1. 大數據有哪些具體的應用案例_大數據應用的典型案例
大數據有具體的應用案例還是很多的，比如：
1、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。
2.Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態銀頌的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3.沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4.快餐業的培搏鍵視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5.Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6.PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖配巧克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7.TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8.AmericanExpress（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。
2. 大數據告訴你為啥單品店更受消費者青睞
大數據告訴你為啥單品店更受消費者青睞？
新的一年，餐飲界人士在對未來餐飲趨勢的展望中紛紛將視點落在單品類餐飲的消費模式。事實上，有些餐飲人已經開始嘗試單品店的試點，也有餐飲連鎖公司正在 籌劃單品店品牌的開發。那麼，消費者對單品類餐飲的消費是如何看待的，針對這一話題做了單品類消費的調查問卷，希望可以對餐友們帶來一定的參考價值。
在快節奏的城市生活背景下，消費者外食（外出用餐）的頻率有所提高，一個人或者兩個人天天下館子似乎有點奢侈，路邊的面館對付過去又有點對不起一天的辛勞。有時候只是為了解決一頓晚餐的簡單需求，但是又沒有精力回家自己動手。這個時候，單品類餐飲店的優勢得以體現。
相比大而全，小而精略勝一籌
消費者在選擇餐廳時，往往是憑借著對某一道菜或者某一種口味的記憶而做出的選擇。這一觀點得到了94.7%的被調查者的認同。
也就是說，絕大部分消費者是因為想要吃某一道菜而去了某一家餐廳。這樣看來，單品類的餐廳佔了一定的優勢。因為單品類餐廳因其「專注」而給消費者留下了更為深刻的印象。
同樣的產品，單品類餐廳與一般餐廳作對比，39.8%的消費者認為單品類餐廳「出品更加專業」；37.6%的消費者認為單品類餐廳的「菜餚口味更好」；14.0%的消費者認為去單品類餐廳「不需要做太多選擇」。
也正基於此，在「大而全」與「小而精」的PK下，「小而精」略勝一籌，56.5%的消費者更傾向於小而精的單品類餐廳。
當然，「大而全」的餐廳也可通過將某一款菜餚做精做好，同時結合菜單、海報等的強化宣傳，加深顧客的印象，讓顧客能記住某一道或者某幾道菜品，也就是所謂的打造招牌菜。
快和專，兩者不可缺
如果我們從單品類餐飲店可能的最大用餐群體出發來看的話，不難發現，節約時間是最大的吸引點。根據調查發現，47.3%的消費者認為單品類餐飲店是可以節省「點餐時間」；28.0%的消費者認為可以節省「等餐時間」；另有19.4%的消費者認為可以節省「等位時間」。
畢竟，在這個快節奏的社會現狀下，時間就是金錢。「快」是單品類的一大吸引點，但是只「快」那肯定是不夠的，快餐也很快。口味佳、營養豐富、最好裝修干凈時尚，這樣才能滿足現代人的消費需求。
也就是說，消費者選擇單品類的原因還在其「專」。根據調查，主導消費者去單品類餐廳用餐的主要因素首先是「口味地道」，佔59.1%；其次是「食材品質」，佔26.9%。
因為專注，所以更美
單品類餐飲店為何會在最近開始廣受關注，過去消費者去餐廳用餐大多是出於宴請朋友賓客的需求，像這類用餐需求追求的是豐盛上檔次，單品類餐廳確實不大適合。但是在如今，平時的日常用餐需求量大大增加，單品類餐廳的市場前景不可小覷。對於「餐廳只提供單一的產品會讓人感覺選擇受限而影響就餐體驗」這樣的看法，67.7%的消費者持否定態度。
可見，大部分消費者更看重單品類餐飲店的優點。
95.7%的消費者贊同「單品類餐飲在其品類上的專業度更加高，產品質量更加好」；89.2%的消費者認同「單品類餐飲更加快速便捷」；91.3%的消費者認可「單品類特色鮮明，對消費者更有吸引力」的觀點；97.8%的消費者認為「單品類產品賣點明確，更容易讓消費者記住」。
綜合起來，單品類餐飲店的優點有更加專業、品質更高、更加快捷、節省就餐成本、特色鮮明、易於記住等等。與此同時，單品類餐飲店容易給消費者「單一」的印象，面對餐飲市場豐富的選擇、激烈的競爭，單品類是否會面臨一次性的生意的尷尬？
根據調查我們發現，76.3%的消費者並不認同「單品類產品太過單一，較難重復光顧」的說法。將一個產品做精做透，口味得到了消費者的認同，自然會時常縈繞在心頭。也就有了文章開頭我們說的因為一道菜品而光顧一家餐廳。這就是專注的魅力。
3. 如何藉助大數據的營銷方法獲取意向客戶
自從有了互聯網，營銷就有之前的小溪變成了大海。餐飲企業老闆們發現營銷變成了一次又一次的出海歷險記，即便搭了一條堅固豪華的漁船，多次撒網也可能只撈起來一些廉價的小魚小蝦，就如同餐飲老闆投入大量的費用進行互聯網宣傳，結果卻收效甚微。
如今的營銷主場正由線下走向線上，由傳統媒體轉向新媒體。多樣化的營銷載體衍生出越來越多的營銷方式。然而，哪一類載體和哪種方式更適合宣傳餐廳？通過大數據的分析便能得到科學的答案，當餐飲企業有了大數據做支撐，營銷便能有的放矢，真正實現低成本且精準。這里為大家分享武漢某一知名連鎖快餐品牌採用的大數據營銷方法。
1：客戶需求
客戶主要針對武漢地區進行廣告投放，希望通過本次的廣告投放，增加廣告曝光量，實現價值的牽引，並且針對店鋪附近商圈的客戶進行新產品的宣傳。本次客戶的主要考核數據為品牌曝光量與點擊量。
2：投放方案
① 選定廣告投放形式：本次廣告投放，選擇主流的移動端媒體，採用豐富的廣告形式，多維度觸達受眾人群，本次廣告的形式採用移動Banner廣告、開屏廣告、信息流廣告、插屏廣告、暫停廣告等多種廣告形式。
② 通過數據採集設備採集店鋪附近商圈客戶的手機識別碼，上傳至大數據後台進行客戶分析，建立客戶畫像，然後利用選定廣告投放形式針對這些客戶推送配有優惠活動或減免券領取的創意廣告，引導客戶點擊領取廣告中的優惠券。
3：投放結果
通過一個月的廣告投放，客戶共計獲得了八百萬的廣告曝光量。經過監測發現，採用了優惠活動或減免券領取的廣告互動率達到了38.5%，看見廣告的人群有80%領取了商家落地頁的優惠券，而領取了優惠券的人群中有90%的人到店消費，廣告投放效果令客戶非常滿意。
從該案例可以看出，該快餐連鎖品牌採用的是線下結合線上的推廣模式，結合自身餐廳的定位，鎖定核心消費人群，通過小蜜蜂獲客盒子獲取周圍商圈客戶手機識別碼，結合大數據營銷平台對客戶信息進行篩選分析，建立屬性畫像，對消費人群的行為習慣、個性特質、行為習慣、影響消費購買的主要因素等做系統分析，再針對性地推出營銷方案。
在當下的營銷環境中，傳統意義的「廣撒網」早已不再適用，線下獲客結合線上大數據的營銷模式不僅可以幫助線下店鋪獲得的客戶更加精準，而且投入的費用更低。
4. 大數據可以應用在哪些方面
大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。
1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。
6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。
12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。
(4)快餐大數據擴展閱讀
七個典型的大數據應用案例
1、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。
2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了悉指培90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對睜唯沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。