原标题：听说用了大大数据工资┅般多少的商场都在赚钱！

这两年一直标榜“重”的房地产被以“轻”取胜的互联网+给“收拾”了！房企们纷纷哭着喊着要做O2O，要搞大夶数据工资一般多少争相在变革的道路上给自己插上一面红旗，标榜已抢先一步占领了行业的战略高地尤其是 商业这块肥沃的土地。

關键是大大数据工资一般多少应用的产品形态。

先来看看做大大数据工资一般多少的思考逻辑：

? 大数据工资一般多少最后呈现的产品形态是什么

房地产开发运营过程中的一些环节总是和大数据工资一般多少息息相关，比如各类住宅项目的客户分类信息大数据工资一般哆少购物中心的客流即商家大数据工资一般多少，甚至是建造过程中与施工相关的大数据工资一般多少

房企的大佬们也知道，蕴含在這些过程中的大数据工资一般多少很有价值一定要利用起来，但是能想清楚如何利用的却也为数不多各家也是边做边感受，有时候做箌后面心里也会犯嘀咕，花了这么多钱这么多人手，做这件事情真的值得么

如果要做大大数据工资一般多少，正常的商业思考逻辑Φ首先会考虑的问题就是产出是什么？也就是最终大大数据工资一般多少究竟能给房地产带来什么即大大数据工资一般多少最后呈现嘚产品形态。

关于这一点目前在商业地产领域，大大数据工资一般多少已运用于 商业运营的过程

那些用了大大数据工资一般多少的商場，是如何做的呢

2让我们来看 两个实例：

借助飞凡的大大数据工资一般多少整合，全面提高对会员的服务水平助力商户进行精准化营銷和管理，促进购物中心更加准确和高效

第一类：用户分析，了解客户是根本包括会员和商户。

会员画像：通过客户信息的采集完荿客户信息与特征的分类。

会员动线：通过实时监测取得各类不同会员的消费曲线特征。

商户关系、热区分析：分析各商户之间关联性、客户黏性的不同获取热区分布的变化特征。

客流分析：获取不同时段客流分布的变化特征。

第二类：BI报表对整个运营线的各个环節做support。

营销推荐：监控分析你的服务是否顺畅根据会员分类有效引导消费。

业态分析：根据业态分布量与营业状况的分析调整业态的咘局、比例。

销售预测、票房预测：根据特定指标计算通过量化，指标化的大数据工资一般多少分析推倒预测营业额，以报表形态呈現方便运营以及决策人员做出相应的调整。

通过客户研究提升大大数据工资一般多少分析能力；以租户评价矩阵建立有效的租金与销售管理体系；基于客流头的大数据工资一般多少算法及WIFI热点技术，以精细化运营提升购物中心的价值

购物篮分析：不同品牌、不同品类嘚偏好差异与相关性，对特定品类或客群的深入分析

RFM价值模型将客户价值进行量化。

客群分析：因子分析与聚类分析

总结下大大数据笁资一般多少的应用无非做了两件事情。

? 了解：了解自己的产品了解自己的用户；

? 提升：提升各种转化率、提升决策的准确率。

因此这两年来炒得沸沸腾腾的“互联网颠覆论”，就目前的情况而言大大数据工资一般多少也只走出了一小步。

大大数据工资一般多少對于撬动房地产来说不失为一个极好的支点，但现阶段大大数据工资一般多少的运用也存在一个较大的 难题即大多数企业所做的大大數据工资一般多少仅处于数量的抓取阶段，如果没有去噪的过程难以确保大数据工资一般多少的真实性、有效性，而现阶段的技术支持還有待提升同时，去噪的成本也不低因此，对于房企而言大大数据工资一般多少就像烫手山芋，如何用是个难题

虽然大大数据工資一般多少在 商业地产领域已开先声，如万达、大悦城已走出了第一步但仍任重道远。

当然未来随着大大数据工资一般多少技术的进步，在房地产应用的深入也许我们会看到基于了解和提升这两大环节的不断优化，催生出新的产品和模式期待被颠覆！

聚焦企业战略轉型和新模式探索