場景案例

輿情監測

整合互聯網信息并對信息進行智能處理,通過對互聯網信息的清洗、分類聚類、專題聚焦,實現用戶的網絡輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求,為客戶全面掌握群眾思想動態,做出正確輿論引導,提供分析依據。

行業分析

發現和掌握行業運行規律的必經之路,是行業內企業發展的大腦,對指導行業內企業的經營規劃和發展具有決定性的意義。

競品分析

通過互聯網數據對競品企業的動態監測,競爭產品的輿情評價及銷售數據的監控,更多維化的分析競品,才能達到知己知彼百戰不殆。

口碑分析

家庭與朋友的影響、消費者直接的使用經驗、大眾媒介和企業的市場營銷活動共同構成影響消費者態度的四大因素。通過大數據的手段更多的獲取產品的口碑數據無疑對于產品的發展更有利。

人群畫像

營銷方案策劃、營銷渠道選擇、新品開發調研、產品運營優化等眾多與獲客及運營的相關場景需要到人群畫像的服務,先找到人群再策劃活動的方式以及越來越普遍,這一大數據應用場景也越來越深入人心。

行業案例

工業4.0

對于中國的傳統制造業而言,轉型實際上是從傳統的工廠,從2.0、3.0的工廠轉型到4.0的工廠,整個生產形態上,從大規模生產,轉向個性化定制。實際上整個生產的過程更加柔性化、個性化、定制化。制造企業要想升級則需要從頂層設計、設備互聯,數據互通、智能網絡入手,結合自身特點有序逐步轉型

母嬰

猶太人有句名言:“掙女人和孩子的錢是最容易的!”那么瞄準“女人+孩子”的母嬰產業,是否真的前景光明呢?全面二孩新政帶來新一波生育高峰,從而帶動了帶動母嬰行業高速發展,如此大好形勢下,如何撬動萬億級母嬰市場?精準鎖定用戶是關鍵。那么母嬰人群到底什么樣?他們如何進行母嬰消費?大數據分析提供了解決方案

零售

隨著消費者越來越注重自身個性的表達,消費場景會越來越分散,消費者正在扮演越來越積極的角色,從被動接受和選擇到主動影響和創造,形成了需求個性化、場景多元化、價值參與話的新消費方式,給零售業帶來了成本、效率、體驗新驅動力。打通不同場景的數據,最大程度地實現數據共享,從而創造更高的協同價值

數碼3C

隨著3C行業科技創新升級,用戶需求呈現多元化發展。3C行業各領域細分市場也以各自迥然不同的姿態生長著。3C行業通過大數據整合全渠道數據,對用戶行為數據進行分析,對售前售中售后等環節用戶體驗感受的綜合統計,對比各個環節中用戶流失率,找到癥狀并制定針對性解決方案,直至改善用戶體驗從而提升用戶留存率、復購率和吸引新用戶

美妝

美妝零售行業是一個高速成長但行業集中度較低的市場。近兩年美妝行業零售額年增長率均20%以上,線上渠道近幾年增長率更快,達到30%左右,渠道占比不斷提高,但是線下渠道的年增長額均高于線上渠道,線下渠道面對線上渠道時,依然具有競爭力,增長強勁。因此,結合美妝的消費特性和市場趨勢,最適合的就是線上與線下融通的O2O。大數據幫您進行線上消費者及市場分析。

娛樂

隨著互聯網的發展,娛樂產業沉淀了大量的數據,有著巨大的挖掘空間,這么多的評論數據,需要進行提取分類,通過觀點情感挖掘,了解他們的主要論點和傾向,一方面可以用于選角的評估或劇情的修改,另一方面,還可以在電影發布初期進行輿情監控,當發現不好勢頭的時候,及時進行公關引導,或在水軍的大壩決堤之前,筑起高墻。

旅游

相比于垂直行業,旅游業飽含了豐富的故事。旅游營銷人充分利用了這個機會,通過使用內容講述自己的品牌故事,并逐漸多樣化擴展,由此看來,內容營銷在旅游行業的發展也是不可小覷的。那么,不同的內容營銷策略如何運用到旅游業的實戰中?看看大數據都能怎么解決?

金融

進入移動互聯網時代之后,金融業務地域限制被打破。金融企業沒有固定業務區域,金融服務面對所有用戶是平的。金融消費者逐漸年輕化,80、90后成為客戶主力,他們的消費意識和金融意識正在增強。金融服務正在從以產品為中心,轉向以消費者為中心。所有金融行業面對的最大挑戰是消費者的消費行為和消費需求的轉變,金融企業迫切需要為產品尋找目標客戶和為客戶定制產品。

教育

AI時代已經來臨,AI正在重塑原有的各行各業,不管是互聯網還是傳統行業,那么在線教育行業是怎樣的呢?AI帶來的正在變革、重塑原有的在線教育模式將史無前例的提升教學效率、提升學生學習效率。如何找到潛在的消費者,幫助有需求的學生提高學習效率,大數據幫你做分析。

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