沃尔玛大数据案例

㈠ 大数据信息促进营销模式转型

大数据信息促进营销模式转型
大数据之父”维克托·迈尔舍恩伯格认为，世界的本质就是大数据。
仔细想来，确实如此。随着大数据时代悄然来临，数据不再是一个抽象的专业名词，它已经无孔不入地渗透到我们生活的方方面面。
每当飓风来临之前，美国沃尔玛都会将手电筒和蛋挞摆在一起出售，这是因为通过对沃尔玛的多维数据分析发现，季节性飓风到来之前，手电筒和蛋挞的销量都会大幅增加，飓风、手电筒、蛋挞之间有着一种神奇的联系；利用价格调整软件，零售商可以在一小时内自动修改200万件商品的价格，这是基于竞争对手价格和销售额等因素的一种动态定价机制；澳大利亚数字户外广告公司通过安装在数字户外媒体上的受众测量设备来实时采集受众的信息，当测出此时的观看人为女性，后台中针对女性用户且给出最高广告费的广告将自动播放。
本书中提到的上述案例都是基于大数据的渠道、定价和广告创新。作为一本关于大数据营销的教科书，不同于以往教材中只有枯燥晦涩的理论，本书每一章节都配有生动的经典案例，范围涉及众多不同领域的领先公司，展示了诸如腾讯、IBM、沃尔玛等巨头公司在大数据营销中最具价值的应用案例。通过对这些案例的详尽分析，帮助读者更好地理解大数据营销的运作理念和方法。
那么，我们为什么要了解大数据？大数据究竟能给营销带来哪些变革？
信息技术的创新推动着思维模式的变革，大数据带来的信息风暴开启了营销模式的转型。麦肯锡全球研究院在五年前发布的一份研究报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》指出，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为日益重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
对于市场营销来说，大数据可以帮助品牌发现机遇（新客户、新市场、新规律和新策略），回避风险和潜在威胁，同时也有助于品牌营销决策的调整与优化。因此，如何利用大数据技术实现更大的营销价值和效果，是值得不断思考和探索的领域。
本书作者阳翼十余年来潜心于营销领域，做了大量前瞻性的研究工作，有着丰富的理论功底和实践经验。不仅在传统营销领域颇有建树，对于大数据时代的新营销也有着独到的见解，在广告、市场、数字营销等方面提出了诸多有价值的观点。相信本书能为高校广告、营销专业的学生及相关研究人员、从业人士打开一扇洞察大数据营销的窗口，同时在变革思维方式、培养大数据思维等方面带来启迪。

㈡ 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。

㈢ 数据分析的案例

沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布
“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。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。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。
Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销
Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门，管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。
该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。
采用该方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：
1、显著增加了市场份额，但没有增加营销开支；
2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；
3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统，从而同时降低直接邮寄与运营成本。
由此可见，Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销，对控制成本，增加利润起到非常积极的作用。
数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度
辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。
辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。
借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：
·帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。
·根据消费和游览行为对动植物园游客进行细分，针对每一类细分游客开展营销和促销活动，显著提高忠诚度和客户保有量。.
·识别消费支出低的游客，针对他们发送具有战略性的直寄广告，同时通过具有创意性的营销和激励计划奖励忠诚客户。
· 360度全方位了解客户行为，优化营销决策，实施解决方案后头一年节省40,000多美元营销成本，同时强化了可测量的结果。
·采用地理分析显示大量未实现预期结果的促销和折扣计划，重新部署资源支持产出率更高的业务活动，动植物园每年节省100,000多美元。
·通过强化营销提高整体游览率，2011年至少新增50,000人次“游览”。
·提供洞察结果强化运营管理。例如，即将关门前冰激淋销售出现高潮，动植物园决定延长冰激淋摊位营业时间，直到关门为止。这一措施夏季每天可增加2,000美元收入。
·与上年相比，餐饮销售增加30.7%，零售销售增加5.9%。
·动植物园高层管理团队可以制定更好的决策，不需要 IT 介入或提供支持。
·将分析引入会议室，利用直观工具帮助业务人员掌握数据。

㈣ 沃尔玛著名的"啤酒与尿布"案例，体现了大数据营销价值的哪个方面

“啤酒与尿布”虽然是杜撰的，但是作者也是为了很好的说明大数据相关性的重要性，在大版数据时代，人权们不应该一味追求原因，知道结果就好，就像啤酒与尿布，不需要知道为什么会出现这种情况相关性，只需要知道它们存在相关就好，超时就可以根据相关性这种结果把啤酒与尿布摆放在一起，与营销挂钩的话，我觉得算是精准营销，知道消费者的需求，从而基于实际数据进行精准投放，从而增加销售额。

㈤ 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。

㈥ 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。

㈦ 大数据那些神奇或哭笑不得的案例

大数据那些神奇或哭笑不得的案例

互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
2数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3C罩杯都在新疆
淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介绍给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5首款“魔镜”预知市场走向
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。
6Google数字模型预测流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9大数据成功预测21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10购物数据预测高中生怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
人类已进入大数据时代，国际数据公司的研究结果表明，近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念，我们会在各行各业，比如医疗行业，将迎来深度的行业变革，甚至颠覆性的变革。

以上是小编为大家分享的关于大数据那些神奇或哭笑不得的案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈧ 大数据有哪些具体的应用案例_大数据应用的典型案例

大数据有具体的应用案例还是很多的，比如：

1、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。

2.Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态银颂的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3.沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4.快餐业的培搏键视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5.Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6.PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣配巧克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7.TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

8.AmericanExpress（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。