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大数据零售案例

发布时间:2021-12-04 18:49:20

『壹』 8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略

8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试

未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统,为客户洞察提供支持,将客户洞察发展成一种企业级的战略能力,并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下,零售商的所有业务职能部门在制定决策时,将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。

分析公司 EKN 认为,为了真正实现以客户为中心,零售商需要具备多项关键能力,而这些能力均由业务分析驱动。

全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动,零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据,因此,所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。

个性化互动。与网上零售商相比,实体零售商具有两大优势:能与客户进行个人接触,以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。如今,“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题,而如何巧妙地结合上述两大优势,即在行动中及时交付客户洞察,将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。

持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。事实上,如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能,那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。

零售商用例

销售

瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。目前,他们能够实时处理海量的产品数据,并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限,以便他们能够更迅速地响应市场状况。

美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集,分析销售额、细分目标客户,并策划促销活动。

市场营销

沃尔玛的 Global.com 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析,快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识(Social Sense)项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度,并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。同时,借助 ShoppyCat 工具,他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣,为这些用户推荐适合的产品。此外,Global.com 还使用社交基因组(Social Genome)技术,来帮助客户为朋友挑选礼物。

塔吉特(Target)百货公司利用预测分析程序,来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门,致力于全面了解客户,超越其他竞争对手,从而获得竞争优势。借助动态数据仓库(Active Data Warehouse),塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下,基于海量数据管理复杂的用户查询。

全渠道

英国零售商巴宝莉(Burberry)集成了旗下所有渠道,包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析,用于分析来自所有数据源的数据,旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去,巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍,以前需要 5 个小时的请求,现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置,他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息,了解他们过去的购买记录,并提供个性化建议。

韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中,并利用大数据分析,实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据,向顾客提供个性化的产品建议。

供应链

美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型,构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法,还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单,在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。

英国零售商乐购(Tesco)采用先进的建模工具,基于历史销售数据模拟配送仓库的运作,从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队,该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联,如天气数据、特价优惠,及销售模式等等。

以上是小编为大家分享的关于8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『贰』 什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

随着大数据时代的到来,大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面,那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件,对于大数据你还了解多少呢?科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
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。
……
种种的案例实在是太多,或许我们永远说不完一样,所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例:

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店,直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据,其影响除了以上列举的方面外,它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。

『叁』 大数据案例

亚马来逊在大数据这块领域当属三大巨自头之一,举个例子吧

亚马逊在客人购物的时候,购物页面总是充满了推荐物品,TA为客户推荐的产品绝不是一个巧合。亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的:客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其它用户浏览或购买的商品。利用大数据技术对以上数据进行分析,为每位客户定制了专属的个人主页。
因为利用该策略,公司在其第三财政季度期间销售增长27%,达到了131.8亿美元,而去年同期的销售额则为96亿美元。

如果你还需要进一步了解,可以去前瞻产业研究院看看,里面有挺多资料的

『肆』 简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果

随着大数据时代的到来,大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面,那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件,对于大数据你还了解多少呢?科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
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。
……
种种的案例实在是太多,或许我们永远说不完一样,所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例:
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店,直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据,其影响除了以上列举的方面外,它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。

『伍』 大数据洞察有哪些特色,大数据营销案例,大数据企业

特色案例分析:
1、浪潮GS助力广安集团一猪一ID强化食品安全
作为辐射全国的农牧企业集团,多年来广安集团一直企业信息化进程与企业发展需求不匹配的问题。2013年,广安集团引入浪潮GS,采用单件管理系统,通过一猪一ID对其成长周期进行全过程监控,促使食品安全可追溯,实现饲养流程精细化、集约化管理,使每年饲料节约了2成左右,为广安的智慧企业养成之路奠定了基础。
2、华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查,比较和分析准备工作,北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能,在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
3、神州数码助张家港市更”智慧”
在张家港实践的城市案例中,市民登录由”神州数码”研发的市民公共信息服务平台后,只要凭借自己的身份证和密码,即可通过该系统平台进行240余项”在线预审”服务、130余项”网上办事”服务等,还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说,市民办事的时间最少可以节省一半以上。
4、中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量,同济大学携手中科曙光,在全面整合云计算平台和现有资产的基础上,采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统,以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台,使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
5、中国电信基于物联网的智能公交解决方案
中国电信提出了基于物联网的智能公交应用整体解决方案。该方案紧密结合公交行业特点,涵盖了全球眼视频监控系统、GPS定位调度系统、无线数据采集系统等技术,是基于物联网技术的公交行业车辆监控调度管理综合性解决方案。中国电信智能交通系统利用物联网技术,提高了公交系统中的人(乘客、司乘人员、管理人员)、公交设施(道路、场站等)和公交车辆等之间的有机联系,从而最佳地利用了交通系统的时空资源,通过信息资源的合理开发、利用和整合,提高了公交行业运行效率,改善了服务质量,为应对重大突发事件提供了必要的手段,在公交公司的科学运营管理、安全监控等方面发挥了重要的作用,物联网的应用已成为公交业务发展的必然趋势。
6、明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台
税务系统的数据在很长时间内大量来自于纳税人的申报行为数据和报表数据,面向税务工作人员的是割裂的不同业务系统,信息本身被业务消解为固定的逻辑和处理形式。明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台定位为面向税务部门的数据服务产品。产品充分利用明略底层大数据平台相关技术,数据挖掘建模技术及明略税务行业研究专家对税源管理专业化,风险控制精细化,决策分析智能化的理解,搭建以分析预测为核心的数据应用平台,以帮助税务部门征管工作更有效、更全面、更精细化的展开。
7、悠易互通汽车行业大数据经验助奥迪品荐二手车
2015年,奥迪品荐二手车项目通过悠易互通程序化购买平台进行为期5个月的推广活动,传播受众主要以男性以及已有奥迪车主为主,悠易互通规划的投放策略是,首先,通过人群标签及关键词,对精准受众人群进行全网竞价;其次,对以上竞价成功人群进行优化召回,分析以提高下一轮竞价成功率;根据悠易互通汽车行业大数据经验,消费者的行为路径为”兴趣-认知考虑-转化”,程序化购买可以通过人群召回的方式将流失人群引导到下一环节,从而促进转化可能。最终投放结果显示,悠易互通通过以上策略高效达成客户KPI,曝光量超过预估13%,点击量超过KPI 26%,注册量高达163%。
8、东风风神大数据”动”悉全系目标受众,打破传统促销方式
派择科技应用底层行为数据管理平台Action DMP支招东风风神全系营销推广活动, Action DMP实现全网用户行为元数据、应用元数据、场景元数据的实时无损解析,精准捕获各车型目标受众;通过分析用户行为场景,了解他们的触媒习惯,展开品牌与用户定制化沟通,其中也包括个性化创意载体与沟通渠道组合。项目最终CPL成本较目标降低40%。
9、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路
苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分,并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群,找回流失访客。首先,建立数据仓库;其次智子云个性化推荐引擎Rec-Engine;智子云智能动态出价引擎Delta-Engine;智子云全网跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放,还能从访客转化率、媒体、地理位置、时段、设备类型、设备号等多个维度建立访客转化率预测模型和商品推荐模型;最后,重定向投放,针对每一个到访访客计算广告点击率和到站转化率,然后通过自动聚类算法将访客人群分档打分,对不同分值的人群,在综合媒体环境、竞价成功率等因素后,进行实时差异化出价。最终,本次活动找回苏宁易购的流失访客9,572,163次,并促成36,748个直接有效订单;最终投资回报率>3。
10、 “优衣·幸运·穿回家”优衣库2016春节场景营销OxO
2016年,优衣库中国推出了”优衣·幸运·穿回家”的春节主题活动,融入”LifeWear服适人生”品牌理念。结合大数据分析规模化的消费者共性,合适的移动媒介精准传播,借助自媒体传播,连接到店体验。制定优质的移动媒介策略,结合自媒体、网络广告、社交媒体平台、零售店和微信支付,精准覆盖受众,,一系列线上活动让优衣库品牌和冬春装产品形象直达人心,有效地将线下用户带到线上参与互动并积极分享,实现OxO导流,收获了比较理想的品牌营销和销售增长效果。

『陆』 有没有好的零售数字化转型案例

在生活中确实有很多的零售数字化转型的案例,但是案例的话更需要你自己的就实际操作,你自己需要详细的操作也过程。

『柒』 有没有一个有具体数据的大数据营销案例

百事可乐利用大数据分析签约吴莫愁
“百事可乐选择吴莫愁做代言,是通过大数据的内高容性能分析得出的结果。”事实上,吴莫愁一出道便颇具争议,但从大数据来分析,这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉,而不是她自身的绯闻。在查看这些数据后,百事公司发现,吴莫愁具有相当高的美誉度,并且个性鲜明、带有很强的新生代印记,这成为百事选择吴莫愁的另一个要素。
通过大数据分析促成的这笔签约,也让双方获得双赢的结果。在成功代言百事广告的2013年,吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”第一位,同时,“吴莫愁代言百事”的相关检索量快速攀升,从而带动了百事品牌关注度的增长。
参考:

『捌』 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
"我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

『玖』 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例,它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外,还做智能家居,产品有成百上千种。在其集团架构中,IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”,产能过剩,价格战和同质化现象严重;互联网企业涉足,颠覆竞争模式,小米的“粉丝经济”,乐视的“平台+内容+终端+应用”,核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务,将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户,但在CPC模型中当前只具备CP匹配(产品渠道),缺乏用户全景视图支持,无法打通“CP(客户产品)”以及“CC(客户渠道)”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动,该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心,充分利用内部数据源、外部数据源,按照不同域组织企业数据,形成一个完整的企业数据资产。然后,利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了,该公司的数据分散在不同的系统中,更多的互联网电商数据分散在各大电商平台,无法有效利用,怎么解决?该公司的应对策略是:1)先从外部互联网数据入手,引入大数据处理技术,一方面解决外部互联网电商数据利用短板,另一方面可以试水大数据技术,由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题,更容易快速出效果;2)建设DMP作为企业统一数据管理平台,整合内外部数据,进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容:技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据(主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据),利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理,最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果,迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标:建设统一数据管理平台,整合公司内部系统数据、外部互联网数据(如电商数据)、第三方数据(如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等)。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门,通过建设企业统一的数据管理平台,融合企业内外部数据,对于新应用快速支持,起到敏捷IT的作用;业务部门,通过产品、品牌、行业的洞察,辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进,帮助企业进行精细化运营,基于用户画像的精准营销和个性化推荐,帮助企业给用户打造极致服务体验,提升客户粘性和满意度;战略部门,通过市场和行业分析,帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例,在与宝洁中国市场部的合作中发现,并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据,利用语义分析和建模,掌握不同消费群体的购物喜好和习惯,仅仅利用外部公开数据,快速实现了客户洞察。

此外,宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听,监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论,通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程:

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源,采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容;

2、利用自然语言处理技术,对用户评论进行多维建模,包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度,实现对用户评论的量化;

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控,结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此,宝洁能够关联企业内部数据,更有效掌握KA渠道整体情况,甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势,指导渠道评级体系调整,帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说,家电、快消的案例也是适用的,尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然,互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察,并投入大量人力进行分析评判的话,成本是很高的,所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像,再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现,不论银行还是金融公司,对外部数据的需求都越发迫切,尤其是外部强特征数据,比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

以上是小编为大家分享的关于企业大数据实战案例的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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