❶ 智慧商場，如何通過大數據分析實現商業價值
大數據分析的前提是要有數據來源，俊竹客流統計對商場進出客流專進行實時統計，通過對屬採集的數據分析實現的商業價值有
根據客流統計數據分析，對商鋪的定位及招商方面提供了參考價值
根據不同時段和不同區域客流數據信息對比分析，從而提高了管理人員的工作效率。
從各個區域的吸引率及繁忙度效果，來對鋪位進行合理分布，從而提高銷售量
評估商場服務質量等。
❷ 大數據時代的網路營銷與傳統營銷如何進行整合
大數據時代，網路整合營銷的玩法則不再只是營銷資源的疊加，而更多的是對各類渠道進行科學而又預見性的整合和使用，對於平台和渠道各方好嫌對於大數據的融合和互通就很重要。
具體網路營銷如何同傳統營銷結合：
1、首先，企業應該了解自己的產品。不是什麼樣的產品都適合通過互聯網進行營銷推廣，正確把握自身產品的特點是一切營銷的基礎。只有了解了產品自身的特點才能明確產品能夠滿足的市場需求，才能進一步描述出目標客戶群體的特點。當然，產品銷售出去後也並不是營銷的結束，而恰恰是營銷開始。
2、其次，需游襪培要了解目標市場的消費者特徵。在網路上並不是任何人都可能成為企業的客戶。由於網路用戶結構的復雜性，企業很難特別清晰的劃分出目標市場的群體情況。但是，還是可以通過用戶的某些特徵對網路用戶進行分類，進而實現把握目標市場消費群體的主要特徵。
3、再次，網路營銷的戰略推廣。網路的好處之一就是有多種資源可以使用，企業可以根據自己的財務情況以及產品特點選擇不同的營銷傳播方式。當然，消費者也可以通過主動的接受或者被動的告知來獲取企業的營銷內容。在面對海量信息的網路，任何想靠一種營銷推廣方式就將信息傳遞給目標消費者是不現實的。付費的廣告、搜索排名等方式主要針對的客戶群體是進行有目的搜索的消費者，雖然這種方式能夠很好的向目標消費者傳遞產品或者企業信息，但是這種方式的弊端就是投入成本較大，而且一旦費用支持減少，效果就會立即減弱。非付費的方式非常多，其目的是擴大信息傳播面，使目標消費者能夠更容易的接觸到企業、產品等信息，實現最終的銷售。雖然非付費的方式能夠很大幅度的節約營銷成本，但是這種方式的效果難以保證，使用不當的話卻能夠帶來負面影響。所以網路營銷需要從戰略的角度出發，有針對性的選擇、綜合使用幾種傳播方式，以達到營銷推廣的目的。這一步是網路營銷的核心，是傳統營銷與網路有機結合的體現。
4、最後，網路營銷效果評估。雖然網路營銷是一個新的營銷方向且還處於發展階段，不過還是可以對營銷效果進行評估。付費方面可以通過在線系統的數據收集，進行投入產出比的計算，實現效果評估。非付費方面主要通過網路瀏覽量、轉發情況、互動情況等細分項目進行評估，從而實現效果評估神唯。結合兩種方式，在實現網路營銷的同時，也能夠為企業提供及其豐富的市場數據，好的網路營銷活動是企業一舉多得的戰略舉措。
❸ 如何將大數據與企業人力資源管理相結合
1.制定有效的人力資源管理規劃。大數據時代面對快速變化的環境和企業戰略，企業人力資內源部門應該提高容洞察力，制定與企業戰略一致的人力資源戰略和規劃，為企業發展提供良好的內部人了資本保證。
2.更新工作分析。大數據時代將改變企業的用人需求，由曾經的重視員工經驗改變為重視員工數據處理能力。大數據時代需要進行理性的分析與判斷，而不是倚重於經驗的判斷，這樣的時代背景下，要求企業中每個員工都需具備一定數據處理能力，善於利用系統和數據，轉變工作方式，提高針對性和效率。
3.完善企業招聘。招聘過程的最根本訴求是解決企業職位與候選人之間匹配的問題，而大數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。大數據時代人們獲取信息渠道更多，僱主與雇員之間信息溝通的渠道更多，信息將更加透明化。對企業而言，傳統的招聘個人信息都是候選人自己編輯形成的文字，如今大數據技術可以實現從社交網路上來查詢並深入挖掘候選人的信息，讓企業更清晰的了解候選人的情況，使候選人與職位更好地匹配。
❹ 如何結合大數據進行旅遊市場精準營銷
利用大數據平台分析充分掌握遊客來源地、年齡、興趣偏好、消費偏好等遊客畫像，利用智能標簽對客戶進行區分，並准確找到遊客興趣逗棚嫌點深度分析出用戶的喜好與購買習慣，根據用戶畫像通過AI演算法，以簡訊推送、矩陣APP推送、行為軌跡數據應用即時自動推送至各大服務應用，增大遊客關注基數，精準觸達用戶需求，提升地區旅遊消費。
巨有科技研發和斗推出「智慧景區旅遊大數據中心」，幫助政府/景區，以及涉旅企業日常監督管理、遊客接待統計、重大節假日山手、旅遊旺季等時段對客流和視頻實時監控及遊客群體分析，實現景區遊客預測，景區擁塞預警，遠程調度指揮等作用。
❺ 便利店行業如何通過線下大數據實現快速精準拓店
燒烤攤、麻辣燙、大排檔被定義為中國版的深夜食堂，然而隨著寫字樓的燈火蔓延，便利店也成為了年輕人的深夜棲息地。有別於傳統雜貨鋪，90年代傳入中國的現代便利店呈現規模化和統一管理，行業規模發展迅猛，2019年中國便利店行業實現銷售額2556億元。
隨著行業規模的高速發展，一線城市消費市場開始飽和，外資連鎖便利店也開始走向下沉市場，二三線城市的便利店競爭將會日漸激烈。大數據時代如何利用數據及人工智慧賦能於線下品牌連鎖將是實體零售從業者面臨的難題之一，本文將從便利店現狀及大數據如何賦能的角度，為從業者們提供思考方向。
便利店誕生於美國，因其小型化、高毛利、便利性、精簡SKU等特性，逐漸成為一種新的零售業態。90年代中期，便利店概念開始進入中國。2019年中國便利店門店總數達到13.2萬家，較上年增加了1萬余家。
從單個便利店企業擴張表現來看，石油系便利店（易捷、昆侖好客）在門店擴張上表現搶眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外資便利店則主要分布與一二線城市。
但觀察近年來外資便利店在中國的城市版圖布局：從去年底開始，7-ELEVEn先後在福州、長沙、西安、合肥開設首店，另一家日資便利店羅森行動更為迅速，已於去年在長沙、沈陽、泰州等城市先後開出首店。
對於全國商業格局而言，此次外資便利店的布局，被認為是近年來「市場下沉」的又一個印證，同時也意味著下沉市場連鎖便利店的競爭更加激烈。
隨著 科技 和城市的發展，一線城市的消費市場逐漸飽和，而在二三線城市，連鎖品牌便利店存在著拓店難、無法融入當地市場的問題。
傳統夫妻店投入資本小、受地理位置限制小，經營的可控性比較強，且選址往往在居住地附近。而對於連鎖便利店來說，店鋪選址除了需要考慮周邊的消費市場，更要考慮采購與進貨問題（小街小巷無法統一配貨，增大成本）、客群畫像等。
這時候，傳統的選址方法是通過人工到線下多個目標位置點進行觀察測算，人力和時間成本非常高，且客群畫像無法精準。試想一下如何能夠短時間內通過一個人的外表確定其消費能力呢？
但在大數據時代，這些信息都可以高速便捷獲取。
數位是國內最早一批涉足線下大數據智能應用的大數據 科技 公司，深耕線下人場大數據5年，能夠實時洞察人和場的智能動態數據，高效為企業提供用戶分析、客群畫像和周邊客流。數位對線下零售（如連鎖便利店）有三大價值：
1 快速拓店選址： 數位擁有全維度動態的人場大數據，自有海量數據標簽，覆蓋200+城市，8000萬POI庫，能夠為企業提供批量化的線下人場數據，利於連鎖品牌的規模化拓展。
當品牌進入一個新城市，能夠快速判斷城市不同區域位置信息，幫助品牌根據自己的定位（如社區型/商圈型等）快速有效佔領消費市場，並運用人工智慧演算法對周邊客群、人流方向進行洞察分析，從而利於品牌在商品定位上更趨近於消費者心理。
2 老店數據實時監控： 對於品牌連鎖店來說，許多經營多年的老店面臨著周圍市政或消費環境的變動，如新商場建立、老建築拆遷等。
當老店營業額產生波動時，傳統檢驗方式是線下踩點考證，但客流的變動易觀察，客群畫像的變動卻無法短時間進行判別。數位大數據則能夠第一時間反饋老店周邊市場與客群畫像的變動，及時做出經營方向和商品選擇上的調整。
3 競對商鋪比較： 入駐前，同一片區域內原有的競對商鋪的數量及客流畫像能夠給品牌帶來極高參考價值；開店後，區域內出現新的競對商鋪也是影響店鋪營業額的重要原因。數位線下大數據能夠幫助品牌實時觀察周邊競對環境，分析優劣勢，及時做出經營上的調整；
4 經營模型沉澱： 為什麼同樣開在市中心的兩家店營業額卻大相徑庭？開在醫院對面與開在學校對面哪一家營業額更佳？如何根據人群移動規律調整商品陳列？這些傳統人力難以系統統計的數據，利用大數據可以快速幫助門店沉澱一套方法論，形成品牌自有的經營模型，對品牌進一步布局和拓店有重大參考價值，有效節省新店拓店成本。
品牌便利店"下沉"二三線城市，是城市發展的必然，也極有可能是一次再定義當地消費趨勢的機會。在這樣的前提下，品牌佔領市場的時間顯得尤為寶貴。
零售行業已從「貨——場——人」轉變為大數據時代的「人——貨——場」，提前洞察客流及客群信息，加上當地場景數據，最後再結合品牌本身特性才能夠快速打入當地消費市場，搶占消費份額。
連鎖品牌入駐新城市時投入成本高，傳統的選址方式已不足以支撐品牌的快速拓展，批量化的人場大數據才是現代品牌快速拓展版圖的「秘密武器」。數位基於5年高精度技術的沉澱，擁有全國最大的識別資料庫，在品牌選址、客群洞察及市場營銷中，都能夠為連鎖品牌帶來強有力的決策支持。
❻ 大數據時代：整合營銷應該如何做
大數據時代： 整合營銷 應該如何做?
諸葛io認為，大數據時代的全面來臨，不僅僅是讓企業廣告投放更加精準，我們的生活、工作、思維、商業乃至管理都會發生改變，甚至也影響到互聯網行業的方方面面，包括網路營銷。
我們常常使用整合營銷手段也需要升級和改變。之前，我們為了達到營銷效果最大化，只是簡單的對各個渠道的資源進行整合，通過規模化宣傳來擴大營銷效應。而在大數據時代，對於網路整合營銷的玩法則不再只是營銷資源的疊加，而更多的是對各類渠道進行科學而又預見性的整合和使用，而這其中對於平台和渠道各方對於大數據的融合和互通就很重要。
不過，對於大數據的運用也有爭議，比如在保護用戶隱私方面，如何避免讓用戶感覺被無所不在的「第三隻眼」偷窺等等，也都對各大互聯網公司在大數據的挖掘和使用上提出挑戰。但無論如何，在大數據在營銷或其他場景的運用上，不作惡都應該是各大互聯網公司謹守的底線。
諸葛 在數據運營方面不僅能給企業提供更精細獨到的服務，也為讓企業節省百萬團隊費用。諸葛io讓 數據運營 起來更方便！
http://zhugeio.com/news/?p=183
❼ 如何結合大數據進行旅遊市場精準定位
通過大數據可以有助於進行旅遊市場的精確定位
大數據系指無法在一定時間范圍內通過常規軟體工具，進行捕捉、管理和處理的數據結合體，是需要新處理方法技術和模式才能具有更強的決策力、洞察力、發現力和流程優化力，從而實現適應海量信息資產。一直以來，大數據就與商業尤其是旅遊業密不可分。因為有了大數據就可能預測公眾喜好，從而可以幫助進行旅遊市場精準定位和預測。最常見的案例，就是大家在上網、APP的時候，如在玩今日頭條、微信等的時候，通過您喊宏的點擊對象、瀏覽內容，某種內容惦記頻率，以及你瀏覽的時間規律等，可以建立有關你自己的網上需求動機和組織行為特徵，從而可以預測你的愛好、習性和需求動機，這是一個人的數據。但通過一百個、一萬個、百萬個、千萬個網友的上網信息及海量數據提取、分析，加工、反饋、決策，可以預測當前市場上的相關需求規律和趨勢。通過利用和發揮大數據方法、技術和資源，可以進行三個方面的旅遊市場的精確定位。
通過大數據可以進行精確鄭鎮冊定位旅遊品牌
一是通過大數據挖掘獲得大數據信息，對旅遊品牌市場進行個性化定位。成功的旅遊品牌離不開精準的市場定位，而基於市場數據分析和調研是進行品牌精準定位的前提。在旅遊業中充分挖掘品牌價值，需要架構大數據戰略，拓寬旅遊調研數據廣度和深度，從中了解旅遊市場構成、市場特徵、消費者需求和競爭者狀況等，在系統的信息數據收集、管理、分析基礎上，提出解決問題的方案和建議。
通過大數據可以進行旅遊項目可行性分析和科學評估
二是通過大數據挖掘獲得大數據信息，對旅遊項目進行可行性分析和有針對性的評估。旅遊企事業要開拓某一區域旅遊業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，方能最終決定開拓市場的必要性，這是充分掌握各種細分市場的大數據，並針對性地從中分選、提取出相關信息，將對某一區域的旅遊市場的針對性評估具有重大作用和意義。
通過大數據可以構建針對市場需求的精準產品體系
三是旅態通過大數據挖掘獲得大數據信息，可以有針對性地構建滿足市場需求的旅遊產品體系。通過大數據信息提取和分析，通過有針對性的旅遊項目評估報告，通過收集海量信息構成旅遊業市場調研大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。只有定位準確才能構建出滿足市場需求的旅遊產品，使旅遊品牌在競爭中立於不敗之地。
❽ 如何用大數據區塊協作整合出電商最具潛力的消費客戶
融合。隨著「數字經濟」的高速發含悶展，當社交電商平台+大數據技術+區塊鏈應用融合時，或許敬老鉛更為新型商業運營模式就會問世，不用廣告主、流量商，反而是依據大數據挖掘智能匹配顧客亮好需求的產品並算出最合理價格給到客戶。
❾ 大數據幫助零售商避免淪為「展示廳」
大數據幫助零售商避免淪為「展示廳」
對實體店零售商來說掙錢難度與日俱增。經過亞馬遜等電商二十多年對傳統零售型經濟模式的沖擊，智能手機的普及，數字化消費者的誕生以及次日交割⑴的繁榮，這一切都似乎使傳統零售商的未來變得撲朔迷離。
我用「似乎」一詞是經過深思熟慮的，因為我相信零售商將通過學會綜合運用大數據分析、多渠道數據和持續（自我）更新，重回昔日的繁榮。
這些高風險的議題是美國零售聯合會年會考慮的頭等大事。該會議於一月份在紐約召開，討論了大數據和消費者不斷變化的期望怎樣和雲計算、數據分析、社會化商業以及手機交叉，最終從根本上改變商業——這對於零售商而言意義重大。
就個人而言，我對零售商的未來感到興奮不已。零售商們通過應用高科技能促進對消費者的了解，並提供一切他們想要的。最終，整個業界就能實現將每個消費者區別對待的長期目標，而不是把他們聚集在分區混亂的市場里浪費時間。
作為數據專家，我很樂意見到大數據分析被零售商應用。這項技術是揭開人類消費行為奧秘和了解消費者一切需求的關鍵因素。
如今，零售商在許多時候都有大把機會去了解他們的顧客群體，以及那群人常去的市場。移動計算應用在用戶允許的情況下隨時都能讓商家獲取消費信息。忠誠計劃⑵能授權他們訪問消費者的歷史消費記錄。把這兩個因素結合起來，無論是實體店還是線上店鋪，你都能立刻與你的顧客建立聯系，滿足他們的需求。
大數據分析能輔助預測消費者的需求。通過研究個人消費習慣並將消費模式與他們身邊所發生的事情聯系起來，零售商就可以預測消費者的行為。受此啟發，零售商能更好地掌握消費者不斷變化的需求，他們不僅對此抱有希望，甚至嘗試改變消費者的消費行為。
我的公司也用大數據分析天氣對消費者個人消費行為的影響。我們將銷售數據和美國國家氣象局的數據結合分析，這樣零售商就能利用忠誠計劃的數據，以可預測的方式來確定消費者對天氣的反應。
社交媒體為零售商提供了一個促進對消費者了解的良機。商鋪能分析顧客們的個人賬務。通過匹配不同時間段的消費模式和消費者所屬人群，商家能調整他們的營銷策略——或許會使用數字化大屏幕對某些特定消費者顯示（不同的）商品名稱和價格。
最近，大型零售商紛紛制定線上商鋪作為實體商鋪的補充，但這兩種模式幾乎都沒什麼聯系。這將使零售商們錯失良機。通過多渠道市場技術整合實體和虛擬世界，大數據分析技術變得更加勢不可擋。
為了給消費者提供更加持久、方便、個性化和相關的體驗，協調所有消費者能接觸到的因素就變得尤為重要，包括：促銷、商鋪、網站、客戶服務中心、廣告、移動應用和社交網路互動。
事實上，這個途徑就是對抗「展示室現象⑶」挑戰的關鍵。
越來越多的消費者選擇在實體店體驗商品，然後用手機或者平板電腦在網上以一個更優惠的價格購買。我建議零售商不要視手機和平板為眼中釘，而將它們視為自己商鋪（業務）的擴展。
通過消費記錄，零售商能了解消費者在該商鋪的購買習慣，然後利用（線上）應用或（實體店）推銷員來吸引顧客。無論通過何種方式，他們留住顧客的幾率都將大大高於被網上打折商鋪搶走顧客的幾率。
我們正處於多渠道市場的早期，但我堅信通過利用大數據分析，移動計算和社交網路，零售商將找到無數成功留住顧客的方法。革命性的實驗是非常重要的。嘗試一些新東西；不論得失；通過學習；再次嘗試。
磚家們樂此不疲地宣稱實體店已死，但美國90%以上的零售交易還是以傳統的方式進行著，零售商們不斷自我更新。
我很榮幸與一批最有創造力的零售商合作，因為他們正在改變21世紀的購物體驗。他們明白必須不斷重塑自我，才能整合線上線下平台。最棒的零售商一定會成功。而最終的贏家還是消費者，他們的一切需求都將得到滿足，以一個實惠的價格。
譯註：
⑴one-day delivery（次日交割）：合約的交割日期為下一個交易日時。
⑵loyalty programs（忠誠計劃）：是公司基於客戶對公司特定產品或服務累積購買的基礎上對客戶所提供的激勵。
⑶phenomenon of 「showrooming」（展示室現象）：電商的售價通常比實體店便宜，因此，消費者去實體店體驗產品，然後回家在電商網站上下單，這種現象已經司空見慣，被稱之為展示室現象。