美國零售業的百年老店席爾斯(Sears)公司,自1887年創立以來,經歷無數次的轉型、整併,才得以度過景氣起伏,生存至今。然而,席爾斯併購了許多品牌之後,面臨另一個困境:要如何整合龐雜的顧客資訊,迅速提出為顧客量身打造的促銷訊息。
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美國零售業的百年老店席爾斯(Sears)公司,自1887年創立以來,經歷無數次的轉型、整併,才得以度過景氣起伏,生存至今。然而,席爾斯併購了許多品牌之後,面臨另一個困境:要如何整合龐雜的顧客資訊,迅速提出為顧客量身打造的促銷訊息。
以往,席爾斯大約要花八週的時間,才能產生全面的促銷方案。席爾斯最近運用一種技術,克服了這個難題,讓提出促銷方案的時間縮短為一週,且促銷方案的品質更高、更及時、更貼合顧客需求,更重要的是──更有效。
這項新技術,就是目前廣為企業關注的「巨量資料」運用。它是企業未來提升經營績效,締造競爭力的關鍵。
巨量資料跟過去的資料分析有什麼不一樣呢?它不僅在資料的數量及種類上,較以往多得多,產生的速度,也比以往快得多。不論手機、網路購物、社群網路、電子通訊、GPS及各種儀表等,都是資料的來源。而由於資料運算的成本下降,企業要從龐雜的資料中,萃取有意義的訊息,是極有可能的。巨量資料可廣泛運用在管理的各層面,包括運用在供應鏈管理上,像是追查車廠瑕疵率驟升的原因;運用在顧客服務上,像是持續追蹤數百萬人的健康狀況...
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