红牛没有给你翅膀的案例是大数据在什么的应用

这个案例是大数据在市场营销中的应用。红牛以“红牛能给你翅膀”的广告宣传而闻名，但是在2014年，美国纽约州检察官发现红牛的广告宣传存在虚假和误导性。此时，红牛发布声明称他们已经达到了和解，但是仍然要支付1,3亿美元的赔偿金。这个案例表明了，红牛的广告宣传没有经过足够的市场调研和数据分析，否则就不可能出现这样的问题了。

实际参考价值在于，我们要在市场营销中充分利用大数据分析，以便做出更准确的决策和更具针对性的广告宣传。通过大数据分析，我们可以了解消费者的需求和喜好，制定更有效的营销策略。例如，通过分析消费者的购买行为和社交媒体上的评论，我们可以识别出潜在的受众群体，并为他们提供更加个性化的营销内容。此外，大数据还可以帮助我们跟踪竞争对手的营销活动，了解市场趋势和需求变化，及时调整我们的战略。

针对这个案例，我们可以采取以下措施来避免类似的问题：

1加强市场调研。在制定广告宣传策略之前，我们需要对市场进行充分的调研和分析，了解消费者的需求和喜好，以及竞争对手的营销策略。

2利用大数据分析。通过分析消费者的购买行为、社交媒体上的评论和竞争对手的营销活动，我们可以制定更为精准和个性化的营销策略。

3遵守广告法规。我们需要遵守广告法规，确保我们的广告宣传不会误导消费者或涉及虚假宣传，否则我们将面临法律责任和商业风险。

在今天的商业竞争中，大数据分析已经成为一个必不可少的工具。只有通过科学的分析和预测，我们才能更好地了解市场需求和趋势，制定更为精准的营销策略，实现商业成功。

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

在经济管理领域中运用大数据统计如下：

大数据技术应用于经济管理领域，能够促进管理方式及理念的变革，是未来的发展趋势。合理把握大数据技术应用，使经济管理工作能够更好地服务于社会经济。

大数据技术在数据分析过程中的应用。由于经济活动的多样性，因此需通过对经济活动中的各项数据进行采集，并通过大数据分析对数据进行详细解读，从而制定出合适的发展方案，为经济活动指明了方向。并在具体实施后依据实际使用情况进行微调，保证方向的正确性。

大数据技术可显著提升管理决策的科学性。大数据技术的应用，改变了过去管理层凭借经验做事的弊端。通过对经济活动中大量数据的采集，进而勾勒出社会经济的大致轮廓，使数据更能真实反映经济实际情况。大数据技术还可以将各因素之间的关联性进行总结，使决策过程有足够的数据作为支撑，从而降低决策产生偏离的风险。

利用大数据技术建立行业经济管理数据库。经济的高速发展，催生了一个个崭新的行业，每个行业中对数据的需求及切入点均不尽相同，因此建设不同行业的经济管理数据库成为了大势所趋。这可以有效提升各行业的经济发展，实现新兴产业能够更加快速的适应时代发展的趋势，进而促进经济全局的整体进步。

建立起基于大数据技术的各行业数据库，可以实现各项资源的整合利用，直观体现经济发展的趋势，从而推进产业转型升级，使我国经济能够始终处于良性发展的道路。建立好分行业的经济管理数据库，使行业发展能够做到目标明确、措施得力。

大数据提供的只是信息，想解决企业的营销问题，就是利用好大数据信息，根据大数据提供的信息去获客。去竞争同行业的武器。

大数据时代是信息时代，谁拥有了更多客户的信息谁就是赢家，目前很多人利用各种手段“窃取”人们的个人信息然后出售给需要方，目地就是获取信息存入数据库，根据客户信息制定相应的营销策划，这也是目前大家都在争夺的“数据战”精准的数据才能制定出精准的销售计划，根据客户需求，平时的消费信息等，为不同的客户推荐相应的产品，制定相应的销售模式。所以很多商家说大数据才是最有价值的法宝。

科技进步了，商业模式也转型了，商业理念也依托科技支撑步入信息化，大数据提供了准确的信息，企业的营销策略就跟着信息去精准化的设计销售模式，其实就是这么简单。

大数据在审计中的应用有改进审计模式、跟踪监察审计状况和审计经济责任等。

一、改进现有审计模式，助力审计的全覆盖

传统的审计大多是以科室为单位，科室之间的成员缺少沟通和交流，这导致信息流通方面存在向题，参与审计的人员不能充分共享信息，造成信息冗余或者不足，便得审计工作缺乏效率。

但大数据的发展为审计工作的执行提供了新思路，即在对某―项目进行审计时可以突破部门之间的界限，以项目管理需要配置人员，成立一个审计组。在组内按照职能进行再分组，即领导管理小组、审计数据分析小组以及核查小组。

二、充分应用数据平台，对审计状况跟踪监察

应用已经成熟的作业平台或者建立自己的作业平台进行数据分析，可以充分发挥大数据的优势，利用专业化的分析工具，对所收集的结构化和非结构化数据进行有效处理，从而发现企业存在的一些问题，因此大数据技术的应用可以充分提高审计工作的有效性。

此外，大数据分析平台能够对企业的后续管理进行审计监察，这不仅可以在最大程度上优化审计中的人力资源配置，而且还能实现跟踪审计的目标。同时这也是对时刻审计的实践。

三、融合多类型数据，进行经济责任审计

大数据时代的审计，其审计的内容不仅仅是数字，还包括各种不同结构、不同形式的数据，例如音频、文本等。现代企业在执行审计工作的过程中利用大数据技术可以将不同类型的数据融合在一起，实现现有数据的充分利用，由此得到更加准确而全面的信息。

开展经济责任审计是指对责任主体所承担经济责任的履行情况进行审查，并展该项活动要求必须具有足够的信息来判断责任履行情况，而融合的多领域的信息可以为经济责任审计的开展提供较为充足而丰富的数据支持。

①大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余

大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。

②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

③大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

④大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。

⑤大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维

出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

手机能知道用户喜欢什么内容,主要依靠以下几种方式:

首先,通过用户使用习惯与浏览行为的分析。手机可以记录用户使用手机的时长频率、常用应用、浏览网页等信息,通过大数据分析用户的使用习惯与偏好,得出用户可能感兴趣的内容与信息。这属于一种行为分析与画像技术。

其次,通过用户在应用内的行为来判断喜好。比如用户在视频平台观看的视频类别、在社交平台的互动信息、在电商平台的浏览与购买记录等。这些行为都可以被应用收集并分析,以判断用户的喜好倾向,进而推送相应内容。

再则,用户在应用内的手动设定也可以判断喜好。很多应用会让用户手动选择感兴趣的分类或标签来订制推荐,这也是手机判断用户喜好的直接方式之一。用户的一些手动设定已经直接反馈了需求,手机只需要根据这些设定进行推送即可。

最后,也会通过一些联合分析与机器学习技术来综合判断。比如把用户的人口特征、位置信息、社交关系等信息与使用行为结合在一起进行分析,采用机器学习算法找到用户的潜在需求与兴趣爱好,这是一种更为复杂精细的判断方式。

总之,用户使用习惯与行为分析、应用内行为判断、手动设定与联合机器学习等多种技术手段,使手机可以全面收集用户数据,并运用大数据与AI能力分析判断用户的喜好倾向。而这种分析不是某一时刻的判断,而是一个动态累积与不断修正的过程。只有持续观察用户的各类数字行为,并结合用户的手动反馈,才可以做到在用户也未意识到的情况下,准确判断其潜在需求,实现精准推送与服务,这也是现代智能手机品牌与互联网公司竞相追求的技术与效果。

人工智能与大数据,正在悄然改变我们与技术产物的互动模式。但这也需要我们对个人数据的观念进行转变,并理解潜在的风险与影响。关注这些,才可以在享受智能服务的同时,做到心知肚明,理性看待。自知可有所防,这是我们这代人需要习得的一课。

　信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

　电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

　项目背景：

　年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

　投放方案

　1、优选投放媒体

　优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

　2、MOB数据定向

　通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

　3、重定向

　标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

　4、投放优化

　通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

　1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

　2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

　3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

　投放效果

　在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

　此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​