『壹』 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。

『貳』 十大營銷套路助力大數據營銷

十大營銷套路助力大數據營銷
十大推廣套路助力推廣營銷營銷專家袁治民帶你聊嗨營銷,每年梅花網傳播業大展，都能驚動半個營銷圈，各路大咖齊上陣，向大家傳播更豐富的營銷經驗。大神們互相交流，小白們汲取知識，是營銷界的饕餮盛宴!營銷專家袁治民也通過本次會議表達了自己對營銷的看法。
如今人們的衣食住行甚至一舉一動，都已經被推廣營銷逐漸滲透。人們的日常行為，大至結婚生子，小至米面糧油的購買習慣等等都時刻被記錄，為大數據做著貢獻!大數據的發展導致了你看到的任何一個信息，都有可能是被刻意展現出來的。這就如同《楚門的世界》一樣，楚門的生命是被規劃的。這一點也為營銷提供了參考和方向，大數據和推廣營銷互為助力。
請問，楚門的世界裡到底有怎麼控制楚門?
不管你是直接還是間接的參與營銷，以下的手段就是大家常見的營銷方式。
一、三人成虎
所謂三人，是至少三個曝光點，多渠道同時曝光可以讓受眾記憶更深刻。同樣的預算千萬不要輕易玩拉鋸戰，就如同你身邊一切親朋好友都同時跟你說某個東西好，你媽每天跟你嘮叨對比，哪種更可信。多渠道同時曝光跟單渠道長期曝光的效果差距是很大的。
如今自媒體百家爭鳴，以文字內容為主的有微信、微博、頭條;刷臉直播的有花椒、映客、一直播;另有語音播報類的蜻蜓，荔枝，喜馬拉雅。針對明確的渠道准備內容，受眾人群才能虎虎生威。
大V大K大牛隨便找三個出來同發一篇軟文或者硬廣，只要你同時看到，信沒信過?
二、指鹿為馬
如今人們把馬說成鹿還是把鹿說成馬，都不是一件稀奇的事情。這已經不歷史故事了…你喜歡什麼就告訴你這是什麼，只要你心中有馬，啥都是馬!說天然就是天然的，說進口就是進口的，說手工就是手工的…
有一種酒喝一瓶就失身，有一種葯吃一瓶就治標，有一種保健品吃一次就壯陽。有沒有這么大的作用且另說，重點是你是需要這個作用!產品真不真不重要，重要的是要有人覺得它真!
你有沒有買過一些完全沒有作用的產品，自己想想!
三、積毀銷骨
言論是可以殺人的!用老話講，就是吐沫星子淹死人!說別人壞話是也是一種手段，因為負面往往比正能量更容易傳播。為了市場佔有，攻擊同行;為了成本控制，壓制供應商。
如今，小龍蝦的火爆已經可以說的上是覆蓋全國，甚至從街邊大排檔到五星大飯店都有的必選菜品。然而近幾年很多人也都看過小龍蝦的危害：是蟲不是蝦，重金屬超標，生長環境惡劣，侵華日軍用來吃屍體…這種負面的言論鋪天蓋地,這種惡毒的謠言，讓吃貨作嘔，讓飯館滯銷…
生活中，你聽過哪些負面，又終止了哪項消費?
四、道聽途說
在信息如此發達的時代，小道消息也是消息，而無論大道還是小道，只要能讓你聽到的信息，對傳播者和聽者而言，都是有用的。說者無心聽者有意。所以傳播者會把自認為有價值、有創意的信息，拿來改良，再次傳播出去。實則時候說者無意聽者有心。
小道消息往往未能坐實，但很卻新鮮。明星牽手傳成已婚已孕;老闆生病說成企業倒閉;美國加息改成貨幣增值…大道消息經過考量還要革新，有行業龍頭就有行業引領，有全球知名也有國際標准，有十萬閱讀還有百萬曝光。不可否認，小道消息更容易傳播
以訛傳訛?還是添油加醋?你肯定干過。
五、趁火打劫
研究火因，計劃要劫的目標。火不是天天有，也沒法預知，打劫要趁早,晚了就被別人搶光了。此種技能，特別考量營銷人洞察分析與快速反應的能力。大家都知道蹭熱點是有好處的，熱點新聞蹭一下，熱門渠道插一腳。就像微信公眾號，別人都在做，自己也要搞一個，怎麼火的，劫什麼都不知道，結果搞了一個公司黑板報。人力成本也花出去了，卻不知為什麼沒效果。霧霾嚴重就加大凈化器廣告投放，電影票房高就賣周邊，大雨淹城讓破窗錘銷量飆升。等火滅了你再上?就剩煙熏了…
試問，你被劫的時間跟金錢都花在哪了?
六、張冠李戴
別人的經驗直接拿來，別人的挫敗時刻警示。不是單純的剽竊。成功不易復制，失敗必須警示。帽子合不合適頭要知道，切記不可胡亂戴。營銷案例比比皆是：校內多元化發展遺失核心功能，開心也是如此。淘寶店主用老客戶評論做新客戶營銷，網易雲音樂把聽眾評論貼在地鐵里也做用戶原創內容營銷…
自古天下文章一大抄。營銷策劃也是一樣，是照貓畫虎無腦剽竊，還是青出於藍的完美升級?基礎是正視自身，拿別人的用好就是超越，用不好就是自殘。
所以，你穿過明星同款么?
七、顛倒是非
逆向思維，簡單的說就是在大潮中反其道而行之!反過來說，有時候更有優勢，因為順來的人太多了，這樣更突更明顯，還可能倒戈異軍成為領袖。大家都在唱衰股市的時候，有人站出來大肆宣傳的看漲!樓市如此瘋狂，這幾年依舊有人分析房價會下跌的各種原因。「高薪聘幾個罵人的槍手。再找幾個文化名人當靶子，誰火就滅誰。」不光是一句經典的台詞，就是一種顛倒是非的手段。常見的就是黑轉粉，也是站在一群黑粉里提反對意見，每一句話都有人關注著，持續的反對意見必將獲得大量的曝光，也會動搖對方。
開會or聚餐，舌戰群儒的你被當過靶子么?
八、借雞生蛋
拿不同家雞去換到不同家的窩，美其名曰：推送新基因，實則不過是為了在資源互換中得利。當然，如果你本領大，也可以赤手空拳做空手盜。在流量為王的營銷戰場上，各家都想把現有資源去做到變現。
如：找一個微信KOL版位拿個短期代理，快速倒賣給下一家，當個倒爺兒，在軟文中穿插一句自己想要的核心內容。蛋，就這么簡!再如：辦公軟體與金融產品互推廣告，互惠互利。跨界不僅能獲得更多客戶，規避老資源、創新舊經驗才是目的。
就像大學里拉的贊助，把資源整合互換下，你就是商會會長!
九、混淆黑白
把有利的跟不利的一起拋出來，讓人根本判斷不出來，能夠短暫的抑制對手或脫離影響。對手的興旺你看著一定眼紅，項目的負面你聽著一定心疼。壞事傳千里，抹黑別人看似簡單，但要說的有理有據。洗白自己要用巧勁，要有針對性，要抓漏洞。
如別人說產品不衛生，就給大家看生產流水線。別人說平台不安全，就挑他狀子里有錯別字。轉移視線也是一種常見的處理方法：別人說他出軌，他就說別人包小三。不過，可千萬別當群眾是傻子，群眾的力量往往強過對手的反擊，弄巧成拙的案例近幾年也是層出不窮。可以放過對手，但絕對不能放棄自己。一定要居安思危，危機永遠是可以預見的。
反擊失敗的案例，你是不是都當笑話看呢?
十、眾口鑠金
群眾的口碑才是金字招牌，誰能掌控群眾誰才是營銷王者。大公司有大數據，按照數據引導群眾;小公司呢，也可以去各種平台收集整理好的數據報告。營銷不是意淫，要面對的是市場，應該按照受眾出策略。搶占空白市場，轉化客戶為鐵粉。
那麼，你是誰家的忠實擁護者?
營銷不是卑劣的、貶義的名稱，將產品推送到大家的心裡，才是最終目標。只復刻別人的方式方法，就如同流水線的搬運工。不懂市場，不懂銷售，不懂產品，就是一個「盲聾啞」!思維變化緊跟市場才是核心。

『叄』 收集資料,找出一個運用大數據營銷的企業案例

百事可樂利用大數據分析簽約吳莫愁
「百事可樂選擇吳莫愁做代言，是通過大數據的高性能分析得出的結果。」事實上，吳莫愁一出道便頗具爭議，但從大數據來分析，這些爭議僅限於每位觀眾對她不同的感覺，而不是她自身的緋聞。在查看這些數據後，百事公司發現，吳莫愁具有相當高的美譽度，並且個性鮮明、帶有很強的新生代印記，這成為百事選擇吳莫愁的另一個要素。
通過大數據分析促成的這筆簽約，也讓雙方獲得雙贏的結果。在成功代言百事廣告的2013年，吳莫愁躋身「年度華語女歌手吸金榜」第一位，同時，「吳莫愁代言百事」的相關檢索量快速攀升，從而帶動了百事品牌關注度的增長。
參考：http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/491

『肆』 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例

百事可樂利用大數據分析簽約吳莫愁
「百事可樂選擇吳莫愁做代言，是通過大數據的高性能分析得出的結果。」事實上，吳莫愁一出道便頗具爭議，但從大數據來分析，這些爭議僅限於每位觀眾對她不同的感覺，而不是她自身的緋聞。在查看這些數據後，百事公司發現，吳莫愁具有相當高的美譽度，並且個性鮮明、帶有很強的新生代印記，這成為百事選擇吳莫愁的另一個要素。
通過大數據分析促成的這筆簽約，也讓雙方獲得雙贏的結果。在成功代言百事廣告的2013年，吳莫愁躋身「年度華語女歌手吸金榜」第一位，同時，「吳莫愁代言百事」的相關檢索量快速攀升，從而帶動了百事品牌關注度的增長。
參考：

『伍』 當下最熱的大數據怎麼做營銷分析

大數據做營銷分析其實原理並沒有想像中復雜，主要是通過互聯網海量的公開數據進行信息挖掘，再經過專業人員的分析整理，形成營銷分析報告，五節數據可以再大數據營銷分析中做的非常不錯。要是有啥不明白的再問我

『陸』 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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『柒』 海爾張瑞敏問答：日日順物流的數據採集做得很好的，是很好的大數據案例。

海爾張瑞敏：海爾送裝服務車就是一個銷售終端與服務終端，也是用戶需求獲取的終端。以前說用戶入口，未來線上線下融合以後，搶的是用戶入口。用戶入口在互聯網上可能是搜索、瀏覽器，數據是不精確的; O2O時代，海爾送裝車可能就是用戶入口，數據是精準的。

『捌』 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。