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4.3大数据的典型应用第四章第四章
1.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。2.快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。大数据应用举例
3.职业篮球赛。来自Krossover团队根据教练上传的每场比赛过后的视频将其分解,等到第二天教练再看昨晚的比赛时,他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频,毫不夸张地分析所有的可量化的数据。4.阿迪达斯的“黄金罗盘”。阿迪达斯每天都会收集门店的销售数据,并将它们上传至阿迪达斯。收到数据后,阿迪达斯对数据做整合、分析,再用于指导经销商卖货。研究这些数据,让阿迪达斯和经销商们可以更准确了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好,同时知道什么价位的产品更容易被接受。大数据应用举例
一、大数据应用举例5.亚马逊在2016年12月获得了一项名为“预测式发货”的新专利,可以通过对用户数据的分析,在他们还没有下单购物前,提前发出包裹。这项技术可以缩短发货时间,从而降低消费者前往实体店的冲动。亚马逊在专利文档中表示,下单到收货之间的时间延迟可能会降低人们的购物意愿,导致他们放弃网上购物。所以,亚马逊可能会根据之前的订单和其他因素,预测用户的购物习惯,从而在他们实际下单前便将包裹发出。根据该专利文件,虽然包裹会提前从亚马逊发出,但在用户正式下单前,这些包裹仍会暂存在快递公司的转运中心或卡车里。大数据应用举例
一、大数据应用举例亚马逊表示,为了决定要运送哪些货物,亚马逊可能会参考之前的订单、商品有哪些信誉好的足球投注网站记录、愿望清单、购物车,甚至包括用户的鼠标在某件商品上悬停的时间。目前,亚马逊都会在正式收到订单后,再通过自有仓储中心将商品打包,然后等待UPS等快递公司的卡车前来取货,最后将商品直接送到用户家中,或者通过中间渠道转运到最终目的地。该公司一直在努力缩短配送时间,扩大仓储网络的覆盖范围,以便实现隔日送达或当日送达。亚马逊去年表示,该公司计划利用无人机将包裹从仓储中心直接配送到用户家中。亚马逊称,对于畅销书和其他一些可能会在上市时吸引大量买家的商品而言,预测性送货方式可能比较合适。另外,亚马逊也可能向用户推荐正在运输途中的商品,以便提升成功率。不过,亚马逊的算法难免会出错,导致退货成本增加。为了将这一成本降到最低,该公司可能考虑给用户一定的折扣,或是将预测不成功的已发货商品作为礼物赠送给用户。该专利称:“我们可能将这些包裹作为促销礼品,以此提升公司美誉度。”大数据应用举例
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