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49个大数据公司实战案例:挖掘数据价值提升企业运营
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更新于2024-07-01
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本文深入探讨了大数据公司在实际运营中如何挖掘数据价值的49个具体案例,重点关注那些天然拥有大量用户数据的公司,如亚马逊、谷歌、阿里巴巴、百度等。这些公司通过数据驱动的决策、流程优化和产品创新,实现了显著的商业价值提升。 亚马逊,作为全球最大的电子商务公司之一,其大数据应用尤其突出。首先,亚马逊被视为一个“信息公司”,它收集并分析用户的购物行为,包括页面浏览时间、搜索关键词、商品评价等,以此提高预测精度,优化个性化推荐。例如,通过“买过X商品的人也常买Y商品”的推荐系统,亚马逊提升了用户的购物体验和转化率。Werner Vogels,亚马逊的首席技术官,强调大数据在决策制定中的关键作用,指出大数据可以帮助企业避免因缺乏数据支持而犯的错误,使得企业在大数据时代拥有无限可能。 除了亚马逊,其他天然大数据公司如谷歌(搜索引擎和广告投放)、LinkedIn(社交网络)等也运用大数据优化广告定向、用户关系管理和产品优化。例如,LinkedIn通过用户的职业信息进行职业发展建议和招聘匹配,提高了人才市场的效率。大型技术公司如IBM、Oracle、EMC和惠普则为其他企业提供大数据解决方案,帮助他们整合和利用数据资源。 文章还涵盖了以数据驱动为核心的流程优化,如营销闭环战略,通过数据分析来改进销售漏斗,提高转化率。产品设计阶段强调个性化,而在运营阶段则强调迭代式创新,不断根据用户行为数据调整和优化产品。 这篇案例分析旨在为企业提供实战参考,展示了大数据如何通过驱动决策、流程和产品创新,帮助企业实现业务增长和竞争优势。通过学习这些成功案例,企业可以更好地理解如何在实际操作中挖掘和利用大数据的价值,从而推动自身的发展。
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购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型,不仅如此,如果用户从它们的店铺中
购买了婴儿用品,它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客
推送相关产品,使这些客户形成长期的忠诚度。
05 中国移动的数据化运营
通过大数据分析,中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预
警、跟踪。大数据系统可以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。
客户流失预警:一个客户使用最新款的诺基亚手机,每月准时缴费、平均一
年致电客服 3 次,使用 WEP 和彩信业务。如果按照传统的数据分析,可能这是
一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上,当搜集了包括微博、
社交网络等新型来源的客户数据之后,这位客户的真实情况可能是这样的:客户
在国外购买的这款手机,手机中的部分功能在国内无法使用,在某个固定地点手
机经常断线,彩信无法使用——他的使用体验极差,正在面临流失风险。这就是
中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息,可能颠覆常规分
析思路下做出的结论,打破传统数据源的边界,注重社交媒体等新型数据来源,
通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息,并从这些数据中挖掘更多的价值。
数据增值应用:对运营商来说,数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营
商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。
运营商处在一个数据交换中心的地位,在掌握用户行为方面具有先天的优势。作
为信息技术的又一次变革,大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的
方向,而谁掌握了这一方向,谁就可能成功。对于运营商来说,在数据处理分析
上,需要转型的不仅是技巧和法律问题,更需要转变思维方式,以商业化角度思
考大数据营销。
06 Twitter 中的兴趣和情绪
Twitter 兴趣聚类:通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词,Twitter
建立了一系列定制化的客户数据流。比如,通过过滤电影片名、位置和情绪标签,
你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布
的个人行为描述,你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看,
Twitter 的兴趣图谱的效率优于 Facebook 的社交图谱。Twitter 的用户数据所能
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产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势
下,它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利,并使其取代广告成为自身
提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。相信在不久
的将来,如果寻找到既能充分利用用户数据,又可合理规避对用户隐私的威胁,
社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。
Twitter 情绪分析:Twitter 自己并不经营每一款数据产品,但它把数据授权
给了像 DataSift 这样的数据服务公司,很多公司利用 Twitter 社交数据,做出了
各种让人吃惊的应用,从社交监测到医疗应用,甚至可以去追踪流感疫情爆发,
社交媒体监测平台 DataSift 还创造了一款金融数据产品。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。一些
媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里,再转卖给频道制作人和内容创造者。
精确的数据一旦及社交媒体数据相结合,对未来的预测会非常准。
07 特易购的精准定向
聪明的商家通过用户的购买历史记录分析来建立模型,为他们量身预测未来
的购物清单,进而设计促销活动和个性服务,让他们源源不断地为之买单。特易
购是全球利润第二大的零售商,这家英国超级市场巨人从用户行为分析中获得了
巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中,特易购可以了解一个用户是什么“类
别”的客人,如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以为提供
很大的市场回报,比如,通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得十分个性化,
店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段来更加有针对性,从而提高
货品的流通。这样的做法为特易购获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能
帮助特易购每年节省 3.5 亿英镑的费用。
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