大数据在商业地产运用案例
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。
o2o模式成功案例
o2o模式成功案例【篇一：o2o模式成功案例】2014年是线上线下企业高呼转型的纷乱期，o2o成为了共同的救命稻草。
各零售企业结合自身发展，纷纷探索双线融合，目前零售业已有十大典型的o2o模式。
以下是小编为大家整理推荐关于o2o模式十大案例内容分析，希望对大家有所帮助。
【案例一】苏宁云商：门店到商圈+双线同价的o2o模式所属行业：店商+平台电商+零售服务商案例概述：苏宁的o2o模式是以互联网零售为主体的一体两翼的互联网转型路径。
苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。
o2o模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店云店，店内将开通免费wifi、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联网、物联网技术分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
2014年百日会战中，苏宁o2o模式优势凸显，双 11 ，苏宁发起第二届o2o节，祭出门店、网站、手机、t v 四端协同作战计划，并取得了一定成绩。
分析师点评：2014年，苏宁以互联网零售为主体、一体两翼的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。
其中，作为传统零售企业转型互联网零售的代表，苏宁的自营o2o模式在今年百日会战和双 11 中初见成效。
但苏宁店商+电商+零售服务商的o2o模式未来能否在o2o行业压力下长足发展，还有待时间的检验。
【案例二】京东：大数据+商品+服务的o2o模式所属行业：综合自营+平台电商案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店o2o，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。
另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现零库存。
O2O模式成功案例
O2O模式成功案例O2O模式成功案例【案例一】苏宁云商：“门店到商圈+双线同价”的O2O模式所属行业：店商+平台电商+零售服务商案例概述：苏宁的O2O模式是以互联*零售为主体的“一体两翼”的互联*转型路径。
苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。
O2O模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店——云店，店内将开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联*、物联*技术收集分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
202X年“百日会战”中，苏宁O2O模式优势凸显，双“11”，苏宁发起第二届O2O购物节，祭出门店、*站、手机、T V“四端协同作战计划”，并取得了一定成绩。
分析师点评：202X年，苏宁以互联*零售为主体、“一体两翼”的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。
其中，作为传统零售企业转型互联*零售的代表，苏宁的“自营O2O模式”在今年百日会战和双“11”中初见成效。
但苏宁“店商+电商+零售服务商”的O2O模式未来能否在O2O行业压力下长足发展，还有待时间的检验。
【案例二】京东：“大数据+商品+服务”的O2O模式所属行业：综合自营+平台电商案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店O2O，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团拓展生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。
另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现“零库存”。
分析师点评：中国电子商务研究中心助理分析师孙璐倩认为，京东O2O模式基于线上大数据分析，与线下实体店*络广泛布局、极速配送优势互补。
大数据时代百货商场王府井转型
百货商场，进入新时代以来，可以说受到了多方面的市场冲击，第一，电子商务的全面发展，商场内部人流大幅下降，有时候甚至发生店员比顾客还多的现象，销售的不理想以及费用加大的影响，很多企业开始撤出商场渠道转而自营或者进军电商，一些国际性大品牌属于“客大欺店”型，很难从它们头上赚取费用；第二，商业地产的价格增长明显，各种其他的商务成本也是持续升高，很多百货商场入不敷出。
第三、消费者购物习惯的变化，特别是80、90后消费人群慢慢成为消费主力以来，人们生活节奏越来越快，去百货商场买产品已属小众人群，他们更愿意或者更信赖电子商务和专业品牌店，百货商场的日子举步维艰。
因此，转型升级成为这几年百货商场的主流。
知名的王府井百货集团，创立于1955年。
1996年起开始在全国范围内推进百货业连锁规模发展，截至2014年底，已在全国28个城市开业运营47家大型百货商场。
在渠道升级方面就采取了多方面的步骤：1. 关闭亏损门店针对亏损的分店，王府井选择部分进行退租整顿的方式和关店相结合的方式共同进行。
将其中的亏损大户进行关闭，如福建福州店、辽宁抚顺店进行关闭。
同时对一些亏损相对较低的门店进行调整，对河南郑州店进行部分退租的方式，以及调整商品结构，引入功能区来逐渐控制着门店的亏损。
2. 剥离超市，整顿现有综合百货业态超市作为百货业态的一部分，能够为消费者提供相对完善的购物体验。
目前市场上的超市受到互联网电商的冲击影响，运营普遍接近饱和阶段。
因此，王府井逐渐剥离将超市从王府井百货业态中剥离出来，将商业中心放到综合百货业态的建设上来，将超市作为消费者的百货购物的补充。
3. 促进线上线下融合在2007年之初，王府井开始涉足网上商城，将线上业务作为实体店服务延伸以及零售渠道的补充。
2013年1月12日，王府井网上商城上线，商品经营模式为以自采+线下商品自营+联营。
2014年5月，王府井百货推出PAD移动销售助手，逐步实现百货卖场的数字化，打通线上与线下不同店面之间的库存，进行商品和会员的统一管理。
企业数字化商业模式创新方法与案例分析
企业数字化商业模式创新方法与案例分析近年来，随着互联网的不断发展和智能技术的日益成熟，以数字化为核心的商业模式正在成为企业发展的新趋势和重要方向。
在这样的趋势下，企业数字化商业模式创新成为了企业发展的必经之路。
一、数字化商业模式的概念及其重要性数字化商业模式是指企业将数字化技术与商业模式紧密结合，通过数字化技术的运用，改变传统模式，实现商业的转型和创新。
数字化商业模式的核心是以用户为中心，以数字化技术为手段，以创新的商业模式为依托，实现企业的价值创造和经营效益的提高。
数字化商业模式的重要性体现在以下几个方面：1、实现商业的转型和创新。
数字化商业模式提供了新的商业模式及其支持的技术，为企业转型和创新提供新的思路和途径。
2、提高企业的创新能力。
数字化商业模式可以在很大程度上提高企业的创新能力，实现商业模式的改变，推动企业的创新创业。
3、满足用户需求，实现用户价值的最大化。
数字化商业模式以用户为中心，以用户价值为导向，通过数字化技术的运用，最大程度地满足用户需求。
二、数字化商业模式的实施策略数字化商业模式的实施需要有以下几个方面的策略：1、重视用户需求。
在数字化商业模式的打造中，用户需求是核心，企业需要深入了解用户需求，发掘用户潜在的需求和痛点，为用户提供更好的在服务。
2、整合数字化技术。
企业需要整合各种数字化技术，尤其是人工智能、大数据、区块链等前沿技术，充分挖掘数字化技术的潜在价值，为企业提供更好的商业模式。
3、与其他企业合作。
数字化商业模式需要与其他企业进行合作，共同利用各方资源，探索新的商业模式，实现与其它企业的互补和优化。
4、推崇创新文化。
数字化商业模式需要企业强调创新，并营造出一种创新文化，提高员工的创新意识，充分发挥员工的想象力和创造力，不断创新商业模式。
三、数字化商业模式的案例分析1、京东的数字化商业模式京东是中国最大的综合性零售商，其数字化商业模式充分体现了“大数据+人工智能”的理念，在减少佣金、提供贷款和增加广告销售等方面取得了成功。
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用一、引言随着科技的飞速发展，大数据技术和商业智能分析成为了许多行业的利器，其中包括房地产行业。
在这个信息充分流通的时代，房地产公司需要及时准确地掌握市场情况和客户需求，才能迅速作出正确决策。
大数据技术和商业智能分析为房地产公司提供了更好的数据分析和决策支持工具，从而帮助他们实现更高效的运营管理和更迅速的发展。
本文将对大数据技术和商业智能分析在房地产行业中的应用进行详细的探究和分析。
二、房地产行业的数据化转型如今，数字化和智能化已成为现代化建设的必要条件，而数据化转型则是数字化和智能化之间的桥梁。
房地产行业的数据化转型必须先从数据收集和分析入手，随着现代技术的发展，公司必须对大规模数据进行快速的处理和分析。
这就是大数据技术的应用范围。
如何有效地利用大数据技术和商业智能分析对数据进行处理和分析，成为了房地产公司实现数据化转型的关键。
三、大数据技术在房地产行业中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中挖掘出规律和趋势的过程，通常包括数据清洗、模型建立、模型选择和模型验证等环节。
在房地产行业中，数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求、掌握房地产市场的变化趋势、确定适宜的房价区间等，从而制定相应的战略。
例如，某房地产公司通过使用数据挖掘技术，分析了成交房屋面积和成交房屋价格的关系，发现房屋面积和房屋价格存在一定的正相关关系；然后通过对比不同区域相同面积的房价，确定了该区域房价相对合理的区间。
通过这种方式，房地产公司能够更加精准地定位目标群体、了解市场需求和判断房价区间。
2. 预测分析预测分析是利用历史数据和统计学方法来预测未来的趋势和事件。
在房地产行业中，预测分析可以帮助公司预测未来的房产价格、预测新建楼盘的销售趋势、预测市场占有率等，从而制定相应的策略和决策。
例如，某房地产公司通过使用预测分析技术，对市场数据进行综合分析，得出某区域未来的房产市场变化趋势，从而准确地预测该区域房价的走向，并根据预测结果调整了该区域新楼盘的定价策略，从而取得了更好的市场表现。
房地产行业中的大数据分析应用案例
房地产行业中的大数据分析应用案例在当今信息时代，大数据分析已成为房地产行业中的重要工具。
通过对海量数据的深入挖掘和分析，房地产公司可以获得更全面、准确且有针对性的信息，从而更好地指导决策、提升效益。
以下是一些房地产行业中的大数据分析应用案例。
1. 市场需求分析房地产开发商可以通过大数据分析来了解市场需求趋势，从而确定开发的地段、户型、价格等因素。
例如，通过分析人口结构、收入水平、教育资源等数据，可以预测某个地区未来的住房需求量和趋势，为开发商提供决策依据。
2. 土地选址决策大数据分析可以帮助房地产公司进行土地选址决策。
通过分析土地周边的交通、商业配套、教育资源等数据，可以评估土地潜力和价值。
同时，分析人口迁移、城市规划等数据可以预测土地未来的发展前景，为土地购买提供参考。
3. 项目销售预测大数据分析可以为房地产公司提供项目销售预测。
通过分析历史销售数据、宏观经济指标、政策变化等数据，可以预测未来项目的销售情况。
这有助于房地产公司安排销售策略、定价策略，降低风险。
4. 客户画像分析通过大数据分析客户的购房需求、购买能力、行为习惯等信息，房地产公司可以进行客户画像分析，从而更好地开展精准营销。
例如，通过分析客户的购房偏好、所在行业、教育背景等数据，可以针对性地开展推广活动，提高市场占有率。
5. 全链路数据分析房地产行业的数据涉及面广泛，包括项目设计、施工进度、销售管理等环节。
通过对全链路数据的分析，房地产公司可以及时发现问题、优化流程、提高效率。
例如，通过分析施工过程中的工期、成本等数据，可以及时调整资源配置，提高项目进度。
6. 市场竞争分析大数据分析可以帮助房地产公司进行市场竞争分析。
通过分析同行的开盘量、销售情况、定价策略等数据，可以了解市场竞争格局和趋势。
这有助于房地产公司调整自身策略，保持竞争优势。
7. 环境影响评估房地产项目的开发往往会对周边环境产生影响。
大数据分析可以帮助房地产公司进行环境影响评估。
房地产市场的大数据分析
数据来源
包括房地产交易数据、房地产评估数据、房地产市 场调查数据、房地产政策数据等。
大数据分析工具
包括数据挖掘工具、统计分析工具、可视化 工具等。
大数据分析在房地产市场的重要性
预测市场趋势
通过对历史数据的分析，预测未来房地产市 场的走势，帮助企业提前布局。
精准定位目标客户
通过数据分析，了解消费者的需求和偏好， 为企业精准定位目标客户群体。
经济因素
分析经济因素对房地产市场的影 响，如GDP增长率、通货膨胀率 、利率等。
社会因素
分析社会因素对房地产市场的影 响，如人口增长、城市化进程、 居民收入水平等。
政策因素
分析政策因素对房地产市场的影 响，如政府调控政策、土地政策 、金融政策等。
03
大数据分析技术及应用
大数据技术介绍
大数据定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高，难以用传统数据处理工具进 行管理和分析的数据集合。
大数据分析在房地产投资决策中的应用
总结词
通过对房地产市场的历史数据、市场趋势、 竞争楼盘等信息进行深度挖掘和分析，投资 者可以更加准确地评估投资价值和风险，提 高投资决策的准确性。
详细描述
大数据分析可以帮助投资者全面了解市场趋 势、竞争楼盘情况、目标楼盘的优缺点等， 从而更加准确地评估投资价值和风险。同时 ，大数据分析还可以为投资者提供更加精细 化的投资建议，提高投资决策的准确性。
大数据驱动的房地产市场变革
营销模式变革
大数据将改变房地产企业的营销模式，从传统的广告 宣传转向基于用户行为和需求的精准营销。
服务体验升级
通过数据分析，房地产企业可以提供更加贴心、个性 化的服务，提升客户体验和满意度。
资源优化配置
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大数据在商业地产运用案例
一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就会发现，原来这里面有很多秘密。
而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。
一.进军电商的核心--大数据研究
从国内近年来新开张的商业物业来看，影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多，而单纯的商品销售面积正在不断减少，这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。
只有进入电商领域，他们才能积累更多的数据，为大数据时代的到来积累资本。
全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。
而开展线上线下互动的O2O模式的核心，就是大数据应用。
数据对于零售企业的最大价值：为零售策略的开展提供细致的指导建议；
1、精准营销；
2、产品研发；
3、完善供应链；
二.典型零售企业的大数据建设
1.朝阳大悦城:
朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。
数据运营案例：
a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。
b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。
c、经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线，4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。
为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。
通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。
d、打通微信与实体会员卡，会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务。
2.银泰百货
银泰大数据战略：
a、2013年，银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕，顾客进店可以免费登录使用WIFI。
b、打通线上线下，开启020，顾客通过手机端参与产品折扣活动，再到实体店提货的
购物模式。
c、与天猫宣布O2O战略合作，未来，双方还将在系统层面、库存、会员、服务流程等方面深入合作。
未来大数据期许：
a、银泰在百货门店和购物中心铺设免费WIFI，逐步抓取用户数据，包括进店用户数据和VIP用户数据，利用银泰网，打通了线下实体店和线上的VIP账号。
当一位已注册账号的客人进入实体店，他的手机连接上wifi，后台就能认出来，他过往与银泰的所有互动记录、喜好便会一一在后台呈现。
通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为、购物频率和品类搭配的一些习惯。
b、银泰网甚至可以累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据，依托成熟门店的相关数据，再根据新开门店所在城市的用户分析，导出新开门店组货和招商的指导意见。
3.沃尔玛
2013年6月，世界最大零售商沃尔玛成功收购数据分析初创公司Inkiru，这家初创公司Inkiru将加入沃尔玛全球电子商务技术团队WalmartLabs，为零售巨头沃尔玛提供一个分析预测平台，以加强其网站的个性化、搜索、防欺诈及营销能力。
沃尔玛在10个市场内拥有电子商务网站，有10700家商店遍布全球。
大数据建设摘录：
a、拥有世界上最大的数据仓库系统。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，其数据规模仅次于美国政府的数据库。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
b、扎根社交网络。
2011年，沃尔玛以3亿美元收购了一家专长分类社群网站Kosmix。
Kosmix不仅能收集、分析网络上,海量资料（大数据）给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者（若不是追踪结帐资料，这些细微消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现）。
c、社会热点追踪。
工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。
分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。
同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的大数据实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。
4.ZARA
快时尚巨头ZARA的成功以“快”出名，灵敏的供应链系统、多品种少量、制售一体的效率化经营，使众多服装企业望其项背。
除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，更是重要的隐形战场。
ZARA推行的海量资料整合，通过线下实体店和线上网店的信息收集分析，最终各方信息被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。
大数据建设摘录：
a、门店监控覆盖，及时了解客户需求。
走进ZARA店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着IPDA。
当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立刻传送到生产线，改变产品样式。
b、门店当日成交热度分析报告。
每日关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。
再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后数据直达Zara仓储系统。
c、以线上店为实体店的前测指标。
Zara目前在全球多个国家成立网上商店，增加了网络巨量资料的串连性。
线上商店具有强化双向搜寻引擎、资料分析的功能。
线上的交易行为，客户的意见可以及时回馈给生产端，也对消费者提供更准确的时尚讯息。
线上商店除了交易
行为，也是活动产品上市前的营销试金石。
Zara通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。
会在网络上抢先得知Zara资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。