以前的下一个目录 1. 银行及证券 2. 通讯、媒体和娱乐 3. 医疗保健提供者 4. 教育 5. 制造业和自然资源 查看更多 14 个跨行业的大数据示例和应用 行业影响者、学者和其他知名利益相关者肯定同意，过去几年，大数据已成为大多数（如果不是所有）现代行业的巨大变革者。随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，人们的关注点已从围绕大数据的炒作转向寻找大数据应用的真正价值。虽然理解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实际挑战，包括资金、投资回报和技能，仍然是采用大数据的几个不同行业面临的首要问题。话虽如此，根据研究和市场报告，全球大数据市场规模预计到 2026 年将达到 2684 亿美元。一般来说，大多数组织采用大数据项目有几个目标。虽然大多数组织的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低成本、更有针对性的营销以及提高现有流程的效率。近年来，数据泄露也使增强安全性成为大数据项目寻求纳入的重要目标。然而，更重要的是，当谈到大数据时，你处于什么位置？你很可能会发现你处于以下两种情况之一： 试图确定大数据是否具有真正的价值。 评估市场机会的规模。 开发利用大数据的新服务和产品。 已经使用大数据解决方案。重新定位现有服务和产品以利用大数据，或 已经利用大数据解决方案。 考虑到这一点，对大数据及其在不同行业的应用进行鸟瞰将有助于您更好地了解您在您所在的行业或各个行业中的角色或未来它可能会扮演什么角色。 资料来源：Wilson Lucas 在 Everis 上发表的演讲（请注意，该图显示了大数据的潜在机会）以下是使用大数据应用的14大行业列表： 银行及证券 通讯、媒体和娱乐 医疗保健提供者 教育 制造业和自然资源 政府 保险 零售和批发贸易 运输 能源和公用事业 大数据与自动驾驶汽车 物联网中的大数据 营销中的大数据 商业洞察中的大数据 在本文中，我们将研究上述十个垂直行业如何使用大数据、这些行业面临的行业特定挑战以及大数据如何解决这些挑战。 1. 银行及证券 行业特定的大数据挑战 对10家顶级投资和零售银行的16个项目的研究表明，该行业的挑战包括：证券欺诈预警、报价分析、信用卡欺诈检测、审计线索归档、企业信用风险报告、交易可视性、客户数据转换、交易的社交分析、IT运营分析、IT政策合规分析等。 大数据在银行及证券行业的应用 […]

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精明的营销人员正在重新考虑他们的技术和数据策略，以在 COVID-19 之后加倍精准营销。 下载 文章 (PDF-149 KB) 最受欢迎的见解 首席执行官的基本清单：每个首席执行官都应该能够回答的问题 2025 年时尚状况：处处都是挑战 2025 年全球保险报告：追求增长 大重置：下一个常态是数据驱动营销 什么是人工智能护栏？ 六十年的创新：商业技术的关键时刻 2020 年 3 月至 8 月期间，五分之一的消费者更换了品牌，十分之七的消费者尝试了新的数字购物渠道。零售业在短短几个月内经历了十年的数字渗透增长。但由此产生的数据激增并没有让营销人员更好地了解他们的客户，因为他们公司过时的数据模型无法以必要的粒度和速度捕捉这些变化。 许多营销人员没有使用数据来尝试更好地定位客户和定制信息，而是恢复了大众传播和促销。正如一位首席营销官告诉我们的那样，“我已经基本转向大众营销，而不是数据驱动营销，因为客户行为变化太快，我无法相信我的历史数据和模型。” 但一些营销人员接受了数据带来的丰厚回报，他们没有放弃精准营销，而是加倍努力。例如，一家消费品公司预计，随着社区逐步解除封锁，美容产品的销量将大幅增长。营销团队以县为单位跟踪重新开放的情况，使用流行病学统计数据、市政报告和交通数据来确定媒体支出的重点。这些策略推动了销售额的两位数增长。 类似的洞察帮助一家商业服务提供商抢占了另一个 如何建立电话号码列表 新兴趋势。企业注册和就业数据显示，大都市地区的小型医疗保健提供商的增长速度远远快于其他中小型企业。凭借这一洞察，该公司创建了医疗保健专用的产品包，并推出了付费媒体广告来定位这些企业和地区。这些举措与其他类似的数据驱动活动相结合，有望将核心产品的销售额提高 10% 以上。 以这种方式完善精准营销的公司可以在剧烈变革时 数据库查询优化：最佳实践 期推动大量客户获取。然而，要抓住这一机会，品牌需要更新其模型——从引入新类型的数据到重新训练算法——以便既能跟上不断变化的需求和期望，又能预测客户行为的变化。 需要考虑的新挑战 精准营销模型经过训练，可以识别行为模式并从中得 博茨瓦纳 电话号码 出推论。例如，算法可能会了解到，在两周内访问商店网站两次以上的客户购买的可能性要高出 30%。这些指标可以触发量身定制的优惠，将浏览者转化为买家，让营销人员将他们的获取工作和支出转向最有利可图的细分市场。 但自疫情开始以来，买家行为发生了重大变化，使得许多现有数据模型中的关系规则失效。曾经看似无关紧要的外部因素，例如客户流动性，现在变得极为重要。访问量下降是因为客户无法到达商店，还是因为他们不再想在那里购物？许多营销团队根本不知道。财富 100 强的 CMO 说：“我们面临的新机遇的指标并不包含在我们自己的数据中。” 您想了解有关我们的营销和销售实践的更多信息吗？ 访问我们的数字营销页面 此外，虽然存在模式，但它们更难辨别——即使辨别出来，它们也会让人感觉转瞬即逝，例如社区开放后又再次封锁。为了及时找出突出的行为指标并采取行动，营销人员需要不断更新来自各种来源的数据，并且数据要更详细——在某些情况下，要深入到城市街区级别。然而，许多公司倾向于依赖内部衍生的客户数据，使用并非为处理大量数据而构建的建模工具。 另外两个问题加剧了营销人员面临的挑战。麦肯锡的数据显示，大多数公司的营销预算都被削减了，十个营销人员中有六个报告大幅削减。“我的预算已经蒸发了，”一位高级营销人员说。“我们几乎没有足够的资金来执行‘必须做’的营销，更不用说尝试新的策略了。” 另一个问题是快速、大规模地转向远程工作。数据驱动的营销在敏捷环境中效果最好，在这种环境中，团队可以快速测试和迭代。但由于近三分之二的员工在家工作，营销主管发现很难创造有效的节奏。“在过去 。