大数据产品营销介绍
大数据与营销案例
在休闲零食行业， 按照地域、年龄、 性别的不同，解码 消费者的口味、偏 好、购买习惯，是 通用打法。但在良 品铺子看来，这只 是“Level1”。
除了基础的客户属性，良品铺 子电商将数据维度延展至顾客 的收藏、加购、浏览等行为。 这些行为意味着潜在的购买 力。举个例子，当顾客将一款 产品加入收藏夹，却迟迟不下 单，可能是在价格上犹豫，此 时，系统推送一张优惠券，就 有可能帮他们下了决心。这 是”Level2”。
大数据的意义
因此，“用数据说话”、“让数据发声”，已成为人类认知世 界的一种全新方法。”
规模性Volume 多样性Variety 价值性Value 高速性Velocity
2016年，脉动通过支付宝口碑 的“支付即会员“ 服务，让脉 动在短短的5天内销量提升了 3.45 倍。 不仅如此，每笔销 售的背后能够沉淀品牌会员， 让品牌能够使用会员数据，更 了解自己的用户。同时，支付 宝口碑更向品牌商提供了一个 获取精准即时数据报告的渠 道，让品牌商第一次体验到了 互联网的线下零售魅力。
在支付即会员里，口碑可 以在支付宝支付时将顾客 沉淀为商家会员。商家通 过数据分析可以知道顾客 群整体的年龄分布、消费 习惯和购买能力分布。在 此基础上，商家就可以针 对不同顾客群进行精准的 会员营销。
精准择时 精物兼体验中心的朝阳大悦城， 通过“布局大数据”分析顾客购 买行为、商家销售行为总结并推 导出零售商业演变规律，以此提 升购物体验和销售业绩。2012年 销售额近15亿元，同比增长40%， 开业不足三年便实现了盈利，其 经营模式受到业界普遍关注。
通过对车流数据的采集分析和 数据监测，朝阳大悦城发现平 均每部车带来的消费客单超过 700元，商场销售额的变化与车 流变化幅度有将近92%的相关 度。
如何利用大数据进行精准营销
如何利用大数据进行精准营销近年来，随着互联网和移动互联网的发展，大数据的应用也越来越广泛。
对于企业而言，大数据营销已经成为了提高销售额和商业竞争力的一种关键手段。
通过大数据的分析和利用，企业可以更好地了解用户需求和反馈，提高产品服务的质量和精准度。
本文将探讨如何利用大数据进行精准营销，以提高企业的市场竞争能力和盈利能力。
一、大数据的定义和作用大数据是指无法通过传统方法进行处理和管理的海量、高维和高速的数据集合。
它包括结构化数据和非结构化数据，不仅包括传统的数据库、表格和文本数据，还包括音频、视频、图片、社交媒体和应用程序等数据。
大数据的应用可以解决企业所面临的各种问题，如市场趋势分析、用户行为分析、风险预测、营销策略制定等。
二、大数据分析的流程大数据分析是指通过技术手段从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
大数据分析的流程一般包括数据采集、数据准备、数据分析和数据可视化。
1.数据采集数据采集是指从各种数据源中收集和整合数据，包括社交媒体、企业内部数据、在线调查和第三方数据等。
数据采集的目的是获取大量的数据，并提取其中的有用信息和知识，为后续的数据分析做准备。
2.数据准备数据准备是指在数据采集后对数据进行处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
数据准备包括数据清洗、数据转换和数据集成。
3.数据分析数据分析是指通过特定的分析模型和算法从大数据中提取有用的信息和知识，以帮助企业做出正确的决策。
数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘、文本分析和可视化分析等。
4.数据可视化数据可视化是指通过图表、图形和仪表盘等方式将分析结果呈现给用户，以便用户理解和使用。
数据可视化可以帮助用户更好地理解数据和信息，从而更好地做出决策。
三、利用大数据进行精准营销的关键利用大数据进行精准营销，企业需要掌握以下关键：1.数据源的选择在选择数据源时，企业要考虑数据的质量和可用性。
数据源需要经过验证和整合，避免使用数据质量较差或不可靠的数据源。
大数据营销案例
大数据营销案例引言：随着互联网的发展和智能手机的普及，大数据的应用已经成为了各行各业中不可忽视的一部分。
大数据分析可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品或服务，并制定更有效的市场营销策略。
本篇文档将通过一个案例来展示大数据营销的应用。
通过该案例，读者将了解到大数据应用在营销中所起的作用，并从中得到一些启发。
案例背景：某连锁超市正在面临销售下滑的压力。
针对这个问题，超市决定通过大数据分析来理解顾客购买行为，并尝试制定针对性的促销策略，以提高销售额。
数据收集与整理：超市收集了大量的销售数据，并对这些数据进行了整理和分析。
首先，他们收集了每位顾客的购买历史和购买频率。
其次，他们还关注了顾客的年龄、性别、消费偏好等信息。
此外，超市还从社交媒体平台上收集了一些顾客对超市产品和服务的评价和意见。
数据分析与结果：通过对收集的数据进行分析，超市得出了以下几个关键的发现：1. 顾客购买行为分析超市发现了不同顾客群体之间的购买行为差异。
一些顾客喜欢购买随手可食用的零食，而另一些顾客则更倾向于购买新鲜的食材。
超市根据这些发现，对商品布局进行了调整，将零食区和食材区放在了不同的位置。
2. 顾客消费偏好分析超市通过分析销售数据和社交媒体上的评论，了解了顾客对不同产品的喜好程度。
基于这些结果，超市开始制定针对性的促销活动。
对于热销的产品，超市通过降价来吸引更多的顾客；对于滞销的产品，超市则通过搭配销售或者群组推广等方式进行促销。
3. 顾客留存率分析超市还通过大数据分析了顾客的留存率。
超市发现了一些有潜力的忠实顾客，并针对这些顾客制定了一系列的会员计划和回馈政策。
这些努力帮助超市留住了现有的顾客，并吸引了更多的潜在顾客。
4. 顾客意见分析超市还通过社交媒体上的顾客意见分析，发现了一些产品和服务的问题。
超市积极采取行动，改进了这些问题，提高了顾客满意度，并增加了顾客的黏性。
效果评估与总结：通过这些针对性的促销策略，超市的销售额逐渐回升。
大数据营销分析通用版
大数据营销分析通用版在当今信息爆炸的数字化时代，大数据营销分析已经成为企业取得竞争优势的重要手段。
通过收集、分析和利用大数据，企业能够更好地了解市场需求、优化营销策略、提升用户体验，从而实现销售增长和市场份额的提升。
本文将介绍大数据营销分析的基本原理和应用，以及成为通用版的营销分析方法。
一、大数据营销分析的基本原理大数据营销分析是指利用大数据分析技术和工具来挖掘、整理和分析庞大的、多样化的数据资源，从中发现用户需求、市场趋势和商业机会的过程。
其基本原理包括数据收集、数据存储、数据清洗、数据分析和结果应用等几个环节。
1. 数据收集：大数据营销分析的第一步是收集各类与营销相关的数据，包括用户行为数据、销售数据、市场调研数据等。
这些数据可以通过传感器、日志、社交媒体、网站访问记录等途径获得。
2. 数据存储：大数据营销分析需要庞大的存储空间来存放海量的数据，这些数据可以存储在企业私有的数据中心，也可以利用云计算平台提供的存储服务。
3. 数据清洗：由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，数据清洗是大数据营销分析的关键步骤。
数据清洗主要包括去除噪声数据、处理缺失数据和清理异常数据等。
4. 数据分析：数据分析是大数据营销分析的核心环节，主要包括统计分析、数据挖掘、机器学习和预测建模等方法。
通过对数据进行分析，可以揭示潜在的市场规律和用户偏好，为制定营销策略提供依据。
5. 结果应用：大数据营销分析的最终目的是为企业决策提供有效的支持。
分析结果可以通过可视化报表、智能推荐、个性化营销等形式应用于企业的决策过程，实现营销效果的最大化。
二、大数据营销分析的应用大数据营销分析可以应用于各个领域的企业，包括零售、金融、制造业、医疗健康等。
以下是几个典型的应用案例：1. 零售行业在零售业中，大数据营销分析可以帮助企业了解消费者的购买偏好、需求变化和购买决策过程。
通过分析用户的购物历史、浏览记录和点击行为，企业可以实现个性化推荐，提供更准确的商品匹配和购物体验，从而提高销售额和客户满意度。
大数据时代下的营销模式
大数据时代下的营销模式在当今数字时代，大数据已成为了企业营销的重要组成部分。
随着科技的改变和消费者越来越注重个性化需求，营销已不再是简单的广告宣传，而是需要通过有效的大数据分析和应用，实现个性化营销。
一、大数据的定义大数据是指规模非常大、复杂多样的数据集合，它们涵盖了人类日常生活中的各种信息，包括文本、图片、音频、视频等形式，而且量级越来越大，难以被传统的数据处理工具所处理。
二、大数据在营销中的应用1.个性化营销通过对消费者的行为分析，企业可以更好地了解消费者的需求，提供更加定制化的服务。
例如，企业可以通过分析消费者的购买记录、浏览历史、搜索关键字等行为数据，为他们推荐更加个性化、符合兴趣的商品和服务，提高消费者的购买满意度。
2.定位广告通过对用户的位置、兴趣、搜索行为等进行数据分析，可以更准确地进行广告投放和定位。
这样可以提高广告的覆盖面和点击率，并降低广告成本。
3.社交媒体分析随着社交媒体在日常生活中的普及，企业也开始将其作为一种重要的营销工具。
通过对社交媒体上的评论、转发和喜欢等信息的分析，企业可以更好地了解消费者的反馈和评价，以及竞争对手的市场表现和策略。
三、大数据是否必须在营销中使用？显然，大数据已经成为了现代营销中必备的元素之一。
科技的进步已经使得其收集和分析变得更加容易和准确。
但是，企业需要明确如何使用大数据，并结合企业自身的特点和目标进行分析和应用。
四、大数据营销面临的挑战和解决方案尽管大数据分析极大地改进了企业营销的效率和精准度，但这种技术仍存在一些挑战：1.数据质量不高大数据分析的成果很大程度上依赖于收集到的数据质量。
但很多企业在收集数据时存在较大问题，导致分析出的数据不够准确、完整和稳定。
为了解决这个问题，企业可以从以下方面入手提高数据质量：（1）优化数据采集方式，避免数据重复或丢失；（2）建立数据清洗、验证、分类和存储机制，保证数据的准确性和完整性。
2.数据分析不够成熟有些企业虽然收集到了大量的数据，但由于数据分析的能力和工具不够成熟，难以从中挖掘出有效的信息。
大数据营销的策略和方法
大数据营销的策略和方法随着数字时代的到来，大数据已经成为企业营销的重要工具。
通过大数据，企业可以深入了解客户需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
本文将探讨大数据营销的策略和方法，包括数据收集整合、数据分析和挖掘、个性化推荐、精准营销、社交媒体营销、大数据技术应用、数据安全和隐私保护以及持续优化和创新等方面。
1.数据收集整合数据收集是大数据营销的基础。
企业可以通过多种途径收集数据，包括传统数据收集和现代数据收集。
传统数据收集方式包括问卷调查、客户反馈、销售数据等；现代数据收集方式则包括社交媒体监测、网站分析、移动应用数据等。
将收集到的数据进行整合管理是至关重要的。
企业需要建立数据仓库，整合不同来源的数据，确保数据的准确性和一致性。
同时，需要建立数据治理机制，规范数据的收集、存储和使用，避免数据泄露和滥用。
2.数据分析和挖掘对收集到的数据进行深入分析和挖掘，发现其中的价值，是大数据营销的核心。
企业可以通过数据预处理、数据挖掘建模等手段，深入了解客户需求和行为，发现市场趋势和竞争对手动态。
数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据聚合等，旨在去除无效和错误数据，将数据进行统一和规范，为后续的数据挖掘提供高质量的数据源。
数据挖掘建模则包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，旨在发现数据中的模式和规律，为企业的营销决策提供支持。
3.个性化推荐根据用户的行为和兴趣进行个性化推荐，是提高用户转化率和增加企业收入的重要手段。
企业可以通过大数据分析用户的购买历史、浏览记录等，为用户推荐相关的产品和服务，实现精准营销。
个性化推荐需要充分考虑用户的偏好和需求，同时需要考虑产品的属性和特点。
企业可以通过机器学习算法等手段，对用户进行分类和画像，根据不同用户的特点进行个性化推荐。
同时，需要不断优化推荐算法，提高推荐准确度和用户满意度。
4.精准营销精准营销是指根据目标客户的需求和行为，制定个性化的营销策略和方案，提高营销效果和ROI。
大数据营销案例
大数据营销案例随着互联网的发展和智能科技的兴起，大数据已经成为了当今营销领域的重要工具。
通过大数据分析，企业可以更准确地了解消费者需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
下面，我们将介绍几个成功的大数据营销案例，以期能够为大家提供一些启发和借鉴。
首先，以阿里巴巴为例。
作为中国最大的电商平台，阿里巴巴拥有庞大的用户群体和海量的交易数据。
通过对这些数据的深度挖掘和分析，阿里巴巴可以精准地把握用户的购物偏好和行为习惯，为商家提供精准的推荐和定位服务。
比如，当用户在淘宝搜索某一款商品时，系统会自动推荐相关商品和店铺，提高了用户的购物体验和商家的销售额。
其次，谷歌的搜索广告也是一个成功的大数据营销案例。
谷歌通过对用户的搜索关键词和浏览行为进行分析，可以为广告主提供精准的广告投放服务。
当用户在谷歌搜索某一关键词时，系统会自动展示相关的广告，提高了广告的曝光率和点击率。
这种精准投放的方式不仅提高了广告主的营销效果，也为用户提供了更符合需求的信息。
再者，美国零售巨头沃尔玛的大数据营销也非常成功。
沃尔玛通过对顾客的购物记录和行为数据进行分析，可以更好地了解顾客的购物习惯和需求，从而制定更合理的促销活动和产品定价策略。
通过大数据的支持，沃尔玛可以实时调整商品的陈列位置和促销方案，提高了销售额和客户满意度。
最后，我们再来看一个国内的大数据营销案例，京东的“618”购物节。
京东通过对用户的购物行为和偏好进行分析，可以为不同用户提供个性化的促销活动和推荐商品。
在“618”购物节期间，京东会根据用户的购物记录和偏好，为他们推荐感兴趣的商品和参与互动的活动，从而提高了用户的参与度和购买意愿。
综上所述，大数据在营销领域的应用已经成为了趋势，它可以帮助企业更好地了解用户需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
以上所介绍的几个案例都充分证明了大数据营销的重要性和成功性，相信随着大数据技术的不断发展，会有越来越多的企业能够通过大数据实现营销的突破和创新。
大数据在市场营销中的应用案例分析
大数据在市场营销中的应用案例分析近年来，随着互联网技术的快速发展，大数据已经逐渐成为市场营销的重要工具之一。
大数据通过对大量的用户数据进行收集、整理和分析，为企业提供了更准确、更深入的市场洞察，为市场营销决策提供了有力的支持。
本文将通过分析几个典型的案例，探讨大数据在市场营销中的应用。
案例一：阿里巴巴的个性化推荐阿里巴巴作为中国最大的电商企业之一，利用大数据技术，为用户提供个性化的商品推荐，极大地提升了用户购物体验和转化率。
通过收集用户浏览和购买记录，阿里巴巴可以准确地判断用户的兴趣爱好，从而为用户提供与其兴趣相关的商品推荐。
这种个性化推荐不仅提高了用户购买的可能性，也增加了用户对阿里巴巴平台的粘性。
案例二：美团点评的精准营销美团点评作为中国领先的在线外卖和生活服务平台，利用大数据技术实现了精准营销。
通过分析用户的订单数据、位置信息以及用户评价等数据，美团点评可以准确识别用户的消费偏好和购买能力，为商家提供精准的广告投放。
例如，当用户在美团点评平台搜索某个菜品时，系统会根据用户的位置和购买记录，为用户推送附近的商家和相关的优惠活动。
这种精准营销不仅提高了广告的转化率，也提升了用户对美团点评平台的满意度。
案例三：谷歌广告的智能投放谷歌作为全球最大的搜索引擎，利用大数据技术实现了智能广告投放。
谷歌通过分析用户的搜索历史、地理位置和兴趣偏好等数据，为广告主提供精准的广告投放。
例如，当用户在谷歌搜索某个关键词时，系统可以根据用户的搜索意图和位置信息，为用户推送与其相关的广告。
这种智能投放不仅提高了广告的点击率和转化率，也为广告主带来了更高的收益。
案例四：保险行业的风险评估在保险行业，大数据技术被广泛应用于风险评估和精准定价。
通过分析用户的个人信息、历史索赔记录、社交网络数据等大数据，保险公司可以评估和预测用户的风险倾向，为其提供个性化的保险产品和定价方案。
这种精准定价不仅提高了保险公司的盈利能力，也为用户提供了更好的保险保障。
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价格=数据筛选费+目标用户触达通信费组成。 数据筛选费：目标用户数据筛选费包括三种场景，标准标准筛选、个性化标签筛选、实时化 场景筛选。 目标用户触达通信费：包含外呼触达、短信触达、彩信触达、邮件触达、互联网广告触达 外呼触达：坐席费+通信费，按座席数和外呼时长计费 短信触达：通信费，按短信发送数计费 （详细价格见总部大数据产品价格文件）
✓ 银行类客户：对地市分行的坏 账要求
✓ 互联网金融公司：追欠款 ✓ 专业的催收公司
客户 有欠 款
客户 价值 高
✓ 保险公司：购险用户价值挖掘 ✓ 其他有存量价值客户行业
据银监会数据，预计2020年不良资产市场标的余额超10万亿 失联修复聚焦金融行业客户，包括但不限于银行、持牌消费金融机构、合法互联网 金融机构，合法P2P，催收公司等
17
反薅羊毛接口
针对羊毛党，输出恶意等级评分
互联网金融公司 银行
支持运营商
三网 三网 三网
数据来源 联通、电信、移动、腾讯 联通、电信、移动、银联
3、我们优势在哪里？
联通数盾金融风险控制产品，较市面上其他公司的金融风控产品，具有以下特点和优势：
01
全面性
• 整合联通、电信、移动三网全国手 机用户数据，银联消费数据和腾讯 风控数据
2、我们提供什么？
目前主推的数盾产品内容为：
名称
手机三要素核实 在网时长查询 手机状态查询
描述
基于手机号码对号码预留的证件类型，证件号码，姓名进行 验证 通过手机号码查询本号码在网时长
基于手机号码查询本号码当前状态
保险机构 征信公司
名称 反欺诈接口
描述 针对金融欺诈进行评分，分数越高，恶意等级越高
1号店 唯品汇
……
基 本 属 性
购
物
偏 好
终端偏好
苹果
华为
小米
个人还贷能力
银
交易总金额
行 消
月均交易金额
费 月均交易笔数
……
支
付
偏
好
工作地
位
居住地
置 信
国内出差次数
息 国内出差时长
……
……
支付宝 银联钱包 京东钱包 翼支付
……
2、数达（精准营销）优势是什么？
数据优势
基于运营商数据，真实安全且更新快速，可 以全方位反映用户的特征和需求
01
营销模式多样化
批量营销、过往偏好分析营 销，实时场景触发营销等多 样化营销方式
02
03
触达方式
除了传统的手机短信外呼触达方式，目前引 入互联网触达渠道
3、我们面向哪些客户？
哪些客户我们不接？
黄、赌、毒坚决不接！ 保健品、医疗、美容、皮草、股票、催款、加群、加QQ、加微信坚决不做！
哪些客户需要慎重？
政府部门
社保局 住建局
保险公司
数据清洗过程 征信验真类合作好处：对接简单快速，长期都有收入
6、我们有哪些案例
深圳：腾讯征信 广州：广发银行征信、广州银行验真 佛山：佛山住建局 梅州：梅州人保、梅州建行 东莞：百融、数据宝
用户
用户隐私授权 （注册时）
风险控制 （用户身份嫌疑）
用户身份嫌疑查询 是/否
失联修复产品价格，由数据修复费和通信费构成
数据修复费： 用总部全国统一价格10元/用户（按照修复成功收取，即修复后可以接通联系 到客户） 区分保险类和非保险类，非保险类为保险类的双倍价格 当前市场上银行类修复参考价格为20元/用户，保险类为8元/用户
通信费用包含： 坐席450元/月，通话费用0.2元/分钟（采用预测式外呼方式），短信费用 0.03元/条
5
产品二
数盾产品
产品介绍 产品客户 产品案例
产品优势 产品好处
1、数盾产品是什么？
利用联通数据，在充分保障用户隐私安全的前提下，利用脱敏数据对金融行业提供数据验证和征信评估 服务，为专业化的授信机构提供一个征信平台。
简言之：风险控制 数盾产品提供API接口调用和Web查验服务
可以提供免费测试，测试条数一般为1000条左右
产品一
数达（精准营销）产品
产品介绍 产品客户
产品优势 产品好处
1、数达（精准营销）是什么？
通过联通大数据，进行产品精准营销，可以有效实现对用户的精准分析、全方位触达。降低营销成本， 提高营销效果
在网时长
业务Байду номын сангаас型
通
信
上网时间偏好 行
为
交往圈
类
……
年龄 性别 地域 帐期 ……
手机淘宝 京东商城
业务操作
产品三
数达（失联修复）产品
产品介绍 产品优势
产品客户 产品好处
合作要求
1、什么是失联修复？
客户服务定位于面向保险业、银行业、政府机构提供一套基于加密用户身份证号发现用户手机号的 产品，能够有效提高企业存量用户的保有率，提高存量用户的贡献度。
简言之：重新联系已经联系不到的客户
加密的身份证号
两种导入方式：
• 页面模板导入 • 接口方式导入
数达营 销平台
① 只匹配出一个号码的直接 全部下发
1：1 ② 可通过以下维度筛选：
在网时长最久的用户
1：多 通话时长最久的用户
目标手 机号
短信网关
所有发现的号码直接全部下发
外呼渠道
备注：进行客户服务业务必须取得存量用户的强授权，保障用户利益。
14
2、哪些客户喜欢失联修复？
15
3、我们的优势在哪里？
数据：运营商独家数据（修复数据只有运营商可以提供） 价值：解决客户对失联用户复联的需求
客户一次接入，长期调用产生收入 拥有联通、电信在线库，移动目前对接了28个省离线库
注意：保险类客户需要与保险公司直接签约，如果与第三方机构签约，需要 第三方机构出具保险公司独家业务授权
4、我们的价格怎么样？
02
及时性
• 运营商自身数据，实时更新，更及时 更准确
03
独特性
• 反欺诈接口融合三家运营商和腾讯数 据， 独特性强
04
可靠性
• 多家客户使用检验，可靠性强
4、我们价格怎么样？
三要素验证底价为标准价2.3折，电信为3折，移动为3.5折（暂时） 10
5、我们面向哪些客户？
银行、互联 网金融公司 及征信公司
除大型银行、证券公司和保险公司外的金融机构，请慎重 目前模型调优中，今后目标行业：金融、旅游、地产和汽车
4
4、我们价格怎么样？
省内精准营销
价格=模型建设费用+对应的营销费用 模型建设费用≥3万元，上不封顶，可进行模型建设费用减免或者增加。 精准营销费用（短信触达）=（短信费+标签A价格系数*标签B价格系数...标签Y价格系数*0.2） *触达用户数量折扣*审批等级对应折扣 【短信费：0.1元/条，保留到小数点后两位】