大数据在商业地产运用案例
大数据给中国带来的十大商业应用场景
大数据给中国带来的十大商业应用场景2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。
大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。
大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。
现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。
1、智慧城市如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。
政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。
既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。
大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。
利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。
机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。
铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。
大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。
o2o模式成功案例
o2o模式成功案例【篇一：o2o模式成功案例】2014年是线上线下企业高呼转型的纷乱期，o2o成为了共同的救命稻草。
各零售企业结合自身发展，纷纷探索双线融合，目前零售业已有十大典型的o2o模式。
以下是小编为大家整理推荐关于o2o模式十大案例内容分析，希望对大家有所帮助。
【案例一】苏宁云商：门店到商圈+双线同价的o2o模式所属行业：店商+平台电商+零售服务商案例概述：苏宁的o2o模式是以互联网零售为主体的一体两翼的互联网转型路径。
苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。
o2o模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店云店，店内将开通免费wifi、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联网、物联网技术分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
2014年百日会战中，苏宁o2o模式优势凸显，双 11 ，苏宁发起第二届o2o节，祭出门店、网站、手机、t v 四端协同作战计划，并取得了一定成绩。
分析师点评：2014年，苏宁以互联网零售为主体、一体两翼的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。
其中，作为传统零售企业转型互联网零售的代表，苏宁的自营o2o模式在今年百日会战和双 11 中初见成效。
但苏宁店商+电商+零售服务商的o2o模式未来能否在o2o行业压力下长足发展，还有待时间的检验。
【案例二】京东：大数据+商品+服务的o2o模式所属行业：综合自营+平台电商案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店o2o，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。
另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现零库存。
O2O模式成功案例
O2O模式成功案例O2O模式成功案例【案例一】苏宁云商：“门店到商圈+双线同价”的O2O模式所属行业：店商+平台电商+零售服务商案例概述：苏宁的O2O模式是以互联*零售为主体的“一体两翼”的互联*转型路径。
苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全渠道的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。
O2O模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店——云店，店内将开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联*、物联*技术收集分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
202X年“百日会战”中，苏宁O2O模式优势凸显，双“11”，苏宁发起第二届O2O购物节，祭出门店、*站、手机、T V“四端协同作战计划”，并取得了一定成绩。
分析师点评：202X年，苏宁以互联*零售为主体、“一体两翼”的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。
其中，作为传统零售企业转型互联*零售的代表，苏宁的“自营O2O模式”在今年百日会战和双“11”中初见成效。
但苏宁“店商+电商+零售服务商”的O2O模式未来能否在O2O行业压力下长足发展，还有待时间的检验。
【案例二】京东：“大数据+商品+服务”的O2O模式所属行业：综合自营+平台电商案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店O2O，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团拓展生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。
另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现“零库存”。
分析师点评：中国电子商务研究中心助理分析师孙璐倩认为，京东O2O模式基于线上大数据分析，与线下实体店*络广泛布局、极速配送优势互补。
大数据时代百货商场王府井转型
百货商场，进入新时代以来，可以说受到了多方面的市场冲击，第一，电子商务的全面发展，商场内部人流大幅下降，有时候甚至发生店员比顾客还多的现象，销售的不理想以及费用加大的影响，很多企业开始撤出商场渠道转而自营或者进军电商，一些国际性大品牌属于“客大欺店”型，很难从它们头上赚取费用；第二，商业地产的价格增长明显，各种其他的商务成本也是持续升高，很多百货商场入不敷出。
第三、消费者购物习惯的变化，特别是80、90后消费人群慢慢成为消费主力以来，人们生活节奏越来越快，去百货商场买产品已属小众人群，他们更愿意或者更信赖电子商务和专业品牌店，百货商场的日子举步维艰。
因此，转型升级成为这几年百货商场的主流。
知名的王府井百货集团，创立于1955年。
1996年起开始在全国范围内推进百货业连锁规模发展，截至2014年底，已在全国28个城市开业运营47家大型百货商场。
在渠道升级方面就采取了多方面的步骤：1. 关闭亏损门店针对亏损的分店，王府井选择部分进行退租整顿的方式和关店相结合的方式共同进行。
将其中的亏损大户进行关闭，如福建福州店、辽宁抚顺店进行关闭。
同时对一些亏损相对较低的门店进行调整，对河南郑州店进行部分退租的方式，以及调整商品结构，引入功能区来逐渐控制着门店的亏损。
2. 剥离超市，整顿现有综合百货业态超市作为百货业态的一部分，能够为消费者提供相对完善的购物体验。
目前市场上的超市受到互联网电商的冲击影响，运营普遍接近饱和阶段。
因此，王府井逐渐剥离将超市从王府井百货业态中剥离出来，将商业中心放到综合百货业态的建设上来，将超市作为消费者的百货购物的补充。
3. 促进线上线下融合在2007年之初，王府井开始涉足网上商城，将线上业务作为实体店服务延伸以及零售渠道的补充。
2013年1月12日，王府井网上商城上线，商品经营模式为以自采+线下商品自营+联营。
2014年5月，王府井百货推出PAD移动销售助手，逐步实现百货卖场的数字化，打通线上与线下不同店面之间的库存，进行商品和会员的统一管理。
企业数字化商业模式创新方法与案例分析
企业数字化商业模式创新方法与案例分析近年来，随着互联网的不断发展和智能技术的日益成熟，以数字化为核心的商业模式正在成为企业发展的新趋势和重要方向。
在这样的趋势下，企业数字化商业模式创新成为了企业发展的必经之路。
一、数字化商业模式的概念及其重要性数字化商业模式是指企业将数字化技术与商业模式紧密结合，通过数字化技术的运用，改变传统模式，实现商业的转型和创新。
数字化商业模式的核心是以用户为中心，以数字化技术为手段，以创新的商业模式为依托，实现企业的价值创造和经营效益的提高。
数字化商业模式的重要性体现在以下几个方面：1、实现商业的转型和创新。
数字化商业模式提供了新的商业模式及其支持的技术，为企业转型和创新提供新的思路和途径。
2、提高企业的创新能力。
数字化商业模式可以在很大程度上提高企业的创新能力，实现商业模式的改变，推动企业的创新创业。
3、满足用户需求，实现用户价值的最大化。
数字化商业模式以用户为中心，以用户价值为导向，通过数字化技术的运用，最大程度地满足用户需求。
二、数字化商业模式的实施策略数字化商业模式的实施需要有以下几个方面的策略：1、重视用户需求。
在数字化商业模式的打造中，用户需求是核心，企业需要深入了解用户需求，发掘用户潜在的需求和痛点，为用户提供更好的在服务。
2、整合数字化技术。
企业需要整合各种数字化技术，尤其是人工智能、大数据、区块链等前沿技术，充分挖掘数字化技术的潜在价值，为企业提供更好的商业模式。
3、与其他企业合作。
数字化商业模式需要与其他企业进行合作，共同利用各方资源，探索新的商业模式，实现与其它企业的互补和优化。
4、推崇创新文化。
数字化商业模式需要企业强调创新，并营造出一种创新文化，提高员工的创新意识，充分发挥员工的想象力和创造力，不断创新商业模式。
三、数字化商业模式的案例分析1、京东的数字化商业模式京东是中国最大的综合性零售商，其数字化商业模式充分体现了“大数据+人工智能”的理念，在减少佣金、提供贷款和增加广告销售等方面取得了成功。
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用一、引言随着科技的飞速发展，大数据技术和商业智能分析成为了许多行业的利器，其中包括房地产行业。
在这个信息充分流通的时代，房地产公司需要及时准确地掌握市场情况和客户需求，才能迅速作出正确决策。
大数据技术和商业智能分析为房地产公司提供了更好的数据分析和决策支持工具，从而帮助他们实现更高效的运营管理和更迅速的发展。
本文将对大数据技术和商业智能分析在房地产行业中的应用进行详细的探究和分析。
二、房地产行业的数据化转型如今，数字化和智能化已成为现代化建设的必要条件，而数据化转型则是数字化和智能化之间的桥梁。
房地产行业的数据化转型必须先从数据收集和分析入手，随着现代技术的发展，公司必须对大规模数据进行快速的处理和分析。
这就是大数据技术的应用范围。
如何有效地利用大数据技术和商业智能分析对数据进行处理和分析，成为了房地产公司实现数据化转型的关键。
三、大数据技术在房地产行业中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中挖掘出规律和趋势的过程，通常包括数据清洗、模型建立、模型选择和模型验证等环节。
在房地产行业中，数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求、掌握房地产市场的变化趋势、确定适宜的房价区间等，从而制定相应的战略。
例如，某房地产公司通过使用数据挖掘技术，分析了成交房屋面积和成交房屋价格的关系，发现房屋面积和房屋价格存在一定的正相关关系；然后通过对比不同区域相同面积的房价，确定了该区域房价相对合理的区间。
通过这种方式，房地产公司能够更加精准地定位目标群体、了解市场需求和判断房价区间。
2. 预测分析预测分析是利用历史数据和统计学方法来预测未来的趋势和事件。
在房地产行业中，预测分析可以帮助公司预测未来的房产价格、预测新建楼盘的销售趋势、预测市场占有率等，从而制定相应的策略和决策。
例如，某房地产公司通过使用预测分析技术，对市场数据进行综合分析，得出某区域未来的房产市场变化趋势，从而准确地预测该区域房价的走向，并根据预测结果调整了该区域新楼盘的定价策略，从而取得了更好的市场表现。
房地产行业中的大数据分析应用案例
房地产行业中的大数据分析应用案例在当今信息时代，大数据分析已成为房地产行业中的重要工具。
通过对海量数据的深入挖掘和分析，房地产公司可以获得更全面、准确且有针对性的信息，从而更好地指导决策、提升效益。
以下是一些房地产行业中的大数据分析应用案例。
1. 市场需求分析房地产开发商可以通过大数据分析来了解市场需求趋势，从而确定开发的地段、户型、价格等因素。
例如，通过分析人口结构、收入水平、教育资源等数据，可以预测某个地区未来的住房需求量和趋势，为开发商提供决策依据。
2. 土地选址决策大数据分析可以帮助房地产公司进行土地选址决策。
通过分析土地周边的交通、商业配套、教育资源等数据，可以评估土地潜力和价值。
同时，分析人口迁移、城市规划等数据可以预测土地未来的发展前景，为土地购买提供参考。
3. 项目销售预测大数据分析可以为房地产公司提供项目销售预测。
通过分析历史销售数据、宏观经济指标、政策变化等数据，可以预测未来项目的销售情况。
这有助于房地产公司安排销售策略、定价策略，降低风险。
4. 客户画像分析通过大数据分析客户的购房需求、购买能力、行为习惯等信息，房地产公司可以进行客户画像分析，从而更好地开展精准营销。
例如，通过分析客户的购房偏好、所在行业、教育背景等数据，可以针对性地开展推广活动，提高市场占有率。
5. 全链路数据分析房地产行业的数据涉及面广泛，包括项目设计、施工进度、销售管理等环节。
通过对全链路数据的分析，房地产公司可以及时发现问题、优化流程、提高效率。
例如，通过分析施工过程中的工期、成本等数据，可以及时调整资源配置，提高项目进度。
6. 市场竞争分析大数据分析可以帮助房地产公司进行市场竞争分析。
通过分析同行的开盘量、销售情况、定价策略等数据，可以了解市场竞争格局和趋势。
这有助于房地产公司调整自身策略，保持竞争优势。
7. 环境影响评估房地产项目的开发往往会对周边环境产生影响。
大数据分析可以帮助房地产公司进行环境影响评估。
房地产市场的大数据分析
数据来源
包括房地产交易数据、房地产评估数据、房地产市 场调查数据、房地产政策数据等。
大数据分析工具
包括数据挖掘工具、统计分析工具、可视化 工具等。
大数据分析在房地产市场的重要性
预测市场趋势
通过对历史数据的分析，预测未来房地产市 场的走势，帮助企业提前布局。
精准定位目标客户
通过数据分析，了解消费者的需求和偏好， 为企业精准定位目标客户群体。
经济因素
分析经济因素对房地产市场的影 响，如GDP增长率、通货膨胀率 、利率等。
社会因素
分析社会因素对房地产市场的影 响，如人口增长、城市化进程、 居民收入水平等。
政策因素
分析政策因素对房地产市场的影 响，如政府调控政策、土地政策 、金融政策等。
03
大数据分析技术及应用
大数据技术介绍
大数据定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高，难以用传统数据处理工具进 行管理和分析的数据集合。
大数据分析在房地产投资决策中的应用
总结词
通过对房地产市场的历史数据、市场趋势、 竞争楼盘等信息进行深度挖掘和分析，投资 者可以更加准确地评估投资价值和风险，提 高投资决策的准确性。
详细描述
大数据分析可以帮助投资者全面了解市场趋 势、竞争楼盘情况、目标楼盘的优缺点等， 从而更加准确地评估投资价值和风险。同时 ，大数据分析还可以为投资者提供更加精细 化的投资建议，提高投资决策的准确性。
大数据驱动的房地产市场变革
营销模式变革
大数据将改变房地产企业的营销模式，从传统的广告 宣传转向基于用户行为和需求的精准营销。
服务体验升级
通过数据分析，房地产企业可以提供更加贴心、个性 化的服务，提升客户体验和满意度。
资源优化配置
大数据驱动下的房地产行业数字化转型报告
大数据驱动下的房地产行业数字化转型报告在当今数字化浪潮的冲击下，房地产行业正经历着一场深刻的变革。
大数据作为这一变革的核心驱动力，正引领着房地产行业走向数字化转型的新征程。
一、房地产行业数字化转型的背景与必要性过去几十年，房地产行业主要依靠传统的业务模式，依赖人工经验和有限的数据进行决策。
然而，随着市场竞争的加剧、消费者需求的变化以及政策环境的调整，这种模式已经难以满足行业发展的需求。
大数据的出现为房地产行业带来了新的机遇。
通过收集、分析和利用海量的数据，房地产企业能够更准确地了解市场趋势、消费者偏好以及项目运营情况，从而做出更明智的决策，提高运营效率和竞争力。
此外，数字化转型也是满足消费者需求的必然选择。
如今的消费者在购房过程中更加注重个性化、便捷性和信息透明度。
数字化平台能够为消费者提供更丰富的房源信息、更直观的看房体验以及更高效的交易流程，提升消费者满意度。
二、大数据在房地产行业的应用领域1、市场调研与预测利用大数据分析市场供需情况、房价走势、区域发展潜力等，帮助企业准确把握市场动态，提前布局投资项目。
2、客户关系管理收集和分析客户的行为数据、偏好信息，实现精准营销和个性化服务，提高客户忠诚度和转化率。
3、项目开发与管理通过对项目进度、成本、质量等数据的实时监控和分析，优化项目管理流程，降低风险，提高项目交付质量。
4、房地产金融基于大数据评估抵押物价值、借款人信用状况，降低金融风险，创新金融产品和服务。
三、房地产行业数字化转型面临的挑战1、数据质量与安全问题数据来源广泛，质量参差不齐，且涉及大量敏感信息，数据的准确性、完整性和安全性成为重要挑战。
2、技术人才短缺数字化转型需要既懂房地产业务又精通大数据技术的复合型人才，目前这类人才相对匮乏。
3、传统业务模式的阻碍部分企业习惯于传统的业务流程和管理方式，对数字化转型的认识不足，存在抵触情绪。
4、高昂的转型成本包括硬件设备购置、软件系统开发、人员培训等方面的投入，对企业的资金实力提出了较高要求。
商业物业创新案例
商业物业创新案例商业物业创新是在商业地产领域引入新思维、新技术或新模式，以提高效率、增加价值、满足市场需求。
以下是一些关于商业物业创新的案例，以便更好地理解这一领域的发展趋势和实践经验：商业物业创新案例1. 智能建筑与绿色设计：•案例：某商业办公楼采用智能建筑技术，通过传感器、自动化系统和大数据分析，实现了对建筑能源、照明和空调系统的智能调控。
同时，引入绿色设计理念，采用可再生能源和环保建材，减少对环境的影响。
•创新点：提高建筑能效，降低运营成本，同时满足企业和租户对环保和可持续性的需求。
2. 共享办公空间和灵活租赁：•案例：一些商业物业公司推出共享办公空间，提供设施齐全的办公环境和弹性租赁方案，满足不同企业和创业者的需求。
这些空间通常配备高速网络、会议室、休息区等共享资源。
•创新点：通过灵活的租赁模式，帮助中小企业降低初始投资成本，同时提供社交和合作机会。
3. 数字化商业园区：•案例：某商业园区引入数字技术，通过APP或平台提供租户便捷的管理服务，包括会议室预订、维修请求、安全服务等。
同时，通过大数据分析优化空间利用率和设施管理。
•创新点：利用数字化手段提高园区管理的效率，提供更便捷的服务体验，加强与租户的互动。
4. 零售物业的体验式设计：•案例：在零售物业中引入体验式设计，通过独特的商业设计、虚拟现实技术、互动展示等，创造更具吸引力的购物环境。
这包括主题化的商场、虚拟试衣间等创新设计。
•创新点：提高顾客在商业物业中的停留时间，提升购物体验，同时激发购买欲望。
5. 可持续发展和社会责任：•案例：一些商业物业公司致力于可持续发展，通过引入绿色建筑、社区活动和环保倡议，推动商业物业向更可持续和社会责任的方向发展。
•创新点：将可持续发展纳入商业物业发展战略，满足社会对企业社会责任的期望，提升品牌形象。
商业物业创新案例涵盖了数字化技术、共享经济、可持续发展等多个方面。
这些创新不仅推动了商业地产行业的发展，也满足了租户和顾客对更智能、灵活和可持续的需求。
大模型在泛地产的应用场景
大模型在泛地产的应用场景
《大模型在泛地产的应用场景》
随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型在泛地产领域的应用越来越广泛。
泛地产是指以城市和乡村为背景的所有地产领域，包括住宅、商业、办公、工业、农业及其他各种类型的地产。
大模型在泛地产中的应用场景丰富多样，包括市场分析、预测建筑物未来的需求、优化房地产开发、提高土地利用率等方面。
在市场分析方面，大模型可以利用丰富的地理信息数据和房地产的交易数据，通过机器学习和数据挖掘技术，对市场的供求关系、价格走势和投资价值进行准确的分析和预测。
同时，大模型还可以分析城市规划、土地利用、人口分布等因素，帮助开发商和投资者找到最有利可图的项目。
在建筑需求预测方面，大模型可以借助历史数据，分析不同类型建筑物的需求量和趋势，帮助开发商和投资者做出明智的投资决策。
在房地产开发方面，大模型可以协助设计师和规划师优化建筑设计，提高建筑物的利用率和生态环保性，提高开发项目的可持续性。
此外，大模型还可以通过数据分析和智能决策，为城市规划、土地利用等领域提供重要参考。
比如可以根据历史数据和模拟算法，预测城市未来的扩张方向和规模，为城市规划提供科学依据；可以利用大数据技术，优化土地利用，帮助政府和开发商更好地规划土地资源，提高土地的利用率。
综上所述，大模型在泛地产领域的应用场景非常广泛，可以为市场分析、建筑需求预测、房地产开发、城市规划、土地利用等方面提供重要支持。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，相信大模型在泛地产领域的应用会更加多样化和精准化。
大数据背景下房地产企业财务风险及其内部控制体系研究——以恒大集团为例
大数据背景下房地产企业财务风险及其内部控制体系研究——以恒大集团为例摘要近年来，房地产企业的债务规模在扩大，资产负债连年创新高，不规范发展加剧了部分房地产企业的财务风险。
在大数据背景下，推动房地产企业内部控制建设有利于降低房地产企业财务风险发生的可能性。
通过对恒大集团自2020年以来的财务风险及其内部控制问题进行研究，一方面是在前人基础上为我国房地产企业财务风险内部控制提供理论支持和方法，另一方面是为了完善房地产行业内部控制标准，加强财务风险防控，从而推动我国房地产行业健康稳定发展。
关键词：房地产企业；财务风险；内部控制1.大数据背景下传统房地产行业发展现状大数据技术推动了房地产企业内部控制的改革与创新，房地产企业已不再纯靠人工来进行财务风险内部控制的决策，而是整合碎片化的数据和信息，实现全面的信息集成处理和分析，从而使企业在进行风险测算和进行内部控制时更加准确，尽可能减少损失。
另外大数据有效提升了房地产企业内各部门之间的信息交流，使企业进行的内部控制更加科学完善。
2.传统房地产企业财务风险成因（一）缺乏完善的财务风险控制体系目前我国房地产企业由于在其经营及发展历程中普遍注重自身经济效益,忽略企业风险管理机制和缺乏完善有力的内控财务风险防控预警机制，不能编制客观准确的企业财务报表，这不利于财务风险控制工作进行，也使得企业资产安全难以得到保障。
（二）受外部环境影响，房地产市场遇冷疫情的影响使大量消费者暂缓了购房计划，而且一些购房者对于房价的心理预期明显下降，其部分是来自于某些房地产企业有通过降价促销从而达到尽快回流资金的需要，另外也是由于缺乏线上解决买房需求的真实信息平台。
近年来对房地产行业的宏观调控的力度加大，有效降低了通过房地产进行投机的行为。
（三）部门之间信息交流不及时部门之间信息交流不及时，影响项目执行效率，使企业资源闲置，增加营运成本。
企业中诸多部门因为相互间职责及交叉权限分配上的关系不明确,容易产生冲突。
大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据应用经典案例TOP50详细剖析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. Tipp24 AG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与客户的特性，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Walmart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. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以与一群研究人员合作，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X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. Tesco PLC（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. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
大数据分析在房地产行业中的应用案例
大数据分析在房地产行业中的应用案例随着科技的不断发展，大数据已经成为各个行业中的重要组成部分。
对于房地产行业来说，大数据分析的应用能够在市场洞察、目标客户定位、项目决策等方面提供有力支持。
本文将通过几个实际案例，来探讨大数据分析在房地产行业中的应用。
案例一：市场洞察大数据分析能够帮助房地产公司深入了解市场需求，从而制定更精准的销售策略。
例如，某房地产公司通过收集和分析大量的房屋销售数据，发现一线城市的购房者更加注重交通便利性，而二线城市的购房者更看重教育资源。
基于这一洞察，房地产公司调整了项目规划，加大了在一线城市的开发投入，同时在二线城市加大教育资源的宣传力度，取得了良好的销售业绩。
案例二：目标客户定位大数据分析不仅可以帮助房地产公司洞察整体市场，还能够帮助公司更精确地定位目标客户群体。
以某高端住宅项目为例，该项目通过大数据分析发现，潜在客户主要集中在某些高收入人群，并且这些人群更倾向于购买具有独立花园或社区配套设施完善的房屋。
基于这一洞察，房地产公司调整了宣传策略，投放了更多的资源在高收入人群聚集的媒体和社交平台上，同时强调项目的独立花园和配套设施，取得了较好的销售效果。
案例三：项目决策大数据分析在项目决策方面也起到了重要的作用。
一家开发商计划在某一城市开发新的商业综合体，但是却不确定该综合体所需的商业配套具体是什么。
通过对大量的消费数据进行深入分析，该开发商发现该城市人均收入较高，对高档食品和奢侈品的需求也较大。
基于这一洞察，该开发商决定在商业综合体中增加高档餐饮和奢侈品零售，以满足市场需求，并且取得了不错的经济收益。
综上所述，大数据分析在房地产行业中具有广泛的应用前景。
通过大数据分析，房地产公司能够准确洞察市场需求、精确定位目标客户群体，并且在项目决策中提供有力支持。
随着技术的不断进步，相信大数据分析将在未来房地产行业中发挥越来越重要的作用。
大数据时代下的商业模式创新
大数据时代下的商业模式创新随着信息技术的进步和移动互联网的普及，大数据已经成为我们生活中不可避免的一部分。
在此背景下，大数据时代下的商业模式创新越来越成为各行各业的热点话题，无论是传统企业还是创新型企业，都在不断探索如何将大数据应用于商业模式创新，以创造更大的商业价值。
一、大数据时代下的商业模式创新意义大数据时代的到来，标志着人类社会发展进入了一个数据驱动的时代。
传统的商业模式已经无法适应大数据时代的需求。
因为大数据具备三个特点：多样性、高速性和海量性。
这就需要企业重新审视自己的商业模式，在商业模式中融入大数据的价值，以创造更大的商业价值。
1. 多样性：由于大数据来源繁多，数据类型多样，需要企业具备更好的数据整合能力和数据分析能力。
2. 高速度：大数据的获取和处理速度非常快，这对企业来说是一个难得的机遇，可以快速获得信息和反应。
3. 海量性：由于大数据量庞大，需要企业拥有更好的信息存储和计算能力，才能有效挖掘大数据的价值。
二、大数据时代下的商业模式新思路随着大数据的普及和应用，企业对商业模式的构想和实践也在不断推陈出新。
1. 数据积累和分析：积累大量的数据，并运用数据分析技术，可以帮助企业更好地了解和把握消费者的需求和行为，提升客户粘性，激发消费者的消费潜力。
举例来说，银行可以通过分析消费者的购物、娱乐或生活习惯，为消费者提供更有针对性的金融服务，从而增加交易量。
2. 自动化和人工智能：将大数据与自动化和人工智能技术结合起来，可以有效提高企业的效率和质量。
举例来说，工业企业可以通过自动化生产线和机器人等方式，实现生产与物流的自动化，提高生产效率和质量；而企业可以通过智能客服机器人的引入，提升客服的效率和客户满意度。
3. 跨界合作：跨界合作是当今商业模式创新的一个趋势。
大数据时代下，不同行业之间的合作可以产生重大的创新机会，从而提升企业的核心竞争力。
举例来说，汽车制造商可以与互联网企业合作，推进智能汽车的研发与生产；房地产企业可以与信息技术企业合作，打造智慧社区和智慧城市等项目。
大数据生活圈案例：朝阳大悦城,银泰百货,保利生活圈
大数据分析：
显示两家店的销售额相同，进一步 进行数据分析可以发现，第一家的 客流量较大，提袋率较高，但是客 单价相对较低。而第二家店客流量 较低，提袋率也不是非常高，但是 客单价相对较高。
原因分析：
第一家商户属于低价产品快速行销，第 二家商户则属于通过有忠诚度的消费者 进行单次购买来支撑销售。可以想象， 若想提升两家商户的销售额，第二家商 户就要提高交易笔数，而对于第一家商 户，只要客流量继续提升就能够起到增 加销售额的效果。
朝阳大悦城
优化商业中心的消费者动线，提高空间利用率
消费者动线提升——经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线， 4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，该区域的销售表现不尽如人意。为此， 招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供 iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。
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基于“社交沟通”的万客会APP的用户行为统计分析系统，集合了低成 本、高效率、实现圈层营销的目的。其服务更贴合业主社交需求。
免费WIFI有什么用？
如果用三个关键词概括大数据功能的话，那就是：挖掘、预测、关联。毫不 夸张地说：大数据可以通过数据分析，告诉你想知道或者不想知道的一切！
线上的VIP账号。
当一位已注册账号的客人进入实体店，他的手机连接上wifi，后台就能
认出来，他过往与银泰的所有互动记录便会在后台呈现。通过对该顾客的电
子小票、行走路线分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为和品类搭
配的一些习惯。
银泰百货
丰富消费体验，提升客户感知
线下体验、线上购买——银泰还在实体 店设置触摸屏，方便顾客线下体验、线上购 买，还能进行网上订单查询和提货、送货服
商业成功案例精选_大数据的商业成功案例
●苏州工业园区的便民“邻里中心”1997年，以新加坡“邻里中心”为范本的“邻里中心”，在苏州工业园区被“克隆”，注册资金2亿9000万元人民币(5742万新元)。
自1998年园内第一座大厦开业至今，邻里中心摈弃了沿街为市的粗放型商业形态的弊端，也不同于传统意义上的小区内的零散商铺，而是立足于“大社区、大组团”的先进理念进行功能定位和开发建设。
以12项必备功能为核心产品，从“油盐酱醋茶”到“衣食住行闲”，企业效益和社会效应协同提高，充分满足了居民的基本物质文化生活需求。
●邻里中心玲珑大厦2022年12月26日，由邻里中心自行投资5300万元建设的玲珑大厦落成开业。
该大厦是邻里中心自行建设开发的首次尝试。
大厦内12项必备功能完备，针对周边消费者的特点，在功能设置上体现新颖，在商家选择上贯彻“择商”概念，使玲珑大厦成为金鸡湖东岸第二个让居民完成衣、食、住、闲消费的好去处。
●邻里中心湖东大厦湖东大厦在2022年8月正式运营，成为园区湖东商业第一家。
3万平米的综合性大楼，由三幢建筑组成。
南楼集中餐饮功能，分别有中西式快餐，和不同定位的中外餐饮店;北楼集中了生鲜店、卫生服务站和文体中心等，并设置了生活必备的零售商业。
主楼为超市，还独创了“家装设计超市”创意产业平台。
●邻里中心新城大厦新城大厦是邻里中心开发的第一座集商业、文化、娱乐、体育、卫生、服务于一体的综合性商业大楼。
大厦紧密贴近区域居民生活，设有超市、银行、邮政通信、餐饮店、洗衣房、美容美发店、药店、文化用品店、维修店、文体中心、邻里生鲜店和社区卫生服务中心等12项必备功能，并结合现代人休闲和消费需要，设立了多层次、多品种的配套设施。
此座大厦的成功开业标志着邻里中心走出实践的第一步。
邻里中心不仅杜绝了底层商铺的环境污染、噪音扰民等问题，更改善了人居环境和城市面貌，营造出一种和谐发展的商业氛围。
●邻里中心沁苑大厦沁苑大厦建筑面积11800平方米。
直接服务四千多户小区住户与几十家外资企业。
【案例】数据驱动的链家：用数据卖房
实标准。
当很多同行还在想“链家的真房源是不是为了打广告”时，链家已经通过“真房源”建立起了自己的数据标准，并以真房源为基础，不断地加载更多数据，而这些数据中很多都通过“链家在线”进行呈现。
链家通过数据积累得出结论，在北京的二手房交易中，除去链家没有进驻的远郊区县和商业地产，链家只参与了其中不到70%的竞争，这部分被链家称为“目标市场”，链家在目标市场的占有率超过了50%。
而市场上的在售房源，有85%都在链家有登记，这被称为“报盘率”。
链家的考核体系，正是由各种数据指标、各种率构成的，也使得链家的基因更能够支撑起大数据体系。
购房者的客户体验，由数据保证链家率先在行业推出的“真房源”变革，助推了链家市场份额的提升，而其背后，依托的是庞大的后台系统和数据库支撑。
对于链家来说，怎么去保证所有人发布的信息是真的?“2009 年，链家统一建立并使用楼盘字典，所有房源的数据都纳入楼盘字典中，每一个房源只有一个编码，一旦有一个经纪人录入了这一套房子，其他经纪人就无法重复录入，这就保证了唯一性。
”链家地产楼盘字典部高级经理白智广对《商业价值》说，“链家是唯一一个敢告诉客户说，‘发现假的，赔100块钱’的公司，而链家到现在累计赔了五六十万元。
即使发生赔付的这部分，大多数原因都是因为房子卖掉了，下架不及时。
”为推进链家数据库和后台系统，2010年6月起，链家每年投下1亿元，现在有将近500台服务器，每天后台系统访问的请求近2000万次，而这一量级的投入还在继续。
过去，房产中介侧重于提供信息的数量，比拼的是谁的房源信息更多，谁能把“卖点”提炼的更好，并以此获得更多的客户委托。
但客户真正关心的，其实是那些平时不容易看到的隐藏信息。
买房的人最需要的是房价指导。
但从外部的媒体报道中，看到的都是北京房价上涨或者下降的信息，这对于希望买一套具体位置和楼盘的客户帮助微乎其微。
因为，每一个城区、每一个商圈、每一个楼盘、每一套房子的价格都是特定的，与其他房子的可比性不是很强。
颠覆传统行业10大经典案例 不转型则死!
【案例】不转型则死！颠覆传统行业10大经典案例互联网时代下，如何超越竞争对手？“颠覆”应该是最好的路径，如小米玩家装、彩生活颠覆传统物业、滴滴打车改变出租行业等等，传统行业每天都在互联网的颠覆式地角力下变幻着竞争格局。
如何在这样竞争格局下实现突破，10大互联网颠覆案例为你解密。
1、小米家装：用互联网改造装修业在雷军“七字诀”（专注极致口碑快）的点拨下，小米家装实现“699元/平方米，20天完工，手机监工，不用去工地，有需要的话，设计师上门服务。
的确够“任性”。
2、房多多：打造新房代理模式在新房销售链条中，房多多从上游开发商获得房源，下游整合海量中介售房，构筑起轻资产扩张模式。
它的出现不仅打破了长期以来垂直房产网站依赖广告的商业模式，更将加速整个房地产行业与互联网的深度对接。
3、黄太吉：颠覆传统快餐行业餐饮业是最难被互联网撬动的行业之一，黄太吉直接用互联网的方式进入，成为整个行业中的一支叛军。
移动互联网时代，消费者就在网上、微博上、陌陌上、微信上，黄太吉正意识到这点，借力移动互联网，从不断线，随时随地与消费者连接，维护整个用户体验。
4、滴滴打车：改变传统出租行业作为移动互联网打车软件的先行者，滴滴打车借助移动互联网大数据技术的挖掘、定位、匹配和优化，建立了一套独有、创新的移动智能社会化交通信息平台。
整合行业资源，有效的实现了司机和乘客间的信息对称，降低出租车空驶率，便利乘客出行，改善乘客的出行质量与方式。
同时，也拉动了传统出租叫车行业的改造与升级。
5、花样年彩生活：颠覆传统物业彩生活运用互联网基因重组传统物业，将实体社区变成一个基于大数据的互联网平台，并在业内率先启动推行基于信息化基础上的物业服务V2.2模式。
彩生活搭载金融服务、养生养老、文化旅游等的社区服务平台，为彩生活社区用户带来全生命周期的社区服务，创造更为丰富的用户价值。
彩生活实现了标准化服务和平台服务商的基本条件，利用互联网平台及彩之云APP系统，物业管家上门服务，构建社区一公里微商圈等措施，为客户提供优质的线上线下服务体验。
AI技术在房地产行业中的应用案例与前景
AI技术在房地产行业中的应用案例与前景一、引言房地产行业是一个庞大而复杂的领域，涵盖了从住宅建筑到商业开发的各个方面。
近年来，人工智能（AI）技术快速发展，并逐渐渗透到各个行业中，房地产也不例外。
本文将探讨AI技术在房地产行业中的应用案例以及未来的前景。
二、基于AI技术的楼盘推荐系统AI技术能够通过强大的计算和数据分析能力，帮助购房者更快速、准确地找到满足他们需求的楼盘。
基于AI技术开发的楼盘推荐系统通过收集和分析大量数据，可以为用户提供量身定制的楼盘推荐。
比如，根据用户在网上搜索过的信息、喜好和购买力等因素，系统可以给出最符合用户需求的楼盘选择，大大提高了购房者寻找理想住宅的效率。
三、利用AI技术改进市场预测和投资决策市场预测和投资决策是房地产行业中至关重要且风险较高的环节。
AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，提供客观准确的市场预测和投资建议。
例如，利用AI技术可以对历史交易数据进行分析，并结合经济指标、人口统计信息等多个维度的数据，为投资者提供更精准的房价预测和收益率评估。
同时，AI技术还可以通过模拟市场情况和风险调控来优化投资组合，降低投资风险。
四、基于AI技术的智能物业管理系统物业管理是房地产行业中不可忽视的一环。
传统物业管理通常需要人力参与，并存在工作效率低下、成本较高等问题。
而基于AI技术开发的智能物业管理系统可以自动化许多工作流程，从而提高效率和降低成本。
该系统可以通过视频监控识别异常情况（如火灾或盗窃），并及时警示相关人员。
此外，在楼宇设备维护方面，系统还能利用机器学习算法对设备故障进行早期预警，并根据历史数据推荐最佳维修方案。
五、基于AI技术的设计与装修建议在装修、设计过程中，AI技术也能够发挥重要作用。
通过分析大量的室内设计和装修案例，AI技术可以给业主提供个性化的设计建议和室内装饰方案。
利用机器学习算法，系统可以根据用户的需求、空间布局等因素，生成最合适的设计方案，并提供相关材料和家具的选择建议，帮助业主更快速地完成装修建设。
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大数据在商业地产运用案例
一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就会发现，原来这里面有很多秘密。
而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。
一.进军电商的核心--大数据研究
从国内近年来新开张的商业物业来看，影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多，而单纯的商品销售面积正在不断减少，这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。
只有进入电商领域，他们才能积累更多的数据，为大数据时代的到来积累资本。
全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。
而开展线上线下互动的O2O模式的核心，就是大数据应用。
数据对于零售企业的最大价值：为零售策略的开展提供细致的指导建议；
1、精准营销；
2、产品研发；
3、完善供应链；
二.典型零售企业的大数据建设
1.朝阳大悦城:
朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。
数据运营案例：
a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。
b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。
c、经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线，4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。
为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。
通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。
d、打通微信与实体会员卡，会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务。
2.银泰百货
银泰大数据战略：
a、2013年，银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕，顾客进店可以免费登录使用WIFI。
b、打通线上线下，开启020，顾客通过手机端参与产品折扣活动，再到实体店提货的
购物模式。
c、与天猫宣布O2O战略合作，未来，双方还将在系统层面、库存、会员、服务流程等方面深入合作。
未来大数据期许：
a、银泰在百货门店和购物中心铺设免费WIFI，逐步抓取用户数据，包括进店用户数据和VIP用户数据，利用银泰网，打通了线下实体店和线上的VIP账号。
当一位已注册账号的客人进入实体店，他的手机连接上wifi，后台就能认出来，他过往与银泰的所有互动记录、喜好便会一一在后台呈现。
通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为、购物频率和品类搭配的一些习惯。
b、银泰网甚至可以累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据，依托成熟门店的相关数据，再根据新开门店所在城市的用户分析，导出新开门店组货和招商的指导意见。
3.沃尔玛
2013年6月，世界最大零售商沃尔玛成功收购数据分析初创公司Inkiru，这家初创公司Inkiru将加入沃尔玛全球电子商务技术团队WalmartLabs，为零售巨头沃尔玛提供一个分析预测平台，以加强其网站的个性化、搜索、防欺诈及营销能力。
沃尔玛在10个市场内拥有电子商务网站，有10700家商店遍布全球。
大数据建设摘录：
a、拥有世界上最大的数据仓库系统。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，其数据规模仅次于美国政府的数据库。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
b、扎根社交网络。
2011年，沃尔玛以3亿美元收购了一家专长分类社群网站Kosmix。
Kosmix不仅能收集、分析网络上,海量资料（大数据）给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者（若不是追踪结帐资料，这些细微消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现）。
c、社会热点追踪。
工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。
分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。
同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的大数据实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。
4.ZARA
快时尚巨头ZARA的成功以“快”出名，灵敏的供应链系统、多品种少量、制售一体的效率化经营，使众多服装企业望其项背。
除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，更是重要的隐形战场。
ZARA推行的海量资料整合，通过线下实体店和线上网店的信息收集分析，最终各方信息被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。
大数据建设摘录：
a、门店监控覆盖，及时了解客户需求。
走进ZARA店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着IPDA。
当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立刻传送到生产线，改变产品样式。
b、门店当日成交热度分析报告。
每日关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。
再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后数据直达Zara仓储系统。
c、以线上店为实体店的前测指标。
Zara目前在全球多个国家成立网上商店，增加了网络巨量资料的串连性。
线上商店具有强化双向搜寻引擎、资料分析的功能。
线上的交易行为，客户的意见可以及时回馈给生产端，也对消费者提供更准确的时尚讯息。
线上商店除了交易
行为，也是活动产品上市前的营销试金石。
Zara通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。
会在网络上抢先得知Zara资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。