今天，火遍大資料領域的訊息，非“脈脈賣資料石錘了”莫屬，數字時代，資料到底有多重要，看今天的反應就知道，雖然最後脈脈釋出宣告稱此事不存在，但烏龍也是讓大家再一次警醒了資料安全的問題。

然而，如此龐大的資料量不眠不休，公司、企業和組織正轉向更先進的平臺，如大資料和人工智慧，以提高其流程、收益和生產力。

他們對客戶產生的資料進行大資料分析，以獲得見解並揭示趨勢。然而，部署大資料、人工智慧和建模語言完全是為了使其正確使用。

讓我們來了解這些強大技術的應用，以及大品牌如何將大資料作為其核心業務的一部分。但在此之前，讓我們先來了解大資料的具體含義。

它是一個術語，適用於規模超過傳統關係資料庫能力的累積資料。它是實時產生的，來自感測器、網路、網路和社交媒體等裝置，有三種不同的形式，即結構化、非結構化和半結構化。

我們透過智慧手機進行超過一半的網路搜尋，再次累積了大量資料。使用者不斷向公司提供資料，公司使用現代大資料分析系統進行快速有效的分析程式。

大資料分析允許商業使用者、分析師和研究人員使用不可訪問和不可用的資料作出更快和更好的決策。

現在，你已經完成了大資料的定義，讓我們來了解大品牌是如何利用大資料作出更明智的決策、建立廣告活動，甚至預測客戶行為的。

美團使用大資料分析以便跟蹤你的日常資料。

美團是當今全球領先的零售綜合體之一，涉足網路零售商店領域，其管理資料庫的效率毋庸置疑。該公司利用大資料進行目標市場營銷，並已幫助該品牌在國內發展成為一家巨頭。

為了建立公司的忠誠度，提高客戶滿意度，公司考慮藉助大資料跟蹤其客戶，並讓我們來了解如何幫助他們。

大資料個性化推薦系統

美團使用CFE（協作過濾引擎）技術分析其買家的購買模式。該公司每年按此方法佔領國內%60的消費市場，它會關注你的購物車、你的消費清單、你搜索最多的專案，然後在你再次返回網站時使用預測分析向你推薦相同的產品。

預期運輸模式

美團使用大資料分析，以便預測你將要購買的產品以及何時將其新增到購物車。該技術具有智慧性，可以快速預測貨物將從何處裝運，從而減少交貨時間並增加整體費用。

網飛利用大資料產生萬億

Netflix的估值超過1,640億美元，與競爭對手相比，其客戶保留率為93%。該公司迄今為止從其1.51億使用者收集資料，並使用大資料分析來計算客戶行為和購買模式。

網飛為何使用如此大量的資料提供如此良好的客戶體驗？

Netflix的資料庫裡有很多人可能一次又一次看到的場景的螢幕。他們深入瞭解使用者的資料，並跟蹤以下內容：

你在哪裡暫停，是快進還是快退，如果暫停後繼續播放，你會在什麼時間和工作日觀看內容？

藉助這些大資料，該公司為使用者建立了一個需要資料分析和推薦演算法來推薦電視節目和電影的個人資料。

大資料是如何影響撲克牌屋的？

早在在2011年，網飛就對美國版的《紙牌屋》進行了重大的貨幣投資。每集的定價在400至600萬美元之間，為這二季提供了超過1億美元的價格標籤。

他們是如何調查的？是不是有大資料這樣的分析因素被納入了“撲克牌屋”中？讓我們深入探討。

在流媒體播放《紙牌屋》之前，Netflix知道已經觀看過大衛芬奇的《社交網路》的使用者肯定會去看英國版的《紙牌屋》，而觀看英國版《紙牌屋》的使用者也會觀看凱文·斯派恩的電影。這些因素迫使網飛明智地投資1億美元建立美國版的“撲克牌屋”。

企業傳訊副總裁史提夫•斯瓦西表示，由於《紙牌屋》的董事、製作人和明星，我們對其流媒體業務充滿信心。我們的演算法利用大資料限制我們花費數百萬美元讓人們瞭解它。

強大的資料分析模型可以從兆兆的資料中產生有意義的資訊，從而對使用者的表現提供令人難以相信的見解。

星巴克

你知道全球品牌，星巴克成功的秘密要素？

那麼，星巴克是如何向顧客收集資料以及合理利用大資料的？

星巴克為顧客提供獎勵計劃，並收集資料作為回報。有了這些資料，公司可以開展更好的市場營銷活動，製作新選單，並決定其未來門店的位置。整個系統井然有序，根據客戶的地理位置、天氣和一年中的季節為其提供產品，充分的體現大資料的特性。

選單設計與最佳化

此外，星巴克還研磨大量咖啡豆，並使用預測分析方法對其大量資料進行研磨和分析。它利用這些資料建立一個數字菜單板，進一步推動和增加銷售策略。

這個創新的數字菜單板最令人興奮的部分是，它可以根據一天中的時間、一年中的月份和一年中的季節顯示不同的專案。這意味著，如果天氣炎熱，一名顧客會選擇冷飲；如果天氣寒冷，則會選擇一杯咖啡）。此外，價格也會發生動態變化，並根據客戶的需求而有所不同。

追蹤新設定的店鋪位置

星巴克從未自行規劃選址，而是依賴地圖和商業智慧工具的力量。他們使用Esri的資料智慧工具阿特拉斯，該工具根據人口統計、交通模式和其他星巴克地點的鄰近程度，分析和評估大量資料，為他們推薦一個新的門店位置。

星巴克產品進雜貨店

星巴克擴大了其服務範圍，並決定提供其產品，使顧客能夠從雜貨店購買並在家中享用。

那麼，他們如何決定哪些產品將成為高消費品？

該公司將從其門店獲得的有關顧客如何訂購飲料的資料與其他有關家庭消費的行業報告相結合，以建立其雜貨店產品線。從沒有牛奶或新增香料的南瓜香料咖啡拿鐵K杯到冰咖啡，星巴克以資料驅動的方式擴大生產是明智之舉。

Spotify擁有超過1.08億付費使用者和1.24億免費使用者，是以突破技術界限、整合大資料、人工智慧和機器學習以推動成功而聞名的最大的點播音樂公司。

該流媒體服務以有效的方式使用其使用者收集的資料。在2012年，該公司推出了“發現”功能，該功能建立了一個定製的播放列表，該播放列表對每個聽者的活動都是獨一無二的，其中涉及機器學習演算法。讓我們來了解其工作原理：

如果使用者播放一首歌曲並在30秒內暫停，則此演算法在建立播放列表時不會新增該流派，也不會包含該歌曲的資料。Spotify給予它一個“向下的大拇指_”並移動到下一首音樂，該音樂是監聽者新增到播放列表中的。

它告知平臺，使用者已積極配合口味，並幫助他們開發使用者的整體口味概況。

北面

North Face是一個大多數人都不熟悉的名字。這是一個知名的服裝品牌，提供積極和戶外友好的時裝。V.Y.公司的品牌North Face與IBM Watson合作開發了一款應用程式，利用大資料可滿足客戶在購買外套時的個人需求。

一很大程度上要感謝Watson analytics將人工智慧和移動計算融入解決方案中，從而透過一移動應用程式提供高度個性化的客戶體驗。

它使用大資料和人工智慧（A.I.）來解決這個問題，並幫助使用者像一個夏普的店內助理一樣瀏覽線上商店。隨著電子商務業務的巨大增長，國內對機器學習公司的需求也在增長。所使用的A.I.工具為線上消費者充當個人購物者和知識豐富的銷售助理。

客戶可直接聯絡公司電話號碼，與客戶接洽。在電話中，系統將像一個人工銷售人員一樣工作，並引導買家通過幾個問題和購物體驗。

例如，他們可以問你：「今天我怎麼幫你買一件外套？

在人工智慧的幫助下，我們正在探索人工智慧技術，以幫助你找到適合下一次冒險的完美外套。