中国奖励 数据挖掘-上海梦古大数据营销
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(值得收藏)
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）导读:本文是近年来大数据公司在不同行业和领域的一些经典案例的总结。
虽然其中一些是几年前的案例，但其背后的逻辑对未来仍有启发意义。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
01 上篇：天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
以下是这些天然大数据公司挖掘价值的典型案例。
1. 亚马逊的“信息公司”如果说世界上有哪家公司从大数据中发现了最大的价值，截至目前，答案可能是亚马逊。
亚马逊还要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
电商企业用户数据挖掘及精准营销实施路径摸索
电商企业用户数据挖掘及精准营销实施路径摸索第一章绪论 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容及方法 (3)第二章电商企业用户数据概述 (3)2.1 用户数据类型及来源 (4)2.1.1 用户数据类型 (4)2.1.2 用户数据来源 (4)2.2 用户数据特征分析 (4)2.2.1 数据量庞大 (4)2.2.2 数据类型多样化 (5)2.2.3 数据更新迅速 (5)2.2.4 数据质量参差不齐 (5)2.3 用户数据采集与存储 (5)2.3.1 数据采集 (5)2.3.2 数据存储 (5)第三章用户数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.2 数据集成 (6)3.3 数据转换 (6)3.4 数据归一化 (6)第四章用户行为分析 (7)4.1 用户行为分类 (7)4.2 用户行为数据挖掘方法 (7)4.3 用户行为模式识别 (7)4.4 用户行为趋势分析 (8)第五章用户画像构建 (8)5.1 用户画像概念及构成 (8)5.2 用户画像构建方法 (9)5.3 用户画像应用案例分析 (9)第六章精准营销策略设计 (10)6.1 精准营销概念及优势 (10)6.1.1 精准营销的概念 (10)6.1.2 精准营销的优势 (10)6.2 精准营销策略类型 (10)6.2.1 内容营销策略 (10)6.2.2 社交媒体营销策略 (10)6.2.3 搜索引擎营销策略 (10)6.2.4 个性化推荐策略 (10)6.3 精准营销策略实施步骤 (11)6.3.1 数据收集与整合 (11)6.3.2 用户分群与画像 (11)6.3.3 制定营销策略 (11)6.3.4 营销活动执行 (11)6.3.5 营销效果评估 (11)6.3.6 持续优化 (11)第七章用户数据挖掘在精准营销中的应用 (11)7.1 用户数据挖掘方法在精准营销中的应用 (11)7.2 用户数据挖掘在产品推荐中的应用 (12)7.3 用户数据挖掘在广告投放中的应用 (12)第八章精准营销实施路径摸索 (12)8.1 精准营销实施关键因素 (12)8.2 精准营销实施路径设计 (13)8.3 精准营销实施效果评估 (13)第九章电商企业用户数据挖掘与精准营销案例分析 (13)9.1 案例一：某电商平台用户数据挖掘实践 (13)9.1.1 背景介绍 (13)9.1.2 数据挖掘目标 (13)9.1.3 数据挖掘方法 (13)9.1.4 数据挖掘成果 (14)9.2 案例二：某电商企业精准营销实施路径摸索 (14)9.2.1 背景介绍 (14)9.2.2 精准营销目标 (14)9.2.3 精准营销实施路径 (14)9.2.4 精准营销成果 (14)第十章总结与展望 (15)10.1 研究总结 (15)10.2 存在问题及改进方向 (15)10.3 研究展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景及意义互联网技术的飞速发展和电子商务的日益繁荣，电商企业拥有庞大的用户数据资源。
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
《数字营销：数据智能时代的品牌增长新引擎》随笔
《数字营销：数据智能时代的品牌增长新引擎》读书笔记目录一、内容简述 (2)二、关于《数字营销 (3)三、内容概览 (5)3.1 数字营销的背景和意义 (6)3.2 数据智能时代的特点 (7)3.3 品牌增长与数字营销的关系 (8)四、主要章节深度解读 (9)4.1 第一章 (11)4.2 第二章 (12)4.3 第三章 (13)4.4 第四章 (15)4.5 第五章 (16)五、核心论点与启示 (17)5.1 核心论点总结 (19)5.2 对实际工作的启示 (19)六、对比分析 (21)6.1 传统营销与数字营销的对比 (22)6.2 数据智能在数字营销中的应用与其他行业的对比 (24)七、案例分析 (25)7.1 典型案例介绍 (26)7.2 案例分析总结与启示 (27)八、风险与挑战 (28)8.1 数字营销面临的风险 (30)8.2 应对挑战的策略与建议 (30)九、结论与展望 (32)9.1 研究结论 (34)9.2 对未来数字营销的展望 (35)一、内容简述《数字营销：数据智能时代的品牌增长新引擎》是一本关于数字营销和数据智能在品牌增长中重要作用的专业书籍。
本书从理论和实践两个方面，深入剖析了数字营销的核心概念、策略和方法，以及如何运用数据智能技术来实现品牌的持续增长。
作者通过对大量案例的分析，揭示了数字营销在不同行业和领域中的成功实践，为读者提供了丰富的知识和经验。
本书共分为五个部分，分别是：数字营销的基本概念与趋势、数据智能在数字营销中的应用、品牌增长的关键要素、案例分析以及未来展望。
在第一部分中，作者首先介绍了数字营销的基本概念和发展历程，指出数字营销已经成为企业实现品牌增长的重要手段。
作者分析了当前数字营销的主要趋势，如社交媒体营销、移动营销、内容营销等，并对未来的发展方向进行了展望。
第二部分主要讲述了数据智能在数字营销中的应用，包括数据收集、数据分析、数据驱动决策等方面。
作者强调了数据智能对于提升数字营销效果的重要性，并通过具体案例说明了如何运用数据智能技术来优化营销策略、提高转化率和客户满意度。
【免费下载】Big Data大数据重塑营销六
Big Data ，大数据重塑营销（六） 冯利芳 麻震敏 孙珺 康迪 蒋潇琼 明君 李欣 发布时间:2012-08-08数据压场罗峰曾经供职华为，对电信运营商的了解让他在最初数据网络搭建时首先切入的就是运营商网络。
“我们是国内唯一一家与运营商合作的企业，包括如中国电信、中国联通、Tele2、TeliaSonera 在内的21家跨国运营商。
”和跨国运营商的合作是解决跨域信息收集和分析的前提。
“以前了解一个市场的信息，都是通过传统数据收集、信息调研来做，现在我们可以借助互联网，通过分析相应数据中的规律挖掘出消费者的选择倾向、区域对某个产品的需求等信息，提供给企业作为决策依据”——而这也是罗峰认为其不同于传统广告公司之处，最坚实的基础还是网络数据。
“企业把产品推向一个新的市场，首先需要知道它的消费者处在什么位置。
而亿赞普的大数据资源优势，让这一需求成为可能。
”罗峰表示，“亿赞普基于互联网用户行为数据，帮助企业建立清晰的目标受众扫描。
企业可通过量身定制的智能广告营销方案，达到最具价值和效率的营销效果，获得更高的投资回报率。
”据了解，亿赞普的全球化云媒体平台，以海量数据存储系统为基础，通过数据挖掘和人工智能算法，对海量互联网用户、内容和相关行为进行分析，挖掘出其中蕴含的商业及营销价值，为企业提供在数字世界中寻找潜在商贸机会的服务。
目前，亿赞普已在欧洲、拉美、东南亚设立了3个海外运营中心和5个海外子公司，为国内众多中小企业及100余家全球500强企业提供服务。
被低估的数据价值——腾讯汽车解析细分市场数据属于“大宗消费品”的汽车，用户从寻找、选择、走进4S 店体验到最终决定购买，这是一个长时间的过程。
基于大平台的数据搜集和分析能还原这一漫长的过程，并且告诉你，用户是如何变成你的客户的。
数据平台：腾讯汽车数据、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。
酒店行业EDM精准数据-上海梦古大数据营销
精准数据筛选列表
名称解释： 精准数据——打开过酒店、旅游行业邮件的 客户群体
酒店行业数据属性
除城市外仍可针 对性别、年龄、发 送域进行细分
ROIБайду номын сангаас估
ROI预估与费用
精准数据：0.1元/条
格林豪泰数据营销 KPI指标分解
送达率96以上% 打开率：24% 点击率：4%
图解： 下图为索菲特酒店在亿邻平台发送精准数据生成
的汇总报表
ROI预估
亿邻建议：策划良好的诱因，向目标群体发布 : 数据选择酒店行业、发送域侧重网易163、 126、腾讯QQ，（年龄以及城市划分建议连锁酒店提供辅助资料），迅速吸引网友参与产生 互动，吸引新会员注册，达成效果转化，根据亿邻精准数据发送EDM绩效转化经验估算，连 锁酒店可以清楚计算自己的投资回报率。
费用结算方式： 预付：一次性预购进行发送，有效期一年，
点数不足时再次购买
创意设计 2000元/个
案例分享（精准数据发送）
主题：索菲特酒店金秋假日套餐
精准数据选择： 1、酒店行业 2、不限年龄 3、163、126、QQ 4、上海 投放效果: 到达率:98.77% 打开率:25.81% 点击率:3.74%（基于发送数量）
酒店行业EDM解决方案
亿邻行业精准数据库
合作案例
主题：七天酒店快乐自主我的生活 数据选择：
1、一、二线城市 2、18-45岁 3、收入不限 4、旅游、商务人群
投放效果: 到达率:97.90% 打开率:24.74% 点击率:2.32%（基于发送数量）
图解： 下图为7天酒店在亿邻平台发送第三方活
品牌宣传：
针对性对连锁酒店订房、酒店活动等内容宣传，突显品 牌价值，保障高度精准送达可预估60%品牌曝光率，有效促 进用户参与 ，提高连锁酒店连锁知名度。
数据挖掘的商业应用案例分析
数据挖掘的商业应用案例分析数据挖掘作为一种有效的数据分析技术，已经在商业领域得到广泛应用。
它通过从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，为企业提供可靠的决策支持，帮助企业更好地把握市场需求、优化产品设计、提高销售额。
下面我们将分析几个数据挖掘在商业应用中的经典案例。
1. 零售业在零售业，数据挖掘可以帮助企业分析顾客购物行为和购买偏好，为商品定价、库存管理和促销活动提供决策依据。
例如，一个超市可以通过数据挖掘技术分析历史销售数据，发现有哪些商品有强烈的关联，进而可以设计组合销售策略，提高销售额。
同时，通过对顾客购买历史数据的分析，超市还能够识别出特定顾客群体的购物习惯，为这些顾客提供个性化的推荐和优惠。
2. 银行业在银行业，数据挖掘可以帮助银行识别潜在的风险，预测客户流失率以及对客户进行精准推荐。
例如，银行可以通过分析客户贷款申请、信用卡消费等数据，建立信用评估模型，准确地判断客户的信用风险。
同时，银行还可以通过数据挖掘技术提高客户满意度，通过分析客户的交易记录和偏好来推送个性化的金融产品和服务。
3. 健康保险业在健康保险业，数据挖掘可以帮助保险公司进行风险评估和理赔管理。
通过分析用户的健康数据、医疗险种等信息，保险公司可以更准确地评估客户的保险风险，提供个性化的保险方案和定价策略。
此外，数据挖掘还可以帮助保险公司进行理赔审核，通过分析医疗记录和健康数据，检测保险欺诈行为，提高理赔效率和准确性。
4. 电子商务在电子商务领域，数据挖掘帮助企业发掘用户需求和个性化推荐。
通过分析用户的浏览、购买和评价等数据，电商平台可以了解用户的消费习惯和偏好，为用户推荐相关的产品和服务。
同时，通过数据挖掘技术，电商平台还可以发现潜在的用户群体，并设计更有针对性的市场推广活动。
5. 物流管理在物流管理领域，数据挖掘可以提供准确的货物运输预测和优化方案。
通过分析历史运输数据、交通拥堵情况等信息，物流公司可以预测货物的运输时间和路径，提前调整物流计划，并优化配送路线，提高运输效率。
如何在Excel中实现数据挖掘和商业洞察
如何在Excel中实现数据挖掘和商业洞察在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅能用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据挖掘和分析功能，帮助我们从海量数据中获取有价值的商业洞察。
接下来，让我们一起探索如何在 Excel 中实现这一目标。
一、数据准备首先，我们需要确保数据的质量和完整性。
这包括检查数据是否存在缺失值、错误或重复记录。
如果有，我们可以使用 Excel 的功能进行清理和修正。
例如，通过“筛选”功能可以快速找出空白或错误的值，然后进行补充或更正。
对于重复记录，可以使用“数据”选项卡中的“删除重复项”来处理。
此外，为了便于后续的分析，我们还需要对数据进行标准化和规范化。
比如，统一日期格式、数值格式等。
二、数据排序与筛选数据排序和筛选是初步了解数据分布和特征的重要手段。
通过“排序”功能，可以按照某一列的数据值对整个数据表进行升序或降序排列，从而快速发现数据的最大值、最小值以及数据的趋势。
“筛选”功能则允许我们根据特定的条件筛选出符合要求的数据。
例如，我们可以筛选出销售额大于某个值的产品，或者在特定时间段内的销售记录。
三、数据透视表数据透视表是 Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总大量数据，并以多种方式展示结果。
我们可以轻松地计算数据的总和、平均值、计数等统计信息，还可以按照不同的维度对数据进行分组和交叉分析。
例如，我们要分析不同地区、不同产品的销售情况，只需将“地区”和“产品”字段拖放到相应的区域，然后选择要计算的统计指标，如销售额总和，数据透视表就会自动生成清晰的汇总结果。
四、函数与公式Excel 提供了丰富的函数和公式，帮助我们进行更深入的数据分析。
例如，“VLOOKUP”函数可以用于查找和匹配数据，“SUMIF”和“COUNTIF”函数可以根据特定条件进行求和和计数。
假设我们要计算某个产品在特定月份的销售总额，就可以使用“SUMIF”函数结合日期和产品条件来实现。
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TM
中国奖励的目标企业
区域：上海
企业所属行业：零售 筛选关键词：商场 超市 餐饮 娱乐 美容 主要职位：市场部
旅行 加油站 金融
TM
整体数据库营销思路
第一种挖掘：通过前台电话，挖掘出负责市场部的人员（30%） 第二种挖掘：通过我们的专业的市场部数据库，精准挖掘相关领域的人员（70%）
通过设定市场数据小组，精准挖掘市场部人员，优化流程，每日每人电话挖掘意向客户2个 TM建议坐席人数：三个坐席 6个月
相关运作流程：
筛选 目标企业
话术设计
Kpi设定
报告评估
关键因素
规模 行业 地区 部门
……
开场白 Q&A设计 如何挖掘
每日线索量 每日接通量
每日成功量 每日录音分析
数据精准性 话术完整
TM
目标企业筛选部分
TM
按照邓白氏企业编码进行企业条件定位
• 第一梯队 • 商场 • 超市 • 餐饮 • 美容 • 娱乐 • 金融 • 第二梯队：
• 加油 • 旅行
TM
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第二部分:数据库营销流程
Proprietary and Confidential
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第三部分:数据库营销报价
TM
项目结果及预算
TM的单价为5500元/月/席位 备注：以上价格均不含税费，税费另外需要交纳3.5%的税费，我方开具的是普通服务发票