商业银行大数据分析营销

课程背景：

移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。

课程目标：

1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势

2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议

课程时间：6小时

课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员

课程特点：

1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。

2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。

主训导师：上海蓝草咨询

课程大纲：

引言部分

移动互联网的大幕已经拉开，

这是一场变革颠覆的盛宴，

无论你是否准备好，

任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据

一、互联网金融

1.互联网金融颠覆传统银行业务

2.传统金融三个核心业务的突破

3.互联网银行

4.影子银行与P2P

5.互联网金融监管

6.互联网精神推动金融行业发展

二、商业银行战略的转移和变化

1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑

2.商业银行传统模式的终结

3.2016年中国银行业发展五大变化

4.客户金融需求深刻变化

5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品

三、大数据思维

1.用户思维：得屌丝者得天下

2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销

4.迭代思维：精益创业，快速迭代

5.流量思维：免费是为了更好的收费

6.社会化思维：口碑营销

7.大数据思维：DT是为了别人满意

8.平台思维：打造多方共赢的生态圈

9.跨界思维：跨界分金

第二讲金融大数据

一、何谓大数据

1.4V特性

2.数据与大数据区别

3.大数据典型代表

二、大数据分析

1.数据的收集和准备

2.具备哪些大数据技能

3.数据分析的八个极致模型

4.CRISP

三、大数据带来的变革和价值

1.大数据带来的思维变革

2.商业变革和大数据的价值体现

3.大数据带来的管理变革

四．大数据个体人画像

1.数据画像概述

2.全息人技术

3.痛点精准场景服务案例

五．大数据金融行业应用

1.营销大数据

2.征信大数据

3.消费金融

4.社区金融

5.供应链金融

六、商业银行数据化能力的打造

1.建立与业务战略相结合的数据战略

2.建立行之有效的数据治理长效机制，为数据化能力建设

提保障

3.制订数据治理建设蓝图与路线图

4.把数据看做银行最重要的资产，建立数据资产的运营管

理体系

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

大数据分析与营销

大数据分析与营销课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍课程时间：1天，6小时/天适合对象：市场分析人员及各销售管理岗课程大纲：一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据三、基于关键指标的分析方法指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型四、时间序列分析时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。大数据—定向的基础网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

大数据分析对市场营销的影响.docx

大数据分析对市场营销的影响所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设

计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。关键词：大数据；精准营销；精准营销模式一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.360docs.net/doc/1c17417330.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，

大数据网络营销：大数据的特征及价值

大数据网络营销：大数据的特征及价值在21世纪10年代以来，信息技术在社会、经济、生活等各个领域产生创新成果，在移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术的支持下，社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型应用模式不断创造这新的商业模式并且逐渐改变这人们的生活观念和生活方式。网络营销进一步发展形势演化，而大数据的诞生则为网络营销提供了更为有利的辅助工具，甚至大数据本身已经凭借起出色的潜力创造了一种新的大数据营销的特点主要表现在以下几个方面： 1、提高个性化。主要是通过对大数据的分析来更加有针对性的了解客户的需求，使为客户提供的服务更加个性化和有效。 2、数据驱动的营销。随着原始数据的不断堆积，大数据平台已经出现，为营销人员更好地了解客户提供了大量的信息。在这些信息数据的驱动下，营销人员才能够真正了解客户的真实需求，并通过满足这些需求来提升客户体验。 3、预测分析能力。大数据的累积使得营销人员可以通过外部和内部两个系统的数据来分析客户当前和未来的购买行为。外部系统指的是web和社交媒体等，内部系统指的是CRM和购买历史记录等。通过这些数据的组合分析可以推动现有的产品和服务的销售并同时带来更好的产品服务的改进。 4、虚拟活动能力。通过大数据模拟可将人们的一些创新性的营销想法进行虚拟的市场测试，这种虚拟的测试消除了在真实市场中存在的风险，节约了成本费用。同时因为所使用的数据是来自真实世界的，因此虚拟测试结论具有较强的可靠性。通过不断地测试、挑战和重新测试，直到这些营销想法成为实际的活动———其有效性随后可以使用营销后分析来测量。

5、不仅仅适用于大型企业。大数据分析需要的成本较少，因此这一发展趋势不只是针对大企业有效，对于小企业来说同样可以运用已有的软件工具从存储、管理、分析和可视化数据中分析获得很大的优势。因此，在这方面，小型企业与大型企业处于公平竞争的环境中。

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销课程背景：移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议课程时间：6小时课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。主训导师：上海蓝草咨询课程大纲：引言部分移动互联网的大幕已经拉开，这是一场变革颠覆的盛宴，无论你是否准备好，任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金第二讲金融大数据一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1c17417330.html, 大数据技术在精准营销中的应用作者：李殿彬来源：《中国经贸》2017年第13期【摘要】随着人类在社会上的发展，互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来，互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下，各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战，人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此，本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。【关键词】大数据技术；精准营销；应用一、前言大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会，并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说，预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态，所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题，并提升数据信息的准确性，为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。二、大数据技术概述 1.大数据概述大数据是指用一般软件无法完成的数据，其数据规模非常庞大，种类繁多，与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息，并将其合理利用，将其中的真正价值体现出来，从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距，主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式，这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成：（1）自主化服务：大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务，并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成，满足不同用户的使用需求；（2）不确定服务：大数据知识服务模式在对大数据处理工程中，可以通过生态系统中的技术、手段进行操作，并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案，保证处理工作可以顺利进行下去。另外，大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用

大数据时代的网络营销新思路

大数据时代的网络营销新思路电通集团全球解决方案中心总经理兼高级策划总监片山直子 (ChinaByte)9月6日消息，今天上午，由中国互联网协会指导，网络营销工作委员会主办，比特网承办的2012“金网奖”暨第四届网络营销高峰论坛盛大启幕。电通集团全球解决方案中心总经理兼高级策划总监片山直子发表演讲，内容主题为“大数据是否将成为今后数字营销的主角，传播界应该如何应对？” 片山直子表示：“数字化生活的迅猛发展让社交媒体成为了传播方式的绝对主角，传播的作用和目的，已经从传达变成了如何和消费者建立纽带关系。可以说，数字时代让真实存在的东西变得更加重要;信息的日益丰富让本来很普遍很本质的东西变得更有价值，而大数据时代则从海量的信息中挖掘出事物的本质，创造新的价值，为社会带来了更多的新鲜血液，这也是广告公司所该有的姿态。” 以下内容为片山直子演讲实录：片山直子：大家好，我是电通集团全球解决方案中心总经理兼高级策划总监片山直子，我将和大家分享一下大数据是否将成为今后数字营销的主角，在信息泛滥的时代，传播界应该如何去面对。希望我的演讲能够给大家带来参考。首先我们梳理一下信息泛滥的环境下数据的现状。然后我们再来看看在这样现状下传播有了怎样的变化。最后将给大家介绍一下关于大数据的成功案例。我们开始进入正题。根据美国马萨诸塞州的EMC公司的调查报告，2011年全球被创建和被复制的数字总量是1.8ZB，1.8ZB是多大的量呢？我调查了一下，结果是这样的：相当于两千多亿个时长为两小时的视频，如果一个人24小时365天持续观看的话，看完所有的视频大约需要4700万年!还有全美国民以一分钟发送三条微博，连续无休息的发送要发送2700年的量!如果把1.8ZB的信息保存需要575亿台32G的IPAD，它们堆积起来相当于日本富士山的25倍高，长城的2倍长。报告显示全球数据每年增加一倍，和2005年的信息的创建、抓取、管理等一连串的流程上所需要的成本，2011年是2005年的六分之一，信息量虽然在爆发，但是成本却大大地减少了。这就说明已经进入到了大数据的时代。我们再确认一下大数据的定义，经常听到大数据，它到底是什么意思呢？它是为了提高工作效率而产生的具备大容量、迅速性和多样性三个特性的数据。另外，大数据商业可以怎么定义呢？正如大屏幕显示一样，大数据是解决社会经济问题，提高和辅助提高商业的附加价值的产业。看一下如何使用线上的虚拟的数据为现实世界带来最大的利益，这是现在最大的课题，具备这三个特点的大数据能带来怎样的切实利益呢？挖掘更深入的洞察、提供更实时的问题解决方案、能提供多方面的附加价值。这几个可以说为是切实的利益。在所有的行业业务流程中都会起到重要的作用。比如说广告行业，线上广告管理、效果评估、直销、销售额预测、CRM等等这些领域、流程上都会起到作用。在这里想给大家提出一个问题，作为广告行业与大数据的关联就仅仅是这样吗？数字化生活的迅猛发展让传播方式发生了很大的变化，传播方式上社交媒体成为了绝对的主角，它的气势已经凌驾于传统的单向信息传播，这样的环境中针对来自于四面八方的信息，就需要和品牌建立起难以被动摇的强烈纽带关系。传播的作用和目的，已经从传达变成了如何和消费者建立纽带关系。这种变化简单直白地显现出来的典型是被称为社交奥运的伦敦奥运会，在伦敦奥运会，奥运以及比赛项目相关的微博量全球突破了1.5亿次，这个数字是上一届08年北京奥运会的150倍。根据ADH的报告，在中国也被称为微博奥运，开幕式微博总量达到一亿两千万条，76%的媒体都发布了原创的内容。边看直播边发微博这样的新型的观看形式，在这一次一分钟信息发送量最大的比赛是男

“数”说营销----大数据挖掘与营销应用实战(SPSS)

“数”说营销 -----大数据挖掘与营销应用实战培训【课程目标】这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答…… 本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。 2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。 3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法。 4、熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作。 5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题。【授课时间】 2天时间【授课对象】系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。【学员要求】 1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2013版软件。 3、便携机中事先安装好SPSS v19版软件。注：讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介：滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。主讲课程：《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前

的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。．率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算

大数据背景下房地产精准营销模式研究

大数据背景下房地产精准营销模式研究大数据的兴起为房地产行业的营销提供了新的视角和途径，使得房地产精准营销的实现成为可能。据此，介绍了大数据在房地产行业的运用概况，通过数据挖掘與数据分类整合，结合某房地产电子商务公司精准营销理念，构建大数据背景下的房地产精准营销模式，有效结合传统房地产线上线下营销模式，形成大数据背景下房地产精准营销流程图，并对大数据背景下的房地产精准营销提供了相关建议。标签：大数据；房地产电子商务；精准营销 1大数据在房地产行业中的运用概况我国房地产行业经过了数十年的发展黄金周期，伴随着大数据时代的到来，房地产行业在开发投资方面积累了城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等大量历史数据。在大数据的背景下企业可以根据收集到的相关数据进行挖掘分析，以此来预测未来的供需情况，合理评估项目投资价值，提高开发决策的准确性。Google公司就曾利用搜索引擎記录的相关数据，通过分析海量的关键词词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。房地产行业的价值链主要是融资、拿地、设计建造、销售以及物业服务等几个环节。大数据时代的到来，为传统的房地产企业提供了新的视角。房地产行业迅猛的发展，开发和营销模式不断成熟和完善，但是在市场逐步趋向饱和，不确定性增大的情况下，传统的发展方式也遇到了瓶颈，经营风险扩大迫使不少企业转型以谋求新的利润增长点。在大数据的背景下，当地产企业可以深入分析挖掘到通过以往传统数据分析手段无法获得的各类有效价值，借此对房地产企业未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理各个环节对于房地产企业未来发展至关重要。 2大数据背景下房地产公司精准营销模式大型房地产公司为了获得巨大利润，需要最大程度的运用企业现有资源和投入资本，尽最大可能减少房地产企业管理运营成本，通过结合传统地产营销和电子商务地产的线上线下营销模式，在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下，深入挖掘消费者的需求、意愿、行为以及心理数据，制定针对不同客户的个性化服务营销方案。大数据背景下房地产精准营销指的是房地产企业依托互联网精准营销系统支撑，在准确进行房地产企业产品市场定位的基础上，以满足客户差异化需求、激发客户潜在需求为切入点，找准营销人群、配准营销策略匹配营销渠道、投准营销资源，其特点是针对性强、命中率高、效果更佳。该精准营销模式包含以下四个步骤。

大数据对网络营销有多重要

大数据对网络营销有多重要? 大数据对网络营销有多重要?网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分，网络营销是为实现企业总体经营目标所进行的，以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动，是一个广义词，从目前的商业来讲网络营销更宽泛的涵盖网络的产品及投放互联网概念。 1、大数据是网络营销的基础传统的营销时期，企业进行营销主要是依靠品牌形象的建立，而在互联网网络营销时代，企业进行营销需要实现满足用户的个性化需求，为用户制定个性化的方案内容，而用户的个性化需求的参考依据就是来源于大数据，要想实现“根据需求进行营销”，就需要通过大数据分析，因此大数据分析是进行网络营销的基础。

2、通过大数据可以了解用户需求企业根据数据分析有针对性的制定满足了客户需求营销方案，有有效提升网络销售的询盘量，成交量将有质的飞跃。而没有通过数据分析的营销方案往往是在自娱自乐，在转化方面往往效果较差。不知道用户需求的企业，都只是在做一些无用功而已。 3、通过大数据可以挖掘更多的用户行业大数据经过跟踪用户行为轨迹，根据用户搜索数据统计，得出用户感兴趣的内容，能够挖掘出哪些客户是企业的潜在客户，进行广告投放，为企业带来海量的流量。如果没有数据统计客户资料则会失去大量的客户资源。因此企业需要进行数据统计分析，来挖掘潜在客户。 4、大数据能够节约大量成本传统的营销通过销售寻找潜在客户，浪费人力、财力、物力，而互联网网络营销时代在网上进行销售，无论是时间上还是空间上都节约了很多成本。如果善于利用数据分析，快速精准的找到潜在客户，企业就不用在进行大海捞针，能够通过数据得出谁才是企业的精准客户，因此大数据能够帮助企业节约大量的成本。

大数据时代下的精准营销精编版

大数据时代下的精准营销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。数据库营销关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现

大数据在网络营销分析中的运用

大数据在网络营销分析中的运用摘要:本文首先对大数据的基本含义进行概述，从营销交流较为单一、营销决策不合理、缺少客户需求分析三个方面入手，对传统网络营销中存在的主要问题进行解析，并结合大数据给网络营销带来的影响，提出大数据在网络营销分析中的应用对策。关键词:大数据；网络营销；营销分析；应用 1引言随着大数据时代的来临，越来越多的企业开始把大数据技术运用其中，在互联网背景下，大数据技术作用得到了充分挖掘，让企业获取了一定成效。大数据在网络营销中应用较为广泛，基于大数据背景下的网络营销已经成为了现代化营销的核心内容，精准营销在大数据中实现了升华。利用大数据技术，不但能够有效提升营销的精准性，同时还能给企业今后发展提供良好条件，对企业稳定发展起到了重要意义。下面，本文将进一步对大数据在网络营销分析中的应用进行阐述和分析。 2大数据的基本概述西方国家相关人士普遍认为，大数据作为一种具备分布特性的数据集，主要借助电子技术、网络技术等实现数据采集，自身含有一定的规模性和多样性。在大数据背景下，通过战略部署，不但可以便于诸多数据信息的采集，同时还能在这些数据的引导下实现专业处理[1]。换句话说，假设把大数据看作一个产业，要想获取理想的效益，就要提升大数据“加工”能力，借助“加工”达到数据“保值增值”的目的。

3传统网络营销中存在的主要问题随着互联网水平不断提升，网络营销成为了当前企业广泛应用的营销方式。站在学术角度来说，大数据对企业网络营销发展起到了重要影响，并提供了一定发展空间。首先，促进网络营销方式的改变。随着大数据时代来临，给网络营销方式造成了巨大转变，大会数据让网络营销由之前的粗放形式逐渐更改成集约形式，并朝着精细化趋势发展[2]。其次，对网络营销渠道的改变。大数据形成的基本要求在于人们对数据技术的应用和普及，形成数据的设备种类增多，人们可以借助较为快捷的设施实现采购。最为普遍的就是利用计算机或者智能手机进行网上交易，使得网络营销逐渐朝着移动互联网的方向改变。 3.1营销交流较为单一营销交流单一主要指，企业在开展网络营销工作时，过于重视借助邮件、微信等形式将营销信息传递到客户手中，没有对客户自身需求和建议进行收集。在这种情况下，诸多企业无法从基础上掌握客户实际要求，即便一些企业开展了客户信息采集工作，但是没有对其加以综合分析，无法对网络营销战略进行优化和完善，不能更好的把营销产品以及服务传递给客户。 3.2营销决策不合理在传统网络营销模式中，决策人员在设定营销战略过程中，一般是根据自身工作经验来设定，导致营销决策过于随意性。例如，部分企业在明确新产品营销战略过程中，因为没有对该产品历史营销信息进行采集，决策人员通常会凭借之前工作经验来实现战略部署。从实

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为

中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。大数据营销系统组成：基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度

基于大数据分析的精准营销

- 118 - 第13期 2018年7月No.13July，2018 随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为人们生活中必不可少的工具。除了常规的通信功能外，手机还可以进行购物、支付、娱乐、学习和交流等。因此，选择一个什么样的手机已经成为广大消费者注重要考虑的问题。移动终端的普及，让数据分析随地可行。大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环[1]。1 对数据进行描述性统计分析以网络上某一品牌手机为例，进行数据分析，调查用户的基本行为特征对手机购买的影响以及如何影响[2] 。首先对数据进行量化处理，进而建立主成分分析模型，得到影响用户购买手机的主要成分；最后，建立多项Logistic 回归模型，运用SPSS 对数据进行处理，计算出各个因素对影响购买手机的权重，用以研究各个因子是如何影响是否购买手机的[3]。研究消费者的基本属性和个人偏好对购买手机的影响，从而得出精准营销策略[4]。1.1 主成分分析模型首先，分析用户的个人偏好，发现并不是所有偏好都与用户对手机的购买有所关联，因此，建立主成分分析模型对用户的基本属性特征以及个人偏好进行主成分分析处理。运用SPSS 软件对表格数据进行主成分分析处理，可得结果如表1所示。已知表1中合计项为主成分，则可知主成分为年龄、性别、学历、职业、网络购物指数、网络活跃指数。1.2 多项Logistic 回归模型 Logistic 回归分析的因变量应是分类变量，并且包含顺序变量和名义变量。不论是哪一种变量都要用数字来表示其取值。自变量是数据型的连续变量，也可以使顺序型分类变量。如果是名义变量，则需转化成哑变量来解决。二值变量的Logistic 回归模型：假设因变量y 是一个取值为1和0二值变量（binary variable ）， x 是一个影响y 的危险因子（risk factor ）。令在x 条件下y =1的概率是P =P (y =1|x )，则有表达式： exp() (1)11exp()x x e x p p y x e x αβαβαβαβ+++==== +++ （1）多元L ogistic 回归模型表达式如下： 11221122exp()(1) 1exp()k k k k x x x p p y x x x x αβββαβββ++++===+++++ （2）首先，对主成分分析模型计算出的主要因子进行集成处理，利用SPSS 软件进行多项Logistic 回归分析，将用户是否购买手机设为因变量y ，性别、年龄、学历、职业、网络购物指数和网络活跃指数为自变量x i (i =1,2,…,6)，得出模型拟合信息与拟合优度（见表2—3）。唐志晶，孙景浩，王执政，伍玉通，周书冉（河南师范大学，河南新乡 453007）摘要：随着互联网技术的发展，企业对手机的营销方面表现得更加重视。现如今，借助大数据技术挖掘出用户在手机使用方面的热度，精准掌控消费者群体的喜好变迁，使得在消费者的需求不断增大的同时，品牌营销的策略也在不断变化。随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为了人们生活时必不可少的工具。文章采用深度学习算法，构造主成分分析、多项Logistic 等模型，应用于各种类型的用户，将所得结果进行定量分析，提出合理化建议。关键词：精准营销；个人偏好；主成分分析模型；多项Logistic 模型无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于大数据分析的精准营销作者简介：唐志晶（1996— ），女，河南鹤壁人，本科生；研究方向：计算机科学与技术。