从具体案例讲数据分析(二)

一、数据分析案例之迪基烧烤公司

迪基烧烤坑是美国最成功的连锁餐厅之一,他们于1941年开始业务,如今在美国的食物链中包括500多家餐厅。

为了能更好的管理并经营,他们正在使用一个名为“烟囱”的软件,该软件从忠诚度计划、促销活动、在线和离线调查等收集用户数据,并向他们提供客户的实时反馈,这有助于他们改善销售和业务策略。

迪基烧烤坑的首席执行官劳拉·迪卡表示,烟囱工具帮助他们更好地应对美国的其他食品行业也就是他们的竞争对手们。Smoke Stack工具可以每20分钟分析一次用户数据并根据从中提取的见解做出决策,这有助于行业更好地计划和实施各种业务及其他策略。

例如,如果Smoke Stack对客户数据进行了数据分析,并向他们指示了特定区域内鸡肋的销售下降,并且需求与生产不匹配,则他们开始向该区域的客户发送邀请,对客户数据的总体和定期分析帮助他们领先于竞争对手。

二、数据分析案例之LinkedIn

LinkedIn是连接全球专业人士的最成功的社交媒体平台之一,不仅如此,它还使用客户数据来提供更好的服务和定制的用户体验。

LinkedIn商店包含了很多细节,如他们的大量用户数据中的联系人信息,既往病史、兴趣、活动在不同的社交、网络站点等,使得他们的数据仓库意识到相应的趋势和模式,而使用从用户数据中获得的见解,LinkedIn将单个用户与他们的朋友和与他们感兴趣的领域相关的人联系起来。

同时,它还可以帮助他们做出有关业务的决策,根据不同的趋势,LinkedIn提供了各种可能符合用户兴趣的文章和其他服务。

LinkedIn还使用户能够通过定位来向合适的人推广他们的业务,同样,在使用客户的数据时,LinkedIn会确保数据的安全性,并且不会从他们的网站上进行数据报废。

三、数据分析案例之Uber

Uber是发展最快的公司之一,其业务遍及66个国家/地区的449个城市。Uber拥有数百万用户和大约10亿次Uber游乐设施,完全统治了该市场。

这个令人欣羡的成功故事背后的关键是使用大数据和数据分析来获取意见并做出一些能改变规则的明智的业务决策。

数据分析帮助Uber解决了定价政策、假用户帐户、假乘车、排名等问题,Uber通过使用Hadoop和Spark之类的技术来收集Uber每次骑行的数据。Uber的数据分析师使用这些数据来了解客户的喜好,从而有效地解决他们的问题。

Uber的数据分析团队出于各种目的对数据进行了详细的分析,例如预测乘车需求,确定票价,确定交通服务薄弱的城市等。为了最大程度地提高利润和乘车次数,Uber采取了激增定价的方法。借助实时数据分析,它们总是在人们可能迟到时提供乘车服务,但它们的收费是通常票价的两倍或三倍左右,这就是通过使用激增定价算法来完成的。

他们现在正朝着使用机器学习算法实施价格激增来预测需求量更高的领域迈进,这将帮助他们吸收越来越多的司机。当然,在Uber,还有许多其他的用例表明了数据分析的重要性。      

通过几个具体的案例展示了数据分析在各行业的应用,让我们对数据分析行业的发展前景更是充满了信心。

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