由于每天产生的数据超过2.5 千亿字节，数据正处于超速状态，并且正在以惊人的速度加速运行。从 Facebook 点赞到 Facebook 帖子，从 Twitter 推文到 Instagram 分享，我们每天使用的数十台联网设备正在发送大量数据，数字世界正受到数据的轰炸。
然而，如此庞大的数据量永远不会停止。公司、企业和组织正在转向更先进的平台，如大数据和人工智能，以提高他们的流程、收入和生产力。他们对客户产生的数据进行大数据分析，以获得见解并发现趋势。
让我们看看这些强大技术的应用以及大品牌如何将大数据用作其核心业务的一部分。
在此之前，让我们先了解一下大数据到底是什么？
它是一个术语，适用于规模超出传统关系数据库能力的累积数据。它是实时生成的，来自传感器、网络和社交媒体等设备，以三种不同的形式，即结构化、非结构化和半结构化。
我们通过智能手机进行了一半以上的网络搜索，这些搜索再次堆积了大量数据。用户不断地向公司提供他们的数据，公司使用现代大数据分析系统来进行快速有效的分析程序。
接下来，让我们看看大品牌如何利用大数据来做出更明智的决策、构建广告活动，甚至预测客户行为。
一、Amazon 使用大数据分析来跟踪你
亚马逊是当今进入在线零售商店领域的领先电子商务公司之一，毫无疑问，它管理数据库的效率很高。该公司使用大数据进行定向营销，帮助该品牌发展成为电商中的巨头。
为了建立公司忠诚度并提高客户满意度，公司考虑在大数据的帮助下跟踪客户，让我们看看它是如何帮助他们的。
☛ 个性化推荐系统
亚马逊使用CFE（协同过滤引擎）技术来分析买家的购买模式。该公司通过使用这种方法，每年的销售额占其销售额的 35%。它会查看你的购物车、你的愿望清单、你搜索最多的商品，然后在你再次访问该网站时使用预测分析向你推荐相同的产品。
☛ 预期运输模型
亚马逊使用大数据分析来预测你将要购买的产品以及何时将它们添加到购物车。这种技术很聪明，可以快速预测物品将从哪里运到当地的配送仓库，从而减少交货时间并增加整体费用。
二、Netflix 使用大数据产生数万亿
Netflix 估值超过 1640 亿美元，与竞争对手相比，其客户保留率高达 93%。到目前为止，它从其 1.51 亿用户中收集数据，并使用数据分析来确定客户行为和购买模式。
Netflix 的数据库中有人可能会一遍又一遍地看到的场景截图，以便深入了解用户数据并跟踪以下内容：你在哪里暂停，你是快进还是倒退，如果暂停后继续播放，你在什么时间和工作日看内容？在这些数据的帮助下，它为其用户创建了一个配置文件，利用数据分析和推荐算法来为他们推荐电视节目和电影。
大数据如何影响《纸牌屋》？
早在 2011 年，Netflix 就对美国版《纸牌屋》进行了大笔投资。每集的成本在 400 万美元到 600 万美元之间，这两季的价格标签超过 1 亿美元。
在《纸牌屋》播出之前，Netflix 就知道已经看过大卫·芬奇的《社交网络》的用户肯定会去看英版的，看过英版《纸牌屋》的人也会去看凯文·史派西的电影。这些因素使 Netflix 明智地投资 1 亿美元来打造美国版的《纸牌屋》。
强大的数据分析模型可以从数TB 级的数据中生成有意义的信息，以便它可以对用户的表现提供令人难以置信的洞察力。
三、Starbucks
星巴克在全球拥有超过27,000 家门店，利用客户数据创造收入。它包括人种学和大数据分析的创新使用等方法来预测定价策略、产品开发、房地产开发和贸易促进策略。
那么，星巴克是如何从顾客那里收集数据的呢？
星巴克向顾客提供奖励计划，作为回报，它会收集其数据。有了这些数据，公司可以推出更好的市场活动，生成新菜单，并决定他们以后开店的位置。整个系统组织良好，可以根据客户的位置、天气和一年中的季节为其提供产品。
☞ 菜单设计与优化
除了研磨大量咖啡豆外，星巴克还使用预测分析方法研磨和分析其海量数据。它使用数据来创建数字菜单板，从而进一步推动和战略性地增加销售额。
这个创新的数字菜单板最令人兴奋的部分是它可以根据一天中的时间、一年中的月份和一年中的季节显示不同的项目。此外，它的价格是动态变化的，会根据客户的需求而变化。
☞ 跟踪商店位置的新设置
星巴克从不自行规划位置；相反，它依赖于映射和商业智能工具的强大功能。他们使用 Esri 开发的数据智能工具 Atlas，该工具可以分析和评估大量数据，根据人口统计、交通模式和其他星巴克门店的邻近度，从而推荐新的门店位置。
☞ 星巴克产品进入杂货店
星巴克扩大了服务范围，并决定提供其产品，以便顾客可以从杂货店购买并在家中享用。
那么，他们如何决定哪些产品会被高消费呢？
它结合了从其商店获得的有关客户如何订购饮料的数据，并将该情报与有关家庭消费的其他行业报告相结合，以创建他们的杂货店产品线。从南瓜香料拿铁咖啡 K 杯到不加牛奶或添加香料的冰咖啡，星巴克以数据驱动的生产扩张方法是明智的决策。
四、Spotify 整合大数据以推动成功
Spotify 拥有超过1.08 亿付费用户和1.24 亿免费用户，一直是最大的点播音乐公司，以突破技术界限、整合大数据、人工智能和机器学习推动成功而闻名。
这个流媒体服务以有效的方式使用收集的用户数据。2012 年，它推出了“发现”功能，为每个听众的活动创建一个独特的自定义播放列表，其中涉及机器学习算法。让我们看看它是如何工作的：
如果订阅者播放了一首曲目并在 30 秒内暂停，那么该算法将不会添加该流派，并且在创建播放列表时不会包含该歌曲的数据。Spotify 给它一个“拇指向下”并移动到下一首音乐——听众添加到播放列表中的。
五、NORTH FACE
North Face 是一个你们大多数人都不熟悉的名字。它是一个著名的服装品牌，提供活跃和户外友好的时装。V.Y.公司旗下的品牌 North Face 与 IBM Watson 合作开发了一款应用程序，可以满足顾客在购买外衣时的个人需求。
这在很大程度上要归功于 Watson 的分析技术，该技术将人工智能和机器学习纳入解决方案，从而可以通过移动应用程序提供高度个性化的客户体验。
它使用大数据和人工智能来解决这个问题，并帮助用户像精明的店铺合伙人一样浏览在线商店。随着电子商务业务的巨大增长，印度对机器学习公司的需求也在增长。这个人工智能工具既可以作为在线消费者的个人购物者，也可以作为知识渊博的销售助手。
客户可以直接联系公司电话号码并与 Watson 互动。在通话中，系统将像真人销售员工一样工作，并引导买家解决问题和购物体验。在此之后，客户的响应将决定 Watson 为用户推荐什么产品或商品。
如今，大数据正在发挥作用，处理海量数据正成为公司和组织的一项艰巨任务。组织需要保存、珍惜和分析所拥有的用户数据信息，以便可以用最快的速度做出明智的决策。
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