2015年06月全国夏利N5互联网营销数据报告

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

【精准营销】数据库营销的核心是数据挖掘

【精准营销】数据库营销的核心是数据挖掘 2014-12-15路德维希上海市直邮行业协会数据库营销，就是利用企业经营过程中收集、形成的各种顾客资料和积累消费者的大量信息，经分析整理后作为制订营销策略的依据，预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息，以达到消费者去购买产品的目的,并作为保持现有顾客资源的重要手段和进行顾客深度挖掘与关系的营销方式。路德认为，数据库营销就是以与顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。其内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时动态更新。数据库营销的核心是数据挖掘。数据库营销具有以下几个阶段：一、数据收集：这是开展数据库营销的基础所在，后期的各项工作必须建立在有大量的，可利用的数据的基础上。数据库营销，名单为王。准确地说，就是针对性强，而准确性高。名单不好，技巧再强也没用。而名单很好，技巧再不专业也能出不错的业绩。关键就是名单是否是通过一些专门的步骤把有意向的目标客户给找了出来。二、数据整理：通过以上五种途径收集到的大量无序数据，这必将使我们迷失方向，如何将大量无序数据变为有利用价值的信息呢?只有系统化专业化的数据管理、处理以及和相关信息的整合，才能将数据转变成有价值的知识，并最终将知识灵活性，多元化地应用于生产和革新。三、数据挖掘：数据挖掘是数据库营销的攻坚阶段，通过各种方式将我们清洗出的目标客户通过多种方式进行跟进，第一时间挖掘出意向客户。我们不能片面的去相信前期这些收集来的数据，挖掘数字背后的数字才是我们最终的目的所在。数据库营销的基本作用数据库营销在企业营销战略中的基本作用表现在下列方面：更加充分地了解顾客的需要。为顾客提供更好的服务。顾客数据库中的资料是个性化营销和顾客关系管理的重要基础。对顾客的价值进行评估。通过区分高价值顾客和一般顾客，对各类顾客采取相应的营销策略。了解顾客的价值。利用数据库的资料，可以计算顾客生命周期的价值，以及顾客的价值周期。分析顾客需求行为。根据顾客的历史资料不仅可以预测需求趋势，还可以评估需求倾向的改变。市场调查和预测。数据库为市场调查提供了丰富的资料，根据顾客的资料可以分析潜在的目标市场。

互联网时代下的口碑营销

21世纪以前，互联网并不发达，中国消费者的口碑信息仅仅在亲戚朋友和同事等小规模群体中传播。近年来，中国的互联网产业经历了爆炸式的增长，消费者可以通过更广泛的网络渠道来“表达”其对特定品牌的看法。例如，某消费者在一家餐厅获得一次满意的就餐经历，他可能就会在网络上分享这种经历。特别是当消费者遭遇到恶劣、低质服务的时候，很希望通过一些途径来宣泄不满。近年来，中国移动互联通信技术的快速发展，使消费者能随时随地通过移动设备来撰写、转发或点评口碑信息。在这种趋势下，传统企业一方面需要保证产品及服务质量以确保正面的口碑形象，另一方面还需要积极参与互联网平台来和消费者保持互动。以大众点评网为例，平台、消费者和企业都有在平台内输入餐馆相关数据的权限，这种开放的机制使得任何一家餐厅无论是否愿意都有可能随时出现在平台里供消费者点评比较。在这种情况下，为了塑造良好的企业品牌形象，餐饮商家通常会主动编辑完整的、积极的品牌信息。据统计，单就2010年，大众点评网平台上新增500万点评数量，几乎每一分钟就有10篇点评产生。这说明中国消费者的互联网口碑意识逐渐增强。如今，除了通过口碑平台来获取、发布和点评口碑信息，消費者还能通过微信、微博等网络社交平台来进一步传播口碑信息。如此一来，生态圈的规模日益扩大，口碑的影响力逐渐在互联网空间里增强。企业应如何在消费者广泛参与品牌口碑传播的互联网环境下制定营销策略从传播渠道来看，互联网口碑信息无非都是通过微信、微博、博客等主要的网络社交平台来传播的，更多地依赖于消费者的自主选择。因此，即使是一些小企业也能够通过社交渠道在中国乃至全世界范围内引发巨大的口碑效应。例如，江小白白酒2012年3月在成都的春糖会首次推出时，因为其清新文艺的外观与传统酒业相背离，并不为同行所认可。但是，之后其大幅增长的销量却让同行不得不深思，与传统酒业大投入、大品牌宣传截然不同的低成本、低收入的口碑营销是如何借助互联网的东风来获得成功的。首先江小白锁定的是年轻群体，在互联网口牌方面，这个群体的传播意愿更强。其次，使品牌相关活的微博平台契合，无论是产品推广、宣传材料还是互动活动等都以能否促使消费者转移到微博平台为标准来制定。

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

数据挖掘在销售预测中的应用(初稿)

数据挖掘在销售预测中的应用易飞南京信息工程大学职业技术学院，南京 210044 摘要：销售量的预测对于生产和销售部门是极其重要的，面对销售部门日益增长的海量数据，给出一个完整的数据挖掘过程，包括数据选择，数据准备、数据调整、挖掘算法的实现等，通过销售预测，企业可以制定科学合理的原材料一采购计划、生产计划、人员配备计划、库存计划以及营销计划。因此，销售预测决策支持系统对企业的经营决策具有重要的研究意义。关键字：数据挖掘,销售预测,神经网络 Application of Data Mining in Sales Management Abstract：Face to big number data which increase day after day of sales department, this paper presents an integrated data mining precession. It includes selection of data, preparation of data regulation of data, implementation of mining algorithms and so on. To the result of sale forecasting, enterprises can rational materials procurement plan, production schedule, staffing plan. Just make Stock planand marketing plan. So sale forecasting DSS used for supporting sale decision and other decisi are important for the development of enterprises. Key words:Data Mining; Sales Forecasting; Neural Network - 0 -

口碑营销的发展现状(营)

口碑营销的发展现状当前,网络口碑营销方兴正艾,但是弊端也是显露无疑。在互联网呈现聚合式、大平台化发展趋势的背景下,SNS网络社区成为炙手可热的互联网新宠,这给口碑营销带来了新的转机。本文首先介绍网络口碑营销当前的发展状况,然后结合互联网的大平台化发展趋势,分析SNS网络社区与口碑营销的结合发展的方式,最后对两者的发展前景进行一个展望。【关键词】SNS口碑营销病毒式营销一、网络口碑营销发展现状 1.网络口碑营销的价值点。口碑营销,是通过某种渠道吸引消费者、媒体以及大众的自发注意,使之主动的谈论你的品牌或你的公司以及产品,并且在谈资的基础上,能够起到引人入胜的一种良好效果,得到大众的一种认可,从而升华为消费者的一种谈论的乐趣。网络口碑营销则是以互联网为载体和平台的口碑营销,实际上就是一个从碎片化到中心化的过程,首先在社区当中形成一个事件,一个观点,或一人物,然后慢慢放大,形成社会影响力,从碎片化,形成(次中心),在(次中心)基础上,通过一些意见领袖,通过一些主流的社区,以及更大范围的这种媒体资源,使它信息进一步扩散,从而最终达到企业品牌,产品品牌,包括一些这种方面的一些认知的一个扩散,作为一种品牌,形成品牌一个价值核心的一个释放。传统的广告营销一对多的传播方式,带来的是传播资源绝对的有限和

消费者广告接受度的日渐疲乏,商家要做的是抢占有限的媒体资源把受众从眼花缭乱的信息之中吸引过来,如此这般地“抢占”技术越加熟练和专业,也带来很大程度的负面影响,那就是受众对广告的信任度普遍性地降低。而口碑营销的出现,一度被认为是解救广告低信任度的“良药”,,相传的传播方式让其具有较高的信任度,族群里的人们自发性地、,,精准到个人的说服力。总的来说,从广告价值方面来看,网络口碑营销与传统营销方式相比,成本低,传播速度迅速,广告投向精准,有着极大的不可预测性和快速的传播速度,传播效果显著,有着不可比拟的发展前景。 2.网络口碑营销应用类别。 2.1口口相传与产品不相关:与产品不相关的口口相传主要包括事件病毒式传播,也叫病毒式营销,是基于有趣传播。营销方式是组织人员在各个网络的各个方面进行信息发布,把与企业相关的有吸引力的信息发布出去,传播的内容几乎是传播者不了解的,目的是通过高曝光率达成广泛认知,参与传播者出于新鲜有趣,不对内容负责,也不代表认可。 2.2口口相传与产品相关。产品相关的口口相传主要是指与产品相关评论传播,是基于信任主动传播,传播的内容几乎是传播者了解并认可的,对内容负责。与产品相关的口碑营销的形式有几种,一种是博客收费口碑营销,主要是通过给予一定的费用让博主发表关于产品的报道,这个口碑营销模式存在争议,因为付费,就影响打开口碑营销的公正性和实际效果。还有一种就是体验式口碑营销,这是通过选取一定的发布试用品,让消费者试用,通过试用得的试用报告达到口碑营销的目的。

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/b817675276.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，

网络口碑营销几种经典方法

网络口碑营销几种经典方法在最近几年，互联网营销越来越流行，互联网口碑营销更是成为了网络品牌的首选方法。不管是小米、锤子、华为还是联想、酷派、中兴，也包括三家基础运营商和数十家虚拟运营商，更不要说百度腾讯阿里巴巴等互联网巨头，互联网口碑营销都成为其重要工具。口碑的宣传力是很大的，尤其是现阶段人们对于自己认可的产品的宣传性。互联网口碑营销其实就是把握好消费者的四个心理，一种是分享，将好的东西分享给大家;一种是炫耀，也就是现阶段的炫富热潮。还有权威领导人士的建议，最后就是利益的驱使。 1.链式反应无形推广一个铀核在一个中子作用下发生裂变，如果裂变时放出两个次级中子，这两个次级中子又引起两个铀核发生裂变，放出四个次级中子，这四个中子再引起四个铀核发生裂变……。如此下去，反应的规模将自动地变得越来越大，一幅铀核链式反应的图景，立即展现在我们面前。这是什么?这就是原子弹的爆炸基本原理，原子裂变自持链式反应的概念就是这样提出来的。在互联网领域，有一种叫做病毒营销，包括任何刺激个体将营销信息向他人传递、为信息的爆炸和影响的指数级增长创造潜力的方式。这种营销策略就象病毒一样，利用快速复制的方式将信息传向数以千计、数以百万计的受众，产品和服务自动影响到潜在用户，从而

引发链式反应，客户一传十、十传百，一批接一批，飞速发展。在移动互联网应用中，飞常准就是应用了业务自身的特点，通过互联网口碑营销的方法进行推广。一个人定制了飞常准中的乘客功能，往往会给亲友分享接机人等等，这样就传播了出去，此后会形成链条模式，以此让更多的人知道并安装这个应用。而数年前，中国移动的彩铃业务也曾是一个典型的采取链式反应，让用户发展用户的成功范例。在实践中，确实有大量的尚未开通彩铃的用户，是因为听到别人新颖独特的回铃声，觉得好奇，从而产生使用的兴趣，进而成为彩铃的使用者，然后不自觉的又充当了彩铃业务的推广者。移动公司在彩铃业务的推广工作上并没有下很大的力气，然而申请彩铃的用户却十分踊跃，以至于公司不得不在试验期采取了限制每天新申请用户数量的措施。 2.炫耀行为引起攀比从心理学的角度，我们每个人的潜意识中在某种程度上都包含着自我炫耀的因子，常自觉不自觉地显示给社会，以证明自身的生存价值或有资格居于社会某一位阶，只不过表现形式各异、规模大小不同、品位有高有低罢了。从某种角度看，穿新衣服、挂大项链、用高档手机都可以看作是某种形式的炫耀行为。而这种炫耀行为一旦被成功借势，便会产生轰动性的推广效果，这些年，编制围巾的毛线、遍布街头的掉渣烧饼以及风靡小资群体的十字绣，都有炫耀行为引发攀比的“让用户发展用户”的影子。

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”。

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略发表时间：2017-10-11T15:22:24.220Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第11期作者：白雪伟 [导读] 随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长。中国移动通信集团广西有限公司 530000 摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。一、大数据的优势特征和不足之处 1.大数据优势特征大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体主要体现在以下几方面：第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。 2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重二、移动运营商在大数据方面的应用 1、提升网络服务优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。基于用户行为信息为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。三、移动运营商在大数据应用上的发展策略 1.应用大数据协助内部运营利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。 2.向大数据转型、开展新的业务模式移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到

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

口碑营销项目策划书

口碑营销策划书 1.1 研究背景随着互联网的出现，消费者对各种产品信息唾手可得。利用互联网,消费者不只可以快速查阅到厂家发布的产品信息，而且可以搜索到其他消费者产品使用后的意见和评价。现在很多的消费者在购买产品之前，都习惯到网上寻找符合个人需求的产品信息，以这些信息作为参照形成个人对产品的态度，进而决定是否购买该产品。在传统的营销时代，企业占有着所有的媒体资源，掌握着品牌传播的话语权。近年来，移动网络正逐向人们的工作，生活的各个领域蔓延，个人不再只是抽象的人口学意义，每个人都有潜力成为媒体传播者，自媒体时代到来。独立媒体的迅速崛起，令传播话语权变得多元化。相应地，口碑对消费者购买产品的影响力越来越大 [1]。有专家表示，消费者在分析某种产品的信息时，首先关注的就是该产品的信誉度，这一因素对消费者购买决策产生着重大影响。正所谓金杯银杯，不如别人的口碑。信誉营销的最具代表性的方式就是口碑营销，良好的口碑在提升企业信信誉的同时，也为企业提供了一种高效率、低成本的营销工具。网络比现实生活中的传播效果要明显若干倍，因此互联网被称作口碑营销的放大镜，这就是互联网时代下的口碑效应。互联网除了可以销售产品之外，它也为消费者提供了一个公共论坛，在这里可以看到他们最直接的想法，而这些“想法”恰恰形成了企业或好或坏的口碑，对企业的品牌产生着巨大影响，因此口碑营销势必成为企业网络推广的全新走势[2]。 1.2 研究意义一方面，作为营销一种方式，口碑营销在现代的企业营销中的地位举足轻重，它关乎着一个企业在该行业的命运。目前我国汽车行业在销售方面的手段很多，但是却很少运用口碑营销策略，并且相应理论研究也还相对处于非成熟的阶段，大多数的研究都把视角放在了从汽车企业的层面而忽视了消费者自身的感受，所以本文的研究目的，就是弥补这一方面的不足，引起汽车行业对消费者口碑的重视并给出合理实现口碑营销的建议；另一方面，本文分析了口碑营销在汽车市场中的推广应用情况，从中找到不足，并提出了客观科学的处理措施，加以整合实施，希望可以为提升大众在汽车行业中的市场竞争力提供帮助。理论上，在这个信息化的年代，想要获取各种信息可谓是轻而易举，网络作为信息的载体，已经深入到人们工作、生活每个角落，成为现代人无法脱离的一部分。相对于传统的口碑营销而言，互联网传播口碑的程度更深，传播速度也是传统模式无法比拟的。但是，由于网络兴起的时间不长，加之其匿名性的特点，口碑传播的力度还有待挖掘，所以，网络口碑营销的研究将对未来营销领域的发展中发挥着巨大的作用。本文在借鉴了国外大量文献的基础上，结合大众的口碑营销现状，从理论上丰富了国网络口碑营销的研究容。

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b817675276.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

《“互联网+大数据时代下”的体验式服务营销》

“互联网+时代下”的体验式服务营销 1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！（备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整）知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！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，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。一．市场营销岗位及营销新知识系列课程

运营商大数据对外运营的研究

1运营商大数据的价值与挑战当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不断开采。然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段，没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。运营商提供的数据包括：终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等信息；网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息；上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品牌和款式等信息；娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞品分析、会员分析等数据。运营商大数据对外运营的研究邱俊东姚泽楠（中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期学术探讨网络与通信 - - 54

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

数据挖掘在市场营销中大展身手

数据挖掘在市场营销中大展身手随着数据量的急剧增长，现在的用户很难再像从前那样，自己根据数据的分布找出规律，并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具，自动发现数据中隐藏的规律或模式，为决策提供支持。数据挖掘技术主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系。作为一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是"消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明"。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。挖掘何种信息商业消费信息来自市场中的各种渠道。例如，每当我们用信用卡消费时，商业企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息，记录下我们进行消费的时间、地点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据；当我们在申办信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时，我们的个人信息就存入了相应的业务数据库；企业除了自行收集相关业务信息之外，甚至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。这些来自各种渠道的数据信息被组合，应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。这种数据信息是如何应用的呢？举一个简单的例子，当银行通过对业务数据进行挖掘后，发现一个银行账户持有者突然要求申请双人联合账户时，并且确认该消费者是第一次申请联合账户，银行会推断该用户可能要结婚了，它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资业务，银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。数据挖掘构筑竞争优势。在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了"关联结算(Relationship Billing)优惠"的促销策略，即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。再如，居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎，那么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。