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    基于体验经济的用户数据库构建与应用

    时间:2021-04-09 07:54:38 来源:达达文档网 本文已影响 达达文档网手机站

    摘要 随着工业4.0的B2B产业升级,体验经济得到长远发展。本文针对体验经济中企业无法真正实现所有用户信息统一管理的问题,探索體验经济下用户数据库的构建与应用。并从设计原理上阐述了利用多样化的终端和接入方式、构建分布式集群系统数据库、建立决策支持系统(DSS)的实现原理,并针对相关企业提出数据库技术在提升数据挖掘效率与精准度、提升企业对用户反馈与行为的研究能力、实现单一价值链延伸等方面的应用建议。

    【关键词】体验经济 用户数据库 大数据

    体验经济是指企业为用户提供某种心理体验或获得某种情感反应,并基于用户信息反馈,提供个性化服务。体验经济以创造体验为生产目的,克服了传统的制造业B2B工业化思维中,企业直接为B端用户提供产品与服务的局限,使得消费者参与到产品设计与销售过程,在C端即最终消费者创造更多附加价值。

    体验经济得以实现的关键,在于对用户的精确把握和分析,如何收集、处理用户信息反馈至关重要。传统经济模式中的难点在于,用户信息反馈过程中数据十分复杂,无法真正实现所有用户信息的统一管理。企业以数据库技术为依托,采用人工智能的决策分析方法,对数据进行筛选,将数据模型化,揭示其中的规律,最终实现信息展示与决策分析,完成体验经济中由数据“告知”需求的环节。

    1 用户数据库设计原理

    1.1 多终端接入,对用户数据统一管理

    随着智能终端设备、移动信息技术的发展与普及,数据量的与日俱增,为用户数据库的构建提供了基础。企业利用多样化的终端和接入方式,对用户数据统一管理,实现多个网络的集中鉴权与认证。GSM网络将用户业务数据库集中储蓄在HLR上,使得数据库的构建成为网络技术发展的重要部分。网络智能化的改造,将分散在多个交换机上的固网用户数据库,集中在一个单独设置的数据库中,形成分布式集群系统。

    用户的统一管理与网络融合,使得企业得以完成以客户为核心的经营模式的转变,建立跨越不同网络平台的用户信息收集,最终满足用户信息集中化、个性化和定制化的需求。

    1.2 构建分布式集群系统数据库

    分布集群服务器对共享的数据进行统一的管理,但是非数据库的处理操作则由客户机来完成。组成分布式集群的各计算机之间均能以网络进行相互通讯,数据处理人员既能远程单独访问数据库单元的数据,也可以组合多个数据库的数据以满足企业的业务目标。

    此外,数据库技术完成海量规模数据存储的同时,对于传统的信息存储过程中数据流转速度慢、类型多样和价值密度低的问题,同样可以通过以下技术解决:

    (1)以物化视图技术、高级负值技术解决分布集群系统中数据流转速度慢的问题;

    (2)兼容多种类型数据,支持面向对象、xml等多种数据类型,满足数据类型多样化的需求;

    (3)运用数据挖掘技术,以人工智能的决策分析方法,按照企业的既定目标,对数据进行筛选、建模,并提供可视化图表及决策建议。

    1.3 以管理信息系统(MIS)为基础,建立决策支持系统(DSS)

    进一步实现数据价值,以管理信息系统为基础,建立更高级的决策支持系统。决策支持系统采用神经网络、遗传算法等实现综合决策,辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互的方式进行半结构化或非半结构化决策。决策支持系统为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程与方案的环境,调用各信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。

    2 用户数据库的应用

    2.1 扩大数据收集渠道,提升数据挖掘效率与精准度

    用户数据库的构建,使得数据挖掘过程可通过多渠道实现,通过选择特定的数据收集渠道,瞄准目标用户,在数据收集过程中可提升数据信息的价值密度,使得数据挖掘的精准度较高。特定企业结合自己的用户定位与产品特征,选择合适的数据收集渠道,在直接接触用户的同时,极大地扩大数据来源渠道,提升数据挖掘效率,使得数据挖掘更加精准化、智能化。

    2.2 提升企业对用户反馈与行为的研究能力

    随着社会的发展,消费观念和需求定位正发生着根本性变化。消费者对个性化、极致化产品的需求,要求企业积极导入数据,贴近消费者。构建用户数据库,通过对用户行为数据(定量信息)、用户反馈信息(定性内容)等数据信息进行分析,帮助企业完成用户反馈与行为研究,改善用户体验的同时,进一步提升用户接触能力。

    2.3 实现单一价值链延伸

    企业数据模型的构建,有利于企业了解用户的同时,把服务体验融入到整个价值链中。企业通过数据驱动决策,以提高预测概率的方式提高决策成功率;以数据驱动流程,形成营销闭环战略,提高销售转化率;以数据驱动产品,在产品设计过程中,强调个性化与创新性。

    3 结论与建议

    3.1 完善用户数据库技术,构建企业数据模型

    体验经济模式下的企业关注的是对现有用户的实时掌控与行为预测,而当前企业的数据应用尚处于简单的数据整理、统计阶段,这种“结果性”数据仅提供一定程度的销售管理支持,不能发现经营行为、市场环境、用户评价的变化。以用户数据库构建为基础,构建企业数据模型,可实现对现有业务的针对性监控、预警与跟踪及对潜在市场的预测评估。

    3.2 提升企业用户接触能力

    体验经济的创新在于将服务体验融入用户价值中。对于追求个性化、高品质产品的年轻用户,企业应以数据解读的形式了解用户,贴近用户,并进一步提升客户价值,使消费者参与到产品的“创造”中。扩大数据来源渠道,提高用户数据库兼容性,增强企业对用户的信息收集、喜好研究、消费行为预测,均可有效提升企业用户接触能力。

    3.3 加快数字化变革

    在工业4.0的B2B产业升级过程中,数字化变革已成为一种重要的趋势。数据作为数字经济时代核心生产要素,对新旧动能转换有着重要的驱动能力,体验经济作为一种倾向消费者的经济新模式,更应重视用户数据价值,将大数据、移动互联网、虚拟现实、人工智能等信息技术融入到体验经济中,不断推行新技术、新服务,新模式,为企业开辟更加广阔的产品市场。

    参考文献

    [1]赵放.体验经济思想及其实践方式研究[D].吉林大学,2011.

    [2]刘杰,基于Web的用户数据库资源管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2013.

    [3]吕鹏.服务创新平台数据库服务与应用服务的研究与实现[D],北京邮电大学,2017.

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