❶ 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，是通過大數據的內高容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：
❷ 大數據案例
亞馬來遜在大數據這塊領域當屬三大巨自頭之一，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
❸ 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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❹ 企業大數據實戰案例
企業大數據實戰案例
一、家電行業
以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。
目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。
基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。
那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。
一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。
該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。
二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。
該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。
二、快消行業
以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。
此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。
實現過程：
1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；
2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；
3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。
因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。
三、金融行業
對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。
在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。
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❺ 銷售、市場計劃書範例
市場開拓計劃
新年伊始，也迎來了XX公司的成立。在前期的准備和籌劃過程中，XX公司仍在努力，准備迎接一場沒有硝煙的戰爭。在XX公司未成立之前，經過幾年的游擊戰在當地的服裝行業領域中只佔有三縣有市的部分市場分額。而今XX公司在逐漸走向正規化、統一化的今天，以先進的工藝技術和設備進軍XX區域為年度目標。為了能在市場上站穩並且贏得這場戰爭，針對現市場狀況擬定了以下開拓計劃：
第一、由點到線、由線及面、由面到立體三維的動態拓展。點是具體目標的達成；線是點上的延伸與良性循環；面是公司在某個區域即服裝製作及加工領域的帶動力和影響力。
1.點：講的是XX公司將年度、月度、日制定的預計目標在一個指定的區域業務的拓展時精細化、量化。然後在這個點的基礎上做好前期工作的同時樹立良好的口碑為建立自己的品牌打基礎。
2.線：在點的基礎上不斷的延伸和擴展。由業務到業務范圍，由小城到大城，由信息到定單，形成市場鏈的良性循環。
3.面：XX公司在某個領域成長達到面的成熟境界，也就產生了在某個區段內不可撼動的生存力。有了樹品牌的基礎。
第二、知己知彼，百戰不殆的戰略思想。
所謂沒有硝煙的戰爭中，一定有著強勁的競爭對手，在市場競爭中，我們XX公司以新的面貌躋身於戰場。首先，要將所在區域內的競爭對手進行摸底，了解對方的優劣勢。包括對手在市場份額佔有率、業務覆蓋面及拓展速度等情況分析後，根據對方情況，XX公司自身要做到眼中有局，心中有勢，腦中有定的高度冷靜的思維。通過對局勢的把握，對趨勢的預測，對競爭對手動態的正確判斷和謀略做到能夠突破障礙並且取得勝利。
第三、由淺入深，滲透市場，做細市場。
從前XX公司未成立時利用游擊戰爭奪市場，業務功底附之皮毛。現由於逐步走向正規化對原有的市場業務進行精耕細作的同時不斷擴展業務范圍，抓住市場信息後經過篩選將有效信息進行由淺如深的滲透。
第四、整合資源，統一戰線、步伐和前進目標。
人力、物力、財力的整合，針對每一個定單的執行，只有先統一作戰的口徑、步伐和前進的目標，全體協同。最終以優質的產品，完善的服務意識展開市場面。
第五、質量第一、服務第一、不斷創新迅速有效的完成目標。
質量是企業生存的根本，服務是企業走向下一個起步點，創新是企業的靈魂，速度是企業的起搏點。四者合一的形成動態發展使公司更健康的成長。
以上是針對公司現狀擬定的開拓計劃，在計劃中籠統的概括，是為了能順應市場上水無常形、兵無常勢的變化所做鋪墊。其中幾個大點做為具體目標，充分的發揮XX公司的狼性文化、營銷戰略、技術進步創新三大步驟。
回答者： 陽光7天 - 舉人 五級 3-5 09:51
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市場開拓計劃
新年伊始，也迎來了XX公司的成立。在前期的准備和籌劃過程中，XX公司仍在努力，准備迎接一場沒有硝煙的戰爭。在XX公司未成立之前，經過幾年的游擊戰在當地的服裝行業領域中只佔有三縣有市的部分市場分額。而今XX公司在逐漸走向正規化、統一化的今天，以先進的工藝技術和設備進軍XX區域為年度目標。為了能在市場上站穩並且贏得這場戰爭，針對現市場狀況擬定了以下開拓計劃：
第一、由點到線、由線及面、由面到立體三維的動態拓展。點是具體目標的達成；線是點上的延伸與良性循環；面是公司在某個區域即服裝製作及加工領域的帶動力和影響力。
1.點：講的是XX公司將年度、月度、日制定的預計目標在一個指定的區域業務的拓展時精細化、量化。然後在這個點的基礎上做好前期工作的同時樹立良好的口碑為建立自己的品牌打基礎。
2.線：在點的基礎上不斷的延伸和擴展。由業務到業務范圍，由小城到大城，由信息到定單，形成市場鏈的良性循環。
3.面：XX公司在某個領域成長達到面的成熟境界，也就產生了在某個區段內不可撼動的生存力。有了樹品牌的基礎。
第二、知己知彼，百戰不殆的戰略思想。
所謂沒有硝煙的戰爭中，一定有著強勁的競爭對手，在市場競爭中，我們XX公司以新的面貌躋身於戰場。首先，要將所在區域內的競爭對手進行摸底，了解對方的優劣勢。包括對手在市場份額佔有率、業務覆蓋面及拓展速度等情況分析後，根據對方情況，XX公司自身要做到眼中有局，心中有勢，腦中有定的高度冷靜的思維。通過對局勢的把握，對趨勢的預測，對競爭對手動態的正確判斷和謀略做到能夠突破障礙並且取得勝利。
第三、由淺入深，滲透市場，做細市場。
從前XX公司未成立時利用游擊戰爭奪市場，業務功底附之皮毛。現由於逐步走向正規化對原有的市場業務進行精耕細作的同時不斷擴展業務范圍，抓住市場信息後經過篩選將有效信息進行由淺如深的滲透。
第四、整合資源，統一戰線、步伐和前進目標。
人力、物力、財力的整合，針對每一個定單的執行，只有先統一作戰的口徑、步伐和前進的目標，全體協同。最終以優質的產品，完善的服務意識展開市場面。
第五、質量第一、服務第一、不斷創新迅速有效的完成目標。
質量是企業生存的根本，服務是企業走向下一個起步點，創新是企業的靈魂，速度是企業的起搏點。四者合一的形成動態發展使公司更健康的成長。
以上是針對公司現狀擬定的開拓計劃，在計劃中籠統的概括，是為了能順應市場上水無常形、兵無常勢的變化所做鋪墊。其中幾個大點做為具體目標，充分的發揮XX公司的狼性文化、營銷戰略、技術進步創新三大步驟。
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參考資料：
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❻ 華東市場開拓計劃書
可以按照這個框架來寫。
區域市場計劃分類:默認欄目
這里將有一個制定銷售計劃的過程:收集信息→SWOT分析→設定目標→選擇策略→制定計劃。
1．收集信息。可分為兩步：一方面要收集客觀信息，包括數據、 新聞報道、業內分析、實戰案例、公司、市場環境和競爭對手狀況等; 另一方面要對收集到的信息進行主觀的思考, 展開頭腦風暴, 與相關人員的討論座談, 可以進行相關的咨詢, 並進行總結。
2．SWOT分析法。這是常用的信息分析法。
·優勢分析(Strenth):明確自己的「矛」, 即選擇有效的手段強勢進攻市場。
·劣勢分析(Weakness):明確自己的「盾」, 即如何選擇防禦並加以提高，逐漸變成優勢。
·機會分析(Opportunity)：選定有的放矢的靶子。市場營銷的成功常常取決於對機會的選擇和把握；
·威脅分析(Threat)：在市場進攻中同時搞清要在何處布防。
3．目標設定。組織目標的設定應注意以下幾個方面的問題 (SMAC) :
·具體(Specific): 目標不可以太籠統；
·可衡量(Measurable): 目標應該量化, 用數據說話；
·可達到(Achievable): 目標雖然應有一定高度, 但不能可望不可及；
·與總體目標一致(Compatible)。區域銷售目標要服務和服從於整體營銷目標。
4．制定策略。一般要集中在如下幾個方面:
·銷售能力建設: 銷售組織數量和質量, 客戶的數量和質量；
·產品選擇: 強勢規格的選擇，新產品的推廣；
·價格策略: 選定合適的價格體系, 是否對價格進行嚴格的控制等等；
·促銷策略: 配合公司的促銷策略制定區域內的促銷策略；
·競爭策略: 應對競爭對手的手段等等。
5．制定計劃。完善的區域銷售計劃包括以下內容:
·計劃綜述：簡要概述銷售計劃的內容, 便於閱讀者使用;
·組織現狀：包括組織目前的情況、所處市場環境, 以及競爭對手情況等等信息;
·SWOT分析；
·組織目標：包括銷售目標和財務目標。銷售目標包括銷量、市場佔有率、分銷率等；財務目標包括費用比率(包括市場費用、促銷費用、人員費用和銷售行政等)、現金流量等。所有的目標要符合SMAC要求；
·實施策略：提供實現目標的戰略和戰術;
·具體行動計劃：這里有一個非常重要的模式可以幫助銷售經理們，這就是STAR， 即策略(Strategy)、具體行動(Action)、時間表(Timetable)和相關資源(Resources);
·計劃預算：提供實施該計劃所需的財務支持;
·跟蹤和控制系統：銷售經理制訂計劃最後一個需要考慮的問題是，如何跟蹤和控制以上所有內容。這需要建立相應的銷售信息系統，並定期回顧以確保該計劃的實現。
http://aibili.niwota.com
❼ 市場開拓策劃書怎麼寫
市場在哪裡
消費者在哪裡
銷售機會在哪裡
產品優勢在哪裡
怎麼去接觸消費者
怎麼去跟蹤消費者
哪些策略簽單
如何跟進
如何轉化成為長期客戶
市場深度在哪裡
市場延伸在哪裡
目標
如何實現目標
計劃
如何跟進計劃
❽ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些
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。