数据建模与用户价值分析，必须基于对行业的深度了解
时间：2022-03-02 09:05:01 | 来源：网络推广
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没有对行业的深度了解，大数据分析也不可能产生很好的效果与效率，因为在研究用户数据的时候，最重要环节是进行数据建模，必须理解相关行业才能建立更准确更有价值的分析模型，而最终所得到的用户数据是从模型的筛选而来，就好像过滤器一样，不断筛除杂质最终得到金子用户。量江湖与车企的合作从2013年开始至今，行业经验确保可以建立精准预测模型，从而对未知用户全面解析和精准预测。
从大数据建模分析到用户价值变现是一个什么过程呢?举个例子，当用户经过预先设定的各类分析模型，比如社会阶层分类模型、生活态度分析模型、车型偏好判别模型、消费观预测模型、购车阶段预测模型，最终输出解析结果，过程中不仅可以丰富潜在消费者的标签，还可以准确预测消费者计划购车时间，并给出线索级别。
销售线索级别分为两类：一类是无购车意向用户，属于低级别线索数据带着丰富的标签回流大数据中心，实现对企业内部数据的补充;另一类是有明确购车意向用户，称为高级别线索，交由精准营销环节或销售部进行触达，带来源源不断的现金回报。源源不断是指低级别的用户线索，也许现在没有购车需求，但下一季度又出现购车需求，在他们出现购车需求时，就能把他们拎出来去变现，只有掌握了用户需求，才能在恰当的时机实现变现。
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