大数据时代的营销智慧

大数据产生大影响。有数据显示，Twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题。

数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。因此在大数据的背景之下，问题的关键已经不仅包括用户说的是什么，还包括用户是谁？做了什么？腾讯认为大数据的营销价值，是随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间所产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉最终实现交易数据跟交互数据的融合。“我们有能力将腾讯用户的在线行为跟各个品牌的消费行为更加准确地关联起来，”刘胜义表示。

企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务。其实定位于在线生活一站式服务平台的腾讯在用户数据库上早就开始布局，包括在资讯端、关系链、多种网媒产品应用领域都取得了重要的成绩与进展。现今，腾讯已经坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户，成功积累了拥有中国极尽完善的网络媒体数据库。

大数据营销应该值在互联网普及的当下，社会化应用以及云计算，使得网民的网络痕迹能够被追踪、分析等，而这个数据是海量的以及可变化的，企业或第三方服构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务的行为，可以被成为大数据营销。

和大数据一样，大数据营销其实也不算很新的概念，只是因为随着云计算、云端应用、各种移动设备的普及，以及Facebook、Twitter等社会化媒体的兴起，诸如Google和亚马逊对数据营销体系的成熟，使得大数据营销受到越来越多的关注并且逐渐成为多数企业的必选题。大数据营销是未来营销的主战场，因为所有的人在说电视、报纸等传统媒体在增长在放缓乃至衰减，而且随着多网融合，大数据正在将传统渠道的数据融合，由此形成的“数据为王”的营销格局。

未来的企业市场营销费用的分配，除了部分品牌投放外，多数投放都是在大数据指引的，企业的消费群分布在哪里？企业的潜在用户在哪里？通过大数据找到他们分布的地方，然后用有创意的投放形式让他们成为企业的粉丝以及形成销售。

“网络媒体正在从单纯的内容提供方进化成开放生态的主导者，大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。”刘胜义强调。也就是说腾讯大数据的价值在于能更加智能地提升精准广告能力，给品牌企业带来更高的投资回报率。

大数据能产生巨大的营销价值，然而要在大数据时代淘金也并非易事。正如现代信息论的创始人申农所定义的，信息是不确定的消除。然而在大数据时代，整个营销系统的变量越来越多，各种新势力与传统力量在系统中不断耗散与协同。这些日益增加的复杂性最终导致了整个系统的目标慢慢开始失焦，营销系统开始失控。“混沌、失控、非线性”等等词汇成为整个时代的典型标签，那些在传统营销时代原本理所当然的方法论开始变得不确定。

终于品牌营销者慢慢发现，信息大爆炸所带来的非但不是整个品牌营销系统确定性的增加，相反却成为了《连线》杂志创始主编KevinKelly所谓的失控可能性的增加。

从诺基亚的衰落到雅虎的式微，腾讯发现，似乎连续不断的环境变动开始让很多企业巨头的发展变得越来越被动。

谭小芳老师指出，目前已经到了收集数据的黄金时期，而如何整合这些数据成为品牌营销未来的关键任务。如果说在大数据时代，腾讯通过多年的战略布局所积累的用户数据库已经打造了坚实的营销基础，那么腾讯如何整合这些大数据呢？对于大数据营销而言，需要具备以下能力：

1、营销传播机构要有采集数据的能力：数据的来源取决于网络业的“开放度”。

2、营销传播机构要有策略和投放能力：通过对数据的分析和归纳，形成合理的投放决策。

3、营销传播机构要有对数据的整理分析能力：对采集数据的分析归纳，可能是大数据营销快速发展的桎梏。

全新进化后的腾讯MIND3.0有三大自主方向完成整合任务，为品牌创造价值。这三个自主方向分别是社会化广告的产品体系、高效的营销解决方案和效果优化体系。据了解，腾讯今年已经全面启动社会化战略，实现对旗下腾讯网、腾讯视频、腾讯微博、QQ空间等网媒产品平台的社交化改造以及平台融合，形成了腾讯全网最大、最活跃的社交网络，各网媒产品也在战略指导下进行升级。

至此，围绕人脉这一核心要素，在大数据时代，腾讯社会化营销平台提供打通的用户产品、数据库的营销工具，而腾讯MIND3.0则通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘，深描每一个用户族群，通过差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。

是的，在大数据时代，只有运用富有前瞻性的营销智慧才能真正去洞悉系统环境的变化，进而找到最佳的进化路径。而随着营销方法论MIND3.0版本的不断完善，我们看到，“应势而变、因人而熠”的腾讯智慧已经做好了足够的应变准备。

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

大数据智能营销有何过人之处(内附案例)

大数据智能营销有何过人之处？经典案例告诉你引言：通过对平台数据的收集和分析，可以得出用户特征，对其进行更加针对性、精准化、个性化的营销策略。在大数据技术的不断成熟与应用下，运用大数据进行营销成为了最新的主流，同时也发挥出了很多国人之处，创造出了很多的经典营销案例。在大数据技术的基础上，企业可以通过网络平台获得大量的数据采集，并对其进行分析与预测，使得互联网广告营销变得更加精准高效，从而减少成本与损耗，带来更高的效益。大数据营销中，大数据这一技术主要有以下这些优势： 1. 采集市场和用户信息，对市场和目标人群进行行为和特征的分析，更好地了解市场和消费群特点、需求，以及预测市场趋势变化。 2. 向目标群体发送更加精准的营销信息，提升接收率和接受度，使得营销传播更加有效，做到真正、细致的精准营销。 3. 通过大数据了解消费群体的期待和需求，并据此进行产品的设计和生产、营销策略的调整和优化，投其所好。

4. 对竞争对手进行及时的检测和观察，依据市场局势变更和对手的动作做出针对性、差异化的品牌传播策略，提升品牌市场竞争力。 5. 能够实时监测品牌危机，并对这些潜在和突发的危机中发挥重要的管理和解决能力，让企业能够更加迅速、及时地发现和应对。 6. 有利于改善大众的消费体验。大数据技术可以应用于更多的产品当中，在消费者的体验中提供更多人性化、智能化的功能，提升品牌的科技感和先进性。 7. 可以进行更加细化的市场划分，以及更加多层次的客户筛选。用大数据技术可以准确快速的分析出目标人群的不同特点和细分类别，或是从客户的消费行为和频率等数据中筛选出更有价值的重点客户进行培养和针对性的服务。从以上这些优势来看，大数据在互联网营销的应用中的确有非常广阔的用武之处。我们可以从一些经典的大数据营销案例中看到大数据技术是如何具体发挥其作用的。案例一：云南白药“大数据+明星”品牌营销

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/4a3227772.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

浅谈大数据时代的精准营销

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4a3227772.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。

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大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站通过大数据的商品化服务，从数据技术角度解决市场营销问题，优化业务的运营效果。史数据营销服鴛丿 1、消费决策周期长，考虑因素多样 2、资源被充分竞争，导致媒体价格不断升高需要提高用户的转化与变现效果线下业态受线上业态冲击明显用户易流失，亟待唤回流失用户更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体大数据营销核心目标大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6

大数据营销服务市场发展推动因素行业竞争者企业大数据营销的需求动力来源于①内部数据自有数据企业精细化管理数据有偿数据无偿数据数据数据外部数据业务营销与运营优化不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管理③自身数据管理水平的提升三大方面。通过整合内部与外部数据，实现对业务营销与运营优化的精确支持。

程序化营销生态圈■大数据生态营销平台基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。史前时代 2008年-2010 年富媒体快速发展前程序化时代 ▲ 开启大数据时代程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展快速发展期 ▲ 高度竞争多元化趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?

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

大数据时代的营销智慧

大数据时代的营销智慧大数据产生大影响。有数据显示，Twitter平均每天产生3.4亿的消息，而Facebook每日则有40亿的信息扩散。随着社交网络的全球扩张，数据大爆炸正在改写营销规则。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题。数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。因此在大数据的背景之下，问题的关键已经不仅包括用户说的是什么，还包括用户是谁？做了什么？腾讯认为大数据的营销价值，是随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间所产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉最终实现交易数据跟交互数据的融合。“我们有能力将腾讯用户的在线行为跟各个品牌的消费行为更加准确地关联起来，”刘胜义表示。企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务。其实定位于在线生活一站式服务平台的腾讯在用户数据库上早就开始布局，包括在资讯端、关系链、多种网媒产品应用领域都取得了重要的成绩与进展。现今，腾讯已经坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户，成功积累了拥有中国极尽完善的网络媒体数据库。大数据营销应该值在互联网普及的当下，社会化应用以及云计算，使得网民的网络痕迹能够被追踪、分析等，而这个数据是海量的以及可变化的，企业或第三方服构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务的行为，可以被成为大数据营销。和大数据一样，大数据营销其实也不算很新的概念，只是因为随着云计算、云端应用、各种移动设备的普及，以及Facebook、Twitter等社会化媒体的兴起，诸如Google和亚马逊对数据营销体系的成熟，使得大数据营销受到越来越多的关注并且逐渐成为多数企业的必选题。大数据营销是未来营销的主战场，因为所有的人在说电视、报纸等传统媒体在增长在放缓乃至衰减，而且随着多网融合，大数据正在将传统渠道的数据融合，由此形成的“数据为王”的营销格局。

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

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

(完整版)互联网时代市场营销策略

互联网时代市场营销策略一、针对网络经济时代企业营销环境的特点进行分析随着现代网络技术的研究不断的深入，使得网络信息技术已经开始普及了，但是网络技术的发展较为快速，导致国内的一些传统企业的市场营销模式以及渐渐满足不了现代化网络信息的市场要求了，这就使得国内的一些企业发展受到了一定的阻碍，并且，新时代网络信息时代对国内企业的市场营销策略以及经济发展进行很大的冲击，导致部分企业的市场竞争力下降，经济收益大幅度下滑[1]。为了能够保证企业的经济收益以及市场竞争力，推动国内企业的全面发展，就需要对这些企业的市场营销模式进行转换，让其可以有效的适应新时代网络的经济市场，保证自身的收益。在转变前应对网络经济时代市场的发展需求进行分析。首先，在目前网络信息较为普及的时代下，企业的市场经济范围已经逐步扩大。在市场的经济发展过程当中，市场的范围主要还是靠着时间以及空间两种因素组成的，从时间的角度来看，人们在网络空间中的消费是不受时间的因素所限制的，消费者可以随时进行消费，并且不用考虑商家关门停业的情况，从空间的角度来看，人们进行消费时可以不再受到任何的地方地域的限制，能够通过互联网选择自己所喜欢的商品来进行消费，使得无跨界消费的目标逐渐实现[2]。而且，在目前的网络经济时代下，人们的支付手段越来越多，其支付的更加便捷。随着现代网络信息技术不断的普及，人们的消费方面越来越方便，且购物越来越频繁和传统的消费模式有了一定的转变，比如传统的消费只能在一些实体店进行消费，且使用的支付方式为现金、信用卡的形式来进行支付。但是在网络信息化普及的时代，人们可以通过网上支付以及APP在网上进行消费，并且消费比起以往更加快捷，这也是目前网络信息化技术普及的重要体现[3]。二、针对目前网络市场营销模式所存在的问题进行分析虽然现代网络信息化技术已经普及，但是随着现代网络信息技术不断的发展，会逐渐成为人们生活当中的重要组成部分，但是就目前的信息化时代市场经济的发展来说，网络信息技术的发展还是比较缓慢的，而且网络环境较差，需要相关人员加强对网络信息化建设进行完善。信息化时代发虽然展讯速，但是还是存在这些许的问题，如果不及时进行解决，那么就会对网络技术的发展造成一定的影响。 2.1网络营销水平较差，服务水平较低

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。

大数据时代广告营销

互联网精准营销优选稿

互联网精准营销集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

互联网时代下的精准营销【项目背景】微信营销和电子商务只是互联网营销的一个角落，互联网营销的概念远比我们想象的宽泛的多。对于刚刚涉足互联网营销领域的传统行业企业家而言，一定要深入学习网站建设、网站推广、论坛营销、博客营销、视频营销、百科营销、问答营销、文库营销、软文营销、电商平台建设、O2O平台搭建、社会化媒体营销等诸多方面的内容，掌握全面而系统化的互联网营销技能，让自己的企业在这场变革和洗礼中焕发出新的生机，用学习到的互联网思维和全网营销技能，打造强有力的市场竞争优势。 2014年是跨界与颠覆的大年，所有人都可以去跨界，所有人都可能被颠覆。在2014年，无论是互联网人，还是传统行业经营者，一定要经常反问自己这样的问题：我们正在被谁颠覆着而我们又可能去颠覆谁【目标学员】 ☆企业董事长、总经理、CEO等企业决策层 ☆市场总监、企划总监、营销总监等企业中高层管理者 ☆对移动互联网营销感兴趣的机构经营者及个人 ☆互联网与移动互联网创业者【培训课时】两天（12小时）【授课形式】讲师授课＋案例分析＋分组研讨

【课程模块】第一讲：趋势篇： 1、互联网与社会化媒体的发展历程 2、C2C模式、B2B模式、B2C模式、C2B模式深度分析 3、全网整合营销的四大趋势 4、网络营销实战兵器谱 5、85后、90后人群的典型特征定义 6、粉丝经济时代：创新为本，内容为王 7、互联网思维的核心与精髓 8、解读互联网大趋势：打车软件大战烧了十几个亿的背后秘密第二讲：实战篇： 1、闪电学会SEO－如何让网站在百度谷歌上获得优质排名 2、系统化建站攻略－1小时学会打造高流量网站 3、SEM系统－百度竞价排名与百度网盟广告的实操技巧 4、QQ营销－QQ群与QQ空间的深度运营策略 5、百科营销 6、文库营销 7、问答营销 8、软文营销 9、论坛营销 10、博客营销 11、微博营销

大数据时代下的市场营销

大数据时代下的市场营销程逸霄（安徽大学商学院市场营销系）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

大数据时代下的营销智慧进化

大数据时代下的营销智慧进化移动互联网在改变我们生活的同时，也给企业的营销方式带来了挑战。那么，互联网营销适合哪些消费模式，对哪些又是不合适的？两种需求经济学的研究发现，消费者的需求在本质上可分为两种：纵向差异化和横向差异化（图1）。纵向差异化是指基于功能性、实用性需求的动机。饿了要吃饭，渴了要喝水，等等。横向差异化是指基于自我展现和享受需求的动机，是面子上的、心理的需求。快消品最主要满足的是纵向差异化需求。当然，我们也可以说吃冰激凌是功能性的需求，但吃哈根达斯牌冰激淋又有横向差异化的需求。两种消费模式正是因为差异化的纵横方向不同，也就有了两种截然不同的消费模式：一种是持续式的，另一种是流行式的。消费者今天买了你的产品、明天还会买、后天继续买……这类消费可以持续很久（图2），利润有较长的收获期。比如汽水，处于完全成熟期，增长很慢。再比如洗发水，我们可以预测，只要人类存在，这个品类就可以持续销售，是一种长远的生意。对于这类产品，如果采取狂轰乱炸、杀鸡取卵的营销方式，会导致持续价值变小、有可能损失公司未来的收益。所以，如果要做类似“百年老店”的生意，过度营销的风险将会很大。而流行式消费则集中在一个波段，周期结束后，下一次就要制造另外一个波段（图3）。快消品消费显然是持续式的。而现在通过互联网炒得很热的产品，比如锤子手机、黄太吉煎饼，显然是后者——流行式消费。怎样营销流行式消费品如今互联网营销围绕较多的都是流行式消费，那么这种消费模式的特征是怎样的呢？针对这些特征，可以做哪些相应的营销行为？需求不靠预测靠引导基于纵向差异化的消费都能预测：我们能预测消费者一天要喝多少水，一个星期洗几次澡、洗几次头，等等。然而，当感性需求为主导时，市场预测就不可靠了。谁敢保证做出来的产品一定能够触动别人的神经呢？要做时尚的、感性的东西，最大的敌人就是心理需求的不可预测。黄太吉煎饼果子也好，锤子手机也好，别人喜欢所以我也喜欢，这与“饿了要吃饭、渴了要喝水、天冷要加衣服”这类个体的独立偏好需求完全不同()。一款产品能不能流行起来，往往不是靠我们的独立判断和思考，而是与周围多数人的偏好有关，这就是有关偏好的“花车效应”理论。乔布斯做产品从来不做市场调研。因为苹果公司的很多产品触动的是内心感性的部分，这类情感需求通常无法名状，要靠设计人员的创意来具象化并加以引导。把握不可持续的“热恋期” 结婚20年和恋爱期的情感热度是不一样的。感性的需求不可能一直维持高温，否则会被“烧死”。从这个角度来看，横向差异化的需求无法持续。与传统快消品相比，流行式消费通常只是一个波峰，看上去来势汹汹，收益在短期内也可能很高，但很难当作百年老店来经营。流行式消费没有明年、后年，能持续半年、一年就很不错了。

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；