大数据时代广告营销

移动媒体广告拓展

大数据时代的广告营销

随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满

与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了

“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。

广告商合作模式

“大数据”时代网络广告投放我们为用户准备了多种推广模式，有针对性的为各行各业的用户提供最有价值的广告价值的评估及推荐，让用户不像过去广告投放不当而造成的资源浪费的现象不符存在，让用户所有的成本投入都一定换来同样回报，让广告精确的投放到对象中。

针对投放模式我们提供如下选择：

1. CPC(Cost Per Click;Cost Per Thousand Click-Through) 每点击成本

以每点击一次计费。这样的方法加上点击率限制可以加强作弊的难度，而且是宣传网站站点的最优方式。

2.CPM(Cost Per Mille，或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) 每千人成本

网上广告收费最科学的办法是按照有多少人看到你的广告来收费。按访问人次收费已经成为网络广告的惯例。CPM(千人成本)指的是广告投放过程中，听到或者看到某广告的每一人平均分担到多少广告成本。

3.CPA(Cost Per Action) 每行动成本

CPA计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多。

4.CPR(Cost Per Response) 每回应成本

以浏览者的每一个回应计费。这种广告计费充分体现了网络广告“及时反应、直接互动、准确记录”的特点，但是，这个显然是属于辅助销售的广告模式，对于那些实际只要亮出名字就已经有一半满足的品牌广告要求，大概所有的网站都会给予拒绝，因为得到广告费的机会比CPC还要渺茫。

5.CPP(Cost Per Purchase) 每购买成本

广告主为规避广告费用风险，只有在网络用户点击旗帜广告并进行在线交易后，才按销售笔数付给广告站点费用。

6.其他计价方式

某些广告主在进行特殊营销专案时，会提出以下方法个别议价：

(1)CPL(Cost Per Leads)：以搜集潜在客户名单多少来收费;

(2)CPS(Cost Per Sales)：以实际销售产品数量来换算广告刊登金额。

广告营销业务面临的问题

1目标客户提取方法相对粗糙

由于缺乏深度细分的用户数据支持，广告推送

难以做到精确营销，目标客户的提取往往仅能从粗粒度

数据分析按经验出发，采用简单的门槛条件

2广告营销的推广缺乏针对性

以往的广告推广往往采用统一的营销方法，无

法根据客户渠道偏好采用有效的营销手段

3广告营销缺乏及时性

在互联网时代，客户的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在需求点最高时及时进行营销非常重要。我们需可通过技术手段充分了解客户的需求，并及时响应每一个客户当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告

以如下四层模型为基础建立广告投放精准化的定位

1场景

对于广告主、谁是目标用户该如何向这些用户推荐产品，营销人员往往把握不准难以清除回答，而在实践中更对的采取比较粗粒度的用户选择方法推送

广告信息，收效优限

2方法

主要步骤：行为分层-》关联分析-》界定评判标准-》选取目标客户

3模型

对客户行为属性进行合理分层的基础上，对现有客户网站访问记录、类别广告关注度、移动新业务消费习惯等进行广泛的关联分析，得出类别广告现有的用户特征及目标用户的提取标准

4数据

数据输入 boss系统数据、misc平台数据、各业务平台（如12580综合服务平台、12580惠生活、移动气象站、车讯通、宝贝计划等）和网站数据

数据输出

第一步用户行为分层数据

第二步单类别广告投放数据及回复数

第三步支持度、可信度、提升度具体值

第四步广告主目标用户名单

业务建模

用户分类模型

1数据预处理

通过用户账户信息、套餐定制情况，我们先将这些用户按客户基信息、消费情况、套餐情况进行统计计算，对数据进行预处理

2特征变量的分析和挖掘

我们从消费水平，时间变化，空间变化和用户结构这四个方面对用户信息进行分析，挖掘其中直接或间接体现出来的信息特征，依据这些特征变量并对部分变量进行离散化处理

2.1消费水平

以用户账单为研究对象，在预处理后的数据中，我们直接提取了三个变量：套餐费用、增值业务费用、总费用，作为消费水平的表征变量。

2.2时间变化信息

关于时间变化方面，我们冲流量记录中抽取两个特征变量：

1）主要网络使用时段：网络访问次数及流量比例最大的时段

2）忙时比例：流量最多的时间段的往往次数除以总次数

根据电信市场营销策略中普遍使用的规则，我们将网络使用分为四个比较经典的时段a凌晨 0am-8am b白天时段： 8am-6pm c晚间时段 6pm-9pm d 深夜时段 9pm-12pm

对每个人在各个时段网络使用总流量分别进行统计，四个时间段的流量使用总量

范围有较为明显的区别。

对网络访问这依据访问时间段进行分类和统计后，定义如下变量类型：

2.3空间变化信息

由于每个基站都有自己的工作范围，从通话记录中的所属基站数据及所给地图的信息可推知主叫者此时所在的大致位置，故可近似认为，通话地点趋近于所属基站，并定义如下变量：1）本地比例：本地通话次数除以总通话次数（将通话次数最多的地点称为本地）2）流动类型：表征主叫者在这10天之中的位置情况。

由于地图中的基站分布较为密集，而一个人的通话地点总会存在小范围变动，当一个人的通话属于相邻的两个基站，仍存在没有出行的可能性，此时若将这两个电话判断为异地显然是不准确的。为了解决这个问题，我们对每个主叫这的通话地点（所属基站）进行统计，取通话次数比例最大的基站作为主叫者的本地，且将与这个地点直接相邻的基站同样作为本地，由此基础上再对主叫者的流动类型进行判断。

2.4用户结构信息

根据用户在网络日常使用中对类别资讯的关注、对资讯的评议、在社交网站发布的状态，对在线商城的上商品的浏览，购买及顶棚以及各类别增值业务的定制等分析出用户的相关行为，分析出在实体上兴趣度，按具体实体行为给用户赋予相关类别标签，并定义如下变量：标签用户，非标签用户。

3分析及用户分类

通过聚类分析，我们根据每个用户的特征变量值对用户进行了相似性研究，从而得到有关的用户分类信息

A类：典型活跃用户

此类型用户的数量最为庞大，且人均通话次数和网络流量使用率最大并有自己的标签；由本地比例和流动类型可知这些用户经常往返于两地之间；紧密联系群体的值为2，表明有固定且频繁的联系对象；主要通话时段为3（晚上6

到9点间），非工作时通话的商务用户。此类用户的聚类效果十分好，紧密联系群体变量值为2的用户高达80%，且各变量特征十分鲜明，数量大，通话活跃，是推送广告时时必须关注的典型活跃用户群。

B类：一般流动型用户

此类型用户的通话次数较少网络使用率一般，常在工作时段打电话，且紧密联系群体之值为1，表明通话对象较多且分散，经常出行且往返于两地之间，类似商务型用户。虽人均通话次数较少，然而用户数量可观，仍具有关注价值。

C类：一般固定型用户

此类型用户数量很少，然而人均通话次数相对较高网络使用较少。本地比例高达0.89，表明通话地点较为固定。主要通话时段在白天，忙时比例高达0.44，即在此时段通话的比例十分高，类似固定办公用户。

D类：其他用户

此类用户为聚类时的孤立点，有较极端的属性特征值，且用户数量极少，故将其归为一类，对广告营销无明显价值

关联模型

模型信息

大数据时代广告营销的一个重要特点在于客户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，以及可知晓客户身在何处，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。即客户所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动

基于3大标准判断广告内容及广告类别直接关相关强度

相对其他数据挖掘模型，关联分析模型的有点在于：业务人员容易理解模型思路而且输出条件的理解性很强

营销产品关联性3要素计算公式：A代表A类广告的回复用户数，B代表B类广告的回复用户数，S代表总投放用户数，AB代表同时回复A、B两类广告的用户数

1广泛关联

根据福建省实际情况，在分析对象方面尽可能多的广泛关联，作为分析工具，数据属性粒度越细，关联范围越广，就越有利于发掘出更多价值的信息

2基于用户属性、行为的合理分层

通过用户的相关属性及行为数据划分为多个层次进行数据分析，用户普及率过高的广告或活动不合适关联分析。为了将其纳入模型，首页要基于福建各地区真实用户分布情况，对其进行合理拆分或分层

用户行为分类

用户标签分类

3计算过程

通过用户分层基本数据筛选出各层次人员数据进行类别广告关联，通过对广告信息的投放及回复计算其支持度、可性度和提升度

4确认并提取目标用户

根据计算结果并确认3大判断标准的合理取值范围，并确认符合目标提取条件的客户关联条件进行撒选并成功提取广告主目标客户

高端男装定向分析用户应用框架

场景1

提供直观的数据对比广告商及影响人员直管的观察到效果的变化

大数据对新闻传播的影响

大数据对新闻传播的影响摘要：大数据而今已经成为了人们备受关注的热点，它给商业经济领域、制造领域、医疗卫生等领域带来巨大影响的同时，也对新闻传播产生了巨大影响。从新闻的来源、新闻的发布、新闻的传播以及新闻的权威四个方面描述了大数据对新闻传播产生的影响，并分别提出新闻媒体在大数据下的应对对策。关键词：大数据新闻传播大数据在各领域都产生了巨大影响，传媒业也不能独善其身。大数据下的新闻传播媒体发展迅猛，不断占领传统媒体的市场，对传统新闻传播的方方面面都产生了巨大冲击和影响。一、新闻来源的丰富性传统媒体中，新闻来源于专业记者和个人或机构组成的通讯员。由于人力和资源的有限，专业记者和个人组成的通讯机构无法全面迅速地获取形形色色的新闻信息，使得新闻的来源既费时又稀缺。大数据时代，资源、网络、移动设备的发展，每天产生的数据资源数量高达TB、PB，ZB，甚至是YB，为新闻来源提供丰富素材。如今，网络也已成为发现许多新闻线索的第

一平台，其中，微博、微信、贴吧、论坛等社交媒体，更为新闻媒体发布新闻提供了丰富的新闻来源。新浪微博的热门微博和热门话题就是利用大数据技术，它每时每刻监控着微博平台，采集用户评论次数、转发次数、点击次数的博文和话题，最后及时把热门微博和热门话题通过微博平台发布于公众。传统新闻媒体的新闻来源方式已远远不能满足大数据时代用户对信息的需求，必须改变通过专业记者与通讯员单线联系获取新闻线索的方式，利用新技术、新媒体，采用新方法和途径对数据和信息进行采集、分析和管理。第一，新闻媒体应成立专门的数据和信息采集部门。数据、信息采集部门人员利用网络和智能终端随时关注微博、贴吧、论坛等各种社交新媒体上大众发布的、评论的与本地区相关的数据和信息；然后，利用大数据技术对信息进行收集、分析、处理，形成新闻线索。第二，新闻媒体应开设自己的微博、微信、QQ、等社交媒体官方账号。新闻媒体应利用这个平台联系大众、引起大众关注，发动大众提供新闻线索。第三，新闻媒体可建立自己的QQ或微信群。加强不同部门之间与同部门人员之间的交流与协作，提高工作效率和同通讯人员建立紧密联系，及时获取新闻线索。二、新闻发布的时效性传统的新闻媒体主要为纸质媒体和广播电视媒体。纸质

大数据时代对新闻传播领域的影响探讨

大数据时代对新闻传播领域的影响探讨发表时间：2019-05-28T09:15:18.237Z 来源：《城镇建设》2019年第03期作者：许筱倩 [导读] 新闻传播要与时俱进，接受新时代带来的变化与影响，让数据成为行业发展的助推力。如此，新闻传播才能更进一步发挥应有的影响力。云南开放大学（云南国防工业职业技术学院）云南昆明 650500 摘要：随着我国信息技术的进一步发展，“大数据”已经成为时代发展的代名词。各行各业都可以通过“大数据”来获取更多、更准确的信息，这些更多、更准确的“大数据”给予各个行业的发展提供了意想不到的信息和服务。大数据时代背景下，新闻传播领域也受到了极大的影响，主要体现在新闻传播的理念、方式以及内容上。新闻传播要与时俱进，接受新时代带来的变化与影响，让数据成为行业发展的助推力。如此，新闻传播才能更进一步发挥应有的影响力。关键词：大数据时代；新闻领域；传播；影响；探究引言信息数据的多样性和大批量，促使数据的收集、提取和处理形成了新的模式。通过对端口数据的采集和提取，可以获取到点击率、浏览量等信息。根据这些信息可以分析和挖掘出用户对产品或内容的喜好、关注度、关注群体及其他信息。大数据时代，新闻传播领域可根据大数据判断新闻内容的受关注度、新闻传播的理念的新旧以及新闻传播方式的准确性。新闻传播的本质是保证信息内容的真实性、及时性及有效性。当前，探寻大数据对新闻领域的影响，才能真正体现新闻传播的价值。 1大数据时代对新闻传播的影响 1.1保障新闻来源丰富性传统新闻传播对新闻工作者的要求严格，导致新闻素材来源狭窄。由于新闻事件的发生时间和发生地点难以预测，短期内能获得的信息有限，还要受到记者专业素养影响，因此新闻传播效率低下。大数据时代有效拓宽新闻工作者获取新闻素材的途径，新闻事件依据就近原则被当地媒体采编和发布，经过互联网高效的传播性被其他媒体获取，经过二次加工成为新的新闻。时政新闻、政法经济新闻、国际新闻等要求信息来源可靠，先进的移动联网设备可以减轻新闻工作者的工作负担，促进信息共享，从而保障新闻的真实性。民生社情新闻在内容上锁定民众的日常生活，关注社会琐事和生存状态，以平民视角、人文叙事而形成广阔的覆盖面。这类新闻素材的内容庞杂、采编方法多样，可以在大数据时代保障丰富的来源。当前微信、微博等社交平台普及率高、传播性能突出，利用大数据技术掌握实时热点和热门话题，在海量素材中提取关键信息，根据事件发展趋势梳理出明确的时间线并完成新闻采编，由此生产出兼具盈利能力和社会效益的新闻。随着数据的广度和深度被不断探索，新闻素材获取难度降低，受众和新闻生产者间的身份界限被打破。 1.2实现新闻传播全时性及时性是传统新闻传播的价值所在，新闻工作者需要及时采编、发布新闻事件以保证新闻的真实性和有效性。互联网、云计算、大数据等技术的应用使得媒介的反应时间缩短，作为资产的数据可以依赖网络平台实现全天候按需供给，由此推动新闻传播由及时性向全时性发展。要在激烈的媒介市场竞争中赢得叙事优势，提高新闻质量，必须确立全天候新闻采写思想。把握新闻事件的主次关系和相关信息，拓展新闻容量，促使用户在海量的信息冲击中快速抓住要点，激发用户对新闻的持续关注兴趣。大数据支撑下的新闻全时化、全历史、全过程采编成为可能，宽带和移动互联技术加快原始新闻数据的传播速度，新闻采编过程可以突破媒体机构工作时间的限制，生产效率由此提高。传统媒体的新闻传播需要借助报纸、广播、电视等媒介，传播流程复杂，成本较高。互联网的高速发展为新闻传播带来新的渠道，生产端和用户群体间无需建立固定联系就可实现新闻信息的传播，借助大数据分析技术还能把握用户个性化需求以实现新闻信息的精准投放，显著升级新闻传播体系。 1.3增强新闻营销互动性在互联网和新媒体横行的大数据时代，用户对新闻的需求不断变化，必须重视分析和满足用户的差异化需求，才能提高新闻传播效力。从技术层面来看，网络的普及和社交媒体的兴起让用户与新闻传播的联系更加紧密。用户可以自行在互联网中搜索感兴趣的新闻信息并进行评论和追踪，提出问题，回答其他用户的疑问。从社会关系来看，以受众为中心是大数据时代新闻传播的核心特点。通过大数据技术分析用户在网络空间的行为数据，评估每位用户浏览新闻时的偏好和习惯，从而准确测量用户的网络身份并将其划分在不同的受众层次中。用户可以在新闻传播者和新闻接收者两种身份间自主切换，在接收到自己感兴趣的新闻时发挥参与热情，提出自己的见解、想法和意见，同时将自己掌握的素材发布到互联网平台中，推动相关事件的解决。当用户接触到自己不感兴趣的新闻时，可以将其标记为“不感兴趣”或“不再推送类似信息”，媒体利用大数据技术掌握每位用户的反馈后即可进行点对点的精准推送。新闻传播领域在大数据时代愈加关注用户身份的定位和参与激励，大数据技术使用户的个性化需求得到尊重，互联网和移动设备改变新闻信息的单向灌输，充分发挥数据在新闻传播中的指导价值，增强新闻传播的互动性。 2大数据背景下，对新闻传播领域的实务影响大数据时代背景下，对新闻传播的影响不仅体现在观念、理念上，最重要的是体现在实际的操作中。大数据时代对新闻传播观念的影响不足以真正实现新闻传播的价值，要将新闻传播的影响落实到实处才能促使新闻传播领域更好发展。 2.1数据新闻的特色数据新闻是新闻自我升级的一个阶段，也是实现数据价值的重要表现形式之一。在大数据时代，数据新闻的传播具有更广阔的发展空间和更大的可塑性。数据新闻与传统新闻的制胜之处就在于它的传播形式和新闻形态，如此，更利于新闻传播的速度和个性化发展。数据新闻的关键就在于数据，数据对人类的影响难以估计。你可以看到新闻传播的方式有微博、公众号、订阅号、视频、短视频还有直播等形式，每种传播形式都不是单一的。如一个微信公众号，它不光可以展现文字，还附加音频、视频和图片以及形象互动的可视化方式。这些内容可以诠释数据新闻给大家带来的便利和提供新闻的全面性。在这个关注点击率、日活、月活、用户数据的时代，数据新闻以独特的方式给新闻传播带来了活力。 2.2新闻来源的多样性在以往的新闻传播中，记者是信息获取的关键人物，他在新闻前线获取的信息尤为重要，是新闻内容的核心。这种新闻采集方式容易

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。一、数据的意义数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。二、CMO转型在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素

大数据技术下的精准广告投放.docx

大数据技术下的精准广告投放在广告行业发展过程中，大数据技术的应用成为其谋求创新、优化升级的重要手段，利用大数据的分析处理能力，能够为广告投放工作提供精准的信息数据支持，提升广告自身价值的同时提高了广告公司的自身效益。但是在当前广告行业利用大数据技术的过程中出现了众多问题，导致广告行业改革面临较大的风险。因此，一种有效的基于大数据环境下的数据挖掘技术对广告的精准投放具有十分重要的现实意义。 1大数据精准广告的特点 1.1个性的广告创意广告投放主体之所以投放广告是想将广告传播价值转换为自身产品的经济价值。想要提高广告价值，那么首先需要向消费者表达自身产品的相关信息，以便能够引起消费者的注意，为消费者留下产品的重要印象。在当前各类型新媒体不断发展的情况下，媒体渠道呈现多样化发展，广告传播主体想要促使自身产品信息在众多信息中脱颖而出，那么在表达内容上需要创新。而基于大数据技术的精准广告，能够依托程序化创意平台在短时间内对产品信息的表达形式进行创新。程序化创意指的是经过程序化创意平台的算法与大数据技术相结合，向广告设计师推送符合设计内容的相关材料，其中包含有广告设计颜色、广告标识、广告语等，当设计师完成多份广告创意设计，由于不知道确切的投放效果，故由系统先进行自由组合投放，在投放过程中不断根据用户反馈确定最优的创意。

1.2科学的广告决策在传统的广告决策中，广告投放主体通常情况下会根据自身产品的特性寻找适合投放广告的平台，因此，广告主自身的经验对于广告决策起着至关重要的作用。而基于大数据技术的精准广告，在投放过程中，首先需要Graph-based推荐算法对数据信息进行处理，随后根据处理结果对消费者投放广告。这样一来，利用大数据技术处理过的信息数据能够为广告决策提供合理的建议，促使广告决策科学化。 1.3精准的广告投放在大数据时代，精准广告的主要特点便是广告主对广告投放的关键点进行把控。在此过程中，广告主要善于总结发现消费者的自身需求，以便能够精准地针对消费者推送广告。当消费者浏览某类信息时，为消费者提供有关产品的链接，当消费者购买某类产品时，为消费者推动产品的价格，帮助消费者挑选性价比较高的产品，以此来促进产品的销售。广告主在此过程中，要善于捕捉消费者的信息，有针对性地对其投放广告，最终为提高产品经济效益打下基础。 2传统广告中的不足结合传统模式下的广告投放情况来看，媒介既是受众接触广告的一个主要途径，也是受众不愿接受广告的屏障，在此情况下，广告投放者往往难以了解群众对于广告的评价以及群众是否愿意接受广告，在一定程度上会导致广告资源出现浪费情况，促使广告传播效果难以提高。除此之外，在传统的报纸广告时代，广告主在投放广告之后通常情况下较难接收到消费者的反馈，因此，广告主通常会将广告信息

大数据时代对新闻传播的影响

52 数字传播第2卷第1期一、引言本文主要通过讨论大数据的特点，以此特点为基础讨论大数据背景下，新闻传播受到的影响，如影响用户隐私、影响传受者互动以及新闻传播在大数据时代产生的新的传播方式。同时，新闻传播也面临着新时代的挑战，需要采取措施来面对这些挑战，以新闻从业者自身来看，需要提高从业人员的素质，此外还需要加快传统新闻传播的变革，采取隐私保护措施，以此来保护受众的隐私。二、大数据时代是什么一般来说，大数据是指传统的信息科技的技术和软硬件工具在可以接受的时间内无法做到进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集。需要搜集的数据超过100tb，是一个高速、实时的数据流；还有另一个特点是,数据的增长速率极快,每年增长超过60%。这个定义给出了量化标准，但只强调数据量大、种类多、增长快等数据本身的特征。三、大数据时代对新闻传播的影响（一）新闻传播的精准推送影响用户隐私魏永征教授认为“隐私权就是个人有依照法律规定保护自己的隐私不受侵害的权利”。但在大数据时代，传播者在新闻信息准确推送之前，有一个数据采集和分析的阶段。在这个过程中，受经济利益驱动，平台往往会获取未经授权的用户数据，并在后台进行挖掘。这是一个平台和用户之间的双赢关系。“二次销售”模式已经持续多年，但现在平台以跨境服务的形式提供跨境服务，这无疑会引起用户的反感。同时，在大数据时代，数据资源已经成为宝贵的战略资源，平台在获取用户数据时往往选择“一次抓住所有用户”，这种不恰当的数据获取方式侵犯了用户的隐私。（二）大数据带来新的新闻表达形式——数据新闻传统新闻媒体的表达方式多为文字、图片或视频音频传播，而大数据技术能够将传统媒体的表达形式加以整合并丰富，如近年来出现的数据新闻。数据新闻目前在学界尚无定论，但一般来讲，数据新闻在呈现形式上的角度是指，当记者将传统的“新闻鼻”、讲述故事的能力与大量的数据信息结合起来时，新闻报道会呈现出许多新的可能。例如，软件可以用来找到大量数据背后的链接。例如，《每日电讯报》分析了政府发布的大量官方文件数据，制作了与议员支出相关的调查报告。在表示形式中，数据可视化(如图表报告)用于表示复杂数据。这些新的呈现方式是基于大数据挖掘技术和对海量大数据的分析，是大数据时代带来的新闻表达的新形式。但是对于这个新的新闻表达形式,给记者的数据收集、过滤、组织能力提出了更高的要求对记者工人是一个巨大的挑战。（三）大数据新闻传播影响传受者交互大数据使得新闻传播在交互的关系上得到强化。大数据时代，数据挖掘技术能够基于用户日常使用移动端或PC端产生的个人数据，对用户进行用户画像，分析用户的日常兴趣爱好和使用习惯，新闻媒体能够根据用户画像对用户进行精准推送，这样带来的有利的影响是用户喜好被精准获知，更容易对推送的内容产生反馈，加以评论或转发，与新闻媒体进行互动。而新闻媒体在获取用户的互动之后，调整传播策略，会形成良性的互动环境。但带来的不利影响仍然还是用户会产生个人隐私被窥视的不安全感，从而对媒体产生不信任感，采取删除或伪饰的手段，避免个人隐私受到来自新闻媒体的侵犯。传授互动也因此受到影响，这是存在的潜在威胁。四、新闻传播业如何应对大数据时代的挑战（一）被遗忘权作为隐私保护措施保护用户隐私早在1995年，欧盟就在相关数据保护法中提出了“被遗忘权”的概念。任何市民如不再需要个人资料，均可要求删除。自2012年以来，欧盟委员会一直在就“网上遗忘权”提出立法建议，包括要求搜索引擎修改搜索结果，以符合欧盟保护个人信息的指导方针。Ter Wangne将“被遗忘权”细分为3种含义，分别是“忘记权、删除权、被遗忘权。”忘记权是指一个人与过去的司法判决无关；删除权是指依照《资料保护法》的规定删除或删除有关的个人资料；被遗忘权是指从互联网上删除个人数据的权利，或控制对该数据的访问，特别是在用户主导的应用程序(如社交网站)中，以及从搜索目录和数字档案中删除个人数据的权利。在大数据时代，媒体通过大数据永不忘却的永恒记录，达到精准推送，对用户的个人隐私构成威胁。新闻媒体今天,还在大量数据的基础上通过算法准确地投放新闻，虽然目的是为了更好地为用户提供服务获得他们需要的信息，但与此同时，也威胁到隐私。（二）提高数据新闻从业者的素质“数据新闻博客”网站的发起者玛丽安·布查德(Marianne Bouchart)，曾在网站上表示：“现在的科技和设计软件发达，尤其是在维基解密事件之后，开放知识(Open Knowledge)的理念流行，记者必须要学会新技术才能追上潮流，而数据新闻则是未来新闻的基本工具。” 数据新闻工作的主要流程包括：第一步，反复抓取数据；第二步对抓取的数据进行筛选，第三步则是对筛选后的数据重新组合，进行深度挖掘，接着对专业的数据信息进行聚焦，然后过滤数据，最后以图形图表等简单直接的可视化方式呈现数据，再以可视化的方式讲述新闻故事。在这个过程中，数据的筛选、挖掘和过滤对新闻工作者（下转第54页）摘　要：大数据时代，带来了规模庞大、具有价值、种类繁多的数据，在大数据时代，新闻传播业面临着时代的机遇与挑战，除了受众隐私受到媒体精准推送的侵扰，对媒体产生不信任感，传统新闻的表达形式也面临挑战。新闻传播形态与格局发生变化。在变化中新闻媒体行业应采取措施应对大数据时代的挑战。关键词：大数据时代；新闻传播中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-0052-02 大数据时代对新闻传播的影响邱　雨（四川大学文学与新闻学院，四川　成都　610044）作者简介：邱雨，女，汉族，四川德阳人。研究方向：新闻与传播。

大数据时代广告营销

移动媒体广告拓展大数据时代的广告营销随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了 “大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。

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/1a9934736.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，

大数据时代下的市场营销

大数据时代下的市场营销摘要：本文主要介绍了大数据时代下，企业为应对千变万化的市场，从而引发市场营销方式的变革。先从大数据的概念出发，介绍了其对市场营销的影响，最后介绍了几种大数据时代下进行市场营销的方法。关键字：大数据；市场营销一、什么是大数据现在的人们经常说当今是大数据时代，无论做任何事都离不开大数据。但是又有多少人真正了解大数据呢？大数据，最早出现是在上个世纪九十年代，数据仓库之父Bill Inmon在当时经常提到大数据。大数据（big data），又称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据来源十分广泛，可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。可以说大数据无处不在，我们在上网时留下的信息也是大数据的一部分。就像开头说的那样，我们正处于大数据时代。二、大数据对市场营销的影响关于大数据对于市场营销的影响的研究目前主要有以下： 2010年，马志龙和米热古丽研究了聚类分析方法在企业的网络营销工作中的应用。他们针对企业以往积累的大数据进行深度分析，并以一个具体的网络营销公司为研究对其积累的客户数据进行聚类分析，参照结果反映的有效信息来帮助企业制定营销决策。2012年，

宋宝香对于数据库营销进行研究，对于市场进行更加精细的划分和企业自身更加明确的定位，从而进一步创造性的实施个性化的企业营销策略。2012年，惠琳展开对于本土零售业精确营销的探讨，认为企业只有从数据挖掘的视角应用精确化营销，才能从根本上提升我们本土零售企业的核心市场竞争力。2013年傅琳雅和傅琳晶探讨分析了大数据时代对于营销工作的深刻影响，认为大数据营销将成为未来的营销发展趋势。2014年朱福卡和钱巍研究了大数据时代营销领域的发展趋势，揭示了大数据的内涵和特征。2014年高源和张桂研究了大数据时代针对网络营销的相关对策。除了这些学者之外，还有很多人针对大数据和网络营销进行了研究。[1] 由此可见，大数据营销已成为一个新的趋势，企业已经不能单纯的依靠经验进行营销决策，需要通过对企业相关数据分析的基础上，挖掘数据潜在价值，洞悉消费者心理，把握市场规律，寻找市场机会，并迅速制定营销组合策略，抢占市场最高点。通过对大量结构化与非结构化数据搜集、分析客户的网络行为与购物记录，从中挖掘出各种商业信息，制定具有针对性的营销策略，有效辅助企业开展营销活动。因此，大数据引发了市场营销方式的巨大变革。三、大数据时代下如何进行市场营销 1、调整营销方式，实现精准化营销大数据时代的到来使消费者的消费行为发生了极大的改变。消费者能更加简便的获得最新的市场资讯，更加了解市场行情，可以通过

大数据时代的精准广告

近两年，互联网行业正在经历一系列深刻变革，如移动互联网的爆发式增长，如web2.0的兴起，如云计算和大数据时代的开启。这些变革，让沉寂多年的网络广告生存法则岌岌可危，技术革新带来的驱动效应正在倍增显现，充满想象增长空间的创新商业模式正在慢慢浮出水面。而新的行业大洗牌来临之前，传漾科技代表的一类新兴技术公司，早便已开始了自己的探索和布局，成功抢占了未来先机。从技术先行者到交易所在国际领域，RTB实时竞价正逐渐成为越来越多互联网企业和广告主的选择——媒体供应方希望最大化的提高某一广告位、某一时段的价值，更有效利用自己的资源；需求方广告主则希望用最少的钱取得最大的广告效果，提高了投资回报率，对网络广告的购买行为也从单纯的注重流量和点击的“购买媒体”向注重有效客户的“购买受众”转变。传漾技术副总裁王跃告诉记者，以技术起家的传漾，在2009年创立之初便是携带着正宗的RTB基因，其最早开发出的Dolphin广告发布协作平台及Eagle 广告监测协作平台一直保持业内领先水平。 Dolphin是传漾科技总结了行业过去近10年经验、自主研发的一套适合大中型垂直媒体和联盟使用的广告发布系统。它重建了一套新一代高效投放内核，推出更人性化的桌面式流程界面，扩展了广告的发布管理结构理念，同时又摒弃了一些传统广告投放系统中僵化、不符合时代规范的逻辑功能。Dolphin首创的ONE-TAG技术、首次应用于广告系统的MVC框架、强化的UI设计，让行业系统软件更贴近网络人士的习惯。

目前，Dolphin通过核心技术优势服务于众多大型垂直网络媒体，例如汽车之家、东方财富网、天极网等，其2012年的市场覆盖率已达60%，是商用网络广告发布系统市场占有率第一的产品，而基于Dolphin广告发布系统每天发布近100亿次的广告。在长达三年的时间里，传漾同时还积累了、Max品牌广告网络平台、Mix效果营销网络平台、SamBa富媒体广告协作平台、TG媒体联合协作营销平台等一系列技术平台和营销解决方案、RT电子商务智能平台、移动互联网整合营销平台、Data网民数据智能引擎、并且沿供应方和需求方几条线均衡布局。而随着这些实时竞价平台核心产品的成功建立，传漾也得以轻松完整的打造了DSP（广告主、代理商投放需求平台）、SSP（互联网资源管理与优化平台）和DMP（数据管理分析）三大平台，并以AdPlace竞价系统作为实时交易的枢纽——这也意味着传漾自身的角色发生了重大的改变：它不再仅仅是一个营销技术

浅谈大数据时代的精准营销

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1a9934736.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。

大数据时代广告营销

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

大数据时代创意营销的实用及网络营销策划

《基于创意营销的实用网络营销策划》【课程收获】怎样写网络营销策划方案，究竟怎样策划自己公司的网络营销？要撰写网络营销策划方案，为什么首先要先了解什么是策划、营销策划？网络营销策划究竟策划什么、有哪些内容？网络营销策划与线下营销策划有什么相同和区别？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》、

大数据对新闻传播业的影响

大数据对新闻传播业的影响 ——新闻传播业的变革专业国际文化贸易内容摘要：随着数据的不断增长，大数据时代来临了，大数据的作用和价值也越来越重要。虽然很多人仍然无法意识到大数据带来的变革，但随着时间的推移，人们将会意识到它的重要性。然而对于新闻传播业，他也对传统的新闻传播业造成了一定影响。而在未来，这种影响将会愈演愈烈，直至超乎我们的想象。关键词：大数据传统新闻传播业大数据时代随着大数据时代的到来，新闻传播业正面临着巨大的变革。一方面，由于越来越多的大数据，使得信息量的以增加，信息更加广阔推动了新闻传播业的发展。另一方面，越来越多样的传播形式必然会对新闻业造成巨大冲击；海量的信息必定会使得信息的价值有所减少，而新闻工作者和读者都将面临这挑战。一、大数据与大数据时代的来临（一）、大数据与大数据时代虽然大数据是当下的大热词汇之一，但是大数据其实并没有一个统一的定义。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。”尽管大数据有很多的定义，但是“这些定义暗示着大数据的界定会随着技术的进步而变化，以往的大数据或今天的大数据，在明天将不再是大数据。”1除此之外，解放日报报业集团社长尹明华曾说：“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代，如果数据被赋予背景，它就成了信息；如果数据能够提炼出规律，他就是知识；如果数据能够借助一般各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”2 2013年3月，英国牛津大学网络学院互联网研究所教授《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格在接受《文汇报》采访时，用“更多”“更乱”和“相关性”三个特征来形容当前的大数据时代。他认为，在大数据时代，人们可以利用丰富的数据资源得到关于事物非常详实的了解，这些质量参差不齐的资源 1Bill Franks Global Institute, Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics, Wiley and SAS Business Series, 2014,06 14 2尹明华，《大数据时代的报业转型》，https://www.360docs.net/doc/1a9934736.html,/News.aspx?ID=326464

大数据时代的市场营销

大数据时代的市场营销 l**t （******）摘要：随着互联网技术的革新，大数据（big data）逐渐延伸至各个行业和领域，从2012年以来开始越来越多被提及，而且以其种类多，容量大，速度快，价值高的4V特性给传统市场营销带来巨大的变革。本文在对大数据的内涵及特征的简介下，对大数据时代下的市场营销模式进行讨论。一、大数据时代的内涵与特征大数据时代随着互联网的深化和普及应运而生，人和物体各种精细化测量汇集成巨量的数据，通过对这些碎片化数据的筛选加工，能得到各种极具价值的特定信息，包括市场营销的各种私人定制信息。㈠什么是大数据大数据是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义。维基百科对于大数据的定义：“大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。”麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。[1] ㈡大数据的4V特征国际数据咨询公司IDC认为大数据满足“4V”即：Variety（种类多）、Velocity（流量快）、V olume（容量大）、Value（价值高）四个特点。当然，必然要有相应的对数据的专业处理。二、大数据时代带来市场营销的机遇与挑战大数据时代的巨量数据对于消费者和营销单位是相互的，届时，消费者在购买商品之前必定了解商品，而且比以前更加广泛、深入。就要求我们营销的中心思想为想消费者之所想，而大数据时代也给了我们全方位，更精准了解用户的可能性。有如下方面：㈠快速性与实时反馈采集数据的方便快捷会让我们了解消费者行为的实时反映，用以调整营销策略。因此，将有大量的工作需要短时间完成，而此时，就要求营销单位有很强的数据专业处理能力，而云计算技术将会有很大帮助，但是也需要有能将数据专业化，变成有用信息的能力。

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。