符合用户喜好的系列、适合不同类型运动员的服装、根据你的风格参数自行定制的衣橱……我们分析了大数据使用的五种策略。
Netflix:视听流媒体之王
它总是排在我们清单的第一位。它的商业模式使其成为视听流媒体领域无可争议的领导者。超过1.3亿客户向Netflix提供原始数据，以便它找出哪种类型的内容最有效。
他们是怎么做到的?他们通过观察你何时暂停，是否倒带去看某些场景，何时停止观看或继续观看，你在什么类型的设备上观看，在什么时间和哪一天，你的搜索，来衡量他们产品的成功程度，根据每个用户的资料，他们生成了多达3300万个不同版本的Netflix。这甚至个性化扩展到为同一产品提供不同的封面图像．
他们会得到什么样的结果?Netflix的推荐服务是该平台的一大亮点，占了该平台用户的85%。Netflix电视剧的成功率为70%，而传统电视的成功率不到35%。
耐克:能完美适应环境的服装
“计算设计和计算机数据所能提供的是设计的未来，”设计师马修·威廉姆斯解释道。这家运动服装公司声称自己是市场的领导者，这要归功于买家和用户在其平台上体验的个性化。
他们是怎么做到的?该公司从他们通过Nike+应用程序收集的数据中提取样本，分析运动员的偏好，从而创建一个新的服装系列。这款应用不仅对数字线索感兴趣;它还通过衣服上的传感器记录温度、汗液和运动。
他们会得到什么样的结果?多用途服装系列的更好销售，非常适合今天的生活方式。2019年，他们的销售额增长了7%，领先耐克收购一家大数据公司．
服饰:你的衣橱为你决定
Fintech公司服饰计算一下，我们花了两年半的时间决定穿什么，花了八年的时间购物。这种情况必须改变。
他们是怎么做到的?他们使用人工智能来了解每个客户的风格。他们的操作系统允许人工智能了解客户衣柜里的所有东西，并根据以前的购买创建目录。它不会陷入消费主义，因为它鼓励你穿你衣柜里已经有的衣服。
他们会得到什么样的结果?第一年就有10万用户
亚马逊:没有我的大数据就不行
亚马逊是另一家知道如何推荐你将要购买的下一个东西的大公司。他们总是在利用从数百万用户那里获得的数据寻找新的业务领域。一个例子是类似于Finery的应用:亚马逊回声看这是一个虚拟助手，可以更新你的衣橱。创新和开放的心态是亚马逊的标志性特征。
他们是怎么做到的?您可能还记得您在亚马逊上购买的gadget附带的推荐和补充产品列表。这种基于人工智能的预测分析是仓库业务和数字市场的基础。
他们会得到什么样的结果?在2018财年的最后一个季度，亚马逊的销售额增长了两倍。
星巴克:我最喜欢的咖啡
我们以一杯咖啡结束我们的分析;星巴克是根据他们客户的人口统计数据为我们选择的。
他们是怎么做到的?他们研究交通模式、公共交通站点和周围存在的商业类型，以确定店面的最佳位置。他们还根据购买历史和偏好提供个性化优惠，比如你是否喜欢加牛奶但不加糖的咖啡。
他们会得到什么样的结果?10%的销售额来自客户端门户网站的个性化优惠券。
