1. 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%。
2. 大数据告诉你为啥单品店更受消费者青睐
大数据告诉你为啥单品店更受消费者青睐？
新的一年，餐饮界人士在对未来餐饮趋势的展望中纷纷将视点落在单品类餐饮的消费模式。事实上，有些餐饮人已经开始尝试单品店的试点，也有餐饮连锁公司正在 筹划单品店品牌的开发。那么，消费者对单品类餐饮的消费是如何看待的，针对这一话题做了单品类消费的调查问卷，希望可以对餐友们带来一定的参考价值。
在快节奏的城市生活背景下，消费者外食（外出用餐）的频率有所提高，一个人或者两个人天天下馆子似乎有点奢侈，路边的面馆对付过去又有点对不起一天的辛劳。有时候只是为了解决一顿晚餐的简单需求，但是又没有精力回家自己动手。这个时候，单品类餐饮店的优势得以体现。
相比大而全，小而精略胜一筹
消费者在选择餐厅时，往往是凭借着对某一道菜或者某一种口味的记忆而做出的选择。这一观点得到了94.7%的被调查者的认同。
也就是说，绝大部分消费者是因为想要吃某一道菜而去了某一家餐厅。这样看来，单品类的餐厅占了一定的优势。因为单品类餐厅因其“专注”而给消费者留下了更为深刻的印象。
同样的产品，单品类餐厅与一般餐厅作对比，39.8%的消费者认为单品类餐厅“出品更加专业”；37.6%的消费者认为单品类餐厅的“菜肴口味更好”；14.0%的消费者认为去单品类餐厅“不需要做太多选择”。
也正基于此，在“大而全”与“小而精”的PK下，“小而精”略胜一筹，56.5%的消费者更倾向于小而精的单品类餐厅。
当然，“大而全”的餐厅也可通过将某一款菜肴做精做好，同时结合菜单、海报等的强化宣传，加深顾客的印象，让顾客能记住某一道或者某几道菜品，也就是所谓的打造招牌菜。
快和专，两者不可缺
如果我们从单品类餐饮店可能的最大用餐群体出发来看的话，不难发现，节约时间是最大的吸引点。根据调查发现，47.3%的消费者认为单品类餐饮店是可以节省“点餐时间”；28.0%的消费者认为可以节省“等餐时间”；另有19.4%的消费者认为可以节省“等位时间”。
毕竟，在这个快节奏的社会现状下，时间就是金钱。“快”是单品类的一大吸引点，但是只“快”那肯定是不够的，快餐也很快。口味佳、营养丰富、最好装修干净时尚，这样才能满足现代人的消费需求。
也就是说，消费者选择单品类的原因还在其“专”。根据调查，主导消费者去单品类餐厅用餐的主要因素首先是“口味地道”，占59.1%；其次是“食材品质”，占26.9%。
因为专注，所以更美
单品类餐饮店为何会在最近开始广受关注，过去消费者去餐厅用餐大多是出于宴请朋友宾客的需求，像这类用餐需求追求的是丰盛上档次，单品类餐厅确实不大适合。但是在如今，平时的日常用餐需求量大大增加，单品类餐厅的市场前景不可小觑。对于“餐厅只提供单一的产品会让人感觉选择受限而影响就餐体验”这样的看法，67.7%的消费者持否定态度。
可见，大部分消费者更看重单品类餐饮店的优点。
95.7%的消费者赞同“单品类餐饮在其品类上的专业度更加高，产品质量更加好”；89.2%的消费者认同“单品类餐饮更加快速便捷”；91.3%的消费者认可“单品类特色鲜明，对消费者更有吸引力”的观点；97.8%的消费者认为“单品类产品卖点明确，更容易让消费者记住”。
综合起来，单品类餐饮店的优点有更加专业、品质更高、更加快捷、节省就餐成本、特色鲜明、易于记住等等。与此同时，单品类餐饮店容易给消费者“单一”的印象，面对餐饮市场丰富的选择、激烈的竞争，单品类是否会面临一次性的生意的尴尬？
根据调查我们发现，76.3%的消费者并不认同“单品类产品太过单一，较难重复光顾”的说法。将一个产品做精做透，口味得到了消费者的认同，自然会时常萦绕在心头。也就有了文章开头我们说的因为一道菜品而光顾一家餐厅。这就是专注的魅力。
3. 如何借助大数据的营销方法获取意向客户
自从有了互联网，营销就有之前的小溪变成了大海。餐饮企业老板们发现营销变成了一次又一次的出海历险记，即便搭了一条坚固豪华的渔船，多次撒网也可能只捞起来一些廉价的小鱼小虾，就如同餐饮老板投入大量的费用进行互联网宣传，结果却收效甚微。
如今的营销主场正由线下走向线上，由传统媒体转向新媒体。多样化的营销载体衍生出越来越多的营销方式。然而，哪一类载体和哪种方式更适合宣传餐厅？通过大数据的分析便能得到科学的答案，当餐饮企业有了大数据做支撑，营销便能有的放矢，真正实现低成本且精准。这里为大家分享武汉某一知名连锁快餐品牌采用的大数据营销方法。
1：客户需求
客户主要针对武汉地区进行广告投放，希望通过本次的广告投放，增加广告曝光量，实现价值的牵引，并且针对店铺附近商圈的客户进行新产品的宣传。本次客户的主要考核数据为品牌曝光量与点击量。
2：投放方案
① 选定广告投放形式：本次广告投放，选择主流的移动端媒体，采用丰富的广告形式，多维度触达受众人群，本次广告的形式采用移动Banner广告、开屏广告、信息流广告、插屏广告、暂停广告等多种广告形式。
② 通过数据采集设备采集店铺附近商圈客户的手机识别码，上传至大数据后台进行客户分析，建立客户画像，然后利用选定广告投放形式针对这些客户推送配有优惠活动或减免券领取的创意广告，引导客户点击领取广告中的优惠券。
3：投放结果
通过一个月的广告投放，客户共计获得了八百万的广告曝光量。经过监测发现，采用了优惠活动或减免券领取的广告互动率达到了38.5%，看见广告的人群有80%领取了商家落地页的优惠券，而领取了优惠券的人群中有90%的人到店消费，广告投放效果令客户非常满意。
从该案例可以看出，该快餐连锁品牌采用的是线下结合线上的推广模式，结合自身餐厅的定位，锁定核心消费人群，通过小蜜蜂获客盒子获取周围商圈客户手机识别码，结合大数据营销平台对客户信息进行筛选分析，建立属性画像，对消费人群的行为习惯、个性特质、行为习惯、影响消费购买的主要因素等做系统分析，再针对性地推出营销方案。
在当下的营销环境中，传统意义的“广撒网”早已不再适用，线下获客结合线上大数据的营销模式不仅可以帮助线下店铺获得的客户更加精准，而且投入的费用更低。
4. 大数据可以应用在哪些方面
大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。
12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。
(4)快餐大数据扩展阅读
七个典型的大数据应用案例
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的营销活动。这项举措减少了悉指培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。这家零售业寡头为其网站Walmart.com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%。“对睁唯沃尔玛来说，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，分析推逗改特数据，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。