互联网和大数据下的精准营销

互联网与大数据环境下精准营销的认识

2016年6月12日

一、营销管理科学的理论依据 (2)

1、管理科学的基本观点 (2)

2、管理科学的要义及影响 (2)

二、互联网和大数据涵盖了营销端连接客户的全过程 (3)

1、传统展示与集客受到时间、空间限制 (3)

2、产品在经销商端和客户端信息不对称，互联网是对称的 (3)

3、品牌推广和客户关系管理带来的变化 (4)

4、精准营销，随着互联网和大数据技术的发展，使销售形式带来质变 (5)

三、互联网和大数据背景下的价值分享 (5)

1、CRM系统管理 (5)

2、O2O的商业模式 (6)

3、低成本的共享经济 (6)

随着互联网的日益普及，网络技术的发展，人们对互联网的应用无处不在，如电子商务、网络购物等大大方便了人们的日常生活。同时，人们在互联网使用过程中也产生了海量的数据，通过云计算等现代信息技术对这些海量数据进行追踪分

析，能得出消费者的消费偏好和消费习惯，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变革和机遇。

一、营销管理科学的理论依据

现代管理科学起源于19世纪末20世纪初，被人们称之为“科学管理之父”美国工程师费雷德里克?泰勒，他的《科学管理原理》和在此基础上形成的“泰勒制”，在历史上第一次使管理从经验上升为科学，使人们认识到了管理学是一门建立在明确的法规、条文和原则之上的科学，它适用于人类的各种活动，从最简单的个人行为到经过充分组织安排的大公司的业务活动。在二十世纪初期促进了美国工业的突飞猛进，推动了世界各国的工业发展。直到今天，管理科学的许多思想和做法仍被许多国家参照采用。

1、管理科学的基本观点

泰勒认为，任何事情都要先调查，不盲从于习惯。任何工作的形式、条件和方法都应该早有遇见，合理安排，做出精确规定，一旦输出标准，所有人均应当无条件执行。基于这种思想所形成的“泰勒制度”基本要义是：从企业中挑选技术熟练的工人进行操作、拍成视频共享，以适当的时间单位记录下完成某一工序或动作的时间，继而以作业和时间标准化为出发点，研究出既经济又高效的“标准操作方法”，并据此制订出生产过程的作业标准和时间标准，以及不同等级的工资单管理标准，同时把管理从生产中分离出来，成为专门的组织系统。

2、管理科学的要义及影响

一是倡导管理要走向科学，制定科学的工作方法；二是团队组织共同的思想革命。泰勒认为管理科学的根本目的是谋求最高劳动生产率，最高的工作效率是雇主和雇员达到共同富裕的基础，要达到最高的工作效率应当用精确的调查研究和科学知识来代替个人的判断、意见和经验。

经过100多年的发展，管理科学已经扩展到各个领域，形成了内容广泛、门类齐全的独立学科体系，管理科学已经成为同社会科学、自然科学并列的第三类科学。管理科学对营销学的建立和发展起到了重要的影响和促进作用。管理科学的模型在各种市场营销活动，诸如新产品开发、竞争性定价、广告预算与媒体选择、推销访问时间分配，以及市场营销组合规划领域都有着重要的应用价值。

伴随着大数据时代的到来，互联网、物联网、云计算等信息化技术迅猛发展，环境日益成熟，具体表现为网络化，社会化、智慧化，如何顺应这种新形势的特点，是营销管理科学当下面临的新课题。

二、互联网和大数据涵盖了营销端连接客户的全过程

从当下的营销环境来看，根据2015年的权威统计，我国互联网用户达到6.68亿。其中，社交媒体用户6.59亿，超过美国和欧洲的总和，国内每天新增互联网使用人数约有10万人，作为汽车消费主力的80后和90后，其互联网使用率高达99%。由此，在互联网应用技术不断成熟的背景下，对这些网络海量数据进行处理和归纳，无论是涉及潜客挖掘的集客和成交，还是涉及保客维护的用车和养车，在这四个营销最本质的阶段，大数据应用都可以贯穿整个过程的始终。以大数据应用“保客”和“潜客”运营管理升级，进而推动实现客户生命周期管理,这是一个动态的营销过程。

那么，如何应用互联网和大数据，发挥传统数据没有的优势？在汽车营销管理领域的应用有如下几点思考：

1、传统展示与集客受到时间、空间限制

受到时间、空间、天气、环境等影响,传统展示和集客往往不能充分展开，付出很大的财力和物力，但最终获得的效果不胜理想，投入产出比低。互联网的普及彻底打破了这种局限。通过在展车区安装摄像头，销售顾问佩戴耳麦，向视频中的客户实现远程介绍，不拘泥于传统线下看车的方式，展厅在线上实现了“前移”。通过这种视频交互的形式，既能使客户身临其境充分感知产品，又能利用网络社交平台与客户进行实时互动交流。同时通过对客户日常消费行为及浏览痕迹的深入测量和分析，运用大数据技术和方法帮助我们快速准确地找到核心目标客户群，实现精准营销与高效集客。

2、产品在经销商端和客户端信息不对称，互联网是对称的

依托互联网APP（application应用软件）平台，通过数据追踪可以改善用户体验，了解用户实际使用的状况，做出适时的提醒。基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，可获得客户的车况、驾驶行为、里程等车辆使用过程中的数据，从而实现基于大数据挖掘对客户用车、养车进行精细化、个性化的运营管理。例如，企业通过车联网和在线诊断系统，通过

对车辆运行状态及数据进行监控分析，可先于客户发现车辆问题，并提前预应采取远程诊断排除，及时消除客户车辆故障，保障用车安全。通过动态数据使产品“活”起来，以动态的数据跟踪改善客户体验，精准预测顾客的需求，提高了客户的满意度和忠诚度，形成了保客的转介绍和再购买。

3、品牌推广和客户关系管理带来的变化

传统的营销理念之下,企业已经习惯于用精准度有限的营销信息作为决策依据,这就有可能影响营销策略的正确性和成本效益率。例如,在广告宣传的过程中,企业往往采取漫天撒网式,即只有海量的广告成本投入,才能达到理想的广告传播效果。“我们的广告费有一半浪费掉了,但问题是我们不知道浪费的是哪一半”，美国百货业之父约翰?华纳梅克曾对非精准的营销投入这样无奈地描述到。可喜的是,这种无奈将会在大数据时代中走向终结。互联网和大数据将使产品的精准推广成为可能，并带来全新的客户关系模式。

人群定位：通过数据挖掘而锁定的消费群体，不再局限于产品生命周期两端的、单向的、小样本的、非用户实时体验的需求信息。借助客户信息库、专业网站指数所对应的分类信息统计，找出目标客户群体身份、年龄、性别、经济水平、消费习性等各类数据标签，在数据模型的作用下，企业营销决策所需要的人群画像会鲜明的展现出来。

营销方案的执行和评估：互联网和大数据还指引了品牌营销方案的制定和执行，准确的效果监测和评估。在潜客转化过程中，借助大数据分析的差异化客群特征，进行制定和执行应对方案。整合品牌的线上、线下资源，与客户进行沟通互动，组织相匹配的营销活动，获得成交机会。而借助互联网信息交流平台、用户社区，营销投入的效果评估工作不再局限于小部分特定用户，企业可以向任何潜在目标客户进行营销方案的执行结果征集；调研的样本量从小样本到大样本，甚至是全样本转变；用户的真实体验和评价也可以实时得以呈现，而不是等到企业访谈时才通过被动的回忆进行描述；可视化APP使表达的形式不再局限于文字和语言，可以是最直观的视频数据。

新的客户关系形态：互联网客户的消费行为习惯，已经由传统的孤立式消费模式向群落化消费模式方向转变，需要突破产品与客户之间时空链接上的限制。通过微博、微信等“微工具”关注客户的个性化需求，将客户的线上交流活动与

线下跟踪活动相融合,提高产品与客户间的交流与互动效率。在互联网营销平台着力提升营销推手的亲和力,多借助群落、网络社区营销平台制造核心话题，以客户带动客户，以口碑影响口碑的C2C式（Customer to Customer个人与个人）的扩散渠道来形成品牌传播新模式，培养出超越商业行为的高粘度目标客户。4、精准营销，随着互联网和大数据技术的发展，使销售形式带来质变

用户买了整车，实际上带来了极大的浪费。车辆除了用户使用之外的过程，都是负担和累赘。而这种累赘在原有状态下无法有效解决。试想只有在客户用车的环境中支付费用，而诸如保养、维护和现有车辆衍生的其他费用，都不需要用户支付，能够更加突出其使用价值。通过互联网与大数据，对于仓储、加油、整车报废处理都由专业机构来进行。

挑战一：只使用、不付购车款；

挑战二：除使用之外其他多余的成本都由主机厂买单；

三、互联网和大数据背景下的价值分享

传统的汽车营销服务模式可以归结为B2C（Business to Customer商对客）商业模式，主要表现为厂商驱动消费者，通过大批量制造、集中化传播和大规模的促销来实现商业目标，在此过程中客户基本上是处于被动的选购状态。B2C商业模式中产品与服务并不能完全满足用户的需求，客户的消费过程更多关注产品的功能、配置、品牌和价格。互联网和大数据所带来C2B（Customer to Business 客对商）商业模式主要表现由消费者来驱动厂商，客户按各自的需求在互联网上形成不同的社区群落，厂商作为客户群落的产品供应者，通过提供定制化的产品和远超预期的服务，带给客户产品功能和情感上的极致体验，客户的消费过程更多关注的是自身的体验。互联网和大数据的出现正在促使企业由B2C的制造导向向C2B的营销导向转变。

1、CRM系统管理的实现

当今网络时代，原来的用户管理已转变成当下的粉丝管理，如何在粉丝纷杂的社会化媒体数据中找到“金矿”？核心在于CRM（Customer Relationship Management）系统的应用。企业需要通过CRM系统，实现客户全生命周期的增值管理。而通常在信息高度泛滥的环境下，客户信息获取的不及时和不准确是导致企业决策无法满足客户需求的根本原因。通过对CRM系统中客户信息数据的全面

整合和有效管理，精准分析，尽可能精确的了解每个粉丝的个性需求，并根据他们的需求与偏好采取相应的措施提高忠诚度，实现交叉销售和追加服务，提升转介绍率。

2、O2O商业模式

传统汽车行业的营销渠道大都是基于“4s”功能下的实体店模式，这种实体店的特征主要表现在投入大、成本高、效率低、专业人才流动性高。它的存在使消费者至少要承担7%左右的购买成本。移动互联网的商业民主化属性让用户看清了那些可以节约的渠道成本，继而催生了网络直销的O2O模式。在汽车领域O2O（Online To Offline）模式的典型代表使特斯拉（Tesla），特斯拉的渠道完全绕过了传统的4s店模式，它的渠道包括两个部分：线下体验店和线上电商平台。体验店的地点在高端购物中心，环境舒适，你可以到体验店去看、去摸、去感知。购买环节则在电商平台完成，在线上下单之后车会直接从厂家发运到你指定的地点。

3、低成本的共享经济

借助先进的大数据技术、网络即时通讯技术等手段，直接与客户保持长期的个性化沟通，实现“一对一”的营销。产品设计将充分考虑消费者需求的个性特征，以顾客为中心，为顾客创造更大的价值，也更利于社会资源的优化匹配。比如目前流行的汽车分时租赁，通过APP方式就可以满足日常的用车需求，将车辆的闲时空间利用起来，既方便又实惠，而不用再去为买车、维修保养等支出费用，将资金效益最大化。

此外，互联网环境下，以厂家仓储、配送基础上的汽车经纪人制度，也将是未来一种可能的汽车营销模式。可能成功普及的原因有如下四点：

1)互联网思维“去中心化”的特征。单一大型主体结构的4s店模式在越来越将成为一种高能耗、低产出的陈旧商业模式。

2）伴随着社会信用体系的建立，个人诚信将会成为公民的新标签。

3）四五级市场是未来汽车市场的主要增长点，而当前我国多达334个地级行政区，1384个县，加上地域特征、人口分布的特点各不相同，没有任何品牌和厂家可以实现渠道全面覆盖；

4）4s店销售员流动性很强，变动很大。借助互联网平台可以快速收编汽车流通

领域的草根创业者、零散的兼职销售人员。而汽车销售人员终生服务于一个品牌几乎是不存在的。乔?吉拉德在其销售职业生涯中一共卖了13001台汽车，这些汽车是凯迪拉克、雪弗兰、福特等多个品牌，并非单一品牌。挖掘更广泛的社会力量，广泛的搭建“全民销售员”的新网络，将会使汽车营销实现深层次的无缝覆盖。

总的来说，未来的营销只会越来越贴近用户感受，利用大数据分析出顾客最核心的诉求，达到精准营销目的。

随着互联网和大数据时代的到来，为企业营销提供了一种全新的思维方式，大数据具有体量大、类型复杂、价值密度低、速度快和时效高等特点，促进了营销理念和方式的变革，企业通过现代信息技术挖掘隐藏在海量数据中的消费者信息，更准确地了解客户兴趣，有效地挖掘客户需求，实现企业和品牌更高效的配置资源，实现客户价值最大化。

2016.6.10

大数据下的精准营销策略

学士学位毕业论文题目：大数据下的精准微博营销策略学院：经济与管理学院专业班级：工商管理姓名：尹铭指导教师：林彦新完成日期：2017年3月31日

摘要大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。关键词：大数据；精准营销策略；微博营销

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/e11036658.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，

高承远：大数据精准营销的五大弊端

大数据精准营销的五大弊端高承远在移动互联时代，猪也能被吹上天。这两年，各种各样的名词层出不群，刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。这其中被吹上天的，就有大数据营销。百科里面，是这样解释的：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。直白一点，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。看上去很美好，实际操作过程中却乱想丛生，甚至是一地鸡毛。首先，从法律法规的层面来看，大数据精准营销非常容易剑走偏锋，实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具，本来无可厚非，各行各业，大到国家经济政策变动，小到一个马路口红路灯的时长，背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”，掌握了大量个人信息之后，如果缺乏有效地管控，大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。其次，从经营的层面，大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎，对老顾客不闻不问，此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商，还是滴滴打车等互联网企业，对客户分层分级、标签化的结果就是，对那些产生利润的老顾客，尽量少投入营销资源，对于新客户以及不稳定的老客户（存在流失风险的），反而花大力气营销，企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”，说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。再次，从客户感知的角度，大数据精准营销往往有一种等着客户，守株待兔愿者上钩的感觉，很是“无礼”。传统广告，无论是电视、报纸还是户外广告，总是静静地等在那里，无论你是否看到，它都在那里，而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告，像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动，你经常会心里嘀咕，是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且，动不动就弹出的广告，对用户行为很是打扰。同时，从传播效果的角度看，大数据精准营销广告由于传播的分散，缺乏

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

浅谈大数据时代的精准营销

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e11036658.html, 浅谈大数据时代的精准营销作者：陈稳来源：《商情》2016年第43期【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。【关键词】大数据；精准营销；意见建议一、精准营销的概念精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。精准营销核心是“精准”。依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。二、精准营销的作用（一）精准营销降低营销成本随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。（二）精准营销缩短销售周期精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。（三）精准营销实现可持续发展先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。

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

运营商大数据精准营销

大数据时代下的互联网精准营销THE AGE OF BIG DATA OF INTERNET PRECISION MARKETING

0102 电信精准营销03电信核心优势 04 电信合作品牌 CONTENT S 目录大数据时代

社会信息化发展步入大数据时代数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，大数据正成为最值得关注的领域之一 .“大数据”在互联网行业通常表现为互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。 ?每一秒：全球发送290万封电子邮件； ?每一分钟：微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络 Facebook的浏览量超过600万； ? 每一天：全球上传2.88万小时视频至Youtube； ? 每个月：网民在Facebook上花费7千亿分钟； ? 上一年：人们制造并使用的数据达1.8ZB。

大数据给社会带来巨大价值大数据为我们更深入准确地认识和把握事物发展的内在规律提供了信息基础，蕴涵着非常大的潜在价值。这一点不仅是许多业内研究机构的共识，更已经在商业应用中得到了体现。据美国麦肯锡公司预测，大数据为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。经合组织（OECD ）的一项最新研究成果还对互联网数据的市场价值进行了估计，佐证了大数据的巨大潜在价值。市场价值2013年 2025年$181亿$1600亿

大数据挖掘下的精准营销策略探析.docx

大数据挖掘下的精准营销策略探析大数据成为商业发展的条件，这是因为科学技术的发展和进步，尤其是信息技术的普及产生的。大数据整合的是更大范围的数据，互联网和信息技术的融合使得大数据产生，为很多行业的发展都创造了条件。大数据来源于人群各种信息，也作用于人群信息，它能够精准化分析数据，从而为人群贴上标签。商业发展中应用大数据能够让信息的多样性和全面性作用被发挥出来，确保企业投放的服务符合人群的需求，达到营销的目的。 1大数据背景下精准营销的概念大数据的优点是精准，它的精准程度高于传统营销，需要利用互联网技术以及计算机智能技术。主要是通过记录并收集消费者消费行为以及习惯给消费者贴标签，以便于针对性地提供消费服务。智能技术对于收集到的信息和数据能够准确分类，营销活动的开展就会顺利许多。大数据背景下的精准营销包括了三个步骤，数据信息的收集属于第一个步骤。收集信息和数据需要借助互联网工具，目前较为常见的互联网工具包括了以微信、QQ、微博为主的社交软件。当前社会的信息化程度加深，智能手机的使用人群数量增加，几乎每一个人都与网络信息技术之间具有联系。很多平台都会采集用户数据，从而形成了专业的数据库，为营销活动的开展提供了基础。紧接着就是对所收集的信息数据加以汇总和分析，信息智能工具在这当中起着重要的作用。它能够将收集到的信息挖掘分析，从而建立起模型，形成标签贴到用户身上。最后则是将经过了分析和归总的信息数据应用到营销

策略当中，提高营销的精准度。这一环节非常关键，营销单位会根据自己目标群体或者对方投放服务，获得更好的反馈，建立有效消费。企业在制定营销宣传的时候会结合用户对象的不同特征，因此会产生多种营销宣传内容，让用户认可营销内容。从整体上来看，大数据背景下的营销非常精准，而且具有高效率的优势。 2大数据背景下的精准营销策略现代市场环境非常复杂，企业的数量增加，市场也呈现出前所未有的活跃状态。大数据背景下的企业精准营销，除了充分拥抱和利用大数据背景之外，还需要积极应用互联网技术，使得营销产生更明显的效果。精准的营销工作不仅会提高工作效率，而且能够减少投入，让企业用最少的成本创造更大的收益。企业在精准营销的策略下，能够逐渐形成品牌形象，这对于扩大影响力，增加用户数量，具有重要意义。实践中企业需要做到的是科学调控各个精准营销策略的应用比例，针对不同的情况选择不同的营销策略，提高营销的效果。 2.1自媒体营销自媒体营销属于当前最常见的营销方式，这有赖于互联网技术的发展。研究当前自媒体平台会发现，数量非常大，而且每一个自媒体都拥有集中的粉丝群。从自媒体平台的性质和内容来看，他们在建立自媒体之前有着明确的定位，并不是向着所有人群发布信息、提供服务的。无论是针对女性的美容时尚自媒体平台，还是针对男性的运动电竞自媒体平台，都是通过企业的内容以及发展方向确定的。为了做好自媒体营销，获得经济效益，需要深入分析自媒体的情况。实践中

大数据精准营销的论文.

大数据精准营销的论文 2019-11-30 现代科技的发展给人们的生活带来了许多新变化，消费者越来越强调自我，追求个性，企业在捕捉消费者越来越多样化的需求上面临更多挑战。以IT 应用技术、智能通信技术为基础的精准营销应运而生。正如现代营销之父菲利普科特勒所认为，市场营销是企业需要更精确的有效通信和市场营销策略的实施过程，同时交流通信的结果是必须能够计算出来，并且市场营销可利用高效的通讯得到较大利润。在智能数据挖掘分析时代，我们可以通过对数据的AI＋挖掘的管理、准确程度与精密程度、选择客户与市场定位等多方位来展现精准营销的价值。一、引言大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。二、大数据下的精准营销模式 1.受众精准。大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。如拥有强大的数据管理平台（DMP）的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。 2.成本精准。大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。 3.效果精准。运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。改变了以往精准营销提供综

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。

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。

大数据实现精准营销的5个步骤

随着白银时代来临，房企对于精准营销的需求正在上升。如何通过技术手段，挖掘大数据下的深层次关系，让营销更准确、有效已经成为营销的重中之重。房地产行业该如何应用大数据，很多人还没弄清楚究竟。不过中海已经通过大数据营销创新创下了多个营销奇迹。前两天，明源君拿到了中海集团副总裁曲咏海参加某企业产品发布会时的演讲资料《大数据时代下的中海营销创新》，仔细研读了这份资料，感觉还是蛮震撼的。因为之前对中海营销的印象大多只在“营销费用投入很低”，没料到2014年中海在营销方面的创新动作不断，比如成立了独立的营销公司，积极进行营销组织变革，搭建了大数据精准营销体系等等，着实让人眼前一亮。对于大数据营销，很多公司还停留在喊口号的阶段，中海已经在践行并初见成效，的确值得业内人士学习。今天，明源君就和大家一起分享一下中海是如何利用大数据卖房的。一、大数据实现精准营销的5个步骤大数据随着移动互联网的出现已经渗透到了社会的各个领域，中海认为大数据是商业智能，在互联网时代经过外延扩展的产物，其核心仍然是数据的挖掘和数据的分析。开发商传统营销也会收集数据，从定位开始研究客户，但是这种数据在数量以及精细化程度上是远远不够的，另外这些数据也缺乏很强的目的性，可能只能证明个人主观判断的一种需要，并不能帮开发商解决问题。在大数据的浪潮下中海是怎么思考和探索的呢？中海精准营销体系的建立,首先是以云平台为载体提供用户大数据的入口，中海建立云服务的平台来主动获取客户数据，然后通过企业内部的经营分析平台NC系统来进行数据处理与分析，最终就是跟房地产销售有关的所有大数据评估效果实现一个闭环，包括一线销售人员到一线管理人员,以及总部的管理人员都要运用这个系统进行运营管理，这就是针对大数据时代中海营销体系建立的云客户、大数据、新生态。

大数据时代下的精准营销

Marketing | 市场营销 MODERN BUSINESS 现代商业22 大数据时代下的精准营销叶涛涛刘碧池　河海大学企业管理学院　江苏常州 213000 摘要:近些年来互联网的不断成熟也促进了大数据的发展，而大数据也为精准营销的进一步发展提供了必要条件。本文通过对大数据与精准营销的概述来进一步论述大数据给精准营销的发展带来的优势，同时也揭示可能带来的问题及其解决方案，以期对企业在进行精准营销时提供一定的理论支持。关键词:大数据；企业；精准营销；策略随着时代的进步与发展，科学技术的发展也呈现出日新月异的面貌，由互联网催生出的大数据的概念也逐渐进入大众的视野，在大数据时代的背景下，企业可以将所有的现象与事实都进行数据化分析。由此给企业的市场营销工作带来了新的机遇与挑战，企业只有及早形成用大数据思维思考问题的习惯，才能轻松应对新挑战，抓住机遇，实现企业长远的发展。一、大数据与精准营销的概述 (一)大数据大数据最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》提出，指的是不采用随机分析法即抽样调查法，而是采用所有数据进行分析与预测，大数据的“大”只是相对意义，指所有数据，强调数据的完整性。大数据的特征是数据量大、数据种类多、时效性强、蕴藏价值大，在人手一个手机的今天，几乎每个软件都会在你不知情的情况下就搜集你的信息，现在互联网公司每天能搜集到的数据是没有互联网以前我们完全无法想象的。企业可以通过搜集到的大量的各种类型的以上信息的数据化和数字化，通过电脑的分析来得出用户的需求和喜好以及市场的主体偏好，进而制定有效的营销策略，进行精准的广告投放和市场定位。 (二)精准营销精准营销的理论是由市场营销的基础上发展而来。市场营销观念随着社会的发展发生了一系列的演变与发展，随着社会环境由供小于求逐渐向供大于求的客观现实发展，市场营销的理论也得到不断完善，从最初的生产观念发展到今天的全营销观念，企业也意识到企业体系要紧密围绕营销进行组织，企业从研发、生产、定价、战略等方面都要以客户为中心、以客户需求为导向展开。精准营销的概念也由此发展而来，即建立以准确定位为基础的、依托现代信息技术手段的个性化客户通信服务系统，通过数据来研究消费者的所需所想，实现精准的广告投放和直接销售，其基本目标有两个：开源和节流。“二八法则”提到企业80%的利润来自20%的顾客，“开源”即通过信息化工具来发现企业的这20%的“重要客户”，通过个性化的营销手段开发其中的新顾客并同时留住忠诚顾客。“节流”指的是减少成本，提高效率，比如广告的精准投放。在大数据背景下的精准营销通过“开源”与“节流”来增加企业利润，提高企业的整体竞争力。二、大数据时代下的精准营销现状 (一)用大数据为客户“画像” 客户“画像”指的是企业通过将自己的运营系统以及客户维护系统收集到的数据进行分析，为客户信息贴上标签，以形成客户信息的完整图像。依托大数据的海量数据对顾客的消费习惯、消费偏好等有利于企业进行针对性营销策略的制定的方面进行分析，切实把握住消费者的核心需求，以此为基础进行产品的创新与改进，提高用户群体对公司产品的黏度，培养忠诚的顾客，有利于企业在激烈的市场竞争环境中抓住发展的机遇和企业的长远发展。 (二) 广告的精准投放广告的作用是什么？提高品牌和产品在消费者心中的知名度和赞誉度。当潜在顾客对企业的产品产生需求时，广告就会引导消费者选购企业的相关产品。所以，当企业运用搜集到的数据通过相关性等算法进行分析时，就能将消费者可能有消费欲望的产品推送给他，很大可能性就满足了顾客的刚需，直接刺激了消费者的消费欲望，实现了将潜在客户转化为客户的目标，以此做到精准投放。同时通过顾客是否消费推送产品的反馈数据收集，扩充数据库，以此又提升了算法结果的精准性，也提升了顾客的满意度。因为精准投放面对的是小范围的特定用户，因此也能降低企业的营销成本，提高广告的反馈率。 (三)实现交叉销售交叉销售的成功开展也要借助大数据来实现。交叉销售是借助C R M ，在销售人员完成了已有目标之后，主动进行市场拓展，发掘更多的潜在客户需求，以此来销售更多的产品或服务的营销模式。具体来说，企业通过对客户的消费数据进行分析来研究其消费习惯，对那些消费关联性较大的产品可以进行捆绑销售或者将他们的摆放区域进行统一，方便顾客的联动购买，以此带来更多的购买量。在大数据的支持下，只要企业对客户数据进行深度研究从而挖掘其中的大众消费习惯，借此进行商品的优化组合，就能轻易实现由一个顾客向多名顾客拓展的目标。 (四)满足顾客个性化需求日本社会学家三浦展曾提出“四个消费时代”的理论，这其中第三时代是趋向于个性化的消费；第四时代是重视“共享”的时代。中国正处于从第三消费时代向第四消费时代转变的过程，消费者一方面要求个性化需求得到满足，另一方面追求简约、环保和共享，追求人与自我和所处环境的联系。因为这个时代的大部分消费者是愿意用高价来换取个性化的定制服务的，那么企业就可以在营销活动中通过收集消费者的数据，针对消费者的个性化需求以及消费习惯，制定针对性的、科学性的营销方案，以获得更多的利润。 (五)改善营销途径营销信息的传播渠道各种各样，针对不同类型的产品或服务其市场推广效果也有可能有较大差别，运用一些公司的成熟的归因模型，营销人员能够评估他们在市场营销中投入了大量成本的活动的成效，以此找出对收益有较大贡献的那些途径。然

大数据时代下的精准营销

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模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。

互联网+大数据精准营销

互联网+大数据精准营销课程重点：互联网时代下的机会与挑战社会经济的的发展与阶段互联网的三种商业模式互联网对传统行业的影响的深度解析深度解读电商发展社会化时代的来临大数据时代的来临课程重点：互联网+管理模式创新用互联网思维改造企业管理模式组织变革：组织结构、考核方式、激励措施产品研发：快速找到并集结你的客户产品个性：人格化用户体验：使用情景与动作分解让客户尖叫：海底捞如何做到归属感：用户高度参与粉丝经济：从用户到粉丝的转变传统企业转型互联网化的四重境界渠道层面：电子商务传播层面：社会化营销管理层面：C2B，众筹价值链层面：互联网思维重构组织管理创新支撑企业转型升级无障碍信息：在线、实时、全貌社会化个体：个性化，社群化全局性跨界：行业链融合，多产业融合新定位：小而美重塑客户关系：户用体验，满足客户需求新渠道模式：扁平化课程重点：互联网+营销模式创新网络营销四大系统电商定位系统认知就是事实，品类在心智里客户买的是品类，不是品牌品牌价值决定于品类价值让品牌成为品类的代表电商展示系统规划篇——首页、目录页、内容页的规划布局技术篇——域名空间优化、结构优化、代码优化工具篇——咨询工具、统计工具、分享工具

电商推广系统免费推广模式SEO 竞价搜索推广模式微营销模式社会化电商电商运营系统分析三类数据分析工具的使用四大转化率影响因素——页面、价值塑造、客服、客户体验客户关系管理课程重点：大数据+精准营销精准个性化营销的动机个性化营销的契机：电子商务的发展大数据实证研究：影响关系大数据挖掘：发现偏好大数据下个性化营销策略大数据下的精细化运营重要性建立大数据下的精细化运营体系大数据下消费者行为研究大数据实证研究：影响关系大数据挖掘：发现偏好用户画像及标签体系描述用户密度分析及热力图展现用户购买意向预测交叉分析通过图像搜索服务进行场景化营销蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，

大数据技术在精准营销中的应用

大数据技术在精准营销中的应用大数据时代，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。回顾近两年对大数据的探索历程，某基础运营商一方面顺应大势，牢牢把握大数据技术快速发展的机遇，另一方面应势而动，充分释放前期IT集中化、一体化的红利，鉴定推进数据集中。先后经历了数据集中采集的积淀、初试大数据平台、传统数据库与sefve(四方传媒)获客云混搭架构的大数据平台创建，以及目前朝开放式大数据服务平台迈进四个阶段。 sefve获客云拥有着精准化营销与维系系统，依托大数据精准定位支撑端到端多维度系体系，构建在大数据平台之上，面向客户、面向服务、面向管理，深化数据分析、数据挖掘能力、洞察客户、透视企业，是将大数据转化为实际生产力的重要云化应用之一。

大数据技术架构 MPP数据库 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理系统）由多个SMP （SymmetricMultiProcessing，对称多处理系统）服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度看它是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器（每个SMP服务器称为一个节点）通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等），节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的。目前的技术可实现512个节点互联。MMP 数据库有以下特点。 ①一般存储为结构化数据，有明显的星型或雪花型结构，适用于大数据分析的应用； ②每个服务器都有自己独立的存储、内存和CPU，允许动态地增加或删除节点； ③数据分区划分到不同的物理节点上，通过分布式查询优化来提高系统整体性能； ④主要用在数据仓库和大规模的分析处理应用中。 ETL技术 ETL是指将数据从源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程，该部分在数据挖掘和分析过程中为最基础的一部分。一个良好的ETL系统应该有以下几个功能。 ①消除数据错误并纠正缺失数据； ②对于数据可信度的评估提供文档化衡量；