文档介绍：大数据的营销案例
大数据如何实施
我们的大数据
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一、未卜先知怀孕案例
塔吉特:比父亲更早知道女儿怀孕
曾经有一位男性顾客到一家塔吉特超市店中投诉,商店竟然给他还在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。这家全美第二大零售商,会搞出如此大的乌龙?但经过这位父亲与女儿进一步沟通,才发现自己女儿真的已经怀孕了。
提问:
为什么塔吉特能知道这个用户怀孕了?必须有哪几个关键环节
A:用户数据收集 B:怀孕特征库 C:怀孕潜在用户筛选
塔吉特在和顾客沟通过程中采用了哪种营销方式
A:电子邮件 B:直邮 C:电话营销 D:数据库营销
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一、未卜先知怀孕案例
关键环节一:数据信息记录
一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢?每位顾客初次到塔吉特刷卡消费时,都会获得一组顾客识别编号,内含顾客姓名、信用卡卡号及电子邮件等个人资料。日后凡是顾客在塔吉特消费,计算机系统就会自动记录消费内容、时间等信息。再加上从其他管道取得的统计资料,塔吉特便能形成一个庞大数据库,运用于分析顾客喜好与需求。
每个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息:年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息:种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看,你会觉得这些数据毫无意义,但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里,这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力
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一、未卜先知怀孕案例
关键环节二:数据模型建立
Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析,不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现,许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”,通过这个指数,Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况,因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。
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一、未卜先知怀孕案例
关键环节三:建立和用户沟通渠道
那么,顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况,它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中,这样顾客就不知道Target知道她怀孕了
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一、未卜先知怀孕案例
Target取得的成就:
根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案,结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广,从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间,Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
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二、美国警察降低犯罪案例
纽约的犯罪凶杀从1994年1561起下降到1177起
车辆盗窃从95420下降到72679起
到2009年,凶杀案下降到466起
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二、美国警察降低犯罪案例
CompStat项目的工作人员每天通过电话和传真向全纽约76个警区收集数据,pStat,进行加总和分析。
每周二、周四的早晨7点,布雷特就召集全部警区的指挥官开会。最新发生的案件以圆点的形式出现在各个辖区的地图上,不同颜色代表着不同类型的犯罪,特定位置的成串圆点则表明那里发生了一系列的案件。各个指挥官在这些“绩效指示灯”前面依次陈述自己辖区的情况、对策以及警力的调配
——“数据和信息是执法工作当中制定战略和决策的基础。”
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1、决策支持系统
1947年,美国科学家西蒙提出,1978年因为商务决策过程的研究获得诺贝尔经济