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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术对企业发展的作用。

1.更好的客户洞察

当现代企业转向数据以了解其客户(无论是个人客户还是企业客户)时，都有广泛来源的数据可供选择。有助于了解客户需求的数据源包括：

•客户洞察的传统来源，例如购买行为。

•外部来源，例如财务交易和信用状况，如果这些详细信息在企业的服务条款中可用的话。

•社交媒体活动。

•来自外部调查的数据。

•电脑中的Cookie

电子商务活动的点击流分析在日益数字化的市场中十分有效，它揭示了客户如何浏览企业的各种网页和菜单以查找产品和服务。企业可以看到客户将什么产品添加到他们的购物车，但后来删除或放弃没有购买;这提供了客户可能喜欢买什么产品重要的线索，即使他们没有购买。

不仅是在线商店，实体店也可以收集客户的数据，通常通过分析视频来了解访客如何在实体店中购物，而不是浏览网站。

2.更有洞察力的市场情报

正如大数据可以帮助人们更详细地了解客户的购物行为一样，它也可以加深和拓宽对市场动态的理解。

社交媒体是从早餐到度假等产品类别的市场情报的常见来源。对于几乎任何人能想象到的商业交易，都有人分享他们的喜好、经验、建议……以及他们的自拍!这些信息对营销人员来说是无价的。

除了用于竞争分析之外，大数据还可以帮助产品开发：例如优先考虑不同的客户偏好。

事实上，大数据不仅有助于搜集市场情报。在几乎所有电子商务或在线市场中，几乎所有市场情报都是由不断变化的多样化数据驱动的。

3.敏捷供应链管理

令人惊讶的是，大多数情况下，人们直到发生重大中断时才会注意到供应链的重要性。大数据分析技术(包括预测分析)通常是近乎实时的，有助于让需求、生产和分销全球网络在很大程度上保持良好运行。

这是可能的，因为大数据分析可以将来自电子商务网站和零售应用程序的客户趋势与供应商数据、实时定价，甚至航运和天气信息相结合，从而提供前所未有的商业智能水平。

受益于这些见解的不仅仅是大型企业。即使规模不大的电子商务企业也可以利用客户智能和实时定价来优化业务决策，例如库存水平和风险降低，或者临时或季节性人员配置。

4.更智能的推荐和定位

作为消费者，人们现在对推荐引擎非常熟悉，以至于可能不知道大数据自出现以来推荐引擎有了多大的发展和进步。在以往，推荐引擎的预测分析非常简单：可以关联规则在购物车中找到那些常见的项目。人们仍然可以期望在电子商务网站上找到这一功能。

新的推荐系统比以往更智能，它基于复杂的客户洞察力，因此它们对人口统计信息和客户行为更加敏感。这些系统也不限于电子商务。友好的服务推荐很可能是数据驱动的——由销售点系统推动的决策，该系统评估食品的库存水平、流行的组合、高利润项目，甚至社交媒体趋势。当人们分享美食照片时，也将为大数据引擎提供更多的信息。

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