零售业大数据要素分析马云表示，人类社会已经从IT(信息技术)时代进入DT时代，《大数据时代》一书的大卖也说明了大数据的重要性。当然，大数据的成功应用产生了巨大的商业成果，但市场的主要驱动力是技术发展，而不是商业应用，各个行业都在研究大数据对自己行业的改造，作为一个精益零售的研究者，我也会分析零售行业大数据的要素。
1、大数据时代,怎么做好数字营销
在移动互联网时代，数字营销的本质是打造品牌在数字媒体(PC端和移动端)的内容分发能力。品牌内容的分发能力已经成为一个品牌在数字时代能否成功的核心能力，这种能力不是可有可无的，而是必须的。那么，企业如何构建自己的品牌数字内容分发能力，如何通过数字化手段进行品牌认知攻击，如何构建品牌内容资产和被动流量？如何打一场成功的数字营销战役？至少需要具备五个成功因素:广告营销起初并不是一项创造性的工作，而是一门关于消费者心智的科学。营销的本质是占领消费者的心智，那么品牌的核心价值是什么？
在当前的竞争环境下，品牌营销如何有效地占领消费者的心智点，应该采取什么样的竞争策略？不同的竞争策略决定了营销的赤裸裸的创意点是完全不同的。比如，如果采用捆绑第一名的竞争策略，就要采用冲突性强、有挑战性的创意内容；不对称竞争的差异化竞争战略要求有自己的差异化创意内容，等等。
2、未来五年,小企业该如何抓住大数据的发展趋势?这十个成功案例告诉你
忽视大数据的公司可能会面临利润损失，中小企业也可以利用大数据对公司进行优化升级。神译局是36Kr旗下的编译团队，专注于科技、商业、职场、生活等新领域，专注于引进国外的新技术、新理念、新趋势。编者按:大数据无疑是近年来最热门的话题之一。互联网的发展使得获取信息和数据变得容易和快捷。到目前为止，大数据仍然主要用于大型企业，但不可否认的是，大数据在中小企业中越来越重要。
通过大数据技术和相关工具进行数据管理是企业和国家层面的常见话题。目前大数据技术主要应用于大型企业，但越来越多的中小企业也在逐渐加入大数据的使用。预计到2025年，大数据分析和管理将不再是大企业的专利。未来几年，大数据技术将继续辅助生产，优化内部流程。我们可以从那些已经在工作流程中实践了这项技术的行业中学到什么？
3、数据精准营销的七个关键要素
数据精准营销的七大关键要素说到大数据精准营销，就不得不先提到个性化的用户画像。对于每一类数据实体，我们进一步分解可以落地的数据维度，刻画ta的每一个特征，聚集在一起形成人群画像。01用户画像用户画像是从用户的社交属性、生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的标签化用户模型。具体包括以下维度:用户固定特征:性别、年龄、地域、受教育程度、出生年月、职业、星座用户兴趣特征:兴趣爱好、使用APP、网站、浏览/收藏/评论内容、品牌偏好、产品偏好用户社交特征:生活习惯、婚姻、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成用户消费特征:收入状况、购买力水平。购买频次的用户动态特征:当前时间、需求、要去的地方、周边商户、周边人群、新闻事件。如何生成用户的精准画像，大致分为三步。
4、大数据怎么发挥大价值
如果你是个傻逼，连怎么选都不知道。在大多数情况下，大数据一直是技术关注的领域。尽管商业影响总是清晰的，但市场的焦点主要是实验和找出如何解决大规模数据集面临的技术问题。当然，大数据的成功应用产生了巨大的商业成果，但市场的主要驱动力是技术发展，而不是商业应用。但是，2017年会有一个明显的变化。首先，随着行业的不断发展，大数据的社会影响以及数据科学家和从业者必须扮演的重要角色将会显著增加。
虽然大数据作为人工智能驱动力的本质已经让两者共生，但人工智能作为企业高管面临的头号难题，正在让企业规模的大数据占据战略地位。大数据的实时处理将焦点转移到组织如何在现实世界中应用大数据，这也带来了第二个重要趋势:数据和分析的实时应用的转变。越来越多的人意识到，事后分析并不是唯一的大数据用例。事实上，它并不是最好的用例。许多组织现在意识到，他们可以通过在交易中应用最终分析和见解来利用大数据的最大价值。
5、实现大数据商业价值的5个要点
5实现大数据商业价值的关键点一般来说，以前的商业模式是基于历史数据来确定未来一到两年的行为，而现在应该是基于过去几分钟的数据来确定未来12到24分钟(甚至几秒)的行动。在营销模式上，过去是基于过去几周或几个月的促销活动来预测特定人群对产品或服务的偏好，而现在是基于对客户个体行为的分析和实验来为他们提供实时定制的服务(通过各种用户界面，如呼叫中心、网站、移动应用等。).
6、促进大数据发的主要因素
信息技术与经济社会的融合引发了数据的快速增长，数据已经成为国家基础战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配和消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。我国在大数据开发应用方面有一定基础，具备市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域有限等亟待解决的问题。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
7、浅析零售业大数据构成要素
零售业大数据的构成要素分析马云说，人类社会已经从IT(信息技术)时代进入DT时代，《大数据时代》这本书的大卖也说明了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据对自己行业的改造，作为一个精益零售的研究者，我也会分析零售行业大数据的要素。一、大数据的对象包括企业内部信息和外部信息，外部信息主要指市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构变化、政策制度变化、新产品新技术创新等。内部信息主要指POS机信息、商品销售趋势、客户信息、竞争对手信息、公司政策和指令、店铺所在楼盘的相关信息、销售和利润分析、店铺周边商圈分析等。