圍繞五個領域
不可否認，大數據時代正在一步步向我們走來。然而對於很多企業用戶而言，想利用大數據卻不知道該如何做起。
IBM軟件集團大中華區大數據及智慧地球解決方案總監李永財表示，“A100計劃”基於大數據技術，同時以企業業務為核心，聚焦於五個方麵的研究。
一是數據整合與處理。國內大部分的企業雖然擁有自己的數據係統，也積累了相當數量的數據，但是對於數據信息的處理仍然存在許多問題。“A100計劃”將從以下幾個方麵入手，幫助企業進行數據處理和整合：首先是處理非結構數據。例如，微信文本數據和客戶服務數據，它們以文字形式儲存，並不能直接用於數據挖掘。“A100計劃”將幫助企業將這些非結構化的數據轉變成為更容易處理的結構化數據。其次是數據價值延伸。例如企業數據庫中的“地址”數據，許多企業僅僅將其作為個人必要信息的一部分進行存儲，卻很少挖掘其價值。“A100計劃”會將這些地址信息延伸，將其與所在位置的收入水平匹配，並以此作為細分客戶的一個參考指標，從而深挖這一類數據的商業價值。再次是整合數據。企業收集數據都是以分散獨立的數據庫進行存儲采集工作，如果直接用於數據挖掘，則不能提供360度全方位的數據洞察。“A100計劃”將會提供數據整合方案，提供最優的關鍵屬性來進行數據整合，以便進行全麵的數據考察。
二是數據庫挖掘。將處理好的數據進行篩選，找出最具有使用價值的變量屬性，例如客戶信息、銷售信息、會員信息等，建立數據分析模型，並進行數據驗證，得出最優解釋模型，從而用數據的眼光去深入了解商業運行中各個環節對於營銷效率的影響。
三是市場決策支持係統與產品推薦係統。根據之前所構建出的最優模型，優化市場決策體係，並搭建產品推薦係統。主要針對兩個方麵：對於線下產品，根據模型的運算，對於每一個細分市場，在最適合的時間，最適合的地點向最適合的顧客推送最適合的產品。對於線上服務，根據過往瀏覽曆史和購買記錄，推送最適合的活動和優惠，利用“黃金10秒”緊緊抓住顧客的注意力，提高營銷成功率。
四是社交聆聽。利用文本挖掘技術，對電商平台以及社交媒體的評論數據進行深入挖掘，以找出顧客對於企業的真實反饋，幫助企業提升競爭力。社交聆聽將主要針對評論語段進行分解，通過解析句子的關鍵詞詞性，與句式匹配的方式，來判斷是否提及關鍵詞，並對關鍵詞進行情感極性判斷，並偵測情感極性出現原因，最後，通過人工數據驗證的形式，評測文本挖掘的準確率。通過多次迭代，最終提升準確率到合適的水平。
五是聲音挖掘。利用聲音匹配技術，通過對訓練樣本的采集與豐富，構建聲音轉換模型，將聲音數據準確地轉化為文本數據。之後，再使用文本挖掘的技術處理，結合一般數據分析的方法，構建出相關的營銷模型。這種分析主要適用於電話客服等。
顯然，大數據技術在企業營銷領域的應用，產生了無限的想象空間。對於企業而言，誰先掌握了領先的大數據技術和創新的營銷方法，誰就有可能在市場競爭中處於有利位置。
“我們相信很多企業都會對利用大數據營銷感興趣，而參加“A100計劃”將是它們嚐試大數據的好機會。同時，這些實踐的成果對於未來大數據在中國各行業更廣泛地部署也具有著非凡的意義。”李永財表示。