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举例某公司的大数据营销案例（举例某公司的大数据营销案例）
发布时间：2023-03-05 19:37:10
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于举例某公司的大数据营销案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、大数据有哪些具体的应用案例
大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：
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。
3. 沃尔玛的搜索。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。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。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。
二、大数据营销具体是指什么呢？可以列举一下具体的大数据营销案例是什么样的吗？
大数据营销是指基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
三、企业如何利用数据进行精准营销？
著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。
最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？
而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。
1、数据拷问
大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：
关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。
横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。
细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。
2、Knight案例
Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：
该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。
客户挑战：
原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理
无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量
需要统一平台支持会员管理业务
解决方案：
打造全渠道客户忠诚度管理平台
接入打通客户沟通渠道，提升客户体验
持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度
追踪用户数据，提升营销精准度
项目成效：
打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析
多渠道接入客户互动，提升用户体验
完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性
3、Knight大数据特点
客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销
洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等
信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息
客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据
自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求
四、如何用大数据指导市场营销？
大数据营销就是精准营销，移动互联网时代，利用大数据就是要知道你的目标群体是谁，他们在哪，有什么共同特征。做营销最怕的问题在于不知道什么样的客户有什么样的需求和偏好。
而这些偏好和需求平时又隐藏在用户心理，他不会告诉，而大数据，正好通过用户的行为记录了轨迹，通过分析就可以知道用户各种需求和偏好，在这种情况下，你针对性的营销措施，所以，在这个时候，就省下了很多瞎猜的时间和中间要浪费的各种成本。
盒马鲜生和小米线下店就是两个典型的成功案例。
盒马鲜生努力打造极致配送“29分半”和产品“新鲜每一刻”这两大核心竞争力，为了实现这一目标，在选址方面就需要利用大数据，找到目标人群聚集地，定下配送范围仅限3公里内，超出范围则不配送，以保证用户质量及体验。
小米一直因产品利润非常小而不敢开线下店，担心线下店的成本太高，无法实现盈利。2017年9月27日，小米首家旗舰店在深圳南山区万象天地正式营业，在后来一段采访雷军的视频中，雷总提到是依靠大数据进行选址。利用大数据找到目标群体集中所在地，才有底气把线下店开起来。
可见，大数据对指导一家企业在营销有多么重要，特别对于提高竞争力，定位自已的形态，确定自已要做的事，降低成本等方面都有重大意义。
以上就是关于举例某公司的大数据营销案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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