大数据广告案例

❶ 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

❷ 大数据时代的案例分析

个案一
你开心他就买你焦虑他就抛
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture（著名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

❸ 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：

❹ 大数据时代，几个例子告诉你什么叫大数据

例子：比如，阿里来每天都在收集源每一个淘宝用户的各个方面的信息参考（千人千面）。然后再用大数据算法来推荐给你现在需要的产品，或者广告，这个就是大数据。我说的是最浅显的一种大数据。 大数据就没有隐私，手机里的APP都回收集你的一切的数据，一切的数据，这样呢，你在淘宝上看了看一款手机，那么当你关了淘宝，打开了今日头条，你如果注意的话，你会发现，头条今日推荐你的广告就是手机，文章内容也会偏向手机之内的。这就是大数据。

• 所谓大数据无非就是一大堆数据。

• 只不过，这个数据有点大：



• 小的 1、2 G，多的上千、上万 G

• 然后企业利用这些数据 + 程序 code，分析出自己想要的东西：



• 用户行为

• 用户习惯

• 怎么才能从用户身上赚到钱。

❺ 有没有一个有具体数据的大数据营销案例

暂无大数据营销案例。
目前大数据还都是刚刚兴起，第一是拥有大数据的企业版很少，第二是拥有权大数据且具有足够的大数据挖掘分析的人才的企业更是屈指可数，第三是大数据挖掘分析的作用在银行、金融、政务、电商等平台起到的作用都非常大，绝大多数的精力都还放在如何提升效率和效益上，能用于营销的精力真的很少。

❻ 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。

❼ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属升猛性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

❽ 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的

信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

项目背景：

年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

投放方案

1、优选投放媒体

优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

2、MOB数据定向

通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

3、重定向

标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

4、投放优化

通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

投放效果

在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​