2015年07月上海MPV互联网营销数据报告
2015年07月上海MPV网络营销市场概况：
营销市场规模0.93万人
环比：32.65%同比：-28.14%
营销市场质量4.90分
环比：10.58%同比：9.59%
营销市场竞争4.18分
环比：-16.34%同比：-1.16%
营销市场规模：月度MPV购车意向用户规模月度
月份
购车意向用户数(万人)
环比2015020.64-16.60%2015030.8329.77%2015040.73-12.59%2015050.70-4.31%2015060.700.49%201507
0.93
32.65%
营销市场质量：月度购买意向锁定MPV用户规模
月份
购车意向锁定MPV用户数(万人)
环比
2015020.29-8.65%2015030.3522.40%2015040.33-6.87%2015050.31-5.01%2015060.32 2.17%201507
0.46
46.39%
营销市场竞争：月度MPV购车意向用户人均意向购买车型号数
月份
人均意向购买车型号数(个)
环比
201502 4.78-9.16%201503 5.178.06%201504 5.11-1.08%201505 5.07-0.78%201506 4.99-1.56%201507
4.18
-16.34%
报告地址：https://www.360docs.net/doc/db8179644.html,/detail/index?id=MjAxNTA3XzMxX21wdg==
2015年07月上海MPV网络营销市场规模详情：
整体营销市场规模0.93万人
环比：32.65%同比：-28.14%
周均营销市场规模0.27万人
环比：19.09%同比：-26.70%
日均营销市场规模0.04万人
环比：19.95%同比：-25.29%
2015年07月上海MPV互联网营销数据报告
MPV购车意向用户天分布：
日期
01
02
03
04
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07
08
09
10
11
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13
14
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18
19
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27
28
29
30
31
购车意向用户数(万人)
0.030.030.030.020.030.070.030.030.030.030.030.020.030.030.040.030.040.040.030.040.050.060.060.060.030.030.050.050.060.050.05
MPV购车意向用户规模分布
周天
购车意向用户数(万人)
环比
周一0.0532.76%周二0.04 3.98%周三0.0439.19%周四0.0421.53%周五0.0447.41%周六0.0314.07%周日
0.03
-10.96%
MPV购车意向用户规模价格区间分布
价位区间
购车意向用户数(万人)
环比5万以下0.01860.00%5万-8万0.1125.44%8万-10万0.0616.76%10万-15万0.0533.25%15万-20万0.2113.39%20万-25万0.1087.43%25万-35万0.2910.80%35万-50万0.0427.48%50万-70万
0.09
8.81%
MPV购车意向用户规模车型号分布TOP10
型号
购车意向用户数(万人)
环比
途安0.1312.05%别克GL80.110.86%奥德赛0.0929.38%宝骏730
0.06 5.61%宝马2系GranTourer 0.05203.61%夏朗0.0515.70%奔驰R级0.05 2.47%C4毕加索0.04269.44%菱智
0.038.45%宝马2系ActiveTourer
0.03
-27.51%
2015年07月上海MPV网络营销市场质量详情：
整体营销市场质量4.90分
环比：10.58%同比：9.59%
周均营销市场质量4.50分
环比：15.06%同比：6.42%
日均营销市场质量3.80分
环比：18.11%同比：5.67%
购车意向锁定MPV用户天分布
日期
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
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13
14
15
16
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18
19
20
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27
28
29
30
31
购车意向用户数(万人)
0.010.010.010.010.020.030.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.010.020.020.030.020.020.010.020.020.020.020.02
周天平均购车意向锁定MPV用户分布
周天
购车意向用户数(万人)
环比
周一0.0273.82%周二0.0111.09%周三0.0262.42%周四0.0241.32%周五0.0262.86%周六0.0122.25%周日
0.01
15.97%
购车意向锁定MPV用户规模价格区间分布
价位区间
购车意向用户数(万人)
环比5万以下0.004600.00%5万-8万0.0538.02%8万-10万0.0253.16%10万-15万0.02101.05%15万-20万0.0827.86%20万-25万0.03233.67%25万-35万0.1319.30%35万-50万0.01128.81%50万-70万
0.03
34.48%
购车意向锁定MPV用户规模车型号分布TOP10
型号
购车意向用户数(万人)
环比
途安0.0528.80%别克GL80.05 6.21%奥德赛0.0446.61%宝骏730
0.03 3.85%宝马2系GranTourer 0.02323.40%夏朗0.0228.77%奔驰R级0.0219.53%C4毕加索0.02420.69%菱智0.0121.74%上汽大通G10
0.01
11.34%
2015年07月上海MPV网络营销市场竞争详情：
整体营销市场竞争4.18分
环比：-16.34%同比：-1.16%
横向营销市场竞争3.00分
环比：12.23%同比：6.12%
纵向营销市场竞争1.32分
环比：-6.56%同比：3.97%
MPV价位区间营销市场竞争形势
价位整体营销市场竞争环比横向营销市场竞争环比纵向营销市场竞争环比5万以下 1.28-64.41%0.5556.49% 1.05-5.38% 5万-8万 1.68-6.65%0.54-0.87% 1.11-1.49% 8万-10万 1.52-6.08%0.607.35% 1.11-0.88% 10万-15万 2.02-9.55%0.4715.18% 1.12-1.64% 15万-20万 1.70-1.58%0.57 2.39% 1.13-1.27% 20万-25万 1.77-21.99%0.5819.38% 1.09-1.70% 25万-35万 1.76-6.42%0.62 2.91% 1.18-1.48% 35万-50万 1.89-32.69%0.519.87% 1.13-0.88% 50万-70万 1.62-13.07%0.63 1.64% 1.10-0.81%
主要MPV型号营销市场竞争形势
型号整体营销市场竞争环比横向营销市场竞争环比纵向营销市场竞争环比宝马2系ActiveTourer9.0212.80%0.24-3.33% 2.289.78%奔驰R级8.55 1.94%0.21 1.38% 1.90 3.55%途安7.53-5.03%0.22 4.35% 1.76-2.30%夏朗7.05-9.13%0.31 2.42% 2.37-6.50%菱智 6.34-17.41%0.3019.69% 2.01-4.18%别克GL8 6.21-4.56%0.297.34% 1.97 1.81% C4毕加索 6.05-41.20%0.2825.80% 1.80-25.80%奥德赛 6.03-14.15%0.2810.35% 1.85-6.73%宝骏730 4.95-5.28%0.29 4.08% 1.52-2.97%宝马2系GranTourer0.000.00%0.000.00%0.000.00%
指标说明：
MPV购车意向用户：
MPV购买意向用户指的是在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约试驾页面，并
且相关页面为非广告页面的用户
MPV购车意向用户数：
特定周期内缔元信监测到的在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约试驾页
面，并且相关页面为非广告页面的独立cookie数之和
一天MPV购车意向用户数：
一天24小时缔元信监测到的在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约试驾页
面，并且相关页面为非广告页面的独立cookie数之和
一周MPV购车意向用户数：
一周完整7天缔元信监测到的在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约试驾页
面，并且相关页面为非广告页面的独立cookie数之和
一月MPV购车意向用户数：
法定月份所有完整天缔元信监测到的在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约
试驾页面，并且相关页面为非广告页面的独立cookie数之和
周均MPV购车意向用户数：
某月份所有完整自然周（当月份中按照周一到周日顺序排列完整存在的自然周）MPV购车意向用户数相加，再除以当月
完整自然周数，即为周均MPV购车意向用户数
天均MPV购车意向用户数：
某月份所有完整自然天MPV购车意向用户数相加（cookie不排重），再除与当月完整自然天数，即为日均MPV购车意向用
户数
周天平均MPV购车意向用户数：
某月份所有完整自然周天（即周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日）的MPV购车意向用户数之和（cookie不排重），再除与当月某周天的数量，即为对应的周天MPV购买意向用户数。例如：4月有5个周一，将5个周一的天MPV购买意向用户数相加再除以5，就得到了4月周一平均购车用户数
省份MPV购车意向用户数：
根据cookie所属IP所在省份确定购车意向用户的省份属性，根据其它相应条件，将符合省份条件的独立cookie进行计算后的结果即为相应条件下的省份MPV购车意向用户数
MPV价位区间购车意向用户数：
根据购车意向用户数浏览的车型号所在的价位区间，判断用户是否属于某个价位区间，一个用户如果他浏览了多个不同价位区间的车型号，则对于每个价位区间，他都属于该价位区间的购车意向用户；根据其它相应条件，将符合价位区间的独立cookie进行计算后的结果即为相应条件下的价位区间购车意向用户数
MPV车型号购买意向用户数：
根据MPV购车意向用户数浏览的具体MPV车型号来判断用户是否属于某个MPV车型号的购车意向用户，MPV车型号购车意向用户之和即为MPV车型号购买意向用户数
购车意向锁定MPV用户：
指的是在互联网上至少浏览过一款具体型号MPV（不含二手车）的经销商询价页面或预约试驾页面，并浏览过的车型仅限于MPV类型，同时浏览的相关页面为非广告页面的用户
营销市场质量得分：
按照相应条件，根据购车意向锁定MPV用户数除以所有MPV购车意向用户数所得的数值＊10，数值保留小数点后两位，结果数值即为相应条件下营销市场质量得分，营销市场质量得分的区间为：0.01-9.99，分数越高，说明该营销市场质量越好；例如：全国范围5万以下的购车意向锁定用户数为80万，MPV购车意向用户数为100万，那该条件下的营销市场质量得分为80/100*10=8分
整体营销市场竞争得分：
按照相应条件，根据整体MPV购车意向用户人均意向浏览的车型号数量即为整体营销市场竞争得分，数值保留小数点后两位，人均浏览的车型号数越多，代表营销市场竞争越激烈
横向营销市场竞争得分：
横向市场指的是按照乘用车分类，将轿车、SUV、MPV、轻客、微车等设定为平行的乘用车分类。MPV的横向市场竞争指的就是MPV与其它分类车型之间的竞争，MPV横向营销市场竞争得分，就是用户购买意向车型号中MPV类型所占的比例。MPV购买意向用户意向的MPV型号数之和除以MPV意向用户意向的所有类型车型号数之和＊10，数值保留小数点后两位，数值结果即为相应条件下的MPV横向营销市场竞争得分：例如：全国MPV意向用户一共浏览了100万个具体车型号（不排重），其中有50万个属于MPV分类，30万属于轿车分类，20万属于SUV分类，那全国MPV横向营销市场竞争得分为50万／100万＊10=5.00，得分越高代表MPV横向营销市场竞争越激烈。
纵向营销市场竞争得分：
纵向市场指的属于MPV分类中的不同车型号之间的市场竞争。MPV纵向营销市场竞争得分是在相应的条件下，根据整体MPV购车意向用户人均浏览的MPV车型号数量即为纵向营销市场竞争得分，数值保留小数点后两位，人均浏览的MPV车型号数越多，代表MPV纵向营销市场竞争越激烈。
竞争对手车型：
竞争对手车型指的是具体的汽车型号，当一个购车意向用户浏览了两个具体汽车型号时，这两个具体型号的车就互为竞争对手车型，如果两个车都是MPV，那这两个车就是纵向竞争对手车型，如果两个车一个为MPV，一个为其它类型汽车时，那它们两个互为横向竞争对手车型。
竞争购车意向用户数：
竞争购车意向用户数是从具体车型号的角度出发，指的是当前具体车型号的购车意向用户同时也意向购买另一辆具体车型号的人数数量
移动互联 实验报告
北京联合大学 实验报告 课程（项目）名称：移动互联 学院：自动化专业：自动化 班级：自控 1103B 学号：2011100329327 姓名：张淑敏成绩： 2015年1月18日
一、任务与目的 设计一个闹钟（计时结束后可设置为提示窗、播放音乐及振动）。 1.构建一个定时应用 2.定时时间到后可以显示提示框 3.同时可以播放指定的音乐 4.也可选择音乐与震动一起 二、原理 （1）闹钟设置： 在Android中可以通过AlarmManager来实现闹钟，AlarmManager类是专门用来设定在某个指定的时间去完成指定的事件。AlarmManager提供了访问系统警报的服务，只要在程序中设置了警报服务，AlarmManager就会通过onReceive（）方法去执行这些事件，就算系统处于待机状态，同样不会影响运行。可以通过Context.getSystemService方法来获得服务。 要实现闹钟，首先需要创建一个继承自BroadcastReceive的类，实现onReceive方法来接收这个Alarm服务，然后通过建立Intent和PendingIntent 连接来调用Alarm组件。 （2）播放音乐: MediaPlayer类用来播放音频、视频和流媒体，MediaPlayer包含了Audio 和Video的播放功能，在Android的界面上，Music和Video两个应用程序都是调用MediaPlayer实现的。 任何MediaPlayer对象都必须先处于准备状态，然后才开始播放。 （3）震动： 开始震动有两个接口 1 . vibrator.vibrate(2000);//震动指定时间，数据类型long，单位为毫秒，一毫秒为1/1000秒 2. vibrator.vibrate(new long[]{100,10,100,1000}, -1);//按照指定的模式去震动。 数组参数意义：第一个参数为等待指定时间后开始震动，震动时间为第二个参数。后边的参数依次为等待震动和震动的时间 第二个参数为重复次数，-1为不重复，0为一直震动 取消震动 vibrator.cancel();//取消震动，立即停止震动 震动为一直震动的话，如果不取消震动，就算退出，也会一直震动 最重要的，增加权限，否则运行时出错
【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。
百度移动互联网发展趋势报告
2011年2月28日 百度移动互联网发展趋势报告 2010年Q4 百度移动互联网事业部 百度在线网络技术（北京）有限公司 （版权所有,翻版必究）
目录 综述 (2) 1 手机终端分布 (3) 1.1 无线的主要用户群 (3) 1.2Q4诺基亚变化趋势 (4) 1.3 Q4山寨机变化趋势 (4) 1.4 Q4苹果变化趋势 (5) 2 浏览器分布 (5) 2.1 手机浏览器的主体 (5) 2.2 Q4浏览器变化趋势 (6) 3 手机平台分布 (6) 3.1 手机平台的主体 (6) 3.2Q4手机平台变化 (7) 4 接入网络 (7) 4.1接入网络地域分布 (7) 4.2移动运营商占比分析 (8) 4.3网络速度分析 (9) 5 附录1：TOP机型 (10) 6 附录2：调研数据来源 (10)
综述 根据国际电信联盟数据显示：1980年全球小型机数量总共在1000万台左右，2000年有超过2亿台终端接入互联网；2010年底全球互联网用户超过20亿，手机注册量超过50亿；移动互联网时代用户数的迅猛增长已是必然趋势。用户数的急速增长意味着巨大的机会，同时也意味着巨大的挑战，终端的小型化、多样化，接入方式的多样化都意味着我们处在全新的互联网生态环境中。 本季度的《百度移动互联网发展趋势报告》围绕“手机终端分布”、“浏览器分布”、“平台分布”、“接入网络”四个主题进行分析，要点如下： ●手机终端发展趋势 诺基亚、山寨机、三星、索爱4个品牌是当前无线用户的主体，在手机用户中占比75.5%。占据34.6%的诺基亚在四季度份额不减反增。iPhone在本季度流量和用户数接近翻番，与android一起保持强劲的增长势头。相反山寨机用户量、用户占比均呈现下降趋势。单机型分析看，诺基亚5230/iPhone等屏宽>240的触屏手机成为上网用户最为青睐的机型。 ●浏览器市场 目前内置浏览器份额仍然远高于第三方浏览器，但内置浏览器的占比呈现缓慢减小的趋势。第三方浏览器（以UCWEB与QQ浏览器为代表）占据浏览器份额的26%，其中QQ浏览器的占比最高为14.6%，UCWEB处于第二位，占比为 9.7%。自带浏览器中基于WEBKIT的浏览器比重增长明显，预计在未来几个季度内，覆盖诺基亚高端机、Android、iPhone手机的WEBKIT浏览器在现有占比基础上还有较大上升空间。 ●平台之争 Symbian S40/S60、MTK、无操作系统占据平台80%以上的份额，其中智能机平台占比在提高，非智能机平台占比在降低。MTK是本季度最大的输家，其下降的12.5%份额被各大平台瓜分。诺基亚Symbian系统还将长时间占据手机平台的主要份额，短期内其份额还将增加，份额的增加主要依靠S60之后的系统，S40系的份额将逐步减小。iPhone OS的增长符合预期，而受内置google搜索框的影响Android的表现则差强人意。 ●接入网络 地域分布方面，广东、江苏、河南等经济发达或人口大省的无线用户占比高，但随着移动互联网的普及，广东地区的优势已并不再明显。从运营商的角度而言中国移动占据无线80%左右的份额，联通3G业务的迅速开展使其流量比例稳步小幅上升。用户网速方面，当前主流用户仍然通过低速网络接入，影响用户打开页面时间的最大的因素是连接时间。
市场营销实践报告范文5000字
市场营销实践报告范文5000字 市场营销实践报告范文5000字在管理系市场营销教研室老师们的组织和指导下，我们市场营销04级的所有学生于2018年7月9日到7月20日进行了为期两个星期的物流管理实习。 这次物流实习分为两个阶段进行，第一阶段是模拟训练，第二阶段是参观考察。第一星期的实习在管理系的商务实验室进行，主要是利用第三方物流软件，模拟物流公司的运营，以便让我们掌握物流公司内部运营的程序和细节;第二个星期是在指导老师的带领下去宅急送快运股份有限公司哈尔滨分公司、哈尔滨锅炉厂有限责任公司以及东北林业大学物流实验室进行参观实习，实地了解物流公司的操作过程与方法，了解大型企业内部生产物流的操作。 通过两个星期的实习我的收获颇丰，不仅接触和了解到了许多物流课本上所没有的东西，也学习到了许多专业的、实用的物流知识，丰富了生活阅历，这将是我们走向社会的一笔最为宝贵的财富。以下是我就本次实习的总结。 一、实习时间 2018年7月9日—2018年7月20日 二、实习地点
管理系综合实验室、北京宅急送快运股份有限公司哈尔滨分公司、哈尔滨锅炉厂有限责任公司、东北林业大学物流实验室 三、实习目的 大三的这一年，我们学习了大量的专业课知识，包括物流的、营销的、电子商务的，但是这些也就只是在理论上的学习，而没有运用到实践中去。这次学校安排我们进行物流管理实习的目的，就是要我们将所学到的专业知识和具体实践相结合，以提高我们的专业综合素质和能力，当然也为了让我们对物流公司的运营状况有一个整体的了解，对中国物流行业的发展状况有一个比较全面的认识，增强同学们对所学专业的认识，提高学习专业知识的兴趣，以便即将迈入社会的我们能够更好的适应以后的学习和工作，为以后的学习和工作打下坚实的基础。 四、实习单位简介 (一)管理系综合实验室 管理系综合实验室是本系各专业学生及教师进行教学实践、科研活动的基地，现有面积520平方米 ,资产总值142万元，由商务实验室、管理信息系统实验室、会计实验室、管理决策分析实验室组成。综合实验室主要承担会计学、市场营销、旅游、财务管理、国际贸易等本科专业和管理系各专科专业的各项实践教学任务;为教师开展科研活动提供基础条件，让教师利用综合实验室对相关行业的业务流程进行研究，进行业务流程再造，提高模拟实验的仿真程度;培养实践教学师资力量，使实践教学教师
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 -
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/db8179644.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，
互联网众筹发展趋势报告资料
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2016互联网众筹发展趋势报告出炉 2015年是“众筹元年”，众筹成为继P2P、互联网理财后的又一个风口。 “融美众筹系统”发布《2016中国互联网众筹行业发展趋势报告》显示，2011年第一家众筹平台“点名时间”诞生，2012年新增6家，2013年新增27家，这几年众筹平台增长较为缓慢。但到了2014年，随着互联网金融概念的爆发，众筹平台数量显着增长，新增运营平台142家，2015年则新增125家众筹平台。截至2015年12月底，全国共有354家众筹平台，目前正常运营的众筹平台达303家。 以下为报告内容： 1.众筹融资模式的定义 众筹，来自英文Crowdfunding一词，即大众筹资或群众筹资，指发起人将需要筹集资金的项目通过众筹平台进行公开展示，感兴趣的投资者可对这些项目提供资金支持。众筹主要包括三个参与方：筹资人、平台运营方和投资人。其中，筹资人就是项目发起人，在众筹平台上创建项目，介绍自己的产品、创意或需求，设定筹资期限、筹资模式、筹资金额和预期回报率等；平台运营方就是众筹网站，负责审核、展示筹资人创建的项目，提供服务支持；投资人则通过浏览平台上的各种项目，选择适合的投资目标进行投资。 图1.众筹融资模式的参与方 众筹融资模式主要分为股权众筹、产品众筹、混合众筹和公益众筹。股权众筹是指公司出让一定比例的股份，面向普通投资者，投资者通过出资入股公司，获得未来收益；产品众筹是指投资人将资金投给筹款人用以开发某种产品（或服务），待该产品（或服务）开始对外销售或已经具备对外销售的条件的情况下，筹款人按照约定将开发的产品（或服务）无偿或低于成本的方式提供给投资人的一种众筹方式；混合众筹即是股权债权混合式；公益众筹指通过互联网方式发布筹款项目并募集资金的公益行为。 图2.众筹融资模式流程图 2.众筹融资的发展现状 2011年7月国内第一家众筹平台点名时间上线，标志着我国众筹行业的开端。随后一系列大平台上线代表了国内众筹的重要节点，2011年9月，追梦网在上海上线。2012年3月，淘梦网上线运营，这是国内较早的垂直类产品众筹平台，主要面向微领域。2013年12月，淘宝的众筹平台
中国移动互联网发展报告(2019)
中国移动互联网发展报告（2019） 来源：网信上海 移动互联网基础设施不断完善，移动互联网流量消费持续高涨，移动智能终端形态更丰富，移动应用数量和下载量同步增长，移动互联网企业投融资规模下滑…… 6.24日发布的《中国移动互联网发展报告（2019）》显示，过去一年，中国移动互联网发展呈现出诸多特点。 5大发展概况 报告从5个方面梳理了2018年中国移动互联网发展概况： 1、移动互联网基础设施不断完善 2、移动互联网流量消费持续高涨 3、移动智能终端形态更丰富 4、移动应用数量和下载量同步增长 5、移动互联网企业投融资规模下滑 4大特点 报告认为，2018年中国移动互联网发展呈现出4大特点： 1、智能驱动，核心技术创新牵引作用突出； 2、“下沉”“出海”“转型”，创造新增长点； 3、立法、监管力度空前，移动空间安全秩序持续改善； 4、移动网络生态向好，助推社会治理与文化建设。 6大发展趋势 报告预测，2019年中国移动互联网将在改革开放进一步深化的大背景下，更生动地展现智能时代、5G时代的活力，凸显价值理念的引领，有6大发展趋势： 1、改革开放进一步增强移动互联网活力 2、工业互联网建设将加速市场结构变化 3、5G商用落地将创造更多新机遇 4、人工智能技术与产业结合推动爆发式增长 5、移动互联网将进一步普惠更广泛民众
6、价值理念的引领作用将在移动网络空间凸显 下面一起来看下《中国移动互联网发展报告（2019）》详细内容
◆社交类应用格局已松动 从《发展报告》中可以看到，2018年社交领域在3个方面发生了较突出的变化： ?在熟人社交领域，腾讯产品成为“移动互联网基础设施”，并开始转型升级； ?陌生人社交领域则不断有新入局者，在垂直、细分领域寻找增长点； ?更为突出的是，抖音、快手等以“短视频+算法推送+移动社交”的属性，在腾讯、微博等分别主导的熟人社交、陌生人社交外开辟了一条“新赛道”，在2018年取得爆发式增长。新技术、新业态、新市场三个因素共同作用，社交类应用稳固的格局开始松动 《发展报告》指出，在未来很长一个时期，熟人社交格局不会有所改变，但在陌生人社交领域，以及新技术领域，仍然有很多机会留给创业者，合规发展是未来社交应用生存发展的根本。 ◆不守规则的“代价”显著提高 2018年，我国移动舆论场传播也呈现出一些新的变化，《发展报告》认为，一方面，跨媒介传播环境下舆情演变愈发碎片化。 以移动短视频和网络社群为代表的新兴传播方式在移动舆论演变中扮演着越来越重要的角色。移动媒介的多元化与个性化，也导致舆情演变愈发碎片化，参与其中的个体，在分散化、圈层化传播的有限视野中，受到的情绪感染相对强烈，随众性也更强。一旦媒介过分强调信息的快捷性而忽视准确性，极易加剧公共舆论的“盲从”。 另一方面，现代规则意识已成社交媒体舆论争议中的制高点。 在全面建设法治社会的背景下，主流网民群体崇尚法律权责和公共秩序，对社会法治和规则意识认同度逐步提高。新一代青年人的权利意识和规则意识、公共意识较强，并积极参与舆论场中的表达。 可以看到，在移动社交媒体时代，因不守规则而被曝光和谴责的“代价”显著提高，以法律和公序良俗为基础的规则文明在移动舆论场的弘扬，无疑有助于现代社会的有序运转。 ◆“出海”主打本土发力娱乐 2018年，中国互联网企业在资本与技术的双轮驱动下，加快了全球化发展
市场营销实践报告5000字
市场营销实践报告5000字 市场营销实践报告范文5000字在管理系市场营销教研室老师们的组织和指导下，我们市场营销04级的所有学生于XX年7月9日到7月20日进行了为期两个星期的物流管理实习。 这次物流实习分为两个阶段进行，第一阶段是模拟训练，第二阶段是参观考察。第一星期的实习在管理系的商务实验室进行，主要是利用第三方物流软件，模拟物流公司的运营，以便让我们掌握物流公司内部运营的程序和细节;第二个星期是在指导老师的带领下去宅急送快运股份有限公司哈尔滨分公司、哈尔滨锅炉厂有限责任公司以及东北林业大学物流实验室进行参观实习，实地了解物流公司的操作过程与方法，了解大型企业内部生产物流的操作。 通过两个星期的实习我的收获颇丰，不仅接触和了解到了许多物流课本上所没有的东西，也学习到了许多专业的、实用的物流知识，丰富了生活阅历，这将是我们走向社会的一笔最为宝贵的财富。以下是我就本次实习的总结。 一、实习时间 XX年7月9日—XX年7月20日 二、实习地点 管理系综合实验室、北京宅急送快运股份有限公司哈尔滨分公司、哈尔滨锅炉厂有限责任公司、东北林业大学物流
实验室 三、实习目的 大三的这一年，我们学习了大量的专业课知识，包括物流的、营销的、电子商务的，但是这些也就只是在理论上的学习，而没有运用到实践中去。这次学校安排我们进行物流管理实习的目的，就是要我们将所学到的专业知识和具体实践相结合，以提高我们的专业综合素质和能力，当然也为了让我们对物流公司的运营状况有一个整体的了解，对中国物流行业的发展状况有一个比较全面的认识，增强同学们对所学专业的认识，提高学习专业知识的兴趣，以便即将迈入社会的我们能够更好的适应以后的学习和工作，为以后的学习和工作打下坚实的基础。 四、实习单位简介 (一)管理系综合实验室 管理系综合实验室是本系各专业学生及教师进行教学实践、科研活动的基地，现有面积520平方米 ,资产总值142万元，由商务实验室、管理信息系统实验室、会计实验室、管理决策分析实验室组成。综合实验室主要承担会计学、市场营销、旅游、财务管理、国际贸易等本科专业和管理系各专科专业的各项实践教学任务;为教师开展科研活动提供基础条件，让教师利用综合实验室对相关行业的业务流程进行研究，进行业务流程再造，提高模拟实验的仿真程度;培养
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”。
百度移动互联网发展趋势报告_2012年Q2
录 Contents 1.1 移动互联网用户地域分布 /8 1.1.1 全部移动互联网用户地域分布 /8 1.1.2 Android 、iOS 用户地域分布 /9 1.2 移动互联网用户接入运营商分布 /10 1.2.1 全部移动互联网用户接入运营商分布 /10 1.2.2 Android 、iOS 用户接入运营商分布 /11 1.3 移动互联网用户网络接入方式分布 /12 1.3.1 全部移动互联网用户网络接入方式分布 /12 1.3.2 Android 、iOS 用户接入网络方式分布 /13 1.3.3 Android 、iOS 用户接入网络方式占比变化 /14 1.4 移动终端iPad 流量增速 /15 移动互联网用户分布及网络接入习惯 /7 1 0 综述 /4
录 Contents 2.2 手机品牌变化趋势 /18 2.3 Android 系统手机品牌分布 /19 2.4 移动互联网终端机型TOP20 /20 2.5 Android 系统手机品牌TOP20 /21 移动互联网终端竞争格局及变化趋势 /16 2 3.1 移动互联网用户手机平台分布 /23 3.2 手机平台变化趋势 /24 3.2.1 非智能平台变化趋势 /24 3.2.2 智能平台变化趋势 /25 3.3 Android 、iOS 智能手机平台版本分布 /26 3.4 Android 智能手机平台分辨率分布 /27 移动互联网 终端平台 变化趋势 /22 3
录 Contents 4.1 移动互联网手机浏览器分布 /29 4.2 移动互联网手机自带浏览器变化趋势 /30 4.3 移动互联网手机第三方浏览器变化趋势 /31 手机浏览器竞争格局及发展趋势 /28 4 附录 术语解释 /32
大数据技术在精准营销中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/db8179644.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
浅谈中国移动互联网的未来发展
浅谈中国移动互联网的未来发展 【摘要】对移动互联网的现状进行了分析，展望了移动互联网的未来发展趋势及发展竞争压力，对中国移动互联网的发展出路给出了自己的看法。 【关键词】产业融合、智能终端、电子商务 移动互联网是一个新兴的领域，如果将互联网比作是一场比赛，那么移动互联网就是下半场，而且规则与上半场并不相同。适应新的规则，方可占得先机，生存下来；因循守旧，不适应新规则，就会被淘汰。 目前传统“科技大佬”的根基已动摇，移动互联网给了新厂商更多机会去开辟新市场。以前行业领头羊可以10年、20年不考虑转型，也不用担心被超越。可现在幸福时光越来越短，如果三年中不做出任何变化，就已经开始落后。 一、产业融合竞争正成为互联网的主流。 移动互联网的崛起，正是产业融合的首要产物。移动互联网产业融合主要体现在网络的融合、终端的融合、应用与内容的融合。网络融合是电信网和互联网融合的基础，终端的融合是电信网和互联网融合的保障，移动网与互联网的深度融合，必将带来新一轮的业务融合和内容融合，这必然会催生出许多新的应用模式。手机支付、电子阅读、移动商店都成为了新的业务布局点。“我们是搞电信的，但现在正在进入一些新的领域，好多可能并不是传统的电信业。比如手机支付，它是金融业；比如手机音乐，它是娱乐业；还有手机报，是出版业或者媒体传播。”中国移动董事长王建宙曾这样说。 在移动互联网时代，并非只有互联网企业是弄潮儿，很多传统产业也在创造新的历史，甚至已在引领移动互联网的创新。在我们的
日常生活中，也不乏移动互联网与传统产业结合的好案例。出租车行业是一个很好的例子，因为移动互联网，这个行业的生产方式正在升级，效率得以提高，对解决“客人打不到车，司机却在路上空驶”的难题有很大的帮助。去年，KPCB 合伙人在发布的《互联网趋势报告》中特别提到了出租车行业正在发生的变化，还提到了一款叫Uber的应用。报告写道:“以前通过排队等着打车，现在通过Uber等服务，只需用手机发一条打车请求，一辆车就会开到你面前。”国内现在也有不少类似的不错应用，比如嘀嘀打车、摇摇租车、易到用车。因为能帮助客人更好地叫到车，同时让出租车司机降低空驶，提高收入，这些应用正在迅速普及。因而，互联网和移动互联网不再是单纯的所谓“虚拟经济”，它与实体产业的结合已经非常明显，而且可以催生出很多创新，促进产业升级。未来，这种融合将进一步加速。 未来几年，移动互联网与实体经济结合的最大领域是电子商务。虽然网民增长速度逐步放缓，网络购物依然迅猛增长。相关统计数据显示，截至2012年年底，我国网购用户已达2.42亿，同比增长24.8%；网购市场交易规模达到1.3万亿，同比增长64%。同时，越来越多的网民选择在移动终端购物与支付，来自PC端的流量下降，这也逼迫电商企业和传统企业加速在移动端的布局。艾瑞报告预测，未来几年，移动购物将高速增长，是中国移动互联网市场的主要推力，到2014年，移动购物将成为移动互联网第一大细分行业。未来，除了电子商务，移动互联网和医疗、金融等各类传统产业都可以有很好的结合，中国移动互联网只有加快产业的转型、升级和创新才能在可见的未来找到
汽车营销实习报告2篇
在新世纪到来的时候，中国汽车工业也到了转折的重要关口。市场经济的发展引发了汽车消费结构的变化，企业结构、产品结构和流通体制也必然随之发生变化。加人 0，无疑成了加速这些变化的催化剂。因此，尽快建立起符合市场运作规律的中国汽车工业营销新模式，是迎接“人世”挑战的重要一环。推行品牌营销，是实现汽车流通体制现代化，增强汽车工业市场竞争力，同国际接轨，保证汽车工业健康快速发展的必然选择。 一、品牌与品牌营销 品牌是企业可持续发展的最重要的之一。在中国汽车市场发育和发展的过程中，品牌的概念正在受到越来越多的关注，但是，对许多汽车经营者来说，品牌概念又是十分模糊的，他们往往十分重视企业形象的塑造，重视产品的促销，而忽视了品牌的价值和作用。就一个企业而言，企业形象处于第一层次，品牌形象处于第二层次，产品形象处于第三层次。一个品牌必须存在于企业中，必须依托在有形的产品(服务)上，但是，这个品牌又可以独立于它所代表的企业之外，独立于它所依托的产品之外。 因为企业可以被兼并、联合或重组，也可能破产倒闭，产品可以换型或更新，但品牌的价值却是永恒的，是不断增值的。同一个产品，换一块牌子就可以身价百倍，这充分说明了品牌的重要价值。“兰博基尼”跑车无论在被德国大众公司收购前还是收购后，品牌形象的核心价值并没有因为企业间的购并而发生改变。因此，开发、塑造和管理品牌，是企业形象的根本，是产品价值人格化的体现。 对汽车中具有强烈个性的轿车而言，品牌意味着市场定位，意味着产品质量、性能、技术、装备和服务等等的价值，它最终体现了企业的经营理念。品牌形象于消费者对它的认同，是“正加正”的价值链而不是“正加负”的扁值链。这种价值链受人们“口碑传播”和“使用效果”双重驱动。如果不建立起消费者沟通的渠道，不能取得消费者的信任，品牌价值就等于零。 品牌是有灵魂、有个性的，有环境特征的，是活生生的。品牌形象的核心和归宿是用户满意度。用户满意度最大的直接驱动力于对产品使用效果满意的程度。于产品的价值定位和由此生成的物超所值的感受，正是这些因素促使企业不断开发新的产品，提高技术装备的科技含量，不断降低成本，换句话说就是不断地技术进步。轿车不同于一般的商品，它具有高价格、重复使用、多次投入的特点。 因此，用户满意度的另一个更重要的驱动因素是营销体系的服务水平和功能多样化，也就是说，经销商是品牌塑造的具体体现者，不能仅仅具备产品售卖并取得利益这样的单一功能，还应该具备市场开发、备件供应、维修保养、车辆美容、保险上牌、融资租赁、分期付款、旧车整备再交易、信息反馈等许多功能。营销渠道是构筑品牌直接同用户沟通的桥梁，是提高用户满意度的重要领域。 传统的营销体系不可能提高用户的满意度和塑造品牌形象。因为它们是横向、多元、非整合的。就经销商而言，无品牌或多品牌销售的结果必然是向横向发展，功能单一化，延伸到其它经营领域经营，这样一来，风险大，难管理，无形象。 汽车品牌营销的重要性是由品牌的价值链决定的，它引导经销商必须向纵深发展，通过
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。
全球移动互联网发展趋势报告材料发布
全球移动互联网发展趋势报告发布 【TechWeb报道】5月10日消息，知名风投公司KPCB(Kleiner Perkins Caufield & Byers)日前发布了《移动互联网趋势报告》，该报告通过10大点分析了全球移动互联网发展趋势。传奇风投、KPCB合伙人约翰·杜尔(John Doerr)曾说，“我们正处于一个新时代的开始，社交网络创新者正为用户重新想象和重新定义一个网络，这一网络超越文档和网站。” 随着智能手机、平板电脑等移动设备的出现，移动互联网这一新兴事物蓬勃发展，移动平台正式进入大众市场。当然，在这一发展过程中，也会遭遇一些成长的难题，比如营收模式等。不过无论如何，移动互联网时代正在来临。 《移动互联网趋势报告》由KPCB合伙人马特·默菲(Matt Murphy)及有“网络女皇”之称的全球著名互联网分析师玛丽·米克(Mary Meeker)共同撰写。以下是具体分析： 报告要点： 1.移动平台进入大众市场 2.移动互联网是全球性的 3.社交网络加速向移动网络发展 4.移动网络使用时间增长 5.移动广告-成长迅速，但营收并不令人不满意 6.移动商务-改变购买行为 7.虚拟物品及应用内商务出现 8.不是所有平台都一样 9.变化加速，新玩家快速出现 10.概述。
1.移动平台进入大众市场 1)iPod改变了媒体行业，iPhone进一步助力，iPad的快速增长则令前两者望尘莫及。 iPad vs.iPod vs.iPhone推出后前3季度全球累计出货量 2)iTunes的出现改变了媒体行业，但App Store的出现令其失色。 iTunes和App Store推出后前10个季度音乐/视频/电影vs.应用累计下载量 3)Android冲击大众市场。