大數據與市場營銷案例

Ⅰ 大數據營銷具體是指什麼呢可以列舉一下具體的大數據營銷案例是什麼樣的嗎

大數據營銷是指基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網回廣告行業答的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

Ⅱ 如何將大數據與具體營銷現象結合 ，分析其優缺點400字左右

大數據近來非常火爆，幾乎各個領域都在談論，包括人工智慧，營銷等，對於我們市場營銷領域的人來說，肯定更關注的是營銷了，所以大數據到底該如何與市場營銷相結合呢？這個就是我們今天所要討論的重點了。

作為營銷人員，幾乎每天肯定都在焦慮：營銷效果如何？營銷計劃是否可行？投入有多少流失了，廣告有沒有投錯的地方·····以前這些問題很難有個准確的答案，我們也就只能憑借經驗去判斷和調整，但現在營銷人員可以通過大數據來找到一部分答案了。

隨著互聯網的發展，各種社交媒體、移動端平台多樣化，用戶每天活躍在眾多分散的媒體平台中，並且有著自己的觀察和思考，這使得以前由商家單向將產品推送給用戶的方式效果受到極大影響，甚至還有一些用戶要求參與到品牌的生產、研發、營銷全過程中，因此在信息爆炸時代中，用戶與企業之間的關系發生了巨大變化，以用戶為中心，以用戶需求為導向進行營銷成為必然趨勢，這可謂是營銷者們的一個新的挑戰。

那麼怎樣才能打動用戶？這對現在的營銷人員來說是個非常高的要求。根據相關數據表示，現在有多數用戶至少要通過三次傳播才可以打動他們，通常來自不同的渠道；而定製化的營銷則更能引起消費者的注意，如果能收集到他們的年齡，性別、興趣愛好以及前一次購買記錄等信息，就可以分析出用戶下一次可能購買的興趣點，從而企業可以進行一些定製化的推廣，這樣就能有效的提升產品點擊率和購買轉化等，實際上，這種方式正是利用的大數據分析的方法。其實，現在營銷人員完全可以將大數據為己所用，利用新的營銷思維去推動技術成長，又能將數據技術融合到戰略、思考和執行中，通過技術驅動營銷，讓營銷引領技術，利用大數據營銷，甚至可以有效完成企業營銷的轉型。

雖然現在很多企業都擁有消費者數據，但只有建立全方位的消費者資料庫才能真正的做到消費洞察。例如：陝西拓方信息技術有限公司就基於其多年規模化營銷管理服務的專業支撐經驗，並結合對數據分析、營銷渠道發展與服務行業的深刻洞察，推出的一款精準獲客產品 —— 「嘲風」精準獲客平台，它通過與企業大資料庫或「智拓雲」DMP數據服務平台快速對接，能夠對客戶歷史大數據進行比對分析，然後將廣告精準的投放給滿足的需求的用戶，跟蹤投放達到激發客戶的購買慾望。同時它也是一個從營銷管理到數據整合分析再到線索跟進最終銷售成單，所有流程一步到位的精準獲客平台。據了解，「嘲風」現在可以滿足不同行業不同產品和不同營銷團隊的企業需求，從而提升企業服務營銷的效能和收益率。

所以說，企業想要利用大數據進行精準營銷，市場營銷人員要學會利用大數據。注重市場調研，將大數據的信息作為基礎應用到市場營銷的活動中，收集並分析大量的數據信息，只有這樣才能在環境和市場的變化有很大不確定性的情況下做出正確的決策。

Ⅲ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例

暫無大數抄據營銷案例。襲
目前大數據還都是剛剛興起，第一是擁有大數據的企業很少，第二是擁有大數據且具有足夠的大數據挖掘分析的人才的企業更是屈指可數，第三是大數據挖掘分析的作用在銀行、金融、政務、電商等平台起到的作用都非常大，絕大多數的精力都還放在如何提升效率和效益上，能用於營銷的精力真的很少。

Ⅳ 大數據洞察有哪些特色，大數據營銷案例，大數據企業

特色案例分析：
1、浪潮GS助力廣安集團一豬一ID強化食品安全
作為輻射全國的農牧企業集團，多年來廣安集團一直企業信息化進程與企業發展需求不匹配的問題。2013年，廣安集團引入浪潮GS，採用單件管理系統，通過一豬一ID對其成長周期進行全過程監控，促使食品安全可追溯，實現飼養流程精細化、集約化管理，使每年飼料節約了2成左右，為廣安的智慧企業養成之路奠定了基礎。
2、華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
3、神州數碼助張家港市更」智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄由」神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項」在線預審」服務、130餘項」網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。
4、中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
5、中國電信基於物聯網的智能公交解決方案
中國電信提出了基於物聯網的智能公交應用整體解決方案。該方案緊密結合公交行業特點，涵蓋了全球眼視頻監控系統、GPS定位調度系統、無線數據採集系統等技術，是基於物聯網技術的公交行業車輛監控調度管理綜合性解決方案。中國電信智能交通系統利用物聯網技術，提高了公交系統中的人(乘客、司乘人員、管理人員)、公交設施(道路、場站等)和公交車輛等之間的有機聯系，從而最佳地利用了交通系統的時空資源，通過信息資源的合理開發、利用和整合，提高了公交行業運行效率，改善了服務質量，為應對重大突發事件提供了必要的手段，在公交公司的科學運營管理、安全監控等方面發揮了重要的作用，物聯網的應用已成為公交業務發展的必然趨勢。
6、明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台
稅務系統的數據在很長時間內大量來自於納稅人的申報行為數據和報表數據，面向稅務工作人員的是割裂的不同業務系統，信息本身被業務消解為固定的邏輯和處理形式。明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台定位為面向稅務部門的數據服務產品。產品充分利用明略底層大數據平台相關技術，數據挖掘建模技術及明略稅務行業研究專家對稅源管理專業化，風險控制精細化，決策分析智能化的理解，搭建以分析預測為核心的數據應用平台，以幫助稅務部門征管工作更有效、更全面、更精細化的展開。
7、悠易互通汽車行業大數據經驗助奧迪品薦二手車
2015年，奧迪品薦二手車項目通過悠易互通程序化購買平台進行為期5個月的推廣活動，傳播受眾主要以男性以及已有奧迪車主為主，悠易互通規劃的投放策略是，首先，通過人群標簽及關鍵詞，對精準受眾人群進行全網競價;其次，對以上競價成功人群進行優化召回，分析以提高下一輪競價成功率;根據悠易互通汽車行業大數據經驗，消費者的行為路徑為」興趣-認知考慮-轉化」，程序化購買可以通過人群召回的方式將流失人群引導到下一環節，從而促進轉化可能。最終投放結果顯示，悠易互通通過以上策略高效達成客戶KPI，曝光量超過預估13%，點擊量超過KPI 26%，注冊量高達163%。
8、東風風神大數據」動」悉全系目標受眾，打破傳統促銷方式
派擇科技應用底層行為數據管理平台Action DMP支招東風風神全系營銷推廣活動， Action DMP實現全網用戶行為元數據、應用元數據、場景元數據的實時無損解析，精準捕獲各車型目標受眾;通過分析用戶行為場景，了解他們的觸媒習慣，展開品牌與用戶定製化溝通，其中也包括個性化創意載體與溝通渠道組合。項目最終CPL成本較目標降低40%。
9、智子雲大數據挖掘助蘇寧易購訪客」回心轉意」之路
蘇寧易購期望通過智子雲的VRM模型對到站/進APP的流失訪客進行精細劃分，並藉助DSP精準定向能力跨屏鎖定目標人群，找迴流失訪客。首先，建立數據倉庫;其次智子雲個性化推薦引擎Rec-Engine;智子雲智能動態出價引擎Delta-Engine;智子雲全網跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放，還能從訪客轉化率、媒體、地理位置、時段、設備類型、設備號等多個維度建立訪客轉化率預測模型和商品推薦模型;最後，重定向投放，針對每一個到訪訪客計算廣告點擊率和到站轉化率，然後通過自動聚類演算法將訪客人群分檔打分，對不同分值的人群，在綜合媒體環境、競價成功率等因素後，進行實時差異化出價。最終，本次活動找回蘇寧易購的流失訪客9,572,163次，並促成36,748個直接有效訂單;最終投資回報率>3。
10、 「優衣·幸運·穿回家」優衣庫2016春節場景營銷OxO
2016年，優衣庫中國推出了」優衣·幸運·穿回家」的春節主題活動，融入」LifeWear服適人生」品牌理念。結合大數據分析規模化的消費者共性，合適的移動媒介精準傳播，藉助自媒體傳播，連接到店體驗。制定優質的移動媒介策略，結合自媒體、網路廣告、社交媒體平台、零售店和微信支付，精準覆蓋受眾，，一系列線上活動讓優衣庫品牌和冬春裝產品形象直達人心，有效地將線下用戶帶到線上參與互動並積極分享，實現OxO導流，收獲了比較理想的品牌營銷和銷售增長效果。

Ⅳ 8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略

8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略_數據分析師考試

未來的零售分析要求零售商藉助集成式業務流程和信息系統，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發展成一種企業級的戰略能力，並根植於企業結構和企業文化中。在這種形勢下，零售商的所有業務職能部門在制定決策時，將把基於情景的客戶洞察作為一個重要依據。

分析公司 EKN 認為，為了真正實現以客戶為中心，零售商需要具備多項關鍵能力，而這些能力均由業務分析驅動。

全渠道集成。如果缺乏相關客戶洞察支持與客戶的互動，零售商將無法實現跨渠道無縫客戶體驗。零售商與客戶互動的聯絡點能為零售商提供豐富的客戶數據，因此，所有聯絡點也成為了零售商的最佳競爭利器。

個性化互動。與網上零售商相比，實體零售商具有兩大優勢：能與客戶進行個人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數據。如今，「個性化」購物體驗已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結合上述兩大優勢，即在行動中及時交付客戶洞察，將成為零售商打造「個性化」購物體驗的基礎。

持續的卓越運營。客戶洞察的應用並非僅局限於面向客戶的使用案例。事實上，如果零售商已經能夠在各個運營職能部門中更成熟地運用分析功能，那麼集成客戶洞察便是他們不容錯過的增量機會。

零售商用例

銷售

瑞士零售商 Globus 使用大數據內存計算和高級分析來獲取寶貴的銷售績效洞察。目前，他們能夠實時處理海量的產品數據，並在幾分鍾內分析不同時間范圍、店鋪和區域內數千種產品的銷售模式與促銷活動。該零售商還向其管理人員提供了這些洞察的訪問許可權，以便他們能夠更迅速地響應市場狀況。

美國零售商 Guess 使用高級分析向其高管提供暢銷產品和可用庫存的實時視圖。該零售商的分析解決方案基於大型客戶數據集，分析銷售額、細分目標客戶，並策劃促銷活動。

市場營銷

沃爾瑪的 Global.com 部門充分利用「快速的大數據」和社交分析，快速識別不斷變化的客戶喜好。該零售商的社交意識（Social Sense）項目能通過社交媒體確定商品的暢銷程度，並幫助顧客發掘潛在需求和感興趣的新產品。同時，藉助 ShoppyCat 工具，他們可根據 Facebook 用戶的愛好和興趣，為這些用戶推薦適合的產品。此外，Global.com 還使用社交基因組（Social Genome）技術，來幫助客戶為朋友挑選禮物。

塔吉特（Target）百貨公司利用預測分析程序，來推斷個體消費者是否具備成為該公司特定營銷活動優質客戶的特質。他們給每位顧客分配了一個獨一無二的客戶識別號碼。該號碼將客戶個人信息、購物行為和喜好整合到一個可跟蹤的實體內。塔吉特還專門成立了一個客戶營銷分析部門，致力於全面了解客戶，超越其他競爭對手，從而獲得競爭優勢。藉助動態數據倉庫（Active Data Warehouse），塔吉特可在整個企業的混合工作負載環境下，基於海量數據管理復雜的用戶查詢。

全渠道

英國零售商巴寶莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括實體店、網上商店、移動終端以及各大社交網站。他們採用了創新技術和數據分析，用於分析來自所有數據源的數據，旨在實時識別個人客戶並建立客戶檔案。相比過去，巴寶莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 個小時的請求，現在 1 秒就能完成。不論店員處於什麼位置，他們都能在客戶踏入店內時立即識別客戶信息，了解他們過去的購買記錄，並提供個性化建議。

韓國零售商 NS Shopping 將移動渠道和社交渠道集成到零售環境中，並利用大數據分析，實時、集中地獲取所有渠道的客戶和產品數據。而公司的電子商務團隊和市場營銷團隊將利用這些數據，向顧客提供個性化的產品建議。

供應鏈

美國網上零售商亞馬遜基於非平穩隨機模型，構建了全新的供應鏈流程和系統。該方法能為訂單履行、尋源、產能和庫存決策提供鼎力支持。亞馬遜不僅開發了聯合和協調補貨的新演算法，還基於歷史需求、活動記錄和計劃、各履行中心的預測結果、庫存計劃、采購周期以及采購訂單，在 SKU 級別實施了全新的國家預測方案。

英國零售商樂購（Tesco）採用先進的建模工具，基於歷史銷售數據模擬配送倉庫的運作，從而達到優化庫存的目的。該零售商還組建了一個內部分析團隊，該團隊主要負責通過回歸測試掌握各要素之間的關聯，如天氣數據、特價優惠，及銷售模式等等。

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Ⅵ 大數據案例

亞馬遜在大數據這塊領域當屬三大巨頭之一，舉個例子吧

亞馬遜在客人購物的時候，購物頁面總是充滿了推薦物品，TA為客戶推薦的產品絕不是一個巧合。亞馬遜的推薦引擎完全是基於客戶在過去一段時間的購買行為所做的：客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。利用大數據技術對以上數據進行分析，為每位客戶定製了專屬的個人主頁。
因為利用該策略，公司在其第三財政季度期間銷售增長27%，達到了131.8億美元，而去年同期的銷售額則為96億美元。

如果你還需要進一步了解，可以去前瞻產業研究院看看，裡面有挺多資料的