❶ 智慧商场，如何通过大数据分析实现商业价值
大数据分析的前提是要有数据来源，俊竹客流统计对商场进出客流专进行实时统计，通过对属采集的数据分析实现的商业价值有
根据客流统计数据分析，对商铺的定位及招商方面提供了参考价值
根据不同时段和不同区域客流数据信息对比分析，从而提高了管理人员的工作效率。
从各个区域的吸引率及繁忙度效果，来对铺位进行合理分布，从而提高销售量
评估商场服务质量等。
❷ 大数据时代的网络营销与传统营销如何进行整合
大数据时代，网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，对于平台和渠道各方好嫌对于大数据的融合和互通就很重要。
具体网络营销如何同传统营销结合：
1、首先，企业应该了解自己的产品。不是什么样的产品都适合通过互联网进行营销推广，正确把握自身产品的特点是一切营销的基础。只有了解了产品自身的特点才能明确产品能够满足的市场需求，才能进一步描述出目标客户群体的特点。当然，产品销售出去后也并不是营销的结束，而恰恰是营销开始。
2、其次，需游袜培要了解目标市场的消费者特征。在网络上并不是任何人都可能成为企业的客户。由于网络用户结构的复杂性，企业很难特别清晰的划分出目标市场的群体情况。但是，还是可以通过用户的某些特征对网络用户进行分类，进而实现把握目标市场消费群体的主要特征。
3、再次，网络营销的战略推广。网络的好处之一就是有多种资源可以使用，企业可以根据自己的财务情况以及产品特点选择不同的营销传播方式。当然，消费者也可以通过主动的接受或者被动的告知来获取企业的营销内容。在面对海量信息的网络，任何想靠一种营销推广方式就将信息传递给目标消费者是不现实的。付费的广告、搜索排名等方式主要针对的客户群体是进行有目的搜索的消费者，虽然这种方式能够很好的向目标消费者传递产品或者企业信息，但是这种方式的弊端就是投入成本较大，而且一旦费用支持减少，效果就会立即减弱。非付费的方式非常多，其目的是扩大信息传播面，使目标消费者能够更容易的接触到企业、产品等信息，实现最终的销售。虽然非付费的方式能够很大幅度的节约营销成本，但是这种方式的效果难以保证，使用不当的话却能够带来负面影响。所以网络营销需要从战略的角度出发，有针对性的选择、综合使用几种传播方式，以达到营销推广的目的。这一步是网络营销的核心，是传统营销与网络有机结合的体现。
4、最后，网络营销效果评估。虽然网络营销是一个新的营销方向且还处于发展阶段，不过还是可以对营销效果进行评估。付费方面可以通过在线系统的数据收集，进行投入产出比的计算，实现效果评估。非付费方面主要通过网络浏览量、转发情况、互动情况等细分项目进行评估，从而实现效果评估神唯。结合两种方式，在实现网络营销的同时，也能够为企业提供及其丰富的市场数据，好的网络营销活动是企业一举多得的战略举措。
❸ 如何将大数据与企业人力资源管理相结合
1.制定有效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的环境和企业战略，企业人力资内源部门应该提高容洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略和规划，为企业发展提供良好的内部人了资本保证。
2.更新工作分析。大数据时代将改变企业的用人需求，由曾经的重视员工经验改变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与判断，而不是倚重于经验的判断，这样的时代背景下，要求企业中每个员工都需具备一定数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。
3.完善企业招聘。招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。大数据时代人们获取信息渠道更多，雇主与雇员之间信息沟通的渠道更多，信息将更加透明化。对企业而言，传统的招聘个人信息都是候选人自己编辑形成的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况，使候选人与职位更好地匹配。
❹ 如何结合大数据进行旅游市场精准营销
利用大数据平台分析充分掌握游客来源地、年龄、兴趣偏好、消费偏好等游客画像，利用智能标签对客户进行区分，并准确找到游客兴趣逗棚嫌点深度分析出用户的喜好与购买习惯，根据用户画像通过AI算法，以短信推送、矩阵APP推送、行为轨迹数据应用即时自动推送至各大服务应用，增大游客关注基数，精准触达用户需求，提升地区旅游消费。
巨有科技研发和斗推出“智慧景区旅游大数据中心”，帮助政府/景区，以及涉旅企业日常监督管理、游客接待统计、重大节假日山手、旅游旺季等时段对客流和视频实时监控及游客群体分析，实现景区游客预测，景区拥塞预警，远程调度指挥等作用。
❺ 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。
❻ 大数据时代：整合营销应该如何做
大数据时代： 整合营销 应该如何做?
诸葛io认为，大数据时代的全面来临，不仅仅是让企业广告投放更加精准，我们的生活、工作、思维、商业乃至管理都会发生改变，甚至也影响到互联网行业的方方面面，包括网络营销。
我们常常使用整合营销手段也需要升级和改变。之前，我们为了达到营销效果最大化，只是简单的对各个渠道的资源进行整合，通过规模化宣传来扩大营销效应。而在大数据时代，对于网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，而这其中对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。
不过，对于大数据的运用也有争议，比如在保护用户隐私方面，如何避免让用户感觉被无所不在的“第三只眼”偷窥等等，也都对各大互联网公司在大数据的挖掘和使用上提出挑战。但无论如何，在大数据在营销或其他场景的运用上，不作恶都应该是各大互联网公司谨守的底线。
诸葛 在数据运营方面不仅能给企业提供更精细独到的服务，也为让企业节省百万团队费用。诸葛io让 数据运营 起来更方便！
http://zhugeio.com/news/?p=183
❼ 如何结合大数据进行旅游市场精准定位
通过大数据可以有助于进行旅游市场的精确定位
大数据系指无法在一定时间范围内通过常规软件工具，进行捕捉、管理和处理的数据结合体，是需要新处理方法技术和模式才能具有更强的决策力、洞察力、发现力和流程优化力，从而实现适应海量信息资产。一直以来，大数据就与商业尤其是旅游业密不可分。因为有了大数据就可能预测公众喜好，从而可以帮助进行旅游市场精准定位和预测。最常见的案例，就是大家在上网、APP的时候，如在玩今日头条、微信等的时候，通过您喊宏的点击对象、浏览内容，某种内容惦记频率，以及你浏览的时间规律等，可以建立有关你自己的网上需求动机和组织行为特征，从而可以预测你的爱好、习性和需求动机，这是一个人的数据。但通过一百个、一万个、百万个、千万个网友的上网信息及海量数据提取、分析，加工、反馈、决策，可以预测当前市场上的相关需求规律和趋势。通过利用和发挥大数据方法、技术和资源，可以进行三个方面的旅游市场的精确定位。
通过大数据可以进行精确郑镇册定位旅游品牌
一是通过大数据挖掘获得大数据信息，对旅游品牌市场进行个性化定位。成功的旅游品牌离不开精准的市场定位，而基于市场数据分析和调研是进行品牌精准定位的前提。在旅游业中充分挖掘品牌价值，需要架构大数据战略，拓宽旅游调研数据广度和深度，从中了解旅游市场构成、市场特征、消费者需求和竞争者状况等，在系统的信息数据收集、管理、分析基础上，提出解决问题的方案和建议。
通过大数据可以进行旅游项目可行性分析和科学评估
二是通过大数据挖掘获得大数据信息，对旅游项目进行可行性分析和有针对性的评估。旅游企事业要开拓某一区域旅游业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，方能最终决定开拓市场的必要性，这是充分掌握各种细分市场的大数据，并针对性地从中分选、提取出相关信息，将对某一区域的旅游市场的针对性评估具有重大作用和意义。
通过大数据可以构建针对市场需求的精准产品体系
三是旅态通过大数据挖掘获得大数据信息，可以有针对性地构建满足市场需求的旅游产品体系。通过大数据信息提取和分析，通过有针对性的旅游项目评估报告，通过收集海量信息构成旅游业市场调研大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。只有定位准确才能构建出满足市场需求的旅游产品，使旅游品牌在竞争中立于不败之地。
❽ 如何用大数据区块协作整合出电商最具潜力的消费客户
融合。随着“数字经济”的高速发含闷展，当社交电商平台+大数据技术+区块链应用融合时，或许敬老铅更为新型商业运营模式就会问世，不用广告主、流量商，反而是依据大数据挖掘智能匹配顾客亮好需求的产品并算出最合理价格给到客户。
❾ 大数据帮助零售商避免沦为“展示厅”
大数据帮助零售商避免沦为“展示厅”
对实体店零售商来说挣钱难度与日俱增。经过亚马逊等电商二十多年对传统零售型经济模式的冲击，智能手机的普及，数字化消费者的诞生以及次日交割⑴的繁荣，这一切都似乎使传统零售商的未来变得扑朔迷离。
我用“似乎”一词是经过深思熟虑的，因为我相信零售商将通过学会综合运用大数据分析、多渠道数据和持续（自我）更新，重回昔日的繁荣。
这些高风险的议题是美国零售联合会年会考虑的头等大事。该会议于一月份在纽约召开，讨论了大数据和消费者不断变化的期望怎样和云计算、数据分析、社会化商业以及手机交叉，最终从根本上改变商业——这对于零售商而言意义重大。
就个人而言，我对零售商的未来感到兴奋不已。零售商们通过应用高科技能促进对消费者的了解，并提供一切他们想要的。最终，整个业界就能实现将每个消费者区别对待的长期目标，而不是把他们聚集在分区混乱的市场里浪费时间。
作为数据专家，我很乐意见到大数据分析被零售商应用。这项技术是揭开人类消费行为奥秘和了解消费者一切需求的关键因素。
如今，零售商在许多时候都有大把机会去了解他们的顾客群体，以及那群人常去的市场。移动计算应用在用户允许的情况下随时都能让商家获取消费信息。忠诚计划⑵能授权他们访问消费者的历史消费记录。把这两个因素结合起来，无论是实体店还是线上店铺，你都能立刻与你的顾客建立联系，满足他们的需求。
大数据分析能辅助预测消费者的需求。通过研究个人消费习惯并将消费模式与他们身边所发生的事情联系起来，零售商就可以预测消费者的行为。受此启发，零售商能更好地掌握消费者不断变化的需求，他们不仅对此抱有希望，甚至尝试改变消费者的消费行为。
我的公司也用大数据分析天气对消费者个人消费行为的影响。我们将销售数据和美国国家气象局的数据结合分析，这样零售商就能利用忠诚计划的数据，以可预测的方式来确定消费者对天气的反应。
社交媒体为零售商提供了一个促进对消费者了解的良机。商铺能分析顾客们的个人账务。通过匹配不同时间段的消费模式和消费者所属人群，商家能调整他们的营销策略——或许会使用数字化大屏幕对某些特定消费者显示（不同的）商品名称和价格。
最近，大型零售商纷纷制定线上商铺作为实体商铺的补充，但这两种模式几乎都没什么联系。这将使零售商们错失良机。通过多渠道市场技术整合实体和虚拟世界，大数据分析技术变得更加势不可挡。
为了给消费者提供更加持久、方便、个性化和相关的体验，协调所有消费者能接触到的因素就变得尤为重要，包括：促销、商铺、网站、客户服务中心、广告、移动应用和社交网络互动。
事实上，这个途径就是对抗“展示室现象⑶”挑战的关键。
越来越多的消费者选择在实体店体验商品，然后用手机或者平板电脑在网上以一个更优惠的价格购买。我建议零售商不要视手机和平板为眼中钉，而将它们视为自己商铺（业务）的扩展。
通过消费记录，零售商能了解消费者在该商铺的购买习惯，然后利用（线上）应用或（实体店）推销员来吸引顾客。无论通过何种方式，他们留住顾客的几率都将大大高于被网上打折商铺抢走顾客的几率。
我们正处于多渠道市场的早期，但我坚信通过利用大数据分析，移动计算和社交网络，零售商将找到无数成功留住顾客的方法。革命性的实验是非常重要的。尝试一些新东西；不论得失；通过学习；再次尝试。
砖家们乐此不疲地宣称实体店已死，但美国90%以上的零售交易还是以传统的方式进行着，零售商们不断自我更新。
我很荣幸与一批最有创造力的零售商合作，因为他们正在改变21世纪的购物体验。他们明白必须不断重塑自我，才能整合线上线下平台。最棒的零售商一定会成功。而最终的赢家还是消费者，他们的一切需求都将得到满足，以一个实惠的价格。
译注：
⑴one-day delivery（次日交割）：合约的交割日期为下一个交易日时。
⑵loyalty programs（忠诚计划）：是公司基于客户对公司特定产品或服务累积购买的基础上对客户所提供的激励。
⑶phenomenon of “showrooming”（展示室现象）：电商的售价通常比实体店便宜，因此，消费者去实体店体验产品，然后回家在电商网站上下单，这种现象已经司空见惯，被称之为展示室现象。