亚马逊将以电子邮件的形式向有购买意向的用户
营销模式，实现线上交易与线下体验的无缝联系，从实体店到数字店建立全渠道零售，提高质量控制水平，势在必行。 从长远来看，在线和离线互动的购物模式将成为主流趋势。因此，无论是在线还是离线企业，只有掌握足够的数据，然后了解客户的消费习惯，根据消费者的需求，给客户最好的消费体验，才能进入互联网＋时代有所作为。在这方面，如果酒企能够努力推动营销转型，就有可能抓住大数据带来的商机。 事实上，大数据时代最大的特点是创新。企业不仅要有足够的数据量，还要提高对手数据的收集、存储、分析、分类和应用能力。只有这样，企业才能更好地利用大数据。例如，一些葡萄酒公司在瓶子上打印二维码，客户拿起手机扫描，可以随时随地检查每瓶葡萄酒名称、规格、生产批次、生产日期、销售渠道等信息，同时，葡萄酒公司可以统计客户手机型号、扫描二维码时间等信息，进一步了解客户群体，使市场判断更准确，这实际上是大数据的应用。 此外，葡萄酒公司还可以通过其他方式收集和整合大数据。例如，葡萄酒公司可以依靠一个大型的葡萄酒门户网站，将所有产品分类进入网站，供网民评论；葡萄酒公司还可以通过微博、微信、百度贴吧和社区论坛合理地将网民的潜在客户引流到门户网站；接下来，葡萄酒公司可以通过线下葡萄酒聚会有机地结合潜在客户的约会、文化交流和葡萄酒文化需求，然后建立QQ群等网络社区吸引潜在客户上网；最后，葡萄酒企业可以建立有效的积分购物中心，让潜在客户通过评论葡萄酒，分享经验，甚至改编条目，获得相应的积分，这些积分可以换取相应的葡萄酒，通过这样的激励，实现网站的高知名度。在互联网时代，随着用户规模，将会有市场规模，这自然有助于提高葡萄酒企业的市场份额。 最后，在大数据时代，传统产业积极融入互联网，充分利用大数据，将能够更准确、更充分地捕捉客户需求，实现营销转型，提高销售业绩。 沃尔玛的啤酒＋尿布 长期以来，沃尔玛[1]的啤酒＋尿布组合营销被人们津津乐道，也被认为是早期大数据营销的典范。 在过去，人们普遍认为啤酒和尿布是两种不同的商品，很难有任何联系。然而，沃尔玛超市发现，在沃尔玛连锁店，啤酒也会卖得很好。通过对这组数据的深入研究，沃尔玛发现美国妇女过去经常在家照顾孩子，所以她们经常让丈夫在下班回家的路上给孩子买尿布；丈夫买尿布，买他最喜欢的啤酒。 这一发现似乎很小，但沃尔玛迅速采取了营销反馈措施，即在沃尔玛的连锁店附近销售啤酒和尿布。这样，男性顾客在购买尿布时，购买啤酒的可能性迅速提高，促进了啤酒的销售和沃尔玛的业务业绩。因此，沃尔玛的营销案例也被普遍认为是在营销领域，数据挖掘的诞生，即通过挖掘和分析数据，找到不同事物之间的相关性，以更好地促进营销的发展。 如今，沃尔玛可以通过多种渠道收集最详细的客户信息，并创建一个灵活、高速的供应链信息系统。沃尔玛信息系统的主要特点是：投资大、功能齐全、速度快、智能化和全球联网。例如，沃尔玛中国公司与美国总部之间的联系和数据是通过卫星传输的，这使得整个沃尔玛系统中的信息交流非常快。 图6沃尔玛利用数据统计挖掘相关规则的流程图 目前，沃尔玛美国总部使用的大多数系统都在中国得到了充分的应用和开发，主要包括库存管理系统、决策支持系统、管理报告工具和扫描销售点记录系统。这些技术创新不仅方便沃尔玛管理连锁店，而且有助于收集和整理各种业务数据，并分析更好的市场机会。因此，当沃尔玛增加连锁店时，它将不遗余力地推广和推广这些信息技术。 事实上，在沃尔玛通过数据分析发现啤酒和尿布在销售中的相关性后，它继续研究和应用其他商品的相关性。现在，当我们进入沃尔玛超市时，我们经常发现在各种货架旁边，总是有一些相关的商品在销售。例如，在食品区，我们可以看到一些文具盒、便利贴、卡通贴纸和其他商品被放置在旁边；在儿童服装区，我们可以看到一些小玩具挂在货架旁边，以及儿童的日常用品。通过这种方式，有助于加强顾客的购买欲望，从而增加超市的收入。 从沃尔玛的营销案例中，我们可以发现，在这个数据时代，数据分析已经成为企业不可或缺的一部分。通过分析数据背后的关系链，企业可以将许多看似不重要的数据变成营销武器，挖掘客户的需求，实现这些数据的价值。因此，在使用大数据的过程中，企业的思维也在发生变化，这将有助于企业更好地使用数据，创造价值。 沃尔玛作为一家来自传统行业的超市，仍然非常重视数据的收集、分析和使用，因此在互联网浪潮中发展起来的电子商务企业非常重视大数据的使用。例如，亚马逊作为一家接近信息技术的企业，在成立之初就积极收集和分析用户数据，并探索市场机会。 因为人们在网上购物时首先要做的是搜索商品，比较商品的价格，以便对商品有更详细的了解，以确定他们想买什么样的商品。事实上，亚马逊已经记录了用户的整个在线购买过程。在获得用户的数据后，亚马逊将以电子邮件的形式推荐给那些有购买意向的用户，并为用户提供购买参考。此外，亚马逊还可以向用户反馈用户的浏览过程、购买历史等信息，以帮助用户做出购买决策。 与此同时，亚马逊还将利用用户的数据进行一些营销活动。例如，在儿童节前夕，亚马逊将在其网站上发布儿童节即将到来，你想为你的孩子准备什么礼物的调查。一般来说，参与调查和投票的用户大多是有孩子的家庭。因此，亚马逊可以针对这些参与活动的用户推荐流行的玩具和书籍，这不仅挖掘了用户的潜在购买需求，而且增加了亚马逊网站的销售。 另外，随着LBS[2]随着技术的广泛应用，亚马逊不仅试图收集用户的身份特征、产品偏好等数据，还试图收集用户的IP根据用户I，地址也在收集之列P地址，确定用户的地理位置，并判断用户地址周围书店的分布。例如，某一地区的用户经常在网上购买书籍，这是否意味着用户住所附近的实体书店较少？通过这些数据分析，它可以帮助亚马逊判断市场环境，以及在线和离线竞争对手的实力。 可以说，当今社会正处于数据时代。我们每天都是数据的生产者，从一个点为大数据做出贡献。这些分散的数据被积累成塔，构建了大数据。与此同时，我们每天都生活在基于大数据应用的各种场景中。 我们需要的一个想法是，数据不是一个无聊和独立的数字，而是一个密切的关系，这需要我们去探索和分析。因此，在进行数据分析时，我们应该学会联系和整合，使看似毫无意义的数据成为有价值的参考资料，并理清每个数据关系链的多样性。 事实上，沃尔玛、亚马逊或其他更多的营销案例都在努力探索数据之间的相关性。正是这种相关性使得大数据不是一堆混乱的数字，而是一个相互关联的数据集。在这种数据相关性的基础上，大数据已经成为我们不断挖掘客户需求的无尽宝藏，并促进我们的营销工作。 * * * ［1］英文名字沃尔玛Wal-Mart Stores它是一家总部位于阿肯色州本顿维尔市的世界性连锁企业，也是世界上最大的营业额公司。沃尔玛成立于1950年，创始人是山姆沃尔顿。 ［2］LBS英文全称，英文全称Location Based
