对任何公司来说，现代最有价值的东西就是数据！通过分析大量数据并在此基础上作出业务决策，公司可以更有效地工作。这意味着大数据分析是目前的盈利之路！那么，越来越多的公司逐渐转向以数据为基础的商业模式，这是否令人惊讶呢？

大数据分析比以前的方法要客观得多，公司可以使用数据洞察力做出正确的业务决策。曾经有一段时间，公司只能在商店里的一个平台上与客户进行互动。而且，我们不可能知道个别客户大规模地想要什么。但随着“大数据分析”的到来，这一切都发生了变化。现在，公司可以直接与每一个客户在线接触，并知道他们想要什么！

因此，让我们看看不同的方法，公司可以使用大数据分析在现实世界中，以提高他们的表现，并变得更加成功(和富有！)随着时间的推移。

1.公司使用大数据分析来提高客户保留率

没有客户就没有公司！因此，吸引客户，更重要的是，留住这些客户对于一家公司来说是必要的。而大数据分析当然可以帮助这一点！大数据分析允许公司观察客户的趋势，然后营销他们的产品，特别是记住他们的客户。一家公司拥有的关于其客户群的数据越多，他们就越能准确地观察客户的趋势和模式，这将确保公司能够准确地提供客户想要的东西。这是增加客户保留的最好方法。毕竟，快乐的顾客意味着忠诚的顾客！

一个使用大数据分析来提高客户保留率的公司的例子是亚马逊。Amazon收集客户的所有数据，如他们的姓名、地址、搜索历史、支付等等，以便提供真正个性化的体验。这意味着，亚马逊知道你是谁，只要你登录！它还根据您的历史向您提供产品推荐。

2.公司使用“大数据分析”创建营销活动

一家公司如何才能接触到新客户？营销活动！一场成功的营销活动能够为一家公司赢得客户，一场糟糕的营销活动可能会使一家公司失去甚至现有的客户。因此，大数据分析(BigDataAnalytics)对于分析客户群和了解人们想要什么是必要的，这样营销活动才能成功地将更多的人转化为自己人。这可以通过监测当前的在线趋势，了解客户在市场上的行为，然后创建来创建一个成功的营销活动。

一个使用大数据分析来创建营销活动的公司的例子是Netflix。你有没有注意到，一旦你开了Netflix，他们就有专门为你展出的电影和系列电影了吗？他们通过收集关于你的观看习惯和搜索历史的数据，然后提供有针对性的广告来做到这一点。所以，如果你最近一直在看某类型电影，那也是你将来会被推荐的！

3.公司使用大数据分析进行风险管理

一家公司如果没有成功的风险管理计划，就无法自我维持。毕竟，如果一家大公司甚至无法提前发现风险，然后努力尽可能地减少风险，那么它们该如何运作呢？这就是大数据分析(BigDataAnalytics)出现的地方！它可用于收集和分析公司档案中的大量内部数据，有助于开发短期和长期风险管理模式。使用这些工具，公司可以识别未来的风险，并做出更多战略性的业务决策。这意味着未来会有更多的钱！

使用大数据分析进行风险管理的公司的一个例子是星巴克。你知道星巴克可以在一条街上开多家店，而且都很成功吗？这是因为星巴克做了很好的风险分析，同时也提供了很好的咖啡！他们收集他们计划开设商店的任何地点的位置数据、人口数据、客户偏好、流量水平等数据，只有在成功几率很高且相关风险最小的情况下才会这样做。因此，只要有更多的利润和较少的风险，他们甚至可以选择相近的地点。

4.公司使用大数据分析进行供应链处理

供应链从原材料的创造开始，到客户手中的成品结束。对于大公司来说，处理这个供应链是非常困难的。毕竟，它可以容纳成千上万的人和产品，从制造点到消费点！因此，公司可以使用“大数据分析”来分析他们的原材料、仓库库存中的产品以及零售商的详细信息，以了解他们的生产和装运需求。这将使供应链处理更加容易，这将导致较少的错误，从而减少公司的损失。

一个使用大数据分析来处理供应链的公司的例子是百事。百事公司最受欢迎的产品当然是百事可乐，你知道吗，他们在世界各地都有卖7 Up、Doritos等产品！如果不使用大数据分析(BigDataAnalytics)，就很难管理这么多事情的供应链处理。因此，百事公司使用数据来计算零售商想要的产品数量和类型，而不会发生任何浪费。

5.公司使用大数据分析技术进行产品创造

所有的公司都在努力创造他们的客户想要的产品。那么，如果公司能够首先了解他们的客户想要什么，然后再创造出产品呢？他们一定会成功的！这就是“大数据分析”(BigDataAnalytics)旨在为产品创造做的事情。公司可以使用以前的产品响应、客户反馈表、竞争对手产品成功等数据来了解客户想要的产品类型，然后再进行这方面的工作。这样，公司就可以根据市场需求，创造新产品，改进以前的产品，变得更加成功和受欢迎。

使用大数据分析进行产品创建的公司的一个例子是巴宝莉一家英国豪华时装公司。他们提供奢华的科技！这是通过在个人层面上针对客户来找出他们想要的产品并专注于这些产品来实现的。巴宝莉商店的员工也可以看到你的网上购买历史和喜好，并推荐配饰与衣服。这是一个真正个性化的产品体验，是可能的大数据分析。

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