⑴ 數據營銷與分析有哪些失敗的事例 為什麼數據營銷和分析沒有發揮應有的作用
大數據時代，人們在網上留下的數據越來越多，而大數據精準營銷就是以客戶內為中心，依託強大的容資料庫資源，通過對數據的剖析整合，對客戶進行准確的剖析定位，做到適宜的時間、適宜的所在、適宜的價錢、通過適宜的營銷渠道，向精確的主顧提供需求，實現企業效益的最大化。大數據精準營銷的好處就是高效、便捷、智能、精準。淺橙科技就是比較成功的案例，基於網路大數據和AI事實決策，精準匹配，得到廣大用戶和持牌機構的喜愛。
⑵ 大數據失敗案例提醒 8個不能犯的錯誤
大數據失敗案例提醒：8個不能犯的錯誤
近年來，大數據旋風以「迅雷不及掩耳之勢」席捲全球，不僅是信息領域，經濟、政治、社會等諸多領域都「磨刀霍霍」向大數據，准備在其中逐得一席之地。然而，很多公司在邁入大數據領域後遭遇「滑鐵盧」。在此，本文盤點了一系列大數據失敗項目，深究其原因，具有警示意義。
對數據過於相信2008年，Google第一次開始預測流感就取得了很好的效果，比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發。但是，幾年之後，Google的預測比實際情況(由防控中心根據全美就診數據推算得出)高出了50%。媒體過於渲染了Google的成功，出於好奇目的而搜索相關關鍵詞的人越來越多，從而導致了數據的扭曲。低估大數據復雜程度在美國有幾個互聯網金融公司專做中小企業貸款。但是中小企業貸款涉及的數據更復雜，而且中小企業涉及到整個行業非常特殊的一些數據，比如非標準的財務報表和不同行業、不同範式的合同，他們沒有很專業的知識，是很難理解或者很難有時間把它准確挖掘出來。當時大數據團隊想用一個很完美的模型把所有的問題都解決掉，比如把市場和信貸的解決方案全部用一個模型來解決，但因為數據的復雜程度，最後證明這種方法是失敗的，而且90%的時間都在做數據清理。這就說明，想通過大數據技術一下子解決所有的問題是很難成功的，而是要用抽絲剝繭、循序漸進的方式。管理層的惰性某家旅遊公司系統通過web日誌數據的挖掘來提升客戶洞察。結果證明，用戶在瀏覽網站之後，隨後的消費行為模式與管理層所認為的不一致。當團隊匯報此事時，管理層認為不值一提。但是，該團隊並沒有放棄，並通過嚴密的A/B測試，回擊了管理層的輕視。這個案例的最終結果，不是每個CIO都能期盼的。但是，有一點是可以確定的：做好和管理層打交道的准備，讓他們充分理解大數據是什麼以及相應的價值。應用場景選擇錯誤一家保險公司想了解日常習慣和購買生命保險意願之間的關聯性。由於隨後覺得習慣太過於寬泛，該公司將調查范疇限定到是否吸煙上。但是，工作仍然沒有實質進展。不到半年，他們就終止了整個項目，因為一直未能發現任何有價值的信息。這個項目的失敗是由於問題的復雜性。在抽煙與否之間，該公司沒有注意到還有大片灰色地帶：很多人是先抽煙而後又戒煙了。在將問題簡單化動機的驅動下，這個部分被忽略了。問題梳理不夠全面一家全球性公司的大數據團隊發現了很多深刻的洞察，並且計劃通過雲讓全公司共享。結果這個團隊低估了效率方面的損耗，由於網路擁塞的問題，無法滿足全球各個分支順暢提交數據運行分析的需求。該公司應該仔細思考下如何支撐大數據項目，梳理所需的技能並協調各IT分支的力量進行支持。由於網路、安全或基礎設施的問題，已經有太多的大數據項目栽了跟頭。缺乏大數據分析技能一家零售公司的首席執行官不認同亞馬遜規模化、扁平化的服務模式，因此讓CIO構建一個客戶推薦引擎。項目最初的規劃是半年為期，但是團隊很快認識到諸如協同過濾(collaborativefiltering)之類的概念無法實現。為此，一個團隊成員提出做一個「假的推薦引擎」，把床單作為唯一的推薦產品。這個假引擎的工作邏輯是：買攪拌機的人會買床單，買野營書籍的人會買床單，買書的人會買床單。就是如此，床單是唯一的、默認的推薦品。盡管可笑，這個主意其實並不壞，默認的推薦也能給企業帶來銷售上的提升。但是，由於大數據相關技能的缺失，真正意義上的引擎未能實現。提出了錯誤的問題一家全球領先的汽車製造商決定開展一個情感分析項目，為期6個月，耗資1千萬美元。項目結束之後，該廠商將結果分享給經銷商並試圖改變銷售模式。然後，所得出的結果最終被證明是錯誤的。項目團隊沒有花足夠的時間去了解經銷商所面臨的問題或業務建議，從而導致相關的分析毫無價值。應用了錯誤的模型。某銀行為判斷電信行業的客戶流失情況，從電信業聘請了一位專家，後者也很快構建了評估用戶是否即將流失的模型。當時已進入評測驗證的最後階段，模型很快就將上線，而銀行也開始准備給那些被認為即將流失的客戶發出信件加以挽留。但是，為了保險起見，一位內部專家被要求對模型進行評估。這位銀行業專家很快發現了令人驚奇的事情：不錯，那些客戶的確即將流失，但並不是因為對銀行的服務不滿意。他們之所以轉移財產(有時是悄無聲息的)，是因為感情問題——正在為離婚做准備。可見，了解模型的適用性、數據抽象的級別以及模型中隱含的細微差別，這些都是非常具有挑戰性的。管理層阻力盡管數據當中包含大量重要信息,但Fortune Knowledge公司發現有62%的企業領導者仍然傾向於相信自己的直覺,更有61%的受訪者認為領導者的實際洞察力在決策過程中擁有高於數據分析結論的優先參考價值。選擇錯誤的使用方法企業往往會犯下兩種錯誤,要麼構建起一套過分激進、自己根本無法駕馭的大數據項目,要麼嘗試利用傳統數據技術處理大數據問題。無論是哪種情況,都很有可能導致項目陷入困境。提出錯誤的問題數據科學非常復雜,其中包含專業知識門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業的實際業務狀況);數學與統計學經驗以及編程技能等等。很多企業所僱用的數據科學家只了解數學與編程方面的知識,卻欠缺最重要的技能組成部分——對相關行業的了解，因此最好能從企業內部出發尋找數據科學家。缺乏必要的技能組合這項理由與「提出錯誤的問題」緊密相關。很多大數據項目之所以陷入困境甚至最終失敗,正是因為不具備必要的相關技能。通常負責此類項目的都是IT技術人員——而他們往往無法向數據提出足以指導決策的正確問題。與企業戰略存在沖突要讓大數據項目獲得成功,大家必須擺脫將其作為單一「項目」的思路、真正把它當成企業使用數據的核心方式。問題在於,其它部門的價值或者戰略目標有可能在優先順序方面高於大數據,這種沖突往往會令我們有力無處使。大數據孤島大數據供應商總愛談論「數據湖」或者「數據中樞」,但事實上很多企業建立起來的只能算是「數據水坑兒」,各個水坑兒之間存在著明顯的邊界——例如市場營銷數據水坑兒與製造數據水坑兒等等。需要強調的是,只有盡量緩和不同部門之間的隔閡並將各方的數據流匯總起來,大數據才能真正發揮自身價值。在大數據技術之外遇到了其它意外狀況。數據分析僅僅是大數據項目當中的組成部分之一,訪問並處理數據的能力同樣重要。除此之外,常常被忽略的因素還有網路傳輸能力限制與人員培訓等等。迴避問題有時候我們可以肯定或者懷疑數據會迫使自身做出一些原本希望盡量避免的運營舉措,例如制葯行業之所以如此排斥情感分析機制、是因為他們不希望將不良副作用報告給美國食品葯品管理局並承擔隨之而來的法律責任。在這份理由清單中,大家可能已經發現了一個共同的主題:無論我們如何高度關注數據本身,都會有人為因素介入進來。即使我們努力希望獲取對數據的全面控制權,大數據處理流程最終還是由人來打理的,其中包括眾多初始決策——例如選擇哪些數據進行收集與分析、向分析結論提出哪些問題等等。為防止大數據項目遭遇失敗，引入迭代機制是非常必要的。使用靈活而開放的數據基礎設施,保證其允許企業員工不斷調整實際方案、直到他們的努力獲得理想的回饋，最終以迭代為武器順利邁向大數據有效使用的勝利彼岸。
⑶ 市場營銷中企業營銷失敗的案例
時間倉促，給你些參考吧，希望對你有所幫助
奧妮之敗
1998年奧美國際廣告公司參與的旨在拯救奧妮皂角洗發浸膏的行動，成了奧妮的「滑鐵盧」———在廣告市場砸進8000萬元後，銷售貨款只收回1億元，減去廣告費用後可謂是血本無歸。
奧妮從此一蹶不振。
秦池「標王」之殤
曾經名不見經傳的秦池酒廠通過採用廣告促銷戰略，以巨額資金獲得中央電視台1996年黃金時段的廣告「標王」，迅速提升品牌知名度從而使白酒的銷售額直線上升，由一個默默無聞的小酒廠一躍成為全年銷售收入達9.5億元，利稅達2.2億元的知名白酒企業。但是，廣告促銷會帶來很大效益，但同時也會帶來很大風險。初嘗廣告甜頭的酒廠人開始有些過分依賴廣告的作用了。他們把「寶」完全壓在廣告的投入上，希望憑借廣告「標王」的身份再度稱雄市場。但是，這樣的決策給該廠帶來的並不是希翼中的滾滾財源，而是難以咽下的苦酒。由於生產管理方面沒有相應加大力度，而且巨額的廣告收入又給企業造成沉重的資金負擔，該廠的經濟指標開始大幅下滑。之後，該廠連續虧損，最後到了破產邊緣，「秦池神話」最終破滅。
巨額廣告費拖垮智強
因每年上億元的高昂廣告費所累，曾經輝煌一時的「中國核桃粉大王」———四川智強集團因破產最終走上拍賣台。
智強集團原是一家地方國營食品企業，在1998年央視廣告招標會上，該集團以6750萬元的巨資奪得央視在1999年第一、二、四季度廣告黃金段位的「A特段」。加上在其他媒體投放的廣告，所耗廣告費用高達1億多元，成為當年四川投放廣告最多的企業，被稱為四川「標王」。
在巨額廣告費的轟炸下，「智強」商標的知名度在全國范圍內迅速提升。該集團的主導產品「智強核桃粉」、「智強雞精」等產品銷往全國近400個大中城市，出口到了新加坡、泰國等東南亞國家。企業也先後獲得「四川省重點企業」、「四川省小巨人企業」等殊榮，並被譽為「中國核桃粉大王」。
然而，由於該集團鼎盛時期的年產值才1.6億元，而每年的廣告費就超過1億元，企業經營被高昂廣告費所困，因而經營每況愈下，出現了借錢或貸款打廣告的現象。2003年成都春季糖酒會，智強出巨資包斷主會場的大門和最重要的展場，做最後一拼，不久就潰敗得不可收拾，半年後，集團即向法院提出了破產申請。
⑷ 市場營銷案例分析題：政治風雲導致「米沙」的失敗
這個案例主要體現出了營銷環境的多變性。
1.米沙玩具熊主要是受政治環境的影響。
2.面對營銷版環境權對企業帶來的威脅，一般有三種方法：改變自己的營銷策略，轉移，退出。要改變這種玩具的銷售局面，沒有固定的答案，也沒有標準的答案。例如，既然民眾都對它深惡痛絕，那就通過溝通宣傳讓大家買回去用來憎恨他，對他撒氣。另外，也可以通過一些營銷活動來改變消費者的認知，把消費者的目光引到體育上來。當然做這些事情，都要看企業的成本。
⑸ 因文化因素的影響而失敗的廣告案例（或營銷失敗的案例），分析其原因，並提出改進的建議。需2000字左右
太難了
⑹ 大數據營銷系統存在哪些內幕
大數據營銷系統目前市面上越來越多，出現了很多的破解版的，存在很多內幕如：採集瀏覽痕跡、APP注冊痕跡、爬取別人網站後台的用戶信息等等。都是破解版拿出來忽悠人的噱頭，大家要注意！選擇大數據智能營銷系統，一定要注意多對比對比，選擇正版的（yyx）（gz）（n5）大數據營銷系統，用的更踏實，放心！
⑺ 急求一個上海浦發銀行營銷的失敗案例 要求盡量詳細 可以有分析 案例一定得真實詳細 急求！！！！！！！！！
老早以前了。。。。有個什麼准借貸卡的，不適應市場需求，沒過多久就沒什麼用了，具體的可以自己看看
還有個人覺得現在普通的東方卡也沒什麼大用，30天延期的那個，只是增加銀行操作成本
⑻ 網路營銷單一而導致失敗的案例有哪些
做這個就要學會數據分析，另外也要選對平台，兩者缺一不可，要說失敗的話，肯定是這2項至少其中一項沒做好。