每個公司，無論其規模和行業如何，都可以成為數據驅動的公司，事實上這是可取的。因此，在本文中，我們選擇了 8 家截然不同的公司作為資料驅動型公司的範例，以便您可以看到資料在組織內可以提供的不同用途以及它可以帶來的所有好處。您可以將它們作為您自己策略的靈感。
數據驅動公司如何運用數據力量的範例
麥當勞
你知道麥當勞的售貨亭是什麼嗎？我相信如果您曾經在這家連鎖餐廳吃過飯，您就知道我在說什麼。這些資訊亭是安裝在場所內的數位螢幕，客戶可以使用它們來下訂單。
除了用於下訂單之外，這些螢幕還可以向顧客推薦產品作為建議，這就是漢堡連鎖店決定實施基於數據而不是隨機建議的推薦系統的地方。
根據安裝螢幕的企業的最後一次購買
某些產品的庫存水準、該區域的溫度或產品的過期時間，資訊亭會建議一些產品或其他產品。同樣的情況也已在該品牌的應用程式中實施，您也可以從中下訂單。
得益於此，麥當勞在實施的第一年在加拿大的銷售額就成長了3.5%。在日本，應用程式用戶每筆訂單的花費增加了 35% 。
縫合修復
Stitch Fix是一個美國品牌，和西班牙的Lookiero非常相似。它提供的是線上個人購物者（個人形象助理）服務。
在這種情況下，他們對數據的使用非常注重情感分析，因為他們收集有關 活躍 Telegram 用戶資料庫 退貨原因的資訊以及客戶上傳到社交網路談論品牌的內容，以更好地了解每個用戶的需求。
由於他們收集了大量數據，他們開發了一種演算法，可以根據每個客戶的風格為他們分配最合適的私人購物員。
這家數據驅動的公司透過使用數據獲得了巨大的好處，從降低 客戶取消率到優化運輸成本。
星巴克
星巴克無需介紹。在這種情況下，它的兩個資料來源非常具體：忠誠度計劃及其應用程序，其中活躍人數不少於 2000 萬人。
星巴克制定的策略是將每個客戶在應用程式中產生的數據與當前溫度、位置以及他們要訂購的公司的數據等數據進行交叉引用，以創建產品推薦應用程式中的系統會建議最合適的商品並個性化優惠。
聯合利華
這家跨國個人護理產品公司是數據驅動公司的一個很好的例子，該公司在人才選 007 厘米 拔過程中使用數據，特別是在為獎學金和工作安置計劃選拔專業人員時。
事實是，
像這樣的跨國公司平均每個offer會收到300多份履歷，數量龐大，
任何人才團隊都很難處理
為了幫助其招募團隊並優化其資源，聯合利華開發了一種自動選拔流程，透過輸入資料的演算法對結果進行分析，以確定哪些候選人通過或未通過測試。
這幫助他們減少了高達 70 萬小時的為此類職位挑選人才的時間。
威瑞森公司
這家電信公司從利用消費者投訴來衡量網路質量，
發展到建立數據中心來收集網路使用數據並更準確地了解網路品質。
透過開發使用這些資料訓練的演算法
您可以預測在消耗高峰期間或環境因素等外部因素幹擾時的網路品質。
實際上，這家數據驅動的公司已經能夠預測多達 200 起事件，從而防止客戶受到影響。數據驅動公司將數據應用於異常檢測的範例。