数据挖据商业案例分析及实现的数据有么

1. 数据挖据商业案例分析及实现的数据有么

数据挖掘在竞争对手分析，情报搜集，负面处理等方面发挥着重要的作用。就简单地举一个相关的例子，通过例子来说明吧。

就拿舆情分析来说吧，客户使用这样的系统，系统能根据客户的要求，通过对互联网公开信息的采集，把对客户有价值的信息采集回来，比如情报，公司，产品，领导人负面等，然后根据信息做出相应的对策。此外，类似的还会用于反恐等。

2. 大数据有哪些具体的应用案例

　　大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

　　1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
　　2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
　　3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
　　4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
　　5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
　　6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
　　7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
　　8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

3. 大数据时代的案例分析

个案一你开心他就买你焦虑他就抛 华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。个案二国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。●通过乔希·詹姆斯的Omniture（著名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。处理和分析工具用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

4. 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。

5. 大数据应用案例有哪些

案例如下：
1、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
2、教育大数据因材施教
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
3、环保大数据对抗PM2.5
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。


大数据特点
1、大容量
例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。
3、高速
高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

6. 发现大数据背后的新商业法则

发现大数据背后的新商业法则
熟知足球的人，大都不会忘记2006年世界杯赛场上帮助德国队守门员莱曼扑点球的那张小纸条。
在1/4决赛中，德国队与阿根廷队相遇，120分钟内双方1-1战平。点球大战上演前，德国队教练组将一张写着对方球员罚点球习惯的纸条递给了莱曼。这是球队智囊长期跟踪分析的成果，正是在这一“成果”的帮助下，莱曼神奇地扑出了两粒点球，最终击败强劲对手晋级。
事隔8年，回首这经典一幕，你是不是看到了大数据思维的影子？没错，美国经济学家迪克西特和奈尔伯夫曾根据大量计算得出结论：球员罚点球时会在61.7%的时间里选择自己习惯的方向，而38.3%的时间里会选择另一边。
四年一届的世界杯足球赛自上月中旬在巴西重燃战火，微软、高盛、百度等公司也“粘”上了足球：他们通过对球队球员、博彩公司以及民意调查等超过亿万条数据进行分析，一致认为东道主巴西队夺冠的概率最大。
在这三家公司看来，大数据最大的价值在于对海量数据的专业化处理，并预知未来。比如，微软就自称用大数据成功预测了第86届奥斯卡金像奖24个奖项中的21个，准确率高达87.5%。
然而，比赛毕竟不同于颁奖，绿茵场上风云变幻，什么事都有可能发生。或许，能不能猜中并不是最重要的。在万众瞩目的世界杯足球赛期间，能为其研发的大数据平台做推广可能更有意义。
财富，往往就藏在数据背后。当百度大数据平台注意到“什么时段使用化妆品”成了最热门搜索词，便将这一现象“告知”某家化妆品公司，后者随即推出了不同年龄段在不同时段使用的产品，深受市场青睐。
知道谁想买什么样的化妆品不足为奇，但是，倘若知道数亿人明天或者六个月、一年之后会买什么，那就价值连城了——如何发现大数据背后的新商业法则，正是本期本刊策划《大数据掘金术》要探讨的重点。
大数据时代，在市场剧变的环境下，传统产业转型升级以及渠道拓展的需求越来越大，将形成一个超万亿元的市场。这是上海通路快建公司董事长林翰作出的判断，他在全球金融危机初期创建的年轻企业，致力于为那些“遇到麻烦的企业”构建全国渠道，实现商机速配。本刊记者对此实地调查，详细解读通路快建如何做成阿里巴巴当年想做而没有做成的生意。
“大数据不只是‘量’大。最根本的，还是数据体现出来的大价值。”在国内首先倡导大数据思维的信息管理专家涂子沛认为，地平线上正在出现一些新的方法，以解决一些老问题。
阿里巴巴副总裁车品觉认为，大数据的本质就是要还原用户的真实需求。倘若把国家比作是提供产品的工厂，那么生活在这个国家的人就是用户。问题是，“国家工厂”是否清楚用户的真实需求？
不久前，中国政府正式批复《洞庭湖生态经济区规划》。在本刊记者采写的《新江湖关系的跨省探索》组稿中，国内有关专家和湖南、湖北两地的多位官员均表示，洞庭湖规划的亮点在于，“生态”二字带来的不仅是机遇，更是一种发展模式的挑战。站在用户体验的视角，洞庭湖规划恰好从一个侧面体现了大数据思维的精髓。

7. 大数据的价值及商业模式探寻

大数据的价值及商业模式探寻
大数据的价值谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。 大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。 以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。 未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。 
大数据的商业模式
国内网络广告投放正从传统的面向群体的营销转向个性化营销，从流量购买转向人群购买。虽然市场大环境不好，但是具备数据挖掘能力的公司却倍受资本青睐。 大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。 移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。 社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的情绪，通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 实际上，将用户群精准细分，直接找到要找的用户正是社交内容背后数据挖掘所带来的结果。而通过各种算法实现的数据信息交易，正是张文浩为自己的社交数据挖掘公司设计的盈利模式。目前，这家仅仅五六个人的小公司拿到了天使投资。未来的市场将更多地以人为中心，主动迎合用户需求，前提就是要找到这部分人群。 在移动互联网领域，公司从开发者角度找到数据挖掘的方向，通过提供免费的技术服务，帮助开发者了解应用状况。

8. 商业模式分析的案例分析

德士风公司商业模式分析流行自上世纪 90年代后期的商业模式(Business Model)概念，如今总是被挂在创业者和风险投资者嘴边。毋庸置疑，企业有了一个好的商业模式，成功就有了一半的保证。对于处在快速变化的商业环境中的现代企业来说，依靠引入新的商业模式来保持持续的变革和创新能力，是非常重要的。经济学家给商业模式下了这样一个拗口的定义：它是一种包含了一系列要素及其关系的概念性工具，用以阐明某个特定实体的商业逻辑。它描述了公司所能为客户提供的价值以及公司的内部结构、合作伙伴网络和关系资本(Relationship Capital)等借以实现(创造、推销和交付)这一价值并产生可持续盈利收入的要素。总之，就是要求企业在价值主张、消费者目标群体、分销渠道、核心能力等方面做足功夫。通俗地讲，商业模式就是企业通过什么途径或方式来赚钱。这个恼人的问题一直以来困扰着各行各业的企业家们。尤其在金融风暴席卷全球的大环境下，众多企业正在积极地探索新的商业模式，以求保护自己的生存之地。北京德士风服装领带有限公司(以下简称德士风公司)率先做出了有益尝试，推出一整套具有中国特色的商业模式，不仅稳固了自己在行业内的一亩三分地，还抓住了危机中的“机”——机遇，抢在其他企业前面占领市场、扩张渠道、提升品牌，步步为营，为打造 “DESFONE”中国领带专业运营商第一品牌的形象潜心挖掘。“DESFONE”野心 　位于北京亚运村西奥中心的德士风公司，是一家集领带设计、生产、销售于一体的专业化服饰企业。德士风把“打造中国领带第一品牌”作为公司的愿景目标，目前，公司的具体运作是：将产品品牌、公司品牌和渠道店名品牌统一为“DESFONE”品牌，也就是说，德士风公司的渠道终端统一推广的是 “DESFONE”渠道店名品牌。在这个统一终端形象的店名下，根据区域经济水平、商场定位、商场位置、商场专柜面积等因素，决定每个终端店的品牌结构、品类结构和品种结构，以适应渠道快速扩张的要求。在中国领带行业，德士风率先推出这一商业模式，无论从品牌还是渠道的扩张，都走在其他企业的前列。下面从行业发展现状、公司的整体战略、公司的业务组合分析等方面入手，提出将品牌的长期培养和渠道的迅速扩张作为实现公司战略目标的基本举措，分析这一商业模式的先进性和优越性。成长中的领带 　从行业总体来看，我国领带行业正处于发展成长阶段。我国领带企业的生产设备已经达到国际领先水平，产品设计也从最初的拿来主义向自行发展设计方面转化，随着市场容量的不断增长，行业规模在不断扩大，但是国内领带企业普遍缺乏国内、国际的知名品牌，产品附加值不高。同时，领带企业面临着一个非常复杂的国内领带市场。在销售渠道、需求类别、价格弹性、产品品质方面存在着较大的差异。国内领带企业的销售主渠道一般有百货商店、超市、批发市场三种，地铺专卖店渠道尚未形成。需求类别一般以个人消费和企事业、机关单位的团购、定制为主。相对于终端个人客户而言，高档消费价格弹性不大，中低档消费价格弹性较大，处于价格竞争阶段，真正的品牌竞争尚未形成。对于经销商来说，由于产品同质化严重，价格竞争也很激烈。在这样的市场环境下，国内领带品牌尚未形成足够的影响力与打入国内高端领带市场的洋品牌竞争。同时，很多企业或“借船出海”，或“挂羊头卖狗肉”，或“明修栈道，暗度陈仓”，缺乏踏踏实实做品牌的心态。这样，由于国际贸易环境和传统行业的生产过剩，未来 5～8年必然会淘汰一批传统经营企业。“在这个伟大而壮丽的洗牌时代，这是抱团抗寒、兼并扩大，突破性发展的历史机遇。 ”德士风公司打造“中国领带第一品牌”的战略目标具有极大的可能性和可操作性，渠道快速扩张是抓住这一机遇的关键一环。神奇的同心多角化 　一直以来，德士风公司推行的经营理念是：以领带为核心的同心多角化经营。将领带产品做大做强是这一经营理念的基础，在此基础上，不断延伸出品牌结构、品类结构和价格体系的多角化，最终目的是扩大市场，实现终端销售业绩的突破性提升。从品牌结构来看，除了 “DESFONE”品牌，公司还代理芬迪、纪梵希、玛尔 ·佐罗、蒙塔纳等七大世界顶级领带品牌，占有国内高端领带市场较大的份额。 1999年，公司启动了意大利尼诺 ·费雷品牌领带服饰系列产品，以尼诺 ·费雷品牌进入国内高端领带服饰市场，与国际大品牌分庭抗争。此外，德士风品牌产品主打稳定收入群体的中档消费市场，迪安奇品牌主要面向大众型、时尚型消费者。德士风旗下的品牌按照市场定位组合呈金字塔结构。这样层次丰富的品牌结构，不仅满足了中国市场不同类别的消费群体的不同需求，也为德士风公司占领不同的市场打下基础。从品类结构来看，领带产品依然是公司的核心产品。 2008年之前，领带产品的比例一直在 60%以上。从 2009年开始，公司将逐步调整各产品品类的比例。领带产品调整到 50%，依然是核心产品，这点不容置疑;其他饰品如丝巾、皮具等上升为 20%而衬衫和西装等成衣则占到 30%的比例。综合来看，以领带为核心的饰品占到 70%的优势比例，这也是德士风未来发展的一个方向——做大做强以领带为主打的男士随身饰品，如皮带、钱夹、皮包、领带夹、袖扣及其它饰品等，成为高端饰品领先品牌。从价格体系来看，金字塔型品牌结构，国外名牌处在金字塔尖，是最高端价格定位，尼诺 ·费雷品牌是中、高档价格定位，德士风品牌是中档价格定位，迪安奇品牌则是大众化价格定位，全面覆盖了不同阶层的消费群体。如何整合这样一个庞大、繁杂的同心多角化经营体系，使之转化为优势力量来促进企业发展?德士风公司 2008年开始推行了一套最本质、最实效、最具进攻性的商业模式，抢在其他企业前面占据行业优势地位。大一统的渠道扩张 　以同心多角化的经营体系为基础，德士风开始弃繁从简，如开篇所说，将产品品牌、公司品牌和渠道店名品牌大一统在 “DESFONE”名下，落实在销售上，就决定了其渠道终端店名 “DESFONE”将遍地开花。而在不同的 “DESFONE”领带服饰专营店里，又可以根据区域的不同、商场定位的不同、商场专柜位置面积的不同等等因素，对多层次的品牌结构、品类结构、品种结构进行有机地排列组合，从而适应中国这样一个全世界最为复杂多样的渠道结构，实现渠道的无限扩张。从 2009年开始，德士风将推广多种渠道形式并存的策略，顶级商场、购物中心、传统百货商场、超市、大卖场，甚至地铺专卖、高档酒店、机场以及礼品渠道都可以看到 “DESFONE”领带服饰专营店的影子。例如，根据多层次的品牌结构，像芬迪、纪梵希及尼诺·费雷这样的品牌领带将会在顶级商场的 “DESFONE”店里出现，而迪安奇品牌的领带则可能更多地出现在超市和大卖场。这样，通过品牌的不同层次组合， “DESFONE”领带服饰专营店就可以最大范围地占领不同的渠道。另外，从品类结构的多角化来分析，这种排列组合的方式则更加自由。这样的品类结构自由组合，决定了 “DESFONE”终端店的形式变幻多样、可大可小。比如，如果领带专卖，只需商场的饰品柜台就可以了，因为目前德士风领带款式、设计能力等均具备了中国领带第一品牌的实力;如果有适合位置面积的商场主柜台，德士风公司也有能力把各个品牌的各个品类(如：领带、皮具饰品、衬衫、西服等)都拿出来展示。换个角度说，就是无论什么渠道，给多大一块店面，德士风都能找到与之匹配的最佳的 “DESFONE”终端店形式，这样的渠道扩张几乎是无限级的。图2是我们描绘的最终的渠道终端店形式 —DESFONE生活馆，也是德士风公司努力的方向，即成为中国领带专业运营商第一品牌，无论在哪里，只要有男士想买领带，或者其他男士饰品，必然先想到去 “DESFONE”店里看一看，因为那里聚集了各种品牌、不同价位的产品供他们选择，这在无形中已经改变了他们的生活理念和消费习惯。他们认为，企业要生存和发展，市场扩张已成为必然，市场扩张的有效方法就是渠道扩张。德士风推行的这一商业模式可以使渠道无限扩大，适合中国的任何渠道，这就是这一模式的核心竞争力。中国领带行业的 GAP 　德士风推行的这一核心商业模式，其实在国外已经有不少成功范例， GAP就是其中的典型。当然，二者之间还是有一定差异性。 GAP的定位相对狭窄，倡导一种休闲的生活态度或生活方式，而且 GAP的系列品牌均为 GAP公司旗下所有。而“DESFONE”品牌则汇聚了国外代理品牌、收购的设计师品牌、自有品牌等等，品牌层次更加丰富，产品品类组合也更加多样和自由。但是，德士风并不是对 GAP商业模式的简单复制，而是根据中国国情进行了创新。这种商业模式的优势非常明显，不仅适合中国渠道复杂的多样结构，而且将分散的品牌和图 4德士风公司的市场战略角色定位产品统一在 “DESFONE”名下，更加具有竞争力，也可以把 “DESFONE”品牌最大限度地传播出去。赢在未来 　从图表中不难看出，德士风推行的这一商业模式离不开两大元素，一是品牌，二是渠道。在德士风利用渠道扩张的进攻战略中，品牌起到了冲锋在前的关键作用。请看德士风各品牌的组合矩阵图。根据以上品牌组合矩阵图，为了使产品品种及其结构适合市场需求的变化，德士风公司将四个层次的品牌分别规划到图中的四个象限。根据市场成长率和相关市场份额的高低，确定投入资源的分配多少。他们认为，这样的品牌定位和品牌分配不仅有利于德士风建立行业领导者地位，而且有利于品牌孵化和品牌协同，最终提升销售。终端表现形式就是 DESFONE领带服饰专营店。在实现这一商业模式的过程中，品牌和渠道相辅相成，并驾齐驱。凤凰卫视著名主持人许戈辉对“名人面对面”节目定位时曾说过：“走进名人面对面节目的就是名人 ”。同样，德士风公司推行的这种商业模式，其努力打造的目的也是希望“进入 DESFONE店的品牌都是名牌”。德士风公司已经把自己的市场战略角色定位为领带市场的领导者，打造 “DESFONE”中国领带专业运营商第一品牌的梦想将在不久的将来变成现实。