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开业：2017-12面积：22万O开业：2017-12面积：8.5万O开业：面积：100万O开业：面积：22万O
业态：服饰/鞋类/箱包面积：150-200O业态：餐饮面积：30-50O业态：其它零售面积：40-120O业态：服饰/鞋类/箱包面积：100-300O
×扫描分享到微信大数据营销的十大切入点
2013年似乎人人都在谈论大数据，然而说得云里雾里者多。许多企业家更关心的事是：如何才能真正找到大数据营销的切入点？
许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容&&不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到&比用户更了解用户自己&。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将&一切以客户为中心&作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理
第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的&啤酒与尿布&案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
那些寻找大数据营销切入点的企业不妨看看上述应用，或许能有所启发。
　　切入大数据营销需要开阔思路
在企业寻找大数据营销切入点时思路必须开阔，不必拘泥于既有应用，需要营销人员与技术人员进行思想碰撞，进而找到与众不同的突破点。
以别克君威与淘宝所合作的营销活动&为一再心动买单&为例，其即体现了大数据营销的创新思路。该活动分为两个部分：第一部分调用淘宝用户的收藏夹并鼓励分享心动故事，第二部分利用大数据对参与活动的用户进行精准营销。
该活动的第一部分开始于日，持续两周。淘宝用户登录时，会向用户提示&***，你的淘宝收藏夹走光了&之类的话。点击之后，会进入一个flash画面，告诉你在使用淘宝收藏夹的***天里，你心动了***次。系统会把这个最高类别里面的所有商品都罗列出来给你，鼓励你在当中挑选最让你心动的一个，并说出的心动故事，然后再选择通过微博分享自己的心动故事。接着系统罗列了君威的一些核心卖点，让消费者选打动他们的卖点，然后则可能获得由Regal全新君威为你买单那个心动的宝贝的机会。
该活动的第二部分则更加突出了大数据营销。针对所有参与活动的人，淘宝帮助汽车品牌做消费行为的分析，看看这些参与者究竟是运动狂人，还是时尚达人，抑或是宅男宅女、顾家派。君威品牌根据消费行为的判断，定向地向他们推送不同的广告创意内容。
此活动在国内率先开了大企业与淘宝等大型电子商务网站在品牌推广活动中大数据营销方面合作的先河。借助于上述新技术与新思路，新君威进行了全新的营销活动尝试，即将&大数据营销&与&品牌展示&、&互动营销&及&CRM&有机贯穿整合。
充分开动脑筋是拓展大数据营销思路的必要条件，结合企业或行业特点则可以更好地发挥大数据的商业价值。例如，龙湖地产即在提供WiFi服务的基础上，利用本地位置信息类大数据，不仅在一定程度上获得了的用户信息，而且还可以收集用户在该地产商圈的行走路线，从中可以得知用户最主要逛哪类店、先逛哪个店再逛哪个店等信息，进而可以为判断用户的消费层次提供非常有力的数据支撑。
企业可以根据自己所处行业及企业自身的特点，认真思考大数据可能为企业带来的价值，然后与技术人员探讨数据收集、数据清理、数据存储与管理、数据分析及数据呈现等主要环节的技术实现可能性。如果自己企业没有相关人员，则可能需要与其他专门的企业进行合作。
　　小数据也可用大数据思想管理
实际上原来并没有&小数据&一说，只是因为有了&大数据&，其常常指PB容量级及以上的数据量，故不足此数量级的数据就有了小数据或准大数据的说法。
小数据可能在量上相对小一些，但其仍可以借鉴大数据管理理念。你用还是不用，数据就在那里。按照大数据的理念，你同样可以从相对小一些的数据中发掘出高价值信息，如通过分析了解竞争者，明确自己在市场竞争中的正确位置；了解现有用户或发现潜在用户，进行深层发现，趋势预判，引导产品设计，营销创新，支持决策，跟踪效果。在数据支撑下，决策才能相对科学，核心在于数据的理解。
某些行业的数据可能只是大数据时代的一个应用领域（小），但大数据营销理念将带来旅游经济发展的量化革命（大）。其中，大数据理念可以将复杂、无序的数据变成简单、有序的信息；可以基于在线评论和其他网络数据，构建产品声誉评价机制；将逻辑性、文字性的信息转化为可视化、图形化的信息，进而可以引导或影响消费。
以某旅游景点的相关微博内容为例，利用大数据营销理念，可以重点分析微博用户在分享、传播和讨论旅游景点相关内容的过程中，通过内容中体现了4类典型用户行为：日常讨论和互动内容，游客旅游前发布的微博内容，旅游中发布的微博内容，旅游后发布的微博内容。同时，相关用户行为又与微博发布者所处的旅游阶段有关，也与微博作者面向的阅读者定位都有关系。
通过对某旅游景点的分析数据，可发现有价值的信息。例如，研究游客旅行前发布的微博内容发现，通过微博咨询建议和讨论某景点旅游攻略，表达出旅游意向的微博内容占12%，其典型的网络行为包括：表达前往旅游目的地的意愿，询问旅游攻略和路线安排，询问征求其他用户对特定目的地（酒店、餐厅）的评价，@旅游机构账号或者@旅游名人求助，约人同行等。
再看游客在旅行中发布的微博内容。在微博内容中明确处于某景点旅游行程中的微博内容占19%，其典型的微博内容行为包括：发布旅行位置和签到，发布旅行图片和感受，咨询、求助及投诉等。
另外，通过准大数据分析还可获知，游客在旅行结束后发布的微博内容占23%，在微博内容中发起和参与厦门旅游话题的微博内容占66%，它们二者还可以通过分析得知分别的不同类型用户行为的比例。应该说，上述这些重要的数据在过去多数旅游景点的营销管理中通常被忽略。
可以这样讲，充分利用大数据或小一些的数据，则可以发现许多有价值的信息。仍以微博中关于某个城市旅游的内容为例，可以发掘的信息非常多，例如：游客到某城市休闲旅游目的有哪些，游客发布关于某城市旅游微博作者的关注点，游客对某城市当地景点的口碑量排名及主要抱怨点排名，微博发布者的性别、认证统计和社会属性统计，微博发布者的简介标签和地域分布统计，微博发布者的博龄和客户端统计，微博发布者的粉丝数分布统计，等等。
上述几个例子中许多数据监测与统计分析的数据指标完全可以应用于其他行业，价值显而易见。关键是要有充分利用大数据发掘有价值信息的理念，这是大数据时代最需要的东西。具体需要什么类型的数据，则应该在实践过程中逐步深化与扩展。
总之，随着大数据时代的到来，企业也正向着智慧性方向发展，如何利用好大数据是当今几乎所有企业面临的问题，找到、找准大数据应用的切入点是融入大数据时代所迫切需要迈出的第一步。
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网友热评的文章基本定义/大数据营销
大数据营销大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。互联网与未来的移动互联网主导下的数字营销时代，可以帮助企业以前所未有的速度收集用户的海量行为数据，而在大数据的基础上分析、洞察和预测消费者的偏好，并据此为消费者提供最能满足他们需求的产品、信息和服务，以及传递准确的广告信息给他们。未来的企业市场营销费用的分配，除了部分品牌投放外，多数投放都是在大数据指引的，企业的消费群分布在哪里？企业的潜在用户在哪里？通过大数据找到他们分布的地方，然后用有创意的投放形式让他们成为企业的粉丝以及形成销售。
发展前景/大数据营销
多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。强调时效性：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众现在身处何方，正在关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众目前关注的内容，以及可知晓目前网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数据营销平台AdTime率先推出了大数据广告运营平台——云图。据介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算可视化，让大数据营销的过程不再神秘。云图是ADTime构建的大数据平台系统，该系统具备海量数据、实时计算、跨网络平台汇聚、多用户行为分析、多行业报告分析等特点。大数据要能运转需要三个条件：一是数据的汇集，二是数据的储存，三是数据的分析。而全新的云图系统除以上三个条件外，优势主要体现在实时计算和跨平台计算上。事实上互联网行业内不乏精准广告投放平台，但大多依据互联网的数据或者单一行业的数据，而云图具备更丰富而全面的多平台和跨行业数据。并可实时动态的识别投放用户的行为特征和兴趣变化，使用实时数据监控技术可以实现这一点。依托多平台的数据，云图有更深层次的用户行为数据，比如观看电视的信息，比如上网搜索行为，比如手机APP的访问行为，这些数据的整合可以将网民特征定位得更精准。大数据营销之多屏互动据数据显示，目前用户的浏览习惯日趋多屏终端化，超过90%以上人群拥有并习惯使用两个或两个以上的屏幕终端。而且，在用户的使用感受中，终端间的界限正在消失，他们关注的内容在屏幕间相互流转中。大数据技术可进行多终端的数据采集，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众现在身处何方，正在关注着什么位置的什么屏幕，而这一切的突破口，便是大数据时代下的多屏互动营销。大数据营销继推出国内首个大数据营销分析平台——云图后，AdTime又宣布推出国内首个整合跨网多屏的DSP广告平台。AdTime目前可实时对接超过30家主流视频媒体，4000万块智能电视（IPTV/OTTTV）屏，并整合了三万余家WAP媒体和移动APP应用，还独家囊括了全国近千栋楼宇智能LED等终端。拥有这些资源后AdTime可做到无缝隙、全媒体复盖目标受众，并获得最全面的分屏用户数据，为多屏互动做好了强大的数据资源基础。AdTime的DSP平台的优势在于，可为广告主进行最大程度的投放策略优化。它将来自不同管道的基础数据的关联分析，形成针对不同行业的维度关系，通过对不同行业特有数据行为分析及复盖终端的特点，从而为主流行业客户提供有针对性的多屏广告投放策略，满足广告主多种需求。还可在广告投放过程中，进行实时数据抓取与分析，形成效果报告及时向广告主反馈，以便广告主根据效果随时调整投放策略。此外，AdTime的DSP平台在投放过程中，还能提供如富媒体、前贴片广告、暂停广告等多种丰富广告形式供选择，并可根据不同终端提供输送不同的广告物料。AdTime利用增强现实、视频内容识别等技术，构建了一种跨网多屏的全新广告承载模式，实现了广告的跨网多屏投放，为广告客户提供多渠道的精确广告解决方案。进一步提升了品牌认知度，加强品牌记忆力，并有效促进广告的转化率。
优势特点/大数据营销
(1)营销结果的可衡量性、可测试性运用数据库，公司可以测试产品、沟通媒介、目标市场等方面的有效性。由于测试可以快速进行，所以公司也可以根据测试结果采取及时的行动。另外，消费者对于某项营销活动的反应也是可衡量的，这使得公司可以比较不同营销方法的有效性。(2)目标市场的选择性与营销活动的针对性运用数据库，公司可以为某项营销活动选择精确的目标客户。同时，选择在恰当的时间，策划针对性的营销活动，从而增强活动效果及客户的反馈率。(3)目标市场的细分与客户信息分析运用数据库，可以细分不同产品的目标市场，并能够更加了解自己与竞争者的经营状况。同时，利用目标客户信息的分析与研究(客户特征、消费行为、客户满意度等)定位传播渠道、策划营销方案及发展策略。(4)客户沟通的个性化及老客户的关系维护公司可以针对每个消费者采取个性化的沟通形式和内容，提高客户满意度，增加反应率，同时建立品牌忠诚度。(5)企业营销支出更有效益运用数据库，针对精确的目标客户进行相应的营销活动，改变了传统大众营销的营销模式，以精确营销为手段，降低成本支出，提升营销的效益。我认为在未来很短的时间内，数据库营销将成为同广告营销、活动营销和事件营销相并重的第四种营销活动。
价值体现/大数据营销
汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。一、市场反应更快,决策更清晰现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆CAN总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。二、营销更精准,成交率更高现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入CRM系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。车联网的大数据分析，则更加激动人心，通过对一个地区用户行车路线进行分析，能够得到该地区用户的出行习惯，汽车企业能够设计更为精准的广告、巡展工作。同时通过车辆停留地的分析，可以得到用户的经济状况与消费能力，甚至能够分析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。三、成本费用大幅降低前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的OTD(ordertodelievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。四、创新模式与利润的大幅增长在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息……），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己“我们知道什么？”而不是“我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。
核心业务/大数据营销
在客户的方式查看驾驶体验戏剧性的变化正在改变汽车制造商与客户进行互动，需要新的方法来最大限度地提高盈利能力和收入。汽车大数据营销提出了一个巨大的，新的机会，汽车企业以满足他们的要求更高，有教养的客户的需求，如何他们能驾驭它。大数据的特点是由来源，包括车辆传感器的数据，保修索赔，并从多个来源的消费者信心数据的广泛产生的数据量很大，种类，速度和准确性。为了维持增长，整个汽车行业领导者优先考虑这些关键必要性：迅速开展日益可持续的，连接车辆；利用智能连接车辆服务的机会;并优化全球价值链。深圳播博可以帮助您通过应用汽车大数据营销解决方案，关键业务用例实现您的业务目标。这些措施包括：数据仓库优化汽车行业预计将数据的第二大发电机，到2015年，强调现有仓库的基础设施远远超出了他们的预期能力。深圳播博的数据仓库优化的解决方案是唯一的大数据产品，它通过向业界提供所有大数据能力的通用集成平台解决了这些需求。该解决方案作用于各种结构化，非结构化和流媒体数据的优化存储，维护和许可成本，降低存储成本和提高仓库的性能，延长仓库基础设施。大数据使汽车制造商级数据确定哪些数据应该被移动到数据仓库之前，从仓库和应用程序数据库卸载不经常访问的或过时的数据和分析运动数据来优化仓库，并启用新的类型的分析。优点包括：改进的呼叫中心和经销商服务表现更有效的合规性更快，更准确的财务绩效数据质量改进的缺陷根源的结果分析用于提高新车的设计预测资产优化公司在资产密集型的汽车行业正在不断寻求降低成本，满足质量目标，优化设备寿命，性能和可用性。深圳播博的预测资产优化解决方案捕捉并在运动和静止的数据对车辆实现实时洞察各种车辆子系统的性能的一个单一的，集成视图集成了车辆。深圳播博的预测资产优化解决方案充分利用大数据和分析，以最大限度地提高资产绩效，资产预测故障和优化质量和供应链流程，以推动整个企业的效率和盈利能力。优点包括：通过确保所有组件，零件和供应商有足够的库存来满足更换部件的预期需求时，他们可能会失败预测优化供应链，有多少可能会失败在哪里在现场的车辆进行分析来预测/预测与具体车辆相关的维修通过销售原始数据，以租赁公司，保险公司，公共服务提供者等，销售返工和聚合数据到气象公司，网络分析等货币化收集的数据车辆连接接触到的车辆信息可能不是新的，但在给定时刻与它有关车辆的操作环境的信息集成是革命性的。越来越多的汽车制造商正在从车辆，或它们与集成器件连接数据，以了解在其中车辆运行（天气，交通，危险的情况等）的环境中的数据。但这个新的数据正在以令人难以置信的速度和体积产生的。深圳播博的汽车大数据营销平台，能够捕捉和集成数据的运动和数据的静止的车辆提供汽车与实时洞察的一个单一的，集成视图到不同的车辆系统是如何在特定的驾驶模式进行，并环境条件。优点包括：提供及时的售后服务和配件促销这种做法杂交业主从事通过寻找最佳的速度，转速范围换档等，以最大限度地提高燃油经济性-通过发出关于交通，天气风险等警示，加强生态教练提供了辅助驾驶改善驾驶体验，安全性，盈利的售后市场服务与产品提供可供第三方集成的车辆数据可操作的客户洞察汽车制造商正在越来越多地优先需要在客户获取，客户保留率显着的改善和营销投资回报率的战略。深圳播博的大数据和分析解决方案为所有的多渠道的客户信息，使客户的所有交易数据和外部数据源（如社会媒体）的高级分析一个单一的，可扩展的存储库。优点包括：微客细分和完整的360针对客户的实时客户流失警示准确的情感分析和客户满意度打分通过管理的社会内容更好的客户服务和洞察力
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