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大数据时代，采用大数据营销方式是主导。CRM客户关系管理系统是云时代和大数据时代飞速发展的产物，CRM在企业的普遍应用，说明企业已经将其作为挖掘客户需求的主要应用。
企业利用CRM挖掘用户痛点的方式：
CRM场景化营销
CRM在海量存储客户信息的基础上，能够深入对客户数据进行分析、挖掘和总结，从而找出客户的真正需求点，满足客户需求的同时，还能体现出高度的关怀，让客户体验到企业对自己的高度重视，从而增加客户对企业的依赖性。客户资源在手，不愁业绩不增长。
实现一对一营销
一对一营销意味着对每一位客户的高度关注。只有长时间地对客户进行追踪、识别，记录客户的个性化需求，才能够实现用个性化的产品满足客户的真正需要。而CRM的引进，正是帮助企业实现一对一营销的思想与科技结合的好工具。使用CRM与客户建立起一种新型的学习关系，通过与客户的每次接触更加了解客户，并且可以及时记录联系既要，避免对客户需求张冠李戴。
数据库营销进行战略制定
引进CRM就相当于为企业引入了一个客户数据库，CRM具有的报表、销售漏斗图功能，能够清晰地呈现出企业的所有客户所处的金字塔位置，使得领导者一眼能够明白，哪些客户是企业的钻石级客户，需要投入更多的营销资源，哪些客户是普通客户，不必投入太大的精力，以及哪些客户是企业的负担，可以丢弃。
数据挖掘的前景如何
大数据挖掘，以计算机技术获取隐藏在大量数据背后的信息，满足某个行业或者企业的需求，为企业或者管理层决策提供依据。就目前大数据企业发展来看，均处于信息收集和简要分析阶段，形成大规模经济效应的比较少。从目前该行业的发展前景来看，前途无量，可产生的经济效应可以说是几何倍增的。目前急需的是数据分析师或模型架构师，搭建符合某行业需求的数据挖掘模块，并进行需求分析。也就是说，前景不可限量，专业人才紧缺。纯互联网公司也好，传统行业也罢，未来他们都需要此类人才，比如，医疗、金融、农业属于传统行业，未来在大数据面前，其实更需要大数据分析作为行业支撑，如果既精通传统行业、也掌握大数据技术，那么，在传统行业与大数据结合的这个点，你就是行业的顶尖人才。
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大数据将对数据挖掘产生什么影响
数据已经成为21世纪最重要的“原材料”之一。对于大数据的关注可以说是贯穿于各行各业当中，企业能否对海量的数据进行行之有效的快速挖掘与分析，决定着一个企业未来的发展趋势。有研究表明，决策依赖数据的公司，其运营状况要比不重视数据的公司出色很多。数据正成为企业的一种资产，用数据驱动企业发展。企业要善于发现数据里的奥秘。而如何利用大数据可视化等分析技术将企业的庞大数据转化为巨大商机，则成为众多商家思考的关键。
大数据可视化技术就是在多样的或大量的数据中快速获取信息的能力，大数据不止是一切用数据说话，它能支持企业进行全面分析、管理、并且更加实时。不一样的数据经过大数据可视化技术的分析之后能够体现出不一样的可预见性的洞察力。即便是同一组数据，不同的企业看到的结果也不同，这取决于数据挖掘与大数据可视化等技术应用的能力。
大数据可视化可以让企业看到他拥有的所有数据，产生快速的洞察力，进而采取最佳行动。并且，数据越挖掘越有价值。尽管大数据带来的很大的价值，事实表明很多企业的处理能力，数据的复杂度，数据的计算方式等，都存在很多问题。比如，数据规模导致传统算法失效，大数据复杂的数据关联性导致高复杂度的计算；事务交易、分析和行动之间长时间延迟；复杂查询以小时计，有时不能得到满意的答案。
如果能够对数据进行有效的深入挖掘，可以更好地进行客户分析。比如，对客户进行细分与流失分析。企业可以识别哪些是重要客户，哪些是有价值的客户或者是新来的客户，哪些客户可能会流失；从客户价值的远度，进行时间序列分析。根据客户的历史消费情况，以及它本身的特征，可以推测出未来的消费趋势；客户价值的深度管理，可实现交叉销售分析、协同过滤推荐，深化客户购买，挖掘客户价值；通过大数据可视化技术，计算客户的社会影响力，进行精准营销，比如对不同影响力的客户给予不同的优惠，并根据其偏好提供个性化的服务。
传统并行的计算朝着分布式方向发展，传统的OldSQL变成了与NewSQL和NoSQL并行的多架构应用。正经历着由“一种架构支持所有应用”转变成“多种架构支持多类应用”的转变，这样的转变才可以及时应对企业遇到的大数据处理问题。
在进行实时分析的时候，可以同时满足实时查看与数据分析的实时动态要求的大数据魔镜，不仅能够进行数据分析的快速反应，而且大数据可视化展现的结果是基于最新的实时数据。企业只需要安排一个管理员来分配不同角色的权限，不同角色的人员，通过权限管理功能，实现数据化管理体系。在这样的一个体系中，运营决策者可以全面监控整个企业的数据情况，IT人员可以从繁琐的数据收集整理中解脱出来，分析师可以升级去做更深层次的挖掘工作，而业务人员也可以利用实时数据精准决策。
大数据魔镜利用大数据处理技术，能够将各类数据进行快速整合，实现对海量数据的加速处理与实时分析，再通过丰富的大数据可视化手段，提供商业分析决策支持所需的数据和信息，灵活快速地响应管理和业务变化，为企业和公共组织搭建一套灵活、完善的辅助决策分析体系，从而在最大程度上挖掘数据的潜在价值，实现用户利益的最大化。
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