如下:
1. 大数据应用案例之:医疗行业
1)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。
2)大数据配合乔布斯癌症治疗
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。
2. 大数据应用案例之:能源行业
1)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。
2)丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。
为了锁定最理想的位置,Vestas分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。
3. 大数据应用案例之:通信行业—通过大数据分析挽回核心客户
法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。
他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。
这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。
4、大数据应用案例之:零售业—大数据帮零售企业制定促销策略
北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。
结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。
定价团队的分析围绕着三个关键维度:
1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。
2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。
3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。
透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。
5、大数据应用案例之:网络营销行业(SEM)
很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。
在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广,例如BDP,来帮企业节省不必要的支出,提升整体的经营绩效。
企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案,打通各个搜索引擎营销(SEM)、在线客服系统和CRM系统,营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术,简单拖拽即可生成报表,观察每一个关键词的投入和产出,分析每一个页面的转化,有效降低投放成本。
通过BDP实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。知已知彼,才能百战不殆。
6、大数据应用案例之:电商行业
意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示,中国女性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%。
虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。
从省市排名,胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。
7、大数据应用案例之:娱乐行业
微软大数据成功预测奥斯卡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。
总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。
1、线上推广即通过网络对产品进行推广,方式有:博客推广、论坛推广、搜索引擎推广、APP推广等。
其优点在于不受地理位置、推广渠道等的限制,费用低,推广范围更为广阔;
其劣势在于线上推广的竞争越激烈,有效率不足。
2、线下推广属于传统的营销方式,方式有:广告宣传推广、活动宣传、举办优惠活动、推出优惠政策等。
其优势在于推广的地域跟人群会更加的精准;获取的用户会更加的真实可靠;也可以做到和客户面对面。
其劣势在于受地域的限制、费用较高,而且线下推广需要花费更多的时间和精力。
扩展资料:
随着互联网技术的发展,网络推广发展至今,线上推广的主要形式有非常多,其本质就是为了获取用户流量。线下推广相对来说传统企业使用的较多。
线上活动推广和线下活动推广各有各的优势,随着技术的发展线上推广也在不断的创新,活动的推广要与实际相结合,也可以将线上推广和线下推广相结合。
很多企业都是线上推广和线下推广相结合的,在互联网企业对线下推广还有专业的叫法:地推。线下推广不仅能够提升网站的直接流量,更是企业品牌的一种宣传方式。只有开展把线下和线上推广,两者相结合,才能发挥企业广告宣传的最大优势。
参考资料来源:百度百科-线下推广
参考资料来源:百度百科-网络营销推广
1 网络广告模式案例分析广告是现代企业的一种重要的营销手段, 是一个全新的广告媒体,其发布广告速度快、效果好, 网络广告的市场在以惊人的速度增长, 以致广告界甚至认为互联网络将超越路牌, 成为传统四大媒体( 电视、广播、报纸、杂志) 之后的第五大媒体。众多国际级的广告公司都成立了专门的“网络媒体分部欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
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