线下商业大数据企业

1. 线下数据服务商都有哪些

如果分解开来，每个领域国内还是有不少优秀公司的，比如：1、 数据库&数据平台类，星环。专专注于属Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环将Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为所有企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2、 大数据存储硬件类，浪潮。浪潮是很老牌的IT公司，在大数据方面一直稳扎稳打研究存储，在大数据存储方面国内领先。3、 云端大数据，阿里巴巴。这个不多说，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。4、数据应用方面，帆软、海云数据。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟。海云数据做大数据可视化的，提供大数据的运营服务，在北方发展得很不错。5、数据中台和业务中台层面，WakeData惟客数据是不错的，主要做客户经营大数据，讲大数据的能力运用在企业的客户经营层面。

2. 线下大数据服务商有哪些

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3. 专访智慧空间庞涛：大数据时代，传统行业的拓荒者之路

谈到大数据，在这个领域比较擅长，并且为我们所熟知的，他们大多是一些互联网公司，基于大量线上用户交互作为数据支撑，从而实现精准营销、提升效率和收益的目的。然而有关线下的数据收集，却一直是行业的痛点难点所在。

逐鹿网此次对智慧空间CTO庞涛进行了专访，以期希望能够通过他们的产品「流量小盒」来帮助大家了解一下关于线下大数据如何被有效收集利用，以及传统行业在拥抱互联网时应该如何去面对？

午后的一个下午，我在新中关的星巴克见到了庞涛，他显得形色匆忙，刚刚去微软谈了有关产品推广的合作，就风尘仆仆的接受了我的采访。

接地气的硬件，智慧空间的客流小盒

庞涛所在的公司叫做智慧空间，在他看来天下熙熙这么多人流，作为一家专注线下大数据收集的企业应该理所应当的区覆盖所有的地面空间，「我有一种责任帮助所有的地面空间，实现利用大数据来管理客流的一种能力。」

「智慧空间」这家公司在业内并没有什么知名度，他们的产品「客流小盒」也因为是2B端的产品，所以并不被用户所熟知，但这并不妨碍他们在线下大数据方面的成功。

传统的市场研究是找一个市场调查公司，做一些调查问卷，做一个通过统计学的原理来推断市场客户。而客流小盒则是帮助商家收集到足够多的客流数据，为监测商家的客流量提供解决方案，帮助零售企业更好的实现市场研究。通过一个设备和数据的留存，可以识别出一个精准的用户。

例如识别出一个客户后，能识别出一个客户从9点来到10点走，每5秒刷新一次之后就能识别出这个时间段内客户一直在留存。如果能在半年内监测到这个客户平均每个月到店4次，那店家就可以知道这个客户的价值。客流小盒的覆盖的半径大约为30米，能把手机设备的型号识别的特别精准。而其可以利用无线网络监测的道理其实很简单。

移动互联网时代到来，每个人都会有手机，这些手机都会发射无线电波。而如果一台设备能够听到这个无线电波，同时又能识别这个无线电波，那么就能够通过记录手机的个数，来比较准确的推出客流的个数。我们知道在无线电波传输的过程中，一定是带有硬件的特征码，而且这个特征码是固定不变的，通过监控这个可以锁定一个消费者在各个店铺的消费情况。

客流小盒具体来说是怎样的一个产品？用通俗的话来说，这是一个监控到店客流的硬件产品，但这或许是我所见到过的最接地气的硬件了。在前端，客流小盒主要利用经济成熟的无线wifi技术，识别客户手机等无线设备，进而可以准确方便地统计客流量、驻留时间、进店率、回头率等等有价值的数据。在后端，则通过系统后台提供专业易懂的客流相关数据报表，帮助客户实现线下精准数据与CRM的完美结合，最终达到精准营销。

现在客流小盒大概已经和五百多家实体店进行了合作，今年的目标是推广到大概上万家，推广主要走2B的渠道，目前它们也已经获得了天使轮融资。

艰难的前行者，线下数据的拓荒之路

在庞涛看来，互联网巨头没办法从根本上解决线下店铺获取用户的需求。举例来说，对一个具体的线下饭店，一天饭店里来多少人吃饭，谁来你这吃饭，这些人都是什么样的人，实际上对于一个实体店铺，他基本上没有什么手段，而所谓巨头其实也没办法解决这种困境。

当然，不少线下店铺会有一些很笨的手段，但这些手段往往都存在诸多弊端。

首先，存在大量数据缺失，监测无法达到有效的精准度。像Zara的所有门店都放了三路摄像头，这个用来数到店人数。还有711便利店比较聪明，弄了一个只要计数器，只要你一开门，计数器就会自动加1，开一下就加1。其实商家并不是不想监控这些数，而是监控这些数的手段不够多。像711这个，一下来了一堆20个人开了一下门，大家一块监控，就没办法精确监控了。摄像头也有同样的问题，会出现一个人出现在两个摄像头里，被重复计数两次的现象出现。而图像识别的精准度又不是很高，这就导致你无法具体计算到底来了多少人。

其次，即使监测到了具体人数，也无法清楚客流动向。店铺进来了多少人，这只是线下大数据的第一步，对商家来说他们更在意的是消费者最关注的是什么？他们去了店铺里的哪些地方，在什么地方停留时间最长等等，这些数据对线下店铺来说可以帮助他们迅速的调整商品策略。这种在线上很常见的监测流量的热力图，在线下却没有一个解决办法。

最后，到店人数最终的转化率。这个相信会是所有商家最关心的数据，到店的消费者当中到底哪些去了试衣间试衣服？现在的监控都是通过销售后的数据，店铺卖了几单，这个客单价是多少？但事实上，一个品牌做了很多市场推广，这个到店其实是有成本的。哪怕是自然流量，那也是支付了高额的成本才能获得这个好的地段，所以才有了这个流量。商家当然希望能找到一种方法让用户获取成本变得更低。

数据巨头之战，合作与竞争的冲突

在庞涛看来，线上的流量都是比较容易被监控的，无论你访问什么网页都可以被监测到。但到了线下，却往往没有一个有效的手段去监测线下流量，人来人往、翻台率这种对商家最重要的数据，往往只能粗暴的依赖于售后的数据。

这显然不是一个正确的事情，庞涛感慨道，「我们应该为线下的商家做点事情」。对于地面上的店铺来说，它应该有某种手段，把自己的客户抓住。但从始至终，很多人都会认为收集数据这应该是巨头做的事情。

但庞涛并不是很认同这点，在他看来，BAT巨头很多时候确实有这种能力可以帮助线下店铺，比如阿里巴巴是送给店家路由器、POSS机，但这些巨头都有一个核心的利益诉求是「线上流量的滞涨，所以需要去从线下抽取流量」，这也是为什么阿里要收购银泰的原因。

互联网巨头尝试去做O2O，其实就是出于这个目的。以前是希望能够从线上覆盖到线下，但现在希望做的是如何从线下截取流量。它们很多时候会采用所谓的互联网思维，简单的来说就说通过低价或者免费来迎合这个市场。但BAT的出发点却和智慧空间存在很大不同，即便是巨头免费或者送钱给线下的店铺，线下商家也不一定愿意和巨头合作。

庞涛表示，「BAT的核心诉求是要从线下的店铺导流量走，这个是很可怕的。我们是帮助线下店铺有从线上获取用户的能力以及帮助商家学会如何利用大数据做精准营销。不过线上能力现在还不够强，所以现在也在和一些线上的商家进行合作，希望打通一些线上的大数据源。一旦和线上的大数据源BAT+京东，他们都是有从线下导流的这种诉求，所以谈判极其艰苦。」

线下的店铺对智慧空间来说是最宝贵的客户资源，站在客户的角度来出发，没办法上来就把客流导给电商和线上的互联网巨头，但这往往又是这些巨头的基本诉求。某种程度上在获取线上数据的时候，往往处在一个矛盾的冲突之中，但庞涛表示仍然要坚持以线下的利益为主，「我们至少需要的是让大家在一个平等的对话上进行流量的互换，这才有意义。否则的话，流量都白送了，线下将要如何立足。」

痛点以及难点，让手机号成为唯一通行证

覆盖率、地推成本高、商家合作意愿不强等等，这些我们所常见的痛点难点，智慧空间也无法免俗。庞涛表示，现在智慧空间已经和两个大型的购物中心展开合作，已经上线半年。在一些咖啡馆、酒店都有客流小盒的铺设。

关于监测精准度的问题，我在采访中提到了一个疑问，简单的通过「设备」来识别「人」，这会可能会没办法识别出「我是谁」。线上线下的会员卡现在都相当流行，这些卡片背后都拥有具体的一些身份特征信息，年龄、收入、身高等。而客流小盒只能监测到客流量，看上去都是一些无效的流量。

「会员卡的成本太高了」这是庞涛给我的一个有力的回应。电子会员卡所填的信息比较多，当然会更加精准，但建立一套好的会员卡系统，至少需要上百万，还需要单独的设备去刷卡去核销，一张会员卡的成本卡片制作成本就有10元。「大数据的时代，并不是强调这个数据到底有多么的精准，而是在于获取这个数据的大家有多大，这才是核心思想」客流小盒希望把手机作为唯一标示后，去再作为身份的唯一标示，最后让手机号码变成线下和线上的唯一通行证。

至于如何识别出这些手机号码，庞涛表示主要通过和相应的厂家合作来结局。通过比对识别出来的特征码，和web认证的厂家合作。「我们来数频次，他们来识别人。这些厂家没办法识别出手机的特征码，但他们手上有手机号码。比如说这个店，有500人在，他们知道300个人的号码。我们通过3次的挖掘，对比特征码和手机号码。我01年给移动做数据挖掘师，打通这些数据，服务于这个商家。」

到最后，无论是线上还是线下完全不用带一个会员卡了，识别出手机号码和硬件特征码的一个组合，就成为会员体系身份识别的一个重新建立。再结合每5秒扫描获得的硬件特征码，结合算法识别，布放在各个地方的设备，基本上就能识别出这个用户住在哪里？把这些人维护住，这家店的基本命脉就维护住了。这样来说，线下的店铺就有一个很好很便宜的工具。

商家的困惑，如何利用线下客流量

这些数据最大的意义就是可以精准的识别出商家的目标客户，例如在一定时间内监测到一个客户重复到店两次，这其实就是一个回头客。在线上这可以很好的监测，但线下其实商家就很难监测到。

客流小盒每5秒刷新一次，这个号码只要出现在这个店铺里，就会在后台每5秒出现一个点，这其实形成了一个基础数据。一方面可以对客户进行定位，另外一方面对客户进行跟踪，知道客户去了哪里，换没换衣服，有没有结账。像Zara这种店，肯定是不能把摄像头放在试衣间的，这时候监测往往会是一个难点。通过店内的盒子布放进行监控，如果监测到一个客户去了试衣间，那其实就能初步判断这个客户对商家的价值。但现在商家获取这些数据的代价就是300元。

300元，这是客流小盒现在的售价，商家此外每个月还需支付30元的服务费。不过庞涛表示这30元的服务费并不是强制收取的，而是按照为客户提供的服务效果收费，例如智慧空间帮助客户锁定了5000个客户，每个客户找商家收取5毛钱，这些用户都是商家目标精准客户，这个值得不值得？

解决了商家在成本上的困惑之后，就是关于收集到的数据如何被利用的问题。庞涛在京东的工作经历，让他对电商的那一套非常了解，「我在京东工作的时候会有一个监测线上数据的表，监测到pv、uv等，在618和双11的时候为什么可以做到几分钟换一件商品，上一双鞋子5分钟流量上不来立马进行更换。在去年双11的时候，杰克琼斯花了比以前多一倍的钱，但流量还是来不了。这意味着，线上的流量其实已经到了一个瓶颈期了。无论你再砸多少钱，不会再快速增长了。所以今年无论是京东还是阿里都去线下了，大家看中了线下的客流。」

庞涛认为客户的需求永远都是多样性的，电商会是一个很好的补充，但并不是所有，还是没办法完全取代线下。消费者去京东上购买3C产品最核心的因素在于便宜而且能保证，「如果京东比别人贵100元，你试试？之前苏宁有一段时间保证比京东便宜了100元，后来就抢走了京东很多的货」

这是所京东要大力发展第三方而不是自营原因，而到了现在京东也无法保证低价优势了。所以现在无论是线上还是线下，变得殊途同归。「你能维护住一个客户的关键，不管是线下还是线上，综合体验和完整性给人感觉的价值最高才是最好。」

线下流量的正是应该让商家能够使得目标受众感知到良好综合体验和性价比。比如说，客流小盒已经监测到一个客户每个月都会到店几次，这基本就可以断定这个客户应该是商家的忠实VIP。这个时候，可以直接给这个客户一个8折卡，把这个客户彻底留存下来。

上面说的这些只是一些初步的数据利用，客流小盒要帮商家解决最重要的两件事情——拉新和留旧。「我们要把大数据做到很简答，你不能把大数据做的让大家看不懂。」通过客流小盒的后台，商家可以很轻松导出数据报表，这个报表可能会包括商场的管理者、日期、进店数、客流数、日总回头客数、销售额、客单价等数据。

任何商家都遵循金字塔理念，客流、转化率、客单价、毛利率，这是企业最关键的四个指标，无论是电商还是线下商铺永远是遵循这个规律。客流小盒解决的问题是，帮助商家把那些收集不到的信息补全。对商家来说，能收集到的永远都是客单价和毛利率这些销售数据，提高商家的数据能力，自然就会帮助商家更好实现留旧。

庞涛表示，目前没有一个人能够有所有的数据，而客流小盒抓住了一个核心，你是谁，你从哪里来，你到哪里去，我怎么和你联系。当覆盖范围足够大的时候，对用户的画像就会越来越精准。至于这些数据怎么使用，还是还要看商家自身的经验，客流小盒提供的只是一个工具。

「我们能检测到这个VIP在这个商场待了多长时间，我们可以做一对一的精准营销。商场10%的大客户你知道是谁吗？也是一些企业，他会给企业购买一些福利，采购办公用品。我们可以帮助店铺抓住这些客户，当然这必须要有一些传统手段，比如人盯人。但如果有我们这个监测系统，他人来了，你过去送一杯汽水，这会不会感觉更好。我们会告诉用户说，你来我这消费，我们这边是有专人给你服务的。我们就是帮助线下，婉转线下。」

关于增量方面，客流小盒的核心关键在于同业之间形成一个联盟。庞涛表示，「A和B两家客户都是我的，我不可能把A客户的数据给B，同样也不可能把B客户的数据给A，这是有悖于道德的。但是如果不相互交叉，他们之间的增量从哪里来呢。那我要同时和A、B两个谈，在这个行业里面，大家同时分享这个数据，你把你的贡献出来，他把他的贡献出来，大家都在一个池子里面。当然我不告诉任何一个人，这个客户是从哪里来的。但这个池子里面是有这么多客户供大家使用，共享的，从而你就可以拿到增量。然后就可以对增量进行收费。」

简单的举个例子，这里有三家咖啡馆，每家300人，总共900人。这900人对他们就是这个商场里面的目标客户，但客流小盒不会告诉这些客户具体属于哪家店铺，而只是告诉商家这900人都喜欢喝咖啡，之后比拼的就是这三家咖啡的品质和综合体验的自身能力了。

未来、变革、尝试以及商业模式

线下的大数据，这个事情大家都想做，摆在创业者面前最困难的事情，就是推广。智慧空间团队现在有20个人，95%的人是做研发。但早前没有进行大规模推广，庞涛认为这是他们的产品做的还不够完善。

「O2O的概念现在很火，很多人都在做这个事情，但是能够拿得出这些表的人并不多。谁能给你看，你一家店铺每天到店的客户、联系方式以及这些人是不是你的忠实客户，没人能给你看。我们已经在这个行业深耕两年半了，但一直觉得产品体验不够，没办法对外宣传。但现在一直等到这张表出来后，我们觉得可以做一些精准营销了，所以开始推广了，领先竞争对手长达2年时间。」

而谈到商业模式方面，庞涛表示平台积累的数据不会卖给别人，这并不是因为数据是核心资产，而这个数据真正的拥有者和买单者应该是这个商场，这是智慧空间和电商最大的不同。因为目标很简单就是帮助线下的商铺成长，最终分取一些店铺的营销费用。所以一开始是帮助商家维系老客户，这方面可能是不收费的，但当商家希望能够获得增量的时候，就会希望商家能够给一些佣金，这样就可以覆盖住成本。

而关于硬件领域最大的成本问题，庞涛表示他们对成本并不是十分敏感。只要数据够快够准，即使报价再高，商家还是会买单，B端市场和C端市场最大的差别就在这里。

对庞涛的客流小盒来说，或许最大的风险就是用户隐私方面的问题。因为当商家获取到目标客户的电话号码时，必然会通过短信进行营销，而这是没有获得用户允许的。这和外面的私人基站性质某种程度上有点类似。

对此庞涛表示，基站有一个致命的问题，它是没有历史数据进行比对的，基站是截获手机信号，那个时候手机是打不出电话的，所以国家在打击这个事情。而客流小盒不一样，比如说消费者逛了一家商场的A/B/C三家店铺，这些都是有特征的，平台会给消费者推荐相关的东西，而不是简单粗暴的发送垃圾短信。而且推送这个短信，并不是平台做的事情，智慧空间没有商品，给商家推送是无意义的。平台只是赋予商家这种推送的能力，再控制商家，在不准的时候，不会让他们进行推送，在准的时候可以送出去。

写到这里，差不多谈话也结束了，庞涛对客流小盒未来的发展想的足够透彻，线下大数据的收集和利用仍然会是一个不小的痛点。客流小盒通过扫描设备特征码，识别出用户的手机号码，也仍然存在一定的法律风险。但这至少让我产生了一个思考，互联网人在宣称要改造传统行业之时，真正要解决的是帮助线下企业，而不是从他们身上获取什么，这或许才是一条正确的道路。

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4. 做线下零售品牌大数据的公司有哪些

1. 数位品牌零售，来拥有源海量线下大数据，像用户线下品牌偏好数据、客流数据、商圈区域内服饰鞋包TOP5品类消费品牌偏好、区域内其他零售TOP5品类消费品牌偏好、区域外零售TOP5品类消费品牌偏好这些精准数据他们都有。2. 神策大数据。在数字化时代，“以消费者为中心”和“数据驱动”就是品牌零售企业增长的两大核心战略，神策也助力企业运营模式也从依靠经验的割裂式运营走向数据驱动的全渠道精细化运营。

5. 大数据服务商有哪些

1. 数位大抄数据，拥有国袭内最大的线下动态数据数据库, 蚂蚁投资的，主要给运营商、零售、地产、移动互联网企业提供运营商网络优化、地产前策研判、零售经营分析、APP精准营销等大数据服务。
2. 神策数据，大数据用户行为分析产品，提供9大数据分析模型，提供在线数据分析Demo。
3. 极客数据，弹马多媒体数据分析平台集成了语音识别、图像识别等自动识别技术，进行数据识别、分析，最终形成数据报告。

6. 便利店行业如何通过线下大数据实现快速精准拓店

烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的深夜食堂，然而随着写字楼的灯火蔓延，便利店也成为了年轻人的深夜栖息地。有别于传统杂货铺，90年代传入中国的现代便利店呈现规模化和统一管理，行业规模发展迅猛，2019年中国便利店行业实现销售额2556亿元。

随着行业规模的高速发展，一线城市消费市场开始饱和，外资连锁便利店也开始走向下沉市场，二三线城市的便利店竞争将会日渐激烈。大数据时代如何利用数据及人工智能赋能于线下品牌连锁将是实体零售从业者面临的难题之一，本文将从便利店现状及大数据如何赋能的角度，为从业者们提供思考方向。

便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便利性、精简SKU等特性，逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店概念开始进入中国。2019年中国便利店门店总数达到13.2万家，较上年增加了1万余家。

从单个便利店企业扩张表现来看，石油系便利店（易捷、昆仑好客）在门店扩张上表现抢眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外资便利店则主要分布与一二线城市。

但观察近年来外资便利店在中国的城市版图布局：从去年底开始，7-ELEVEn先后在福州、长沙、西安、合肥开设首店，另一家日资便利店罗森行动更为迅速，已于去年在长沙、沈阳、泰州等城市先后开出首店。

对于全国商业格局而言，此次外资便利店的布局，被认为是近年来“市场下沉”的又一个印证，同时也意味着下沉市场连锁便利店的竞争更加激烈。

随着 科技 和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁品牌便利店存在着拓店难、无法融入当地市场的问题。

传统夫妻店投入资本小、受地理位置限制小，经营的可控性比较强，且选址往往在居住地附近。而对于连锁便利店来说，店铺选址除了需要考虑周边的消费市场，更要考虑采购与进货问题（小街小巷无法统一配货，增大成本）、客群画像等。

这时候，传统的选址方法是通过人工到线下多个目标位置点进行观察测算，人力和时间成本非常高，且客群画像无法精准。试想一下如何能够短时间内通过一个人的外表确定其消费能力呢？

但在大数据时代，这些信息都可以高速便捷获取。

数位是国内最早一批涉足线下大数据智能应用的大数据 科技 公司，深耕线下人场大数据5年，能够实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客群画像和周边客流。数位对线下零售（如连锁便利店）有三大价值：

1 快速拓店选址： 数位拥有全维度动态的人场大数据，自有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI库，能够为企业提供批量化的线下人场数据，利于连锁品牌的规模化拓展。

当品牌进入一个新城市，能够快速判断城市不同区域位置信息，帮助品牌根据自己的定位（如社区型/商圈型等）快速有效占领消费市场，并运用人工智能算法对周边客群、人流方向进行洞察分析，从而利于品牌在商品定位上更趋近于消费者心理。

2 老店数据实时监控： 对于品牌连锁店来说，许多经营多年的老店面临着周围市政或消费环境的变动，如新商场建立、老建筑拆迁等。

当老店营业额产生波动时，传统检验方式是线下踩点考证，但客流的变动易观察，客群画像的变动却无法短时间进行判别。数位大数据则能够第一时间反馈老店周边市场与客群画像的变动，及时做出经营方向和商品选择上的调整。

3 竞对商铺比较： 入驻前，同一片区域内原有的竞对商铺的数量及客流画像能够给品牌带来极高参考价值；开店后，区域内出现新的竞对商铺也是影响店铺营业额的重要原因。数位线下大数据能够帮助品牌实时观察周边竞对环境，分析优劣势，及时做出经营上的调整；

4 经营模型沉淀： 为什么同样开在市中心的两家店营业额却大相径庭？开在医院对面与开在学校对面哪一家营业额更佳？如何根据人群移动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀一套方法论，形成品牌自有的经营模型，对品牌进一步布局和拓店有重大参考价值，有效节省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三线城市，是城市发展的必然，也极有可能是一次再定义当地消费趋势的机会。在这样的前提下，品牌占领市场的时间显得尤为宝贵。

零售行业已从“货——场——人”转变为大数据时代的“人——货——场”，提前洞察客流及客群信息，加上当地场景数据，最后再结合品牌本身特性才能够快速打入当地消费市场，抢占消费份额。

连锁品牌入驻新城市时投入成本高，传统的选址方式已不足以支撑品牌的快速拓展，批量化的人场大数据才是现代品牌快速拓展版图的“秘密武器”。数位基于5年高精度技术的沉淀，拥有全国最大的识别数据库，在品牌选址、客群洞察及市场营销中，都能够为连锁品牌带来强有力的决策支持。

7. 国内做大数据的公司有哪些

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。

致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。

2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。

3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

(7)线下商业大数据企业扩展阅读：

大数据发展的一些趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。