生活中那些随处可见的数据化运营经典案例！
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于”IT”与”经营”的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在数据化运营经典案例。
数据化运营经典案例之：医疗行业
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
数据化运营经典案例之：能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来作为预测客户用电习惯的预测性数据等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测性数据后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测性数据的预测结果后，可以降低采购成本。
数据化运营经典案例之：通信行业
电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
数据化运营经典案例之：零售业
某零售公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化服务，他们通过从Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，根据不同的客户提供差异化服务。随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。公司希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
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