(jìn)行同樣的分析?Hitachi(China)R&DCorp.433-2-1.Web訪(fǎng)問(wèn)者的分類(lèi)分析（DMP）DMP標(biāo)簽門(mén)戶(hù)EC專(zhuān)業(yè)Web訪(fǎng)問(wèn)者日本著名網(wǎng)站DMP-DB使用DMP標(biāo)簽，判斷訪(fǎng)問(wèn)者的類(lèi)別?猜測(cè)特性?猜測(cè)喜好利用DMP標(biāo)簽，分析Web使用傾向DMP服務(wù)（Data

Management

Platform)資料：（株）日立系統(tǒng)「DMP服務(wù)」3-2-2.

活用DMP服務(wù)（EC網(wǎng)站）44結(jié)合公司的自有數(shù)據(jù)，制定符合訪(fǎng)問(wèn)者分類(lèi)的措施。特別以性別、年齡等為切入點(diǎn)，根據(jù)不同客戶(hù)進(jìn)行差別營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)質(zhì)會(huì)員注冊(cè)會(huì)員非會(huì)員公司ＥＣ網(wǎng)站全體訪(fǎng)問(wèn)者公司的自有數(shù)據(jù)DMP服務(wù)提供數(shù)據(jù)特性購(gòu)買(mǎi)網(wǎng)站瀏覽特側(cè)特性推測(cè)喜好商品A?推薦適合年輕人的品牌商品?推薦比商品B單價(jià)更高的商

品?郵件雜志，優(yōu)惠券?網(wǎng)站上的購(gòu)買(mǎi)推薦?重定向廣告?網(wǎng)站上的建議?重定向廣告?WEB廣告提高銷(xiāo)售戰(zhàn)略與具體實(shí)施方法（例）20歲女性40歲男性商品Ｂ育兒50歲以上女性20歲男性男性銷(xiāo)售生活富裕30至40歲女性?選擇面向高齡女士的商品?提供面向年輕人的品牌銷(xiāo)

售信息?介紹面向OL的高單價(jià)品牌

商品生活富裕對(duì)不方便取得特性數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)者效果明顯資料：（株）日立系統(tǒng)「DMP服務(wù)」3-2-3.

DMP服務(wù)（顧客分類(lèi)項(xiàng)目）45基于「外部網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)」的分類(lèi)大項(xiàng)目類(lèi)別

（第１階層）類(lèi)別

（第２階層）類(lèi)別

（第３階層）生活階段生活方式戀愛(ài)約會(huì)結(jié)婚生產(chǎn)育兒育兒相關(guān)嬰兒幼兒提高班/興趣班紅白喜事節(jié)能/環(huán)保DIV離婚基于「外部網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)」的分類(lèi)中·小項(xiàng)目（例）資料：（株）日立系統(tǒng)「DMP服務(wù)」4.Web網(wǎng)站的改善

464-1-1

Web訪(fǎng)問(wèn)的性能改善

47需等待3秒以上的時(shí)候?qū)⒎艞壥褂茫?7%）■終端用戶(hù)所追求的Web網(wǎng)站速度感57%80%再不會(huì)使用此網(wǎng)站（80%）50%向身邊認(rèn)識(shí)的人傳達(dá)壞印象（約半數(shù)）SOURCE:AberdeenGroup銷(xiāo)售額↓7%P.View↓11%滿(mǎn)意度↓16%網(wǎng)頁(yè)顯示每晚一秒85%的智能手機(jī)用戶(hù)比電腦用戶(hù)更加追求訪(fǎng)問(wèn)速度。4-1-2

性能可視化工具

48WebAPDB3rdPartyContentsDNS利用APM工具進(jìn)行性能評(píng)估ex.JenifferAPM:ApplicationPerformanceManager終端用戶(hù)環(huán)境水平的評(píng)估ex.ARGOS新可視化領(lǐng)域Browser4-1-3

終端用戶(hù)水平的測(cè)量系統(tǒng)

49設(shè)置在日本各地的監(jiān)測(cè)環(huán)境WinXP/Vista/7/8IE6/7/8SafariiOS/Android本公司W(wǎng)eb與相比較的其他公司W(wǎng)eb同時(shí)進(jìn)行性能測(cè)定與FX

8公司的比較例（標(biāo)準(zhǔn)＝3秒）（ARGOS日本服務(wù)公司的例子）4-1-4

終端用戶(hù)水平的改善措施50（ARGOS日本服務(wù)公司的例子）瀑布流分析將組件進(jìn)行①DNS解析②內(nèi)部處理③獲取數(shù)據(jù)并顯示各階段的詳細(xì)內(nèi)容＜改善提示＞特定要素速度慢內(nèi)容是否過(guò)多能否平行加載重要的宣傳短片播放過(guò)晚外部的橫幅廣告顯示過(guò)慢高價(jià)的CDN功能未能發(fā)揮集中在特定的服務(wù)器4-1-5

事例：5家大型商場(chǎng)的比較51２０１３年１０月

（1個(gè)月）實(shí)際的終端用戶(hù)環(huán)境每天約有300次訪(fǎng)問(wèn)掌握每月的性能平均值及變動(dòng)系數(shù)掌握星期、月初、月中、月末的依存關(guān)系月之間的比較周之間的比較顯示內(nèi)容比較服務(wù)器構(gòu)成比較4-2-1

Web訪(fǎng)問(wèn)能力的改善

52老年用戶(hù)的Web使用特性分析

(Ajax操作的問(wèn)題)調(diào)查老年用戶(hù)隨意操作情況的畫(huà)面不明白鏈接，注意不到畫(huà)面的部分更新，注意不到按鈕鍵，???開(kāi)發(fā)老年用戶(hù)所想的高端用戶(hù)界面時(shí)的留意點(diǎn)整理4-2-2

Web訪(fǎng)問(wèn)能力的改善

53用戶(hù)的視線(xiàn)可視化利用視線(xiàn)跟蹤設(shè)備，測(cè)定顯示器用戶(hù)當(dāng)前所看的網(wǎng)站位置，以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)視線(xiàn)的可視化通過(guò)從該開(kāi)發(fā)工具提示的調(diào)色板中選擇顏色，對(duì)Web頁(yè)面中的文字/背景，邊框用線(xiàn)等各要素進(jìn)行自定義配色，使顏色識(shí)別困難人群能夠容易識(shí)別Web頁(yè)面的顏色。讓顏色識(shí)別困難人群可以自定義網(wǎng)頁(yè)配色的Web頁(yè)面開(kāi)發(fā)工具—