重新定义忠诚度计划Hadoop与大数据_培训

从建设奖励为基础的实甩客户关系

忠诚度计划不应该是积分，奖励，或状态。虽然这些福利可以吸引消费者，他们不培养忠诚度。这些计划的重点应当是收集可用于构建有利于消费者和品牌的关系，有用的数据。

“有用”是这里的关键，因为消费者并不真正在意保持企业的数据清理和相关性。这已经不是什么秘密，每个人都有，在一个点或另一个，可能fibbed他们对忠诚度的注册表单时代。或选择不回答调查问题，提供了不正确的目的或数据错误，或由于其永不检查，垃圾邮件，垃圾邮件地址作为联系方式。隐式信任的消费者提供的任何数据业务是一个企业，做真实的基础上什么本质上是随机的信息进行决策。

想想看：美国消费者  参加在平均10.9忠诚度计划根据2014年债券品牌忠诚度报告，但最近尼尔森的调查发现，78％的消费者说他们不忠于某一品牌。

客户可能是忠诚度计划的成员，但他们显然不从事与品牌。他们享受的忠诚事务福利计划，但如果另一品牌为他们提供了一个更好的交易，好了，别指望“忠诚”是在他们的购买决策的一个因素。而为什么会是？如果一个品牌在价格上只点竞争，它与消费者所谓的关系实在是不超过一个简要的猛冲多。

大数据提供了差分

营销人员一致认为，具有高度针对性的广告活动是最有可能导致的转换，保留，或其他所需的结果。要做到这一点，你显然需要有一个可以让你的细分客户群的数据，提供相关的号召和/或奖励，并提供服务和产品品牌的客户确定为重要的。

但是，这把我们带回到了一直存在的问题：在什么地方值得信赖的数据从何而来，如果我们不能指望消费者来提供呢？答案：从观察客户活动和偏好串联与外部数据源。再先进的分析可以拼凑的客户一个能够更精确的细分非常精确的轮廓。

有没有这样的事情太多了数据，当谈到这样的分析工作。每一个业务分析师和数据科学家同意扩大数据对于任何给定的模型通常会产生分析显着改善。并且该数据显然会进来各种各样的格式，结构化，半结构化和非结构化，大，小，近实时，以及历史。

尝试将它全部存储在传统的数据仓库，你可能会消灭所有的分割获得的利润。您将几乎肯定有可用性问题，你会花很多时间等待它的数据到按摩可分析的形式。这就是为什么许多企业纷纷转向Hadoop的Apache的供电一个大数据解决方案。

Hadoop是一个可大规模扩展的分布式存储和处理平台，使大数据应用的运营和分析。它是下一代数据结构的一个关键组成部分，为组织提供在1/10至1/50的成本在每个TB的基础上构建敏捷新的数据驱动的应用程序和存储数据的能力。

Hadoop的使企业能够从每个接触点在一个组织中捕获和存储数据，而无需单独的筒仓改造，清理，分析和数据比分。

用Hadoop，企业可以把结构化，非结构化和半结构化数据源集中在一个平台上进行更深入和更丰富的分析，可以提供真正的360度全景两种交易和互动的。Hadoop的也支持了一些最好的一流数据分析工具，使自助服务数据发现，提供可操作的洞察和及时的商业情报。

定义和奖励真正的忠诚

与号楼只有5％的客户忠诚度的关系导致每个客户至少25％的平均增加利润，据“忠诚效应：隐藏人口的增长，利润和持久价值的背后”由Frederick F.赖克尔德。一BIA /凯尔研究表明，回头客比花费一个新的更为67％。

但忠诚度计划不只是开车的回头客; 他们也可以揭示企业要培养什么类型的忠诚度。基于价格点重复业务可能会或可能不会根据品牌的定位品牌的理想客户。一些品牌可能会选择有影响力的奖励，而另一些注重回报的业务或消费。一旦一个品牌分割的基础，它可以识别它希望迎合和发展基于什么大数据揭示了他们的喜好和型材有效的战略和差异化的体验的客户。

使用这种智能，企业可以前进的信心打造量身定制，以造福于企业及其最有价值的客户一个客户忠诚度计划。大数据和Hadoop的是一个改变游戏规则的忠诚度空间，营造全民参与的可测量的双赢的解决方案。

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