李杰 廖金興 賴桂林

摘要 隨著工業(yè)4.0的B2B產(chǎn)業(yè)升級(jí)，體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)得到長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。本文針對(duì)體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)中企業(yè)無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)所有用戶信息統(tǒng)一管理的問(wèn)題，探索體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)下用戶數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用。并從設(shè)計(jì)原理上闡述了利用多樣化的終端和接入方式、構(gòu)建分布式集群系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、建立決策支持系統(tǒng)（DSS）的實(shí)現(xiàn)原理，并針對(duì)相關(guān)企業(yè)提出數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在提升數(shù)據(jù)挖掘效率與精準(zhǔn)度、提升企業(yè)對(duì)用戶反饋與行為的研究能力、實(shí)現(xiàn)單一價(jià)值鏈延伸等方面的應(yīng)用建議。

【關(guān)鍵詞】體驗(yàn)經(jīng)濟(jì) 用戶數(shù)據(jù)庫(kù) 大數(shù)據(jù)

體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)是指企業(yè)為用戶提供某種心理體驗(yàn)或獲得某種情感反應(yīng)，并基于用戶信息反饋，提供個(gè)性化服務(wù)。體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)以創(chuàng)造體驗(yàn)為生產(chǎn)目的，克服了傳統(tǒng)的制造業(yè)B2B工業(yè)化思維中，企業(yè)直接為B端用戶提供產(chǎn)品與服務(wù)的局限，使得消費(fèi)者參與到產(chǎn)品設(shè)計(jì)與銷售過(guò)程，在C端即最終消費(fèi)者創(chuàng)造更多附加價(jià)值。

體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，在于對(duì)用戶的精確把握和分析，如何收集、處理用戶信息反饋至關(guān)重要。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式中的難點(diǎn)在于，用戶信息反饋過(guò)程中數(shù)據(jù)十分復(fù)雜，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)所有用戶信息的統(tǒng)一管理。企業(yè)以數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)為依托，采用人工智能的決策分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，將數(shù)據(jù)模型化，揭示其中的規(guī)律，最終實(shí)現(xiàn)信息展示與決策分析，完成體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)中由數(shù)據(jù)“告知”需求的環(huán)節(jié)。

1 用戶數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原理

1.1 多終端接入，對(duì)用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理

隨著智能終端設(shè)備、移動(dòng)信息技術(shù)的發(fā)展與普及，數(shù)據(jù)量的與日俱增，為用戶數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建提供了基礎(chǔ)。企業(yè)利用多樣化的終端和接入方式，對(duì)用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)的集中鑒權(quán)與認(rèn)證。GSM網(wǎng)絡(luò)將用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)集中儲(chǔ)蓄在HLR上，使得數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建成為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的重要部分。網(wǎng)絡(luò)智能化的改造，將分散在多個(gè)交換機(jī)上的固網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，集中在一個(gè)單獨(dú)設(shè)置的數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成分布式集群系統(tǒng)。

用戶的統(tǒng)一管理與網(wǎng)絡(luò)融合，使得企業(yè)得以完成以客戶為核心的經(jīng)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)變，建立跨越不同網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的用戶信息收集，最終滿足用戶信息集中化、個(gè)性化和定制化的需求。

1.2 構(gòu)建分布式集群系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)

分布集群服務(wù)器對(duì)共享的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理，但是非數(shù)據(jù)庫(kù)的處理操作則由客戶機(jī)來(lái)完成。組成分布式集群的各計(jì)算機(jī)之間均能以網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相互通訊，數(shù)據(jù)處理人員既能遠(yuǎn)程單獨(dú)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)單元的數(shù)據(jù)，也可以組合多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)以滿足企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

此外，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)完成海量規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的同時(shí)，對(duì)于傳統(tǒng)的信息存儲(chǔ)過(guò)程中數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度慢、類型多樣和價(jià)值密度低的問(wèn)題，同樣可以通過(guò)以下技術(shù)解決：

（1）以物化視圖技術(shù)、高級(jí)負(fù)值技術(shù)解決分布集群系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度慢的問(wèn)題;

（2）兼容多種類型數(shù)據(jù)，支持面向?qū)ο?、xml等多種數(shù)據(jù)類型，滿足數(shù)據(jù)類型多樣化的需求;

（3）運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以人工智能的決策分析方法，按照企業(yè)的既定目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、建模，并提供可視化圖表及決策建議。

1.3 以管理信息系統(tǒng)（MIS）為基礎(chǔ)，建立決策支持系統(tǒng)（DSS）

進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，以管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)，建立更高級(jí)的決策支持系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等實(shí)現(xiàn)綜合決策，輔助決策者通過(guò)數(shù)據(jù)、模型和知識(shí)，以人機(jī)交互的方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非半結(jié)構(gòu)化決策。決策支持系統(tǒng)為決策者提供分析問(wèn)題、建立模型、模擬決策過(guò)程與方案的環(huán)境，調(diào)用各信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。

2 用戶數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用

2.1 擴(kuò)大數(shù)據(jù)收集渠道，提升數(shù)據(jù)挖掘效率與精準(zhǔn)度

用戶數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建，使得數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程可通過(guò)多渠道實(shí)現(xiàn)，通過(guò)選擇特定的數(shù)據(jù)收集渠道，瞄準(zhǔn)目標(biāo)用戶，在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中可提升數(shù)據(jù)信息的價(jià)值密度，使得數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)度較高。特定企業(yè)結(jié)合自己的用戶定位與產(chǎn)品特征，選擇合適的數(shù)據(jù)收集渠道，在直接接觸用戶的同時(shí)，極大地?cái)U(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源渠道，提升數(shù)據(jù)挖掘效率，使得數(shù)據(jù)挖掘更加精準(zhǔn)化、智能化。

2.2 提升企業(yè)對(duì)用戶反饋與行為的研究能力

隨著社會(huì)的發(fā)展，消費(fèi)觀念和需求定位正發(fā)生著根本性變化。消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化、極致化產(chǎn)品的需求，要求企業(yè)積極導(dǎo)入數(shù)據(jù)，貼近消費(fèi)者。構(gòu)建用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)（定量信息）、用戶反饋信息（定性內(nèi)容）等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，幫助企業(yè)完成用戶反饋與行為研究，改善用戶體驗(yàn)的同時(shí)，進(jìn)一步提升用戶接觸能力。

2.3 實(shí)現(xiàn)單一價(jià)值鏈延伸

企業(yè)數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，有利于企業(yè)了解用戶的同時(shí)，把服務(wù)體驗(yàn)融入到整個(gè)價(jià)值鏈中。企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，以提高預(yù)測(cè)概率的方式提高決策成功率;以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程，形成營(yíng)銷閉環(huán)戰(zhàn)略，提高銷售轉(zhuǎn)化率;以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)個(gè)性化與創(chuàng)新性。

3 結(jié)論與建議

3.1 完善用戶數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)模型

體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式下的企業(yè)關(guān)注的是對(duì)現(xiàn)有用戶的實(shí)時(shí)掌控與行為預(yù)測(cè)，而當(dāng)前企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)階段，這種“結(jié)果性”數(shù)據(jù)僅提供一定程度的銷售管理支持，不能發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)行為、市場(chǎng)環(huán)境、用戶評(píng)價(jià)的變化。以用戶數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建為基礎(chǔ)，構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)的針對(duì)性監(jiān)控、預(yù)警與跟蹤及對(duì)潛在市場(chǎng)的預(yù)測(cè)評(píng)估。

3.2 提升企業(yè)用戶接觸能力

體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新在于將服務(wù)體驗(yàn)融入用戶價(jià)值中。對(duì)于追求個(gè)性化、高品質(zhì)產(chǎn)品的年輕用戶，企業(yè)應(yīng)以數(shù)據(jù)解讀的形式了解用戶，貼近用戶，并進(jìn)一步提升客戶價(jià)值，使消費(fèi)者參與到產(chǎn)品的“創(chuàng)造”中。擴(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源渠道，提高用戶數(shù)據(jù)庫(kù)兼容性，增強(qiáng)企業(yè)對(duì)用戶的信息收集、喜好研究、消費(fèi)行為預(yù)測(cè)，均可有效提升企業(yè)用戶接觸能力。

3.3 加快數(shù)字化變革

在工業(yè)4.0的B2B產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中，數(shù)字化變革已成為一種重要的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代核心生產(chǎn)要素，對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換有著重要的驅(qū)動(dòng)能力，體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)作為一種傾向消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)新模式，更應(yīng)重視用戶數(shù)據(jù)價(jià)值，將大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能等信息技術(shù)融入到體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)中，不斷推行新技術(shù)、新服務(wù)，新模式，為企業(yè)開辟更加廣闊的產(chǎn)品市場(chǎng)。

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