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01商務智能概述-資料下載頁

2025-02-13 20:48本頁面
  

【正文】 iness situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data. ?Business decisions made with BI support are more ★ Correct ★ Accurate ★ Objective ★ Timely 不同層次的商務智能應用 以前發(fā)生了什么 為什么發(fā)生了 現(xiàn)在發(fā)生著什么 將來會發(fā)生什么 業(yè)務活動管理 不同層次的商務智能應用 商務智能在行業(yè)的應用 銀行 ?客戶利潤分析 ?分支行利潤分析 ?交叉銷售 ?信用風險管理 ?新產(chǎn)品推銷 ?收費策略 保險 ?欺詐管理 ?收費策略 ?目標市場活動 ?客戶挽留 ?客戶利潤分析 零售 ?地區(qū) /商店各種貨物(品牌,分類等)銷售業(yè)績 ?定價和減價 ?市場籃子關系 ?市場需求預測 ?倉儲規(guī)劃 通訊 ?客戶忠實 ?客戶流失模式 ?客戶利潤分析 ?競爭分析 ?欺詐管理 商務智能在行業(yè)的應用 商務智能對企業(yè)的作用和價值 數(shù)據(jù)倉庫 理解業(yè)務: ?網(wǎng)絡資源分析 ?產(chǎn)品結構及組合分析 ?服務質量分析 ?業(yè)務發(fā)展分析 理解客戶: ?客戶貢獻度分析 ?客戶群體劃分 ?客戶行為分析 ?制訂市場營銷策略 風險分析: ?客戶流失的測算 ?信用分析 ?欺詐分析 內部績效考核: ?產(chǎn)品、部門利潤分析 ?資源分配 ?資源成本分析 誰是最好的客戶 ? 如何擴大利潤 ? 如何避免風險 ? 收入 /成本如何分配 ? 商務智能應用實例 1 ?啤酒與尿布 一般看來,啤酒和尿布是顧客群完全不同的商品。但是沃爾瑪一年內數(shù)據(jù)挖掘的結果顯示,在居民區(qū)中尿布賣得好的店面啤酒也賣得很好。原因其實很簡單,一般太太讓先生下樓買尿布的時候,先生們一般都會犒勞自己兩聽啤酒。因此啤酒和尿布一起購買的機會是最多的。 ?如何指導管理? 商務智能應用實例 2 ?庫存預測 ★ 過去零售商依靠供應鏈軟件、內部分析軟件甚至直覺來預測庫存需求。 ★ 使用 Microsoft Analysis Services,采用數(shù)據(jù)挖掘技術可以為產(chǎn)品存儲決策提供準確及時的信息,可以預測在未來一周內一本書是否將靠供應鏈脫銷,準確性為 %,預測該書是否將在未來兩周內脫銷的準確性為 %。 商務智能應用實例 3 ?亞馬遜網(wǎng)站的個性化推薦服務 沃爾瑪在 BI支持下實現(xiàn)精準營銷 ?美國的沃爾瑪超市有這樣的系統(tǒng):當售貨員小姐掃描完你選購的商品后, POS機上會顯示出一些信息,然后售貨員會友好地問你:“我們有一種一次性紙杯正在促銷,位于 F6貨架上,您要購買嗎?”這時,你也許會驚訝地說:“啊,謝謝你,我剛才一直沒找到紙杯。” ?計算機系統(tǒng)早就算好了,如果顧客的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉,則 86%的可能性需要買一次性紙杯。 ?提供這一決策支持的就是其位于美國的一個龐大的、通過衛(wèi)星與全球所有賣場實時連通的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,以及基于該數(shù)據(jù)倉庫的關聯(lián)規(guī)則算法。 麥包包:數(shù)據(jù)預測需求 ? 創(chuàng)立于 2023年 9月,是淘寶第一箱包品牌 ? 成功秘笈:強大的數(shù)據(jù)分析來鎖定消費者需求 ? 利用 IT技術,麥包包實現(xiàn)了對淘寶、拍拍和有啊三大 C2C平臺數(shù)百家箱包店鋪以及數(shù)十家 B2C箱包網(wǎng)站的信息和數(shù)據(jù)抓取,從而判斷市場前景。 ? 麥包包的數(shù)據(jù)抓取范圍已經(jīng)走出中國,開始監(jiān)控亞馬遜、 eBay和歐洲的一些電子商務平臺。 ? 支撐這一系統(tǒng)的,是 50多臺服務器以及 10個專職的數(shù)據(jù)分析師,天天對抓回來的數(shù)據(jù)進行分析,試圖精確捕捉消費者需求。 麥包包:數(shù)據(jù)預測需求 ? “ 98分貝”牛皮單肩包 麥包包:數(shù)據(jù)預測需求 ? 提前兩個月,麥包包就在做市場分析 ? 計算出各種款式的受歡迎度 ? 預測 在淘寶以及它所有在線零售市場可能的銷售數(shù)額 ? 倒推回去做產(chǎn)品設計、包裝及宣傳推廣 麥包包:成功模式 ?課程回顧 ★ 從中糧生化的案例入手引出了什么是商務智能、為什么需要商務智能以及商務智能的作用 ★ 商務智能的概念和應用 ?下節(jié)內容 ★ 商務智能的框架、數(shù)據(jù)倉庫和 OLAP 演講完畢,謝謝觀看!
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