为了帮助和启发您，我们整理了 7 个已经使用大数据取得令人难以置信的成果的品牌示例。不要错过他们！
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品牌大数据的 7 个例子
1) Netflix
得益于大数据算法，Netflix预计每年可节省10 亿美元。
它的故事始于 2006 年，当时它推出了 100 万美元的“Netflix 奖”，奖励那些能够根据之前的分数创建最佳算法来确定订阅者对连续剧或电影的看法的人。如今，Netflix 上播放的内容 80% 来自推荐系统。
Netflix采用了多种传统商业智能工具（如Teradata和MicroStrategy），并将其与现代大数据技术（如Hadoop、Hive等）相结合。结果是一种预先确定用户最有可能看到的内容的算法。
最后，Netflix 成功的关键是个性化，而大数据使之成为可能。只有这样，他们才能为每个用户提供独特的体验。
2）苹果
苹果利用行为经济学的大数据来得出有关其用户群的结论，并利用它们来发挥自己的优势。以下是帮助您打造品牌的行为经济学 6 条原则：
部落主义：部落是具有相似兴趣和信仰、具有相同身份的社会群体。从这个意义上说，苹果产品的用户是一个有着相同审美和生活方式的部落。
禀赋效应：我们倾向于更加看重我们已经拥有的物品，大数据表明我们愿意为它们付出更多。苹果公司通过允许你在其商店试用产品来实现这一原则。
社会证明：这一原则基于利用用户的推荐以及家人和朋友的推荐。
启发式：人们使用“心理捷径”来做出快速判断。苹果公司 斐济电子邮件列表 91533 联系人线索 在其包装中充分利用了这一原则，因为人们认为，如果包装设计得好，那么产品也会设计得好。
光环效应：这种认知偏差根据对以前产品的印象来判断产品的质量。因此，苹果公司一直在创造着成功推出产品的悠久历史，这使得其品牌几乎被盲目购买。
价格：苹果的大数据分析显示，其定价策略虽然不直观，但却很有效：其产品总是定价很高，而且从不打折。
3) 巴塞罗那地铁
巴塞罗那地铁已经实施了 RESPIRA 系统，该系统利用人工智能来改善通风并帮助控制巴塞罗那地铁网络中的冠状病毒感染。
该控制系统分析不同的变量，例如热感觉、温度、湿度、车站室内空气质量和通风耗电量。借助基于机器学习技术的动态算法，所有这些变量都集中相关，以建立最佳通气策略。
4）亚马逊
这家大型零售巨头有能力分析大量的客户数据。其算法使其能够收集、分析和使用搜索和购买历史记录中的大量数据。因此，他们能够提供很有可能产生购买的建议，优化价格和供应链，并检测欺诈行为。
