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大數據營銷案例

發布時間:2020-12-05 23:50:18

❶ 大數據技術有在工業領域的成功應用案例嗎

1. 深圳市兒童醫院成功部署集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術,支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台,整合原有分散在多系統中的海量數據,實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘,為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助,提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單,圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作,即使數據源結構發生變化,也不會像以前必須修改大量的程序代碼,只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 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RH5885 V2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。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布,通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力,和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗,飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理,完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台,以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用,為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持,做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰,杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作,部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統,通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來,從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力,都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台,憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性,步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外,基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比,最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案,平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次,每年達數萬次,峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今,DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常,由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間,華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件,有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率,從2014年初開始,福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作,採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單,在前台無感知下進行對比驗證,確保對比效果不受人為因素影響,經過外呼驗證,基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上,有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度,北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器,升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台,通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務,支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議,並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務,真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作,為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台,幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰,完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統,以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖,藉助客戶統一視圖,中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系,從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫,中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據,營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類,根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式,形成環環相扣的文化產業鏈,為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系,惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程,使雅昌可以快速利用所需數據,縮短新品上線時間,快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案,該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據,可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面,幫助雙方開展互動性更強的對話,分析球隊訓練、備戰和比賽情況,從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台,滿足了不斷增長的業務處理需求,並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構,將平均處理性能提升7倍,既可以支持目前規劃業務量的業務處理,還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容,滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題,實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時,基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比,最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行:提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData,青島銀行能夠高效集成業務數據,簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統,能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫,同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標,例如地域擴張,突發的業務交易高峰,新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統,這些異構系統間數據調用分散,不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統,並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫,南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享,干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案,全方位地整合校務信息,積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃,協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制,使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力,學用合一,實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考,網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析,以「概率主題模型」模擬人腦思考,反向推導出作文主題及關聯詞彙,為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作,同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系,包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析,實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期,從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升,也緩解了病人看病難的問題,提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門,浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下,積極利用大數據,推動衛生醫療信息化走上新的高度:公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫,快速檢測傳染病,進行全面的疫情監測,並通過集成疾病監測和響應程序,快速進行響應。與此同時,得益於非結構化數據的分析能力的日益加強,大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData,湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分,高效整合了湖南電信旗下各本地網數據,為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司,攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案,攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控,大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間,靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器,以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體,能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定,CPU佔用率控制在5%以內,極大改善了用戶應用體驗。同時,Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求,目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上,應用部署量增長1倍,且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發,將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上,打造個性化的騷擾號碼資料庫,此外,每天更新的騷擾號碼庫數據,會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例,即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的,隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中,市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後,市民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。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統),可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術,使球迷能夠利用歷史和實時性數據,洞悉比分之後的態勢和策略。此外,IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能,基於微軟Bing大數據,並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素,使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據,利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 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。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台,基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試,以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力,以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明,華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

❷ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例

百事可樂利用大數復據分析簽約制吳莫愁
「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:

❸ 國內做大數據營銷做得比較好的公司有哪幾家啊能舉出具體的案例嗎PS:上海的公司多嗎可以去考察考

上 海 的 大 數 據 公 司 蠻 多 的 , 微戊科技 蠻 不 錯 的

❹ 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。

❺ 【大數據整體解決方案】之亦策軟體與寶信數據成功案例分享

在越來越講究綠色環保的今天,數據也提倡高效節能,綠色數據中心是未來的一個發展目標。建設綠色數據中心,可以達到節省運維成本、提高數據中心容量、提高系統的可靠性及可擴展的靈活性等效果。綠色數據中心是新一代數據中心發展的重要方向之一,建立並運行一個綠色數據中心包括先進的技術和策略。

上海寶信數據中心有限公司(簡稱「寶信數據」),由上海寶信軟體股份有限公司、上海萬申信息產業股份有限公司、上海習雲科技發展有限公司共同出資組建,專業從事雲計算產業及數據中心的管理、運營、服務。公司戰略定位是依託寶信數據中心戰略發展規劃,立足數據中心行業服務領域,造就具備核心競爭力的高科技企業。未來計劃面向市場在雲計算產業發展、數據中心服務、IDC租賃、運維管理等領域大展宏圖。因此寶信數據需要一個更高效的大數據運作方式。

Ebistrategy亦策軟體的技術實力和實施經驗讓寶信數據在經過幾番選型後最終敲定合作意向。寶信數據採用的亦策商業智能軟體Qlik Sense,特有的關聯技術,可脫離數據倉庫架構,減少預設查詢路徑和預設層次結構復雜且風險大的工作。能夠連接到多個數據源以提供更加全面的視角,而不影響性能,不是IT專業人員也能夠自動描繪和連接數據源。數據敘事功能使分析共享更加直觀,能與團隊分享新的發現,讓高效協作變得更加簡單。管理人員可以在故事和實時分析之間切換或結合,快速找到問題,減少決策延遲。

寶信數據通過亦策商業智能軟體Qlik Sense的支持,在數據分析、數據可視化方面得以全面的提升,在數據採集與決策平台上更具效率。在IDC數據中心配套運營管理、節能保障等支持服務上擁有顯著提升。規范並標准化運營管理體系,讓軟體與運維體系融於一體。為成為國際領先、國內最大的IDC 運營提供商打下堅實基礎。

到2017年,我國將圍繞重點領域創建百個綠色數據中心試點,並制定綠色數據中心相關國家標准4項及綠色數據中心建設指南。在現有綠色數據中心工作基礎上,優先在生產製造、能源、電信、互聯網、公共機構、金融等重點應用領域選擇一批代表性強、工作基礎好、管理水平高的數據中心,開展綠色數據中心試點創建工作。Ebistrategy亦策軟體將在更廣泛的行業里顯現自己的價值,讓數據驅動高效的運維管理。

❻ 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。

❼ 大數據資源整合營銷能帶來哪些好處

大數據營銷現在已經不算是什麼很稀罕的事了。大數據營銷也逐漸被越來越的商家所利用和推廣。很多大數據營銷案例都告訴我們,大數據營銷已經越來越成為時代的趨勢。
■實現渠道優化
企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化,即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等,從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。
■精準營銷信息推送
相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷,大數據營銷無論在主動性還是在精準性方面,都有非常大的優勢。精準是建立在對海量消費者的行為分析基礎之上的。消費者的網路瀏覽、搜索行為被網路留下,線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄,再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息……在商家面前,正逐漸呈現出消費者信息的海洋。
■打通線上線下營銷
可以將互聯網上海量的客戶行為痕跡數據與線下購買數據打通,實現線上與線下營銷的協同。
■幫助企業領導者作出決策
在大數據時代,企業面對眾多新的數據源和海量數據,能否基於對這些數據的分析進行決策,進而將其變成一項企業競爭優勢的來源,這是對鋼鐵企業高層的挑戰。
同傳統營銷相比,運用大數據決策難度最高,因為它需要一種依賴數據的思維習慣。目前,已有少數企業開始嘗試。國內一些金融機構在推出一個金融產品時,會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等,然後決定是否推出某個金融產品。

❽ 從你們各自的角度看酒店和民宿在利用大數據支持服務運營和市場營銷方面有哪些好的案例和誤區

有以下3點的好的方案和誤區。
以廣州花園酒店為例,該酒店常年的客戶銷售結構是國內70%外賓30%左右,會利用外關入境數據和航班信息預測入住率,結合往年的入住經驗擬定房價。一般是早上擬價較高,傍晚開始變價(入住率低於70%降價)。這樣做的好處有
1、可以根據市場情況隨時調價,保證當天高入住率
2、低價引流,能吸引顧客瀏覽網站信息
3、高流量方便宣傳和推廣自己的品牌,吸引潛在目標客戶
但這樣也往往會有以下幾點壞處
1、猶豫價格變化較大會導致較早購買的客戶覺得吃虧,導致客戶對產品和服務有落差感,降低滿意度
2、流量錯誤分析,因為數據本身存在誤差信息,並不是說當天航班多少留在廣州的外賓就有多少,客戶有可能是以廣州為中轉站當天乘車離開廣州到達周邊其他城市。
3、當天太早滿房的高入住率碰上大型節日和證書考試等人流量猛增的情況應付不急,失去很多盈利機會。
基於以上情況,建議企業先做好利潤分析,確定價格和入住率的關系定好最優價格(並不是說價格低住滿了利潤就最大)。應該常備20%左右的客房存儲量以應付突發事件,在利用大數據的同時要結合往年的經驗和客戶入住周期作為參考才能更加精準的預測入住率和定價。另外當天早中晚至少要根據銷售狀況預測市場三次,根據狀況隨時調價,以保障盈利最大化。
另外做好商家合作,遇到高價但是卻滿房供不應求的節假日行情,也可以跟顧客協商後當天先帶去周邊的酒店入住,第二天房態不緊張了帶回來入住,以保證客服入住率。

❾ gimc雲的營銷效果如何有什麼案例嗎

根據GIMC雲官網的介紹,這個產品應該是覆蓋營銷前中後各個環節,所以考核效版果也要分各個階權段的結果來看。營銷前,是否能找到目標人群,對素材創作有指導,是否能篩選出合適的媒介進行投放?這個根據GIMC雲產品組合介紹的話,G-Desk人群洞察系統和程序化投放PB-Hub系統能夠分別找出目標人群和推選優質媒體。案例的話,成功案例中有洞察汽車復購人群的差異化特徵可以參考。
營銷中,廣告投放是否能精準觸達,是否能動態優化?這個私有程序化自動投放G-PB Hub和公有程序化自動投放G-DSP分別可以實現,因為有多維度的優化手段,還可以支持跨媒體的頻控,所以能夠降低廣告投放成本。案例的話,對於汽車行業點擊率較同行能提升30%-40%。
營銷後,對廣告投放數據的實時監測,確保流量都是真實流量,讓廣告花費都物有所值。同時迴流的數據能夠持續被利用,指導下一次投放優化,成為公司的數據資產。這個G-Eagle和省廣DMP可以實現此功能。
總之,每個階段都能達到預設目標,所以綜合來看,實現的整體效果在業內還算是比較好的。

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