大数据与营销案例
数字营销技术成功案例分析与解析
数字营销技术成功案例分析与解析数字营销是一种利用数字渠道和技术手段来推广产品或服务的营销方式。
随着互联网的快速发展，数字营销技术的应用变得愈发重要。
本文将通过分析几个成功的数字营销案例，深入解析数字营销技术的应用和价值。
1. Airbnb的社交媒体营销成功案例Airbnb是一家提供住宿预订服务的平台。
它借助社交媒体的力量成功推广了自己。
其中一个突出的案例是他们在Instagram上的营销活动。
Airbnb鼓励用户分享自己在Airbnb房源中的独特体验，并以有趣的图片和故事来展示。
他们通过创造性的社交媒体内容吸引了用户的关注，并增加了他们的品牌知名度。
这个案例充分展示了数字营销技术在吸引用户注意力和建立品牌形象方面的优势。
2. Coca-Cola的内容营销成功案例Coca-Cola是一个世界知名的饮料品牌，他们成功利用内容营销来吸引和保持消费者的兴趣。
他们通过创建有趣、有故事性的内容来吸引观众，例如分享励志故事和与消费者互动的社交媒体活动。
Coca-Cola还利用大数据分析技术来了解消费者的需求和趋势，并根据这些数据改进他们的内容。
这个案例展示了数字营销技术在创建有吸引力和个性化内容方面的价值。
3. Nike的移动应用营销成功案例作为一家全球领先的运动品牌，Nike利用移动应用来提供与消费者互动的个性化体验。
他们的移动应用可以跟踪用户的活动，提供运动计划和鼓励。
这种个性化的体验有效地吸引了用户，并与他们建立了亲密的关系。
通过移动应用，Nike能够直接与用户交流，推送产品和促销信息。
这个案例充分体现了数字营销技术在与消费者互动和个性化营销方面的优势。
4. Amazon的数据驱动个性化推荐成功案例作为全球最大的电子商务公司，Amazon借助数据和算法来实现个性化推荐，从而提升用户体验和销售。
他们通过分析用户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好来推荐相关产品。
这种个性化推荐能够提高用户的购买意愿和忠诚度。
Amazon的案例展示了数字营销技术在利用数据驱动个性化营销方面的价值。
京东的大数据营销案例
京东的大数据营销案例一、引言随着互联网的发展，大数据已经成为企业进行营销的重要工具之一。
京东作为中国最大的综合性电商平台之一，其大数据营销案例备受关注。
本文将深入分析京东的大数据营销案例，探讨其成功的原因以及对其他企业的启示。
二、京东的大数据优势1. 商品丰富度京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有海量商品信息。
这些商品信息包括品牌、价格、品类、用户评价等多个方面，可以为企业提供更加全面和精准的用户画像。
2. 用户活跃度高京东每天都会有数百万用户在平台上进行购物和浏览。
这些用户不仅活跃度高，而且购买力强，对于企业来说是非常有价值的资源。
3. 数据收集能力强京东通过多种方式收集用户数据，包括购物行为、搜索行为、评论等多个方面。
同时，京东还与第三方数据公司合作，获取更加全面和精准的用户数据。
三、京东的大数据营销策略1. 用户画像分析京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来构建用户画像，从而更好地了解用户的需求和兴趣。
京东通过分析用户画像来制定个性化的营销策略，例如推荐商品、折扣优惠等。
2. 数据驱动的销售策略京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定销售策略。
例如，京东会对不同品类的商品进行不同的促销活动，以吸引更多的用户购买。
3. 营销活动优化京东通过数据分析来评估营销活动效果，并对营销活动进行优化。
例如，京东会根据用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定促销活动，并在活动结束后对效果进行评估和优化。
四、京东的大数据营销案例1. 618大促活动618是京东每年最大的促销活动之一。
在2019年的618大促中，京东通过数据分析来制定了一系列针对不同用户群体的促销策略。
例如，针对高端消费者，京东推出了豪华礼品盒和限量版商品；针对年轻消费者，京东推出了时尚潮流商品和限时抢购活动。
2. 金融服务营销除了电商业务，京东还拥有自己的金融服务平台。
在金融服务营销方面，京东通过数据分析来制定个性化的金融服务策略。
数字营销案例
数字营销案例数字营销是指利用互联网、移动设备和其他数字技术手段进行市场营销活动的方式。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，数字营销已经成为企业推广品牌、吸引客户、提升销售额的重要手段。
下面我们将介绍一些成功的数字营销案例，希望能够给大家带来一些启发和借鉴。
首先，我们来看一家知名的餐饮连锁品牌的数字营销案例。
该品牌利用社交媒体平台开展了一项名为“打卡赢大奖”的活动。
顾客在品牌指定的社交媒体平台上分享自己在店内用餐的照片，并在照片上打卡签到，就有机会参与抽奖活动。
活动一经推出，立即引起了广泛的关注和参与，不仅增加了品牌的曝光度，还吸引了大量新顾客前来消费。
通过这一数字营销活动，该品牌成功地提升了品牌知名度和顾客忠诚度。
其次，我们来看一家电商平台的数字营销案例。
该电商平台利用大数据分析和个性化推荐技术，为用户提供个性化的购物推荐服务。
通过分析用户的浏览、搜索和购买行为，精准地推荐符合用户兴趣和需求的商品，提高了用户的购买转化率和用户满意度。
同时，该电商平台还通过社交媒体、搜索引擎营销等手段，将个性化推荐的商品推送给更多潜在用户，进一步扩大了销售范围和市场份额。
这一数字营销策略不仅提升了用户体验，还有效促进了销售业绩的增长。
最后，让我们来看一家新兴的互联网科技公司的数字营销案例。
该公司利用内容营销的方式，通过撰写高质量的技术博客、发布行业趋势报告等形式，提升了自身在行业内的专业形象和影响力。
同时，该公司还通过举办线上技术讲座、参加行业会议等方式，积极拓展了与合作伙伴和客户的交流与合作。
这些数字营销活动不仅帮助该公司赢得了更多的业务机会，还提升了品牌在行业内的地位和声誉。
通过以上案例的介绍，我们可以看到，数字营销在不同行业和企业中都取得了成功的应用。
无论是传统行业还是新兴行业，无论是大型企业还是中小微企业，都可以通过数字营销活动实现品牌推广、客户吸引和销售增长。
因此，对于企业来说，积极探索和运用数字营销策略，将是提升竞争力和实现可持续发展的重要途径。
门店运营中的大数据应用案例
门店运营中的大数据应用案例在当今数字化的商业环境中，大数据已经成为门店运营中不可或缺的工具。
通过收集、分析和利用大量的数据，门店能够更精准地了解消费者需求，优化运营策略，提升销售业绩和客户满意度。
以下将为您介绍几个在门店运营中成功应用大数据的案例。
案例一：某知名连锁超市这家连锁超市通过安装在门店内的传感器和摄像头，收集了大量的顾客行为数据。
例如，顾客在不同货架前的停留时间、选取商品的动作、购物篮中的商品组合等。
利用这些数据，超市进行了深入的分析。
他们发现，在工作日的傍晚时分，生鲜区的客流量较大，但购买转化率相对较低。
经过进一步观察和分析，发现是因为生鲜区的陈列不够吸引人，部分商品的新鲜度标识不清晰，导致顾客虽然感兴趣但最终没有购买。
于是，超市对生鲜区进行了重新布局和陈列，加强了商品新鲜度的展示，并安排员工在这个时间段进行现场推荐和服务。
结果，生鲜区在工作日傍晚的销售额显著提升。
此外，通过分析购物篮中的商品组合数据，超市发现购买婴儿奶粉的顾客往往也会购买纸尿裤。
于是，他们将这两种商品的货架位置靠近，并推出了相关的组合促销活动。
这不仅方便了顾客购物，还提高了客单价和销售额。
案例二：某时尚服装品牌专卖店该专卖店引入了大数据分析系统，对线上线下的销售数据、顾客评价数据以及社交媒体上的相关数据进行整合分析。
通过分析销售数据，他们发现某一款式的牛仔裤在南方城市的销量明显高于北方城市，而且在年轻消费者中的受欢迎程度更高。
基于这个发现，他们在南方城市的门店增加了这款牛仔裤的铺货量，并针对年轻消费者开展了线上线下的营销活动。
同时，对顾客评价数据的分析显示，顾客对服装的尺码合适度和面料舒适度较为关注。
于是，专卖店加强了与供应商的沟通，优化了尺码标准，并选择更优质的面料，从而提升了顾客的满意度和忠诚度。
在社交媒体方面，通过监测关键词和话题热度，他们及时了解到当下流行的时尚元素和趋势，并将其融入到产品设计和陈列中，使门店的商品始终保持时尚感和吸引力。
数字营销百优案例
数字营销百优案例数字营销是指利用互联网和数字技术手段来推广产品或服务的营销方式。
下面列举了十个数字营销百优案例，以展示数字营销在不同行业中的成功应用。
1. 京东618购物狂欢节：京东利用大数据分析用户行为和购买偏好，通过个性化推荐、促销活动等方式吸引用户参与618购物狂欢节，实现销售额的大幅增长。
2. 美团外卖红包雨活动：美团外卖通过推送红包雨活动，用户在指定时间内抢红包，吸引用户参与并增加用户粘性，提高订单量。
3. 微信支付“刷脸支付”：微信支付推出刷脸支付功能，用户可以通过刷脸完成支付，提高支付的便利性和安全性，吸引更多用户使用微信支付。
4. 亚马逊个性化推荐：亚马逊通过分析用户的浏览和购买记录，为用户精准推荐相关产品，提高用户购买转化率和订单价值。
5. 滴滴出行优惠券分享：滴滴出行推出优惠券分享活动，用户通过分享优惠券邀请好友注册并完成首次订单，获得奖励，增加用户注册和使用频率。
6. 爱奇艺会员免费试看：爱奇艺通过提供会员免费试看的活动，吸引用户试用付费会员服务，提高用户付费转化率。
7. 腾讯视频独家播放权：腾讯视频购买独家播放权，吸引用户订阅会员服务，提高用户付费意愿。
8. 美图秀秀社交分享：美图秀秀通过提供照片美化和编辑功能，鼓励用户将美化后的照片分享到社交媒体，提高用户活跃度和品牌曝光。
9. 小米线上线下联动：小米通过线上线下联动的方式，将线上活动引流到线下实体店，通过线下体验增加用户购买意愿。
10. 苏宁易购O2O营销：苏宁易购通过线上线下融合的方式，提供线上下单线下取货的服务，提高用户购买便利性和快速配送的体验。
以上是十个数字营销百优案例，它们展示了数字营销在不同行业中的成功应用。
这些案例通过个性化推荐、促销活动、优惠券分享、线上线下联动等方式，吸引用户参与并提高用户购买转化率和品牌忠诚度。
数字营销的成功离不开对用户需求的深入了解和精准的营销策略，同时也需要持续创新和优化，以应对市场竞争的挑战。
【案例】归因模型：利用大数据精准营销
【案例】归因模型：利用大数据精准营销互联网广告行业正在走进大数据时代，广告主和广告代理商的重心逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上。
如何利用大数据技术构建一个基于消费者转化漏斗的归因模型，对不同的互联网广告渠道效果进行全面地考察和评价，从而指导广告资源分配的最优化，将是未来热点。
根据艾瑞的最新调查显示，2013年，中国互联网广告市场规模达到1100亿元，同比增长46.1% 。
随着中国互联网广告市场的快速扩大和广告渠道的日益丰富，消费者通过不同广告渠道所产生的数据也在急速增长。
中国的互联网广告行业正在逐步走进一个前所未有的大数据时代。
在这种时代背景之下，互联网广告的生态圈也在不断地调整、进化。
广告交易方式已经从传统的按时段付费逐渐转向按点击收费和按单次展示收费，而广告主和广告代理商的重心也逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上了。
为顺应大数据的潮流，互联网广告商必须用最先进的数据挖掘技术和分析方法来武装自己。
每一天，都会有更多的新技术、新模型、新应用诞生。
在它们中间，归因模型将会是整个广告业的一个热点。
渠道归因：衡量多渠道广告的有效性小A这两天正在考虑要购买一辆新车。
有一天，他在优酷视频网站上看电视剧时，突然看到了一款车的广告，觉得这款车还不错。
然后小A通过百度搜索引擎搜索了这款车，查看了它的广告介绍。
之后，他登陆了这款车的互联网社区，打算了解其他消费者对于这款车的评论。
正当看评论的时候，小A被一个电话打断了。
再次回到电脑前，小A已经忘记这款车了，他开始浏览新浪微博，这时，他“偶然地”再次看到了这款车的展示广告，这又唤起他了解这款车的记忆。
于是小A再次利用百度搜索了这款车，链接进入了官网，并联系了当地的4S店预约试驾，试驾后购买了这款车。
上例中这种广告的重复性展示，在市场营销学的领域，我们称之为“单纯曝光效应”。
消费者如果多次看到某种商品，便会对其产生兴趣，甚至产生购买欲望。
在上例中，小A的整条购买路径（见图1）上的所有广告渠道都对他的购买行为产生了一定贡献。
大数据分析及应用案例-精准营销
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Service Quality Analysis Competitor Analysis Customer Analysis Location Based Analysis
26.2% of the world is online
1.8 billion people are online today and this number is estimated to reach 2.2 billion by 2013 Applications
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Big Insights and Streams
DB2
Smarter Commerce
EMM
Mobile 1st
Analytics Cloud
短期目标 –大数据分析
1. 构建后台关联知识库: 从产品自身属性、说明书、销售记录、用户评 论提炼知识点，并且建立语义关联网络； 2. 标准化用户查询：把口语化的、不规范的查询补充完善，并映射到 标准产品术语； 3. 理解用户的查询需求：对用户需求进行语义归类及消歧； 4. 基于语义关联做精准搭配推荐 标准化用户查 理解用户的查
46周的销售数据加上15周的社交媒体数据用以训练， 来预测未来的销售额 某款相机: 预测精度，MAPE（平均绝对百分比误差）从31%降到了16%
在预测模型中加入社交媒 体中相关品牌产品的数据 量信息及情感挖掘信息很 大提升了预测精度
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支撑技术： 将社交媒体分析加入销售预测模型
社交媒体数据
“Bought a Nikon Coolpix S6300 + waterproof case. Can't wait to play with it.”
讨论量
去除噪声数据
数字营销经典案例
数字营销经典案例数字营销作为当今市场营销的重要组成部分，已经成为企业推广产品和服务的重要手段。
通过数字营销，企业可以更精准地触达目标受众，提升品牌知名度，增加销售额。
下面，我们将介绍几个数字营销的经典案例，希望能够给大家带来一些启发和借鉴。
首先，我们要提到的是美国运动鞋品牌Nike的数字营销案例。
Nike一直以来都是运动鞋行业的领军品牌，而他们的数字营销策略更是让人刮目相看。
通过在社交媒体平台上发布精彩的运动短片和激励人心的广告语，Nike成功地将品牌形象与运动精神紧密联系在一起。
同时，他们还通过定制化的产品推荐和购买引导，实现了精准营销，吸引了大量消费者的关注和购买。
其次，值得一提的是中国电商巨头阿里巴巴的数字营销案例。
阿里巴巴利用大数据分析和人工智能技术，为商家提供精准的广告投放和推广方案。
通过深度挖掘用户数据，实现了个性化的营销推广，提升了广告的点击率和转化率。
同时，阿里巴巴还通过跨平台的整合营销，将品牌形象和产品信息全方位地展现给用户，提升了品牌的影响力和市场份额。
最后，我们要提到的是韩国化妆品品牌Innisfree的数字营销案例。
Innisfree通过在社交媒体上持续发布有关环保、自然的主题内容，与用户建立了情感联系，塑造了品牌的独特形象。
同时，他们还通过线上线下的互动营销活动，吸引了大量粉丝的参与和关注，提升了品牌的社交影响力和口碑效应。
通过以上几个经典案例的介绍，我们不难发现，数字营销在提升品牌影响力、吸引用户关注、提升销售额方面发挥着重要作用。
而要实现成功的数字营销，关键在于精准定位目标受众，提供有吸引力的内容和体验，以及不断创新和优化营销策略。
希望以上案例能够给大家带来一些启发，也希望大家能够在实践中不断探索，找到适合自己企业的数字营销之路。
只有不断学习和进步，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
大数据分析平台在电商营销中的实际应用案例分析
大数据分析平台在电商营销中的实际应用案例分析随着互联网和数字化时代的到来，电商行业蓬勃发展，成为现代人购物的首选渠道。
然而，电商市场竞争激烈，企业需要通过科学的营销手段来获取竞争优势。
大数据分析平台正是一种利用现代技术将大数据进行整合、分析和应用的工具，对于电商企业来说，可以通过大数据分析平台来实现有效的市场营销决策，进一步促进业务发展。
本文将通过分析实际案例来探讨大数据分析平台在电商营销中的实际应用。
案例一：阿里巴巴的“星星计划”阿里巴巴是中国最大的电商企业之一，其旗下的大数据分析平台“星星计划”在电商营销中发挥着重要作用。
阿里巴巴通过“星星计划”收集和整合大量的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、搜索行为等，通过数据分析平台对这些数据进行深度挖掘和分析，为企业提供精准的用户洞察和市场需求分析。
首先，阿里巴巴的“星星计划”通过大数据分析平台对用户行为数据进行分析，能够准确把握用户的消费习惯、偏好和心理诉求。
通过了解用户的消费需求和购物偏好，企业可以根据用户的数据个性化推荐商品，提高用户的购买转化率和购买金额。
例如，根据用户的浏览记录和购买行为数据，阿里巴巴可以向用户推荐相关的商品，提高用户的购买满意度，并在用户下次购物时通过个性化推荐引导用户选择更多相关商品。
其次，大数据分析平台还可以帮助企业进行市场竞争分析和预测。
通过对竞争对手和市场趋势数据的分析，企业可以评估竞争对手的优势和劣势，并调整自己的营销策略。
例如，阿里巴巴通过对竞争对手销售数据和用户评价数据的分析，可以了解竞争对手的产品特点和市场反馈，进而根据这些信息调整自己的产品定价和促销策略，提高竞争力。
此外，大数据分析平台还可以帮助企业进行精细化的广告投放和营销策略制定。
例如，阿里巴巴的“星星计划”采用了人工智能算法，根据用户的历史购买记录和行为数据，对广告进行定向投放，将广告展示给具有潜在购买意向的用户。
同时，通过对广告效果的分析，企业可以及时调整广告投放的策略，提高广告的点击率和转化率。
案例十个有趣的“大数据”经典案例
案例十个有趣的“大数据”经典案例近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。
近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
意料之外：胸部最大的是新疆妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。
B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。
其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
QQ圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
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杰姆·格雷（Jim Gray）提出著名的 “新摩尔定律”，即 人类有史以来的数据 总量，每过18个月就 会翻一番。
2006年8月，良品铺子从武汉广 场对面一家小门店起步，从头开 始打造产品供应链。时至今日， 良品铺子已经拥有200多人的商 品研发和品控团队，开发了1500 款零食。这些零食全部是通过消 费者研究和大数据分析中获取精 确的会员画像，将人群和消费场 景进行细分，从中预测不同的消 费需求。
为了捕捉变化多端的消费趋势， 良品铺子以周为单位研究消费大 数据，平均每月抓取超过200万条 顾客评论，通过反馈数据来洞察 消费者的行为和偏好。一方面， 分析用户最新的喜好，研发新产 品，最新的下午茶系列和孕妇零 食就是这样诞生的；另一方面， 已上线的产品，根据消费者的反 馈来调整口味。
最早提出大数据时代的机构是 知名咨询公司麦肯锡。2011 年，麦肯锡在《海量数据，创 新、竞争和提高效率的下一新 领域》研究报告中指出，数据 已经渗透到各行各业，逐渐成 为生产要素，而人们对于海量 数据的运用将带来新的生产率 增长和发现消费机会的浪潮。
大数据（Big Data）,指无法在 一定时间范围内用常规软件工 具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察机 会和流程优化能力的海量、高 增长率和多样化的信息数据。
大悦城的某处有一个柱子，数 据团队在分析客流量的时候发 现，很多消费者走到这儿后只 是左右平行的移动，直接错过 了柱子后面的商铺。于是大悦 城在柱子的位置弄了个洞，消 费者觉得这儿有一个有意思的 洞，就进去看看，从而引导了 消费。
2011年的一天，朝阳大悦城的销售 和客流突然出现了一个小的峰值， 经过种种数据测算和比对，在排除 节假日、推广促销等因素后，造成 销售额增长的答案竟然是因为当天 是“世纪对称节”—2011年11月02 日。受“对称节”销售小高潮的启 发，大悦城已经在为今年的各种稀 奇古怪的节日提前做促销和推广的 准备。如果不是通过数据分析，很 难猜测到销售额产生异动的真正原 因，推广部门也会错失一系列的活 动主题。
中国食品工业协会预 计，到2020年，中国人 吃“零嘴儿”会吃出2万 亿市场。这是一片在消 费升级新趋势下诞生的 蓝海，消费者心目中不 再只有儿时的几样糖果 和炒货，而是渴望更丰 富、更美味、更健康的 零食。
“我们做的不是买 卖，而是研究人的 需求。”
——创始人杨红春
良品铺子根据消费者跟踪 研究，发现在零食市场 “好吃”是最关键的购买 选择因素，而好吃的背 后，从原料、生产工艺、 最佳食用期、营养成分和 健康配方等是保证好吃的 关键元素。
通过对商户进行多维度经营数据 分析，如销售情况、客流量、客 单价、提袋率、货单价、连单 率、竞品量、库存情况、促销计 划等，推导出哪些商户能够完成 获取抽成租金的销售业绩，哪些 商户不能完成获取抽成租金的销 售业绩。
每个月初，大悦城会对所有商户 销售业绩进行预测，对于预测不 能完成获取抽成租金的商户进行 重点扶持，如对某类商户的目标 客群进行点对点消费引导，从而 提升其销售业绩，帮助其达到并 超过抽成租金的临界销售额，最 终实现更高的租金收益。大悦城 相关负责人介绍：“通过大数据
通过对消费者年龄、性别、职业 的分析，脉动能够更针对化的向 自己的消费者进行线下营销。本 次活动中脉动的消费者以青年 （16-26岁）、男性、白领为 主。拥有了这个信息，脉动以后 的广告可以围绕着一位上班前爱 跑步的青年白领形象进行扩展， 还可以送这些人运动相关的礼 品。
其次， 支付宝口碑 后台数据表示脉动 的核心购买时刻为 中午10-12点及晚上 18-19点。这样，脉 动可以通过这个数 据在这黄金时段推 送脉动的优惠券， 从而达到拉动二次 消费的目的。
多样性Variety
数据格式变得越来越多 样，涵盖了文本、音频、 图片、视频、模拟信号等 不同的类型；数据来源也 越来越多样，不仅产生于 组织内部运作的各个环 节，也来自于组织外部。
价值性Value
价值密度低，商业价值 高，对数据进行正确、准 确的分析，将会带来很高 的价值回报
高速性Velocity
通过对车流数据的采集分析和 数据监测，朝阳大悦城发现平 均每部车带来的消费客单超过 700元，商场销售额的变化与车 流变化幅度有将近92%的相关 度。
为此，朝阳大悦城对停车场进 行了改造，增加了车辆进出坡 道、升级了车牌自动识别系 统、调整了停车场附近的商户 布局。目前，朝阳大悦城的停 车位达3000个。
在支付即会员里，口碑可 以在支付宝支付时将顾客 沉淀为商家会员。商家通 过数据分析可以知道顾客 群整体的年龄分布、消费 习惯和购买能力分布。在 此基础上，商家就可以针 对不同顾客群进行精准的 会员营销。
精准择时 精准定位 上下打通
作为京城时尚地标、全业态零售 购物兼体验中心的朝阳大悦城， 通过“布局大数据”分析顾客购 买行为、商家销售行为总结并推 导出零售商业演变规律，以此提 升购物体验和销售业绩。2012年 销售额近15亿元，同比增长40%， 开业不足三年便实现了盈利，其 经营模式受到业界普遍关注。
在休闲零食行业， 按照地域、年龄、 性别的不同，解码 消费者的口味、偏 好、购买习惯，是 通用打法。但在良 品铺子看来，这只 是“Level1”。
除了基础的客户属性，良品铺 子电商将数据维度延展至顾客 的收藏、加购、浏览等行为。 这些行为意味着潜在的购买 力。举个例子，当顾客将一款 产品加入收藏夹，却迟迟不下 单，可能是在价格上犹豫，此 时，系统推送一张优惠券，就 有可能帮他们下了决心。这 是”Level2”。
处理速度快，可从各 类型数据中快速获取 高价值信息，数据更 新速度快
数据意味着情报，情报 从来都被需要，从数据 中获取数据潜在价值， 预测产品的需求量与增 长率，做出产品决策和 产业链整合，制定商业 模式。
我们正在从IT时代走向DT时代
由数据驱动的世界观
• 大数据重新定义世界制造业创新升级路径 • 大数据重新定义企业的研发创新模式 • 大数据重新定义世界创新公司
大悦城通过对全国75万会员 消费趋势分析得出，在消费 者成为会员后的第三个月和 第二十个月，预计会发生购 买金额下降的趋势，因此大 悦城在下降趋势发生之前， 便通过一系列活动加大对会 员的主动沟通、精准推广和 悉心维护。
日常的数据分析是每天的功 课。对朝阳大悦城来说，车流 的变化对销售有非常重要的意 义，车流增长快就说明今天客 流量的增长会比较快，销售也 会联动上涨，大悦城会根据变 化适时组织商家调整相关服务 力量；再比如今天是大风天 气，根据经验，销售可能会下 降2%，而且集中在零售业态。 那么，大悦城会马上组织“限 时抢购”之类的针对性的营销
1、大数据相关概念 2、脉动大数据精准营销 3、大悦城精准营销 4、良品铺子大数据营销 5、食玖外卖大数据餐饮之道
半个世纪以来，随着计算机技术全面 融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅 使世界充斥着比以往更多的信息，而 且其增长速度也在加快。互联网、移 动互联网、物联网、车联网、GPS、 医学影像、安全监控、金融、电信 都在疯狂产生着数据。
2016年6月20日－6月25日期间， 脉动通过支付宝口碑系统在全国 的便利店渠道进行促销，使用支 付宝支付即可享受脉动全系列7 折 。通过这一活动，脉动将7折 的活动迅速覆盖到喜市多，好邻 居，国大，唐久等11家全国连锁 便利店共计6000家门店，遍布35 个大中型城市。
运用“支付即会员”的产品， 脉动将能够通过支付宝口碑后 台进行精准的用户数据分析。 本次活动，脉动首次对自身品 牌消费者群体的年龄、性别、 职业等标签以及他们的消费时 间、购物习惯进行了数据分析
大数据的意义
因此，“用数据说话”、“让数据发声”，已成为人类认知世 界的一种全新方法。”
规模性Volume 多样性Variety 价值性Value 高速性Velocity
2016年，脉动通过支付宝口碑 的“支付即会员“ 服务，让脉 动在短短的5天内销量提升了 3.45 倍。 不仅如此，每笔销 售的背后能够沉淀品牌会员， 让品牌能够使用会员数据，更 了解自己的用户。同时，支付 宝口碑更向品牌商提供了一个 获取精准即时数据报告的渠 道，让品牌商第一次体验到了 互联网的线下零售魅力。
最有意思的是品牌商 可以通过大数据分析 用户的购物习惯。数 据分析，喜欢购买脉 动的人，很多也喜欢 购买酸奶、茶饮和 水。未来，脉动可以 选择买酸奶、茶饮或 水的人群推脉动的消
2015年6月23日阿里巴 巴集团与蚂蚁金服集团 双方整合资源重塑，联 手打造一家互联网本地 生活服务平台。主要功 能是向线下商家开放平 台流量、会员营销、支 付体系和大数据运营等 四大能力，帮助商家更 简单、更高效的做生意
在未来，数据将会像 土地、食物和水一 样，成为我们生活的 必需资源，根据大数 据信息，寻找过去现 实世界中没有的全新 生活方式、社会治理 机制和经济发展途 径。
环境
大数据应用场景
教育行业
医疗行业
农业
智慧城市
零售行业
金融行业
美国著名管理学家爱德华·戴明所言：“我们信靠上帝。除了上帝，任何 人都必须用数据来说话。”
IBM定义大数据特征4V: 规模性Volume 多样性Variety 价值性Value 高速性Velocity
规模性Volume 全球每秒钟发送2.9百万封邮件 每天会有2.88万小时的视频上传到Youtube 推特上每天发布5千万条消息 每天亚马逊上将产生6.3百万笔订单 Google上每天需要处理24PB的数据