麦当劳大数据营销案例「麦当劳附近门店地址」
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麦当劳（McDonald's）是全球大型跨国连锁餐厅。1955年创立至今，拥有大约3万间分店，是个实至名归的连锁巨无霸。
作为湖南某鞋类品牌的连锁公司老板，不少参加各类培训。可每天面对各区域的管理和决策，还是有种盲人摸象，无从下手的无赖感。
直到一次偶然的机会，了解到了麦当劳的BI（智能商业）系统，才豁然开朗起来。
麦当劳的BIBI，也就是Business Intelligenc（商业智能中心)。
麦当劳在全球100多个国家，有3万多家门店。这3万多家门店的数据，每15分钟一次，同步到全球总部的BI中心。
每一家店又有三类数据。第一类是财务数据，进销存。第二类是经营数据。第三类是营销投放数据，也就是门店做各种活动及其效果的数据。
众所周知，做活动是很好的提升销售的手段，活动数据又可以反馈和影响下次活动的策划。
作为连锁巨头的巨无霸，麦当劳深谙此理。
麦当劳的典型市场麦当劳创建了一个模型叫典型市场，全球有几十种典型市场。
比如，北京一座城市，就会有好几个典型市场，在北京王府井中心的店，和在巴黎市中心、纽约市中心的店就属于同一个典型市场。同样是北京，开在郊区比如大兴的店，就有可能和山西大同或者泰国清迈一样，属于另一个典型市场。
虽然同样是北京，但是因为大家的收入水平、人流密度、商业活跃时长不一样，那么市场就是不一样的。
麦当劳会把这些不同的市场特性，概括成一个又一个的典型市场，把每一个店放进符合它的典型市场里，进行横向比较。这样，同一典型市场的店，在同样营销投放的情况下，呈现出不同的经营结果，你就可以判断出管理水平的差异。
所以，麦当劳的信息是，全球3万多个店，透视到典型市场里的相对表现，以15分钟为单位汇总到全球总部，直接给到COO。
这也是麦当劳给自己最大的启发。
以往，自己都是按传统的地域分配的各个门店。比如长沙地区、株洲地区、衡阳地区。做活动也是按地区进行的。
而现实是，同一个活动，同是长沙地区的15个门店。有的门店休闲类鞋子卖的好，有的门店又是正装类鞋子卖的好，有的门店是年轻时尚的卖得好，有的又是中老年的卖的好。。。
像以往单纯按地区去划分，数据只能是一种规模感粗糙的把握。对于洞察各级管理水平和增长空间，几乎没有帮助。
意识到这一点后，我跟总部的同事开会商量，把门店按照用户画像归类，进行了全新的分类。
经过两次活动的校验，效果比以往增长了30％。
尾声可以说，麦当劳打造了一个BI数据中心，让全世界麦当劳在同一典型市场的所有店，能够建立彼此参照，从而不断优化运营，做到科学及时合理的决策部署。
而我们，作为后来者，能对照着学习、改进、迭代，找到到更适合自己的方式，又何尝不是一种不错的选择呢。
与时间为友，与时俱进，坚持做个终身学习者。
