“互联网+”时代，数字化、智能化已经成为企业“赢得未来”的关键要素之一。在这个时代，通过有效管理和利用顾客信息资产，不仅可以提高企业的业绩和竞争力，还可以实现“客户导向”的经营模式，从而更好地满足顾客的需求。 基于大数据的顾客资产管理是指通过收集、分析和利用各种可得数据，建立完整的、可靠的顾客数据库，实现全面、多元化的顾客资产管理。同时，也可以通过对顾客的行为、需求、偏好等进行分析，掌握并预测顾客的需求，从而提供更加精准、定制化的服务，增强企业的客户忠诚度。 在进行基于大数据的顾客资产管理之前，企业需要了解一些重要的概念。 首先就是“数据”，这是这个领域中最基本的概念。数据可以来源于多种渠道，比如企业自身的各种管理系统、客户的互联网行为、社交媒体、物联网等等。数据按照类型可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指按照一定的结构存储的数据，比如订单信息、客户资料等；非结构化数据则是指没有明确结构的数据，比如社交媒体上的评论、留言等。
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寄生参数 其次是“数据仓库”，这是存储数据的地方。数据仓库的建立需要考虑对数据的快速查询和分析，所以通常采用基于列的存储方式，可以快速地处理大量的查询请求。
地球破洞 最后是“数据挖掘”，这是对数据进行分析和预测的过程。数据挖掘包括聚类、分类、关联规则挖掘、推荐系统等技术，可以帮助企业从数据中发现有价值的信息，并展现出来。
第一步是收集数据。企业可以借助现有的系统和技术，收集来自多种渠道的数据。在数据的获取上，需要注意数据的准确性、完整性和时效性。
第二步是构建数据仓库。企业需要将收集到的数据进行整合、清洗并转化为统一格式，并存储到数据仓库中。在构建数据仓库时，需要考虑查询和分析的效率、存储空间、数据的备份等问题。
bim社区分子筛 第三步是进行数据挖掘分析。企业需要运用数据挖掘技术分析和预测顾客行为和需求，对数据进行多维度分析，探索数据中的规律和关联，从而提取有价值的信息，并制定相应的营销策略。兔肝
第四步是提高数据利用效率。企业可以通过云计算、人工智能等新技术，并借助第三方
平台，提高数据的利用效率。同时，也可以将数据共享到企业内部各个部门，进一步提升管理效率和服务水平。
总之，基于大数据的顾客资产管理是互联网+时代企业在客户服务和营销方面的重要手段之一。掌握好这一技术，可帮助企业实现客户导向的营销，提高客户满意度和忠诚度，并为企业创造更大的商业价值。
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