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前面的每个阶段都使组织更接近这一点，但最终 当数据在系统中组织起来并可以有效使用时，我们只能谈论有效分析的效果。 五：活动优化 系统中包含的、持续实时分析的数据是一回事。我们稍后如何处理它们也很重要。因为如果大数据分析发挥应有的作用，我们应策。因此，仅仅拥有数据是不够的。分析也还不够。毕竟，目标是提高业务成果。为此，需要基于高级分析不断优化营销活动。也就是说：公司应该以敏捷的方式进行数据分析，并在必要时更改分析的参数。
  
面我将介绍一个案例研究，直观地展示分析对电子商务的重要性。这说明了如何使用 中已分析的数据来提高运营盈利能力。 案例研究大分析 大数据分析 电子商务案例研究 电子商务中的大数据 在使用分析之前，我们客户的邮件活动结果为电子邮件打开率的 。其中，只有 打开电子邮 电话号码数据 的用户访问了客户的网站。 在引入完全简单甚至基本的分析后，其中涉及结合客户数据并事实上减少发送的电子邮件数量（之前有两条消息：一条用于在线购物，另一条用于线下购物），活动开放结果增加到 ，页面转换高达 。结果，它产生了 。更多收入。 下一步，我们引入了分析，这使我们能够结合客户数据并分析购买历史记录。



电子邮件打开率提高到 ，客户网站访问量提高到 。在此阶段，我们不再发送有关客户最近购买的产品促销的邮件。 下一步是引入客户细分并分析购买意愿和需求。这对开放结果（增加至 ）和网站转换（增加至 ）产生了更大的影响。有了正确的数据，我们就可以只向客户发送有关在特定时间满足其需求的产品的信息。 本例中引入的分析的最后也是最高级的阶段是构建预测。它正在预测消费者想要订购什么以及何时订购。我们根据历史数据和各个产品的相关性来做到这一点。我们使用了有关在特定时间购买哪些产品以及在之前购买之后的间隔时间的信息。活动结果增加了 。与根本不使用分析的活动相比。