客户数据分析案例，客户数据分析案例怎么写？

客户数据分析案例，客户数据分析案例怎么写？

本次分享将涵盖37个大数据分析案例的概要，我会逐一为您介绍，千万不要错过哦！

37个大数据实例，让您对它产生深深的热爱

大数据指的是从各种来源收集的大量信息，这些来源包括网页浏览记录、社交媒体互动、传感器反馈以及监控数据等。这些数据通常存储在云计算平台上，经过分析后可以识别出模式与趋势，并提供新的见解和启示。

在短短的十年内，大数据行业的价值已经达到了数百亿元。

谁在利用这项技术？他们是如何运用这些数据的？他们取得了哪些成果？

这是37个大数据案例分析，企业在这些案例中获得了显著的成就。

我将为您分享37个在国际市场上具有代表性的经典案例！

AETNA：在一系列代谢综合征检测试验中观察患者的结果，评估患者的危险因素，并着重于治疗一种或两种对改善其健康影响最大的事物（从统计学上来说）。以前没有去过医生的患者中有90％将从筛查中受益，而60％将从改善对药物治疗的依从性中受益。AMERICAN EXPRESS：开始寻找可以预测忠诚度的指标，并开发出复杂的预测模型来分析历史交易，并开发115个变量来预测潜在客户流失。该公司认为，现在可以识别出将在未来四个月内关闭的账户中的24％。亚特兰大球迷：在练习期间使用GPS技术评估球员的动作，这可以帮助教练创造更有效率的比赛。美利坚银行： “ BankAmeriDeals”基于对信用卡和借记卡客户之前的购买进行的分析，提供现金返还优惠。基础：是一种基于手腕的健康跟踪器和在线个人仪表板，可帮助用户随时间推移逐步进行微小的渐进式健康更改，这些更改最终可累加为主要结果。英国航空公司： “了解我”计划将已经存在的忠诚度信息与根据客户的在线行为从客户那里收集的数据相结合。结合这两种信息来源，英国航空可以提供更有针对性的报价，同时对服务失误做出响应，从而为飞行者创造更积极的体验。凯撒娱乐：将顾客的赌博结果与他们的奖励计划信息相结合，为在桌旁输球的人提供诱人的待遇。CATAPULT：揭示至关重要的信息，例如运动员是否正在受伤，或者某些锻炼是否压力过大。这有助于球队保持其球员的安全和比赛就绪。去年的销售额增长了64％，Catapult现在与近一半的NFL球队，三分之一的NBA球队以及30个主要的大学课程合作。COMMONBOND：是一个学生贷款平台，将学生和毕业生与校友投资者和专业人士联系起来。因此，学生可以获得较低的固定利率融资，并节省数千美元的还款额。DELTA： 拥有130万袋，每年检查，三角洲有很多关于跟踪数据包，并成为第一大航空公司，让客户从移动设备跟踪他们的行李。迄今为止，该应用程序已下载超过1100万次，使客户更加放心。DUETTO： 使公司更容易将数据个性化为在线搜索酒店的个人。可以通过获取诸如您通常在酒吧或赌场上花费多少等数据来个性化酒店价格，以较低的房间价格来激励您。知道您会花钱在其他服务上，酒店可以为您提供更优惠的价格。EBAY： “提要”是一个新的首页，无论多么晦涩难懂，客户都可以关注所有类别的商品。这使客户更容易掌握他们特别感兴趣的最新物品，尤其是如果他们是收藏者。EVOVL：通过预测性分析帮助大型跨国公司做出更好的招聘和管理决策。Evolv在汽油价格，失业率和社交媒体使用方面处理了超过5亿个数据点，以帮助像Xerox这样的客户（已将员工流失率降低了20％）进行预测，例如，预测员工何时最有可能离职。施乐（Xerox），美国电话电报公司（AT＆T）和凯利服务公司（Kelly Services）等公司都在使用Evolv，平均而言，我们的客户对他们的损益产生了1000万美元的影响。从2012年第三季度到2013年第三季度，Evolv的销售额增长了150％。通用电气：现在，许多机器，从发电厂到机车再到医院设备的所有机器，都可以抽出有关其运行方式的数据。GE的分析团队会对其进行处理，然后重新调整机器的效率，以提高效率。给定规模，哪怕是很小的改善：据通用电气估计，数据可以使美国的生产率提高1.5％，这在20年的时间里可以节省足够的现金，从而使国民平均收入增加多达30％。GOOGLE：与美国疾病控制中心合作，跟踪用户何时输入与流感主题相关的搜索字词，以帮助预测哪些地区可能出现疫情。HOMER： 由顶级读写专家手工制作，可帮助儿童学习阅读。它具有完整的语音程序，精美的插图故事库，数百次科学考察旅行以及令人兴奋的艺术和录音工具-将最佳的早期学习技术结合到一个引人入胜的应用程序中，该应用程序将学习与学习结合起来，从而了解世界。美国国税局（IRS）：使用大数据来阻止身份盗用，欺诈和不正当付款，例如那些不纳税且应纳税的人。该系统还有助于确保遵守税收法规和法律。迄今为止，美国国税局已制止数十亿美元的欺诈行为，特别是身份盗用，并在过去三年中追回了超过20亿美元。凯泽（KAISER）：使用大数据来 研究 一组口服避孕药的女性的血凝块发生率。分析显示，一种配方中含有一种药物，可使血液凝块的威胁增加77％，了解这些类型的模式可以帮助许多人避免去看医生或急诊室。克鲁格：访问，收集和管理大约7.7亿消费者的数据。Kroger声称，屡获殊荣的忠诚度计划通过将近60％的兑换率和超过120亿美元的增量收入（通过使用大数据和分析）而受到影响，声称其95％的销售额都来自忠诚度卡。LENDUP：一家银行业的初创公司，根据用户与其网站的互动方式来评估是否批准贷款申请人。NETFLIX： 高质量的原创节目已吸引了数百万用户，现在，它使用有关国际收视习惯的数据和分析工具来创建和购买节目，并知道该节目将被大量现成的受众所接受。下一个大声音：通过分析在线活动来分析维基百科的页面浏览量，Facebook点赞，You Tube视图和Twittter提及，哪些乐队将要打破，深夜表明影响了艺术家的轨迹，还有许多其他数十年来一直存在的难题商业高管的专属领域南诺福克：部署定制软件以监视铁路交通并减少拥堵，使火车能够以更高的速度运行。该公司预测，通过使火车仅以每小时1英里的速度运行，可以节省2亿美元。PALANTIR TECHNOLOGIES：使用大数据解决从欺诈到恐怖主义的安全问题。他们的系统是在CIA的资助下开发的，并已被美国政府及其安全机构广泛使用。宝洁（Procter＆Gamble）：检查其业务计划的成功，并对瞬息万变的市场状况做出更快的反应，宝洁需要清楚，轻松地了解其快速增长的海量数据。整合了来自传统数据源和在线数据新源的跨研发，供应链，面向客户的运营以及客户交互的大量结构化和非结构化数据。现在，宝洁可以更快地加载和集成数据，并以前所未有的规模执行可靠的分析。QSTREAM：允许销售代表参与有趣的，基于场景的挑战（包括排行榜和得分），并生成复杂的实时分析。借助这些信息，公司可以洞悉其现有的知识差距，并获得创建动态销售队伍的工具。RED ROOF INN：年均增长10％，可帮助因恶劣天气而受困的人们。市场部门使用历史天气信息，并开始针对滞留机场旅客的计划。据估计，每天有2-3％的航班取消，有500架飞机不起飞，有90,000名乘客被困。该公司使用大数据来识别需求领域，并使用搜索广告，侧重于移动通信以及其他方法来通过个性化消息（例如“在O'Hare停留在O'Hare吗？看看Red Roof Inn。RENTHOP：这是一个公寓搜索平台，可简化房地产决策，使用户可以查看来自可靠来源的精选公寓清单，并确定哪些公寓值得研究，然后与知名经纪人和物业经理安排约会。SEARS： 具有与客户，产品，销售和营销活动有关的合并数据，以将启动大型营销活动所需的时间从八周减少到一个星期。SPRINT：使用大数据分析来提高质量和客户体验，同时降低网络错误率和客户流失率。他们每天为5300万用户处理数十亿笔交易中的10笔，其大数据分析将实时情报纳入网络，从而将容量提高了90％。天气频道：不仅是天气频道。通过分析其在全球300万个地点中的数字和移动用户的行为模式-以及每个地区的独特气候数据-天气公司已成为广告强国，例如，洗发水品牌可以将目标用户定位在潮湿的气候环境中一种新的防毛躁产品。天气公司现在一半以上的广告收入来自其数字业务。T-MOBILE：已跨多个IT系统集成了大数据，以结合客户交易和交互数据来更好地预测客户流失。通过利用社交媒体数据（大数据）以及来自CRM和计费系统的交易数据，T-Mobile USA可以“在一个季度内将客户流失率减少一半”。UBER：通过UberPool将伦敦道路上的汽车数量减少了三分之一，以迎合对降低碳足迹和燃料成本感兴趣的用户的需求。Uber的业务建立在大数据的基础上，驾驶员和乘客的用户数据都被输入到算法中，以找到合适且具有成本效益的比赛，并确定票价。UPS： UPS每天 交付16.9包和文件 ，每年通过近100,000辆车运送40亿件物品。在此书中，UPS使用大数据的方式有很多，其中一种应用是车队优化。车载远程信息处理和高级算法可帮助您改善路线，发动机怠速时间和预测性维护。自启动该计划以来，该公司节省了超过3900万加仑的燃油，避免了3.64亿英里的行驶。美国XPRESS：广泛的运输解决方案提供商收集了大约一千个数据元素，从燃料使用量到轮胎状况再到卡车发动机运行再到GPS信息，并将这些数据用于最佳车队管理并提高生产力，从而节省数百万美元。运营成本。VIROOL：是一项功能强大的视频服务，可让客户在其拥有超过1亿观众的全球网络上定位目标受众。Virool推出的价格低廉的广告系列每天的费用低至10美元，因此任何人都可以通过一系列在线发布商分发YouTube视频内容，并通过准确，详细的分析为客户提供完全的透明度。沃尔玛：依靠文本分析，机器学习甚至同义词挖掘来产生相关的搜索结果。沃尔玛表示，添加语义搜索使在线购物者的购物完成率提高了10％至15％。用沃尔玛的话来说，就是数十亿美元。

这些案例研究是否展示了大数据的运作方式以及可实现的成果？如果贵公司在运用大数据时需要支持吗？