大数据的传统业务应用实践案例

12
案例4：“新”公司耐克
“新”公司耐克大数据采集与应用
大数据应用 • 凭借运动者上传的数据，耐克公司已经成功建 立了全球最大的运动网上社区，超过500万活 跃的用户，每天不停地上传数据，耐克借此与 消费者建立前所未有的牢固关系。 • 海量的数据同时对于耐克了解用户习惯、改进 产品、精准投放和精准营销又起到了不可替代 的作用。因为顾客跑步停下来休息时交流的就 是装备，“什么追踪得更准，又出了什么更炫 的鞋子。”Nike+甚至让耐克掌握了跑步者最 喜欢听的歌是哪些。 • 分析师称，Nike+的会员数在2011年增加了 55%。而耐克公司的跑步业务营收增长了30%， 达到28亿美元，Nike+功不可没。 展示
8
案例3：用数据构建不一样的大悦城
朝阳大悦城的大数据分析与应用
大数据分析与应用 • 朝阳大悦城组建了一个数据团队，实验是以数据为驱 动打造一个全新购物中心。这个数据团队干了些什么 事呢？ • 在大悦城的某处有一个柱子，数据团队在分析客流量 的时候发现，很多消费者走到这儿后只是左右平行的 移动，直接错过了柱子后面的商铺。于是大悦城在柱 子的位置弄了个洞，消费者觉得这儿有一个有意思的 洞，就进去看看，从而引导了消费。 • 团队还对电梯进行了调整。朝阳大悦城有12层，整 个项目里面各种电梯有上百部，怎样利用电梯把客流 输送到重点商铺，去提升整个项目的销售是个问题。 数据团队取消了在南部和北部的两部电梯，以免破坏 整个顾客流动线，对租金测算以后，再把这两边进行 出租， 400平方米，多了两家商铺的租金收入。 展示
案例2：Zara的快时尚
Zara的大数据采集与决策应用2
大数据采集与决策应用2 • 2010年秋天，Zara开始推出网络商店，除了增 加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料 分析的功能 • Zara将网络上的海量资料看作实体店面的前测 指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对 服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力， 比一般大众更前卫。再者，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。Zara选择迎合网民喜欢的产品或趋势， 果然在实体店面的销售成绩，依旧亮眼。 • 这些珍贵的顾客资料，除了应用在生产端，同 时被整个Zara所属的英德斯(Inditex)集团各部 门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、 生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各 部门的KPI，完成Zara内部的垂直整合主轴。 7 展示
10
案例3：用数据构建不一样的大悦城
朝阳大悦城的大数据分析与应用
大数据分析与应用 • 比如对号称2011年最值得期待的“金星凌日” 天象，大悦城就推出了相关的天文主题活动。 如果不是通过数据分析，很难猜测到销售额产 生异动的真正原因，推广部门也会错失一系列 的活动主题。 • 2011年的圣诞平安夜：根据2010年的历史数据， 针对全天的不同时段进行差异化营销 -上午的10点～12点，下午2点～4点是客流的 展示
低谷期，这两个时段主要是家长带孩子来逛，
所以推广部门向家长们推送“买1000返100” 的最大幅度优惠 -晚上9点到12点，平安夜的重头戏浪漫情侣 档上演，这时候推送的信息变成时尚品牌折
上折的“疯狂三小时”
11
案例4：“新”公司耐克
“新”公司耐克大数据分析与应用
大数据采集 • 耐克凭借一种名为Nike+的新产品变身为大数 据营销的创新公司。所谓Nike+，是一种以 “Nike跑鞋或腕带+传感器”的产品，只要运 动者穿着Nike+的跑鞋运动，iPod就可以存储 并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值等 数据。用户上传数据到耐克社区，就能和同好 分享讨论。 • 耐克和Facebook达成协议，用户上传的跑步状 态会实时更新到账户里。随着跑步者不断上传 自己的跑步路线， 耐克由此掌握了主要城市里 最佳跑步路线的数据库。 展示
9
案例3：用数据构建不一样的大悦城
朝阳大悦城的大数据分析与应用
大数据分析与应用 • 对朝阳大悦城来说，车流的变化对销售有非常 重要的意义，车流增长快就说明今天客流量的 增长会比较快，销售也会联动上涨；再比如今 天是大风天气，根据经验，销售可能会下降 2%，而且集中在零售业态。那么，大悦城会 马上组织“限时抢购”之类的针对性的营销策 略。 • 去年的一天，朝阳大悦城的销售和客流突然出 现了一个小的峰值，经过种种数据测算和比对， 在排除节假日、推广促销等因素后，造成销售 额增长的答案竟然是当天是“世纪对称节”— —2011年11月02日。 展示
13
案例5：农场云端管理服务商Farmeron
Farmeron的大数据采集与应用
大数据采集、分析与应用 • Farmeron旨在为全世界的农民提供类似于 Google Analytics的数据跟踪和分析服务。农 民可在其网站上利用这款软件，记录和跟踪自 己饲养畜牧的情况(饲料库存、消耗和花费，畜 牧的出生、死亡、产奶等信息，还有农场的收 支信息)。 • 其可贵之处在于：Farmeron 帮着农场主将支 离破碎的农业生产记录整理到一起，用先进的 分析工具和报告有针对性地监测分析农场及生 产状况，有利于农场主科学地制定农业生产计 划。 • Farmeron创建于克罗地亚，自2011年11月成 立至今，Farmeron已在14个国家建立农业管 理平台，为450个农场提供商业监控服务。公 司在本年度获得140万美元种子轮融资。 14 多数软件创业公司的创始人整日对着电脑测试代码，马蒂亚· 科皮 克（Matija Kopic）却常在畜棚度日。 展示
案例2：Zara的快时尚
Zara的大数Βιβλιοθήκη Baidu应用关键问题思考
有了大数据还要迅速回应、修正与执行 • H&M一直想跟上Zara的脚步，积极利用大数据 改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈 大，这是为什么? • 大数据最重要功能是缩短生产时间，让生产端 依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是， H&M内部的管理流程，却无法支撑大数据供应 的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货， 需要三个月左右，完全不能与Zara两周相比。 • 因为H&M不像Zara，后者设计生产近半维持在 西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美 洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间 成本。如此一来， 大数据即使当天反映了各区 顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的 结果，让H&M内部的大数据系统功效受到限制 展示
5
案例2：Zara的快时尚
Zara的大数据采集
大数据采集 • 走进店内，柜台和店内各角落都装有摄 影机，店经理随身带着PDA。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。 • 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 。 6 展示
15
和君同行，共奔前程
课前秀：所有的产业将按照数据信息重新构建
3
案例1 ：农夫山泉用大数据卖矿泉水
农夫山泉的大数据采集
大数据采集 • 这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超 市的一个角落，农夫山泉的矿泉水堆头 静静地摆放在这里。 • 来自农夫山泉的业务员每天例行公事地 来到这个点，拍摄10张 照片：水怎么摆 放、位置有什么变化、高度如何……这 样的点每个业务员一天要跑15个，按照 规定，下班之前150张照片就被传回了 杭州总部 • 农夫山泉全国有10000个业务员，这样 每天的数据就是100G，每月为3TB。 展示
总结：大数据到底能帮传统企业做什么？
1、帮企业了解用户 大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的 关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 2、帮企业锁定资源 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的 每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企 业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进 行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更 好地利用各种已有和潜在资源。 3、帮企业规划生产 大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数 据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式， 而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提 供保障。 4、帮企业做好运营 通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将 会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
大数据的传统业务应用实践案例
课前秀：我们的未来能否被预测
• 在澳大利亚被发现之前，生活在十七世纪欧洲的人们都相信一件事：所有的天鹅 都是白色的。因为当时所能见到的天鹅的确都是白色的，所以根据经验，那简直 就是一个真理，直到1697年，探险家在澳大利亚发现了黑天鹅，人们才知道以前 的结论是片面的。 • • 这证明了我们的认知是多么局限：虽然你是在观察了几百万只天鹅之后才得出了 “所有的天鹅都是白色的”结论，但只需要另一个发现就能将它彻底推翻—— 2007年，全球最具影响力的商业思想家塔勒布用一本《黑天鹅》几乎让世人绝望： 我们总是以为自己知道得很多，能够预测未来，但一次极端事件，就足以影响整 个历史的走势。 • 每一天，我们的电子邮件都保存在电邮供应商的日志文件中；我们的通话记录都 被加上时间标记备份在电话公司的大容量硬盘上；我们何时何地买了什么东西， 我们的喜好、品味以及支付能力都被信用卡提供商编目归档；我们的所有个人网 页、空间、微博、即时通讯文件，还有博客信息，都被保存在多个服务器上；我 们的即时行踪完全被手机供应商掌握；我们的容貌和穿着打扮都被安装在各大商 场和街角的摄像头捕捉并记录…… • 我们通常不太在意，但我们的生活完全能被这些如雨后春笋般出现的数据库所记 录的信息串联起来。进而，全球复杂网络权威巴拉巴西通过研究大胆地认为， 93%的人类行为是可以预测的。 如果真有93%的人类行为可以 被预测，这还意味着，我们的 商业行为同样可以进入可掌控 的范围。 2
4
案例1 ：农夫山泉用大数据卖矿泉水
农夫山泉的大数据整理
大数据整理 • 如果按照数据的属性来分类，“图片” 属于典型的非关系型数据，还包括视频、 音频等。要系统地对非 关系型数据进行 分析是胡健设想的下一步计划，这是农 夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步 骤。 • 如果超市、金融公司与农夫山泉有某种 渠道来分享信息，如果类似 图像、视频 和音频资料可以系统分析，如果人的位 置有更多的方式可以被监测到，那么摊 开在胡健面前的就是一幅基于人消费行 为的画卷，而描绘画卷的是一组组复 杂 的“0、1、1、0”。 展示