大数据在营销和销售中的十大应用
大数据给中国带来的十大商业应用场景
大数据给中国带来的十大商业应用场景2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。
大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。
大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。
现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。
1、智慧城市如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。
政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。
既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。
大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。
利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。
机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。
铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。
大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。
大数据应用金点子：十大创意案例
大数据应用金点子：十大创意案例大数据已经成为当今企业竞争中最重要的武器之一。
越来越多的企业开始投入大量资源来实施大数据项目，以求在竞争中获得优势。
但是，如何应用大数据才能真正获得商业价值呢？下面将介绍十个创意案例，这些案例中的企业通过创新应用大数据，实现了商业价值的突破。
1. 美团外卖大数据优化配送路线美团外卖作为国内外知名的外卖平台，拥有海量订单数据。
美团将这些数据与实时路况、天气预报等信息结合起来，通过机器学习等技术对外卖配送路线进行优化，提高送餐效率，减少了成本，降低了配送时间误差率。
2. Ping An通过大数据创新保险模式Ping An通过收集用户的医疗数据和基因数据，结合人工智能技术，为用户提供更为个性化的保险服务。
用户在网上购买保险时，只需上传相关数据，系统即可自动定制保险方案，减少不必要的保险费用。
3. 京东大数据解决虚假评论问题虚假评论一直是电商平台的一个痛点问题，京东通过大数据技术解决了这个问题。
京东将大量的用户评论数据和用户行为数据结合起来，通过建模的方式排除和过滤虚假评论。
4. 滴滴大数据提高乘客和司机匹配成功率滴滴通过大数据技术提高乘客和司机匹配成功率。
滴滴把乘客和司机的位置数据、历史订单数据等结合起来，运用机器学习算法，快速匹配司机和乘客，提高了预约时间内的匹配成功率。
5. 中国石化利用大数据实现智能加油站中国石化通过收集终端设备数据、POS交易数据等，实现加油站油品库存管理、客户服务等功能的智能化。
通过建立大数据模型，可以根据用户车型、出行路线和消费倾向等因素，实现精准定制的服务。
6. 中信银行应用大数据打造智能风控中信银行通过海量客户数据和交易数据、市场数据等结合起来，利用AI 技术和风控模型进行分析，建立智能化风险管理体系。
中信银行预计在未来五年内，每年风险管理费用可下降50%以上。
7. 唯品会大数据提高营收和用户粘性唯品会通过深入挖掘用户行为数据，借助机器学习算法，从而提高用户粘性和订单转化率。
成功营销十大经典案例：这些案例会给你带来感悟
成功营销十大经典案例：这些案例会给你带来感悟随着互联网时代的到来，各种行业和产品都开始面临新的市场环境和消费者需求，成功营销也成为了现代商业中不可或缺的一环。
要想在竞争激烈的市场中脱颖而出，一个成功的营销策略和案例实属必要。
今天，我们来探讨一下成功营销十大经典案例，这些经典案例也许会给您带来一些感悟。
一、可口可乐——全球性饮料巨头可口可乐作为全球性饮料巨头，其创新性的营销策略深受人们好评。
例如，其"分享可口可乐"广告活动，成功地创造了品牌和产品的社会价值。
通过鼓励人们分享快乐和喜悦的方式，可口可乐打造了一个有温度、有感情的品牌形象，从而成功获得了更多客户。
二、苹果——独一无二的品牌形象苹果是全球高端电子产品的代名词，其独特的品牌形象深得人心。
它将产品的易用性和创新性融为一体，让客户喜爱使用并忠实购买。
三、谷歌——智能化的信息搜索谷歌凭借其智能化的信息搜索服务，成为全球最大的网络搜索服务提供商。
谷歌利用大数据分析和算法优化不断完善其搜索服务，并将其广泛应用于各种产品领域。
四、Airbnb——全球最大的民宿分租平台Airbnb是全球最大的民宿分租平台，不同于传统旅店的陈旧模式，Airbnb借助互联网平台实现客户与房东的快捷互通，让旅行变得更加有趣。
它通过方便、互动和丰富的旅游服务，进一步提高消费者的满意度，并获得了广泛认可。
五、悠可生——成功的品牌印象悠可生是中国第一品牌的儿童教育机构，其成功与品牌印象分不开。
它将“因为爱，所以选择”作为品牌口号，倡导让孩子感受到父母的爱，带给孩子更多快乐。
悠可生的品牌形象给消费者留下了深刻印象，继而得到了广泛认可。
六、星巴克——全球最大的咖啡连锁店星巴克是全球最大的咖啡连锁店之一。
它在咖啡店行业的成功，与其注重品牌形象、味道独特、环境温馨等因素分不开。
星巴克不仅是咖啡店，也是人们与朋友接口的地方，也是工作与阅读的场所。
七、微信——即时通讯软件微信是中国最大的即时通讯软件，凭借其快捷、便利的交流方式和功能化的个人中心功能，几乎成为中国人生活和工作必不可少的一部分。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
云计算十大应用场景
云计算十大应用场景随着科技的快速发展，云计算作为一种新兴的信息技术，正在全球范围内得到广泛应用。
它以灵活、高效、低成本等特点，渗透到社会的各个领域，改变了人们的生活方式和生产方式。
以下是云计算的十大应用场景：1、大数据分析：云计算为大数据处理和分析提供了强大的支持。
通过云计算，用户可以在云端存储海量的数据，并利用云计算的分布式计算和存储能力，对数据进行实时分析和处理。
2、电子商务：云计算使得在线购物和交易变得更加便捷和高效。
商家可以利用云计算来存储和保护客户信息，进行实时交易处理，并提供各种在线购物服务。
3、社交媒体：社交媒体平台利用云计算来处理大量的用户数据和实时请求。
通过云计算，社交媒体平台可以提供各种丰富的服务和功能，如消息推送、在线聊天、动态分享等。
4、在线教育：云计算使得在线教育变得更加灵活和方便。
教育机构可以利用云计算来提供在线课程、学习资料和互动教学等服务，学生则可以通过云端随时随地学习。
5、远程医疗：云计算为远程医疗提供了可能。
通过云计算，医疗机构可以在云端存储病人信息，并提供远程诊断和治疗服务，使得医疗服务更加便捷和高效。
6、智能家居：智能家居设备利用云计算来提供更加智能化和便捷的服务。
用户可以通过云端远程控制家居设备，实现智能化的生活体验。
7、物联网：云计算为物联网应用提供了强大的支持。
通过云计算，物联网设备可以相互连接，实现数据共享和智能控制。
8、虚拟化：云计算使得各种软件和应用程序可以在虚拟环境中运行，提高了资源的利用率和灵活性。
9、移动应用：移动应用利用云计算来提供更加快速和高效的服务。
通过云计算，移动应用可以实现实时通信、数据存储和处理等功能，提高了用户体验。
10、游戏娱乐：游戏娱乐产业利用云计算来提供更加丰富和真实的游戏体验。
通过云计算，游戏可以提供高清图像、复杂算法和实时交互等功能，提高了游戏的趣味性和吸引力。
云计算的应用场景十分广泛，正在逐步改变人们的生活方式和生产方式。
Hadoop十大应用及案例
Hadoop十大应用及案例Hadoop是一个分布式计算框架，可用于处理和分析大规模数据集。
以下是Hadoop的十大应用场景和案例：1.数据分析Hadoop在数据分析中非常有用，特别是对于大数据集。
它允许用户在集群中并行处理数据，从而使分析更快速和高效。
一种典型的应用是客户行为分析，通过分析大量客户的交易数据和交互数据，企业可以更好地了解客户需求，以制定更加精准的营销策略。
2.搜索引擎搜索引擎是Hadoop的另一个常见应用场景。
例如，Hadoop被用来处理和索引网页，使得用户可以在搜索引擎中快速找到他们需要的信息。
Hadoop的分布式处理能力使得这种大规模的索引和查询操作成为可能。
3.数据仓库Hadoop可以作为数据仓库使用，存储大规模的数据集。
与传统的关系型数据库不同，Hadoop可以处理大规模的半结构化和非结构化数据，而且可以高效地进行查询和分析。
例如，企业可以使用Hadoop作为其数据仓库，存储和分析销售、市场、财务等各个方面的数据。
4.机器学习Hadoop为机器学习提供了强大的支持。
由于Hadoop可以处理大规模的数据集，并且可以在集群中并行执行任务，因此它非常适合进行机器学习算法的训练。
例如，可以使用Hadoop进行大规模的图像识别或者语音识别训练。
5.文本处理Hadoop可以高效地处理文本数据。
例如，可以使用Hadoop对大规模的文本文件进行分词、词频统计、情感分析等操作。
这种操作在传统的单台计算机上是不可能完成的，因为它的计算和存储能力有限。
但是，在Hadoop中，这些操作可以在集群中并行执行，使得它们变得可能并且更加高效。
6.推荐系统Hadoop可以用于构建推荐系统。
推荐系统通常需要分析大量的用户数据以找出用户可能感兴趣的物品或服务。
Hadoop的分布式计算能力使得这种分析能够在短时间内完成。
例如，电子商务网站可以使用Hadoop来分析用户的购买记录和浏览行为，以提供个性化的商品推荐。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
大数据经典使用十大案例
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网)在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。
Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。
这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。
术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。
这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。
“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。
”Laney表示。
下面是其中的10个典型案例：1. 梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。
”Laney分析到。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
十大房地产技术服务了解一下
十大房地产技术服务了解一下在现代社会中，房地产行业已经成为经济发展的重要支柱之一。
随着科技的不断进步和应用的不断创新，房地产技术服务也得到了极大的提升和发展。
本文将介绍房地产行业中的十大技术服务，让我们来一探究竟。
一、大数据分析大数据分析是当今房地产行业最重要也最被广泛应用的技术服务之一。
通过收集、整合和分析各种数据，如人口统计数据、经济指标、市场需求等，房地产企业能够更准确地预测市场趋势，评估房地产项目的风险和潜力，以及制定更科学的市场营销策略。
二、人工智能人工智能技术已经在房地产行业中得到广泛应用。
通过使用机器学习、自然语言处理等人工智能算法，房地产企业可以更高效地分析市场数据、预测价格走势、改进房产推荐系统等，大大提升了工作效率和决策的准确性。
三、智能建筑智能建筑是指通过集成各种高科技设备和系统，提供更舒适、安全、节能和环保的居住和工作环境。
智能建筑可以通过自动控制系统，实现对温度、照明、通风和安全等方面的智能管理，使人们的生活更加便捷和舒适。
四、虚拟现实与增强现实虚拟现实和增强现实技术已经在房地产行业中得到广泛应用。
通过使用虚拟现实技术，购房者可以在不实际到达项目现场的情况下，通过虚拟现实眼镜等设备来体验实际房屋的环境和布局。
增强现实技术则可以将虚拟内容叠加到实际场景中，使购房者更直观地了解房屋的情况。
五、区块链技术区块链技术可以提供去中心化、透明、安全的交易环境，这使得房地产交易更加高效和可靠。
区块链技术可以确保交易的可追溯性和测试性，减少中介机构的参与，降低交易成本，提高交易的安全性和速度。
六、无人机技术无人机技术在房地产行业中有着广泛的应用前景。
无人机可以进行航拍和测绘，获取房地产项目的实地数据和影像信息。
同时，无人机可以用于楼宇维护和管理，如外墙清洗、巡查和维修等工作。
七、物联网技术物联网技术可以实现房屋内各种设备的互联互通，形成智能家居系统。
通过远程操控和自动化管理，人们可以更加方便地控制房屋内的照明、安防、温度等设备，提高生活质量和节约能源。
大数据的10大发展趋势
引言概述：正文内容：一、实时数据分析变得更加重要1.快速决策：实时数据分析能够帮助企业快速获取关键信息，帮助管理层做出迅速的决策。
2.个性化体验：实时数据分析可以帮助企业为每个用户提供个性化的体验，提高客户满意度和忠诚度。
3.预测分析：实时数据分析可以利用实时数据进行高精度的预测分析，帮助企业准确预测市场趋势和需求。
4.优化运营：实时数据分析可以帮助企业实时监控运营状况，及时发现问题并进行调整和优化。
5.增强安全性：实时数据分析可以帮助企业及时发现异常情况，加强数据安全性和风险管理。
二、边缘计算的兴起1.降低时延：边缘计算可以使数据分析和处理更加接近数据源，从而降低数据传输的时延。
2.提高可靠性：边缘计算可以在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖，提高系统的可靠性。
3.节省带宽：边缘计算可以将数据分析和处理的工作在本地完成，减少对带宽的需求。
4.支持离线工作：边缘计算可以在没有网络连接的情况下进行数据处理和分析，保证系统的稳定性。
5.支持物联网发展：边缘计算可以提供更高效的数据处理和分析能力，支持物联网设备的快速发展。
三、深度学习的应用扩展1.图像识别和处理：深度学习可以在图像识别和处理方面取得突破性进展，广泛应用于安防、医疗等领域。
2.自然语言处理：深度学习在自然语言处理方面的应用也越来越广泛，例如智能客服、智能翻译等。
3.个性化推荐：深度学习可以分析用户的行为和偏好，提供精准的个性化推荐服务。
4.智能驾驶：深度学习在智能驾驶领域有着巨大的应用潜力，可以实现车辆的智能感知和决策能力。
5.医学诊断：深度学习可以利用医学图像和大量医疗数据进行医学诊断，提高诊断的准确性和效率。
四、隐私保护和数据安全1.隐私保护法规：随着大数据的不断发展，隐私保护法规也越来越重要，企业需要遵守相关法规来保护用户的隐私。
2.数据加密技术：企业需要采用先进的数据加密技术来保护数据的安全性，防止数据泄露和黑客攻击。
3.访问控制和权限管理：企业需要建立完善的访问控制和权限管理系统，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
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大数据在营销和销售中的十大应用
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大数据在营销和销售中的十大应用
当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。
而在市场营销中,大数据也功不可没。
除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。
如果公司是提供基于云计算的企业软件服务，大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC)，客户终身价值(ＣLＴV)的信息，管理许多其他客户驱动的指标，这些指标对于经营云业务至关重要。
下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用:
1．大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。
麦肯锡的分析发现，一家典型的公司７5%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中3０%的时候公司无法定出最好的价格。
假定销售量没有减少,１%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策
2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。
根据下图的调查问卷,Forresteｒ的研究发现44%的B2Ｃ的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，3６%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。
报告来源－Compendiｕｍ市场营销大步向前解决增强客户体验和营销效果的难题(PDF）
3.客户分析（48％)，操作分析(２1%），欺诈和合规(１2%),新产品与服务创新（１０%)和企业数据仓库优化（1０%）是当今最常见的大数据销售和营销案例。
大数据联盟(DataMｅer)最近的研究发现，客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。
而支持这个趋势的有下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。
报告来源–大数据：企业的竞争力武器
4．用大数据将分析数据嵌入到情境营销中。
许多公司的营销平台技术正在快速完善，支持这个趋势的基础是不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的渠道需求。
这造成了许多营销部门在数据和处理上无法完全集成好。
大数据分析可以创建可扩展的系统分析,可以再一定程度上缓解这个问题。
下图来自For ｒester的研究，在SAS网站上可以免费下载，结合直觉与参与的情境营销工具和技术:企业营销技术手册。
报告来源-SAS：结合直觉与参与的情境营销工具和技术:企业营销技术手册
5．大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。
通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员创造更大客户忠诚度。
下图来自于SAS赞助Forｒester的研究,分析是如何在整个客户生命周中提供价值的(图中两条线间的距离表示者数据分析带来的价值)。
报告来源- SAS：数据分析是如何助力整个客户客户生命周期管理
6．生物医药行业已经开始利用地域分析来优化销售策略及市场投放计划。
麦肯锡发现，生物医药企业基本都要花费20%到3０%的利润用于销售和行政管理。
如果这些企业可以在拥有更多销售潜力的地区和范围精确地部署销售及市场策略,将能够立即降低这项成本。
报告来源–大数据在生物制药行业的效果
7. 5８%的首席营销官(CMO)表示，在搜索引擎优化及营销、邮件市场营销和手机营销方面，大数据发挥着最大的影响力。
其中5４%的CMO相信大数据及分析将会长久地在他们营销策略制定过程中扮演至关重要的角色。
报告来源- 大数据和首席营销官：什么在改变着市场营销领导能力
8. 在最近的调查中,福布斯对十余个行业的市场领跑者进行了深入的追踪，发现他们通过利用先进的大数据分析获得了更高的客户参与度和客户忠诚度。
这项研究发现,在这十余个行业中,特定部门分析及大数据的专业程度是决定策略成功与否的关键。
与此同时，当试点计划取得积极结果时,整个企业范围内的文化也会发生大规模深层次的转变。
来源：Fｏrbｅs Insighｔs, The Ｒisｅof The NｅｗMａｒｋeting Oｒganizａtiｏn.
报告来源–新型营销组织的崛起
9．大数据让企业对自己的每个商业增长点都有了更准确的理解。
增加收益,减少成本和减少运营成本,如今，大数据正在这三个关键领域里发挥它的效用，转化成实际的商业价值。
当有效利用先进的大数据分析时, 一个企业的价值驱动点将会被更有效的计量。
下图的演示图就说明这一点。
报告来源-Ｄeｌoitｔｅ的大数据报告
1０. 基于大数据的客户价值分析已经让营销者能够在各个渠道为客户提供连续稳定全方位的用户体验。
客户价值分析(CVA) 最近正在成为新兴的热门话题，因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。
现如今,CVＡ成为了一系列用于在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。