大数据分析与营销
大数据分析与营销
课程背景：
“大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。
大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。
本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容：
1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具
2. 大数据如何跟银行营销工作相结合
3. 数据挖掘的CRISP循环
4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍
课程时间：1天，6小时/天
适合对象：市场分析人员及各销售管理岗
课程大纲：
一、大数据时代概述
“大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么
1. 大数据的应用历史
2. 大数据的全景视图
3. 最热门的大数据工具有哪些
4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？
5. CRISP方法论
案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程
二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作
1. 大数据如何与企业的营销结合
a) 营销动作和大数据的结合
b) 岗位的设置和技能要求
2. 分析模型的设计、实施工具
a) SPSS Clementine简介
b) SAS简介
c) SQL Analysis简介
d) Excel控件简介
3. 数据的收集和准备
a) 数据的来源
b) 原始数据转换为业务数据
三、基于关键指标的分析方法
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1. 案例思考：从一张报表说起
2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷
3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况
4. 案例解析：
a) 竞争力分析模型
b) 利润分析模型
四、时间序列分析
时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。
1. 时间序列规律的三个方面
2. 如何识别周期，认识同比的风险
3. 趋势如何分析
4. 案例解析
a) 数据周期分析
b) 产品风险预测
5. 一元回归分析
a) 案例：行业趋势分析
五、竞争的量化分析方法简介
1. 宏观的行业竞争力分析矩阵
2. 数据来源：根据市场竞争的四个层次确定
3. 竞争的敏感性分析
4. 银行产品的品牌转换矩阵
5. 媒体影响的量化研究
六、常用的统计学分析算法简介
数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演示常见的数据分析算法。
1. 协助客户分类：聚类分析
2. 识别客户响应
a) 类神经网络
b) 决策树
c) 逻辑斯蒂回归
3. 时间序列预测
a) ARIMA
b) 指数平滑
七、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 水平和趋势模型
5. 季节模型
6. 如何评估预测的偏差
八、数据挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，精确营销的基础是精确的客户定位，本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 基于决策树的案例解析
5. 结果的应用
大数据分析与营销
大数据分析与营销 课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间：1天，6小时/天 适合对象：市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲： 一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论 案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析
大数据分析对市场营销的影响.docx
大数据分析对市场营销的影响 所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点 大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点 市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设
计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销 传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体
商业银行大数据分析营销
商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多
3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值
精准营销下的大数据分析利用
大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。
具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
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，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，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[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调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对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业 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： [3]?大数据营销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，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。． 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算
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
大数据营销案例三只松鼠
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
基于大数据分析的精准营销
- 118 - 第13期 2018年7月No.13July，2018 随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为人们生活中必不可少的工具。除了常规的通信功能外，手机还可以进行购物、支付、娱乐、学习和交流等。因此，选择一个什么样的手机已经成为广大消费者注重要考虑的问题。移动终端的普及，让数据分析随地可行。大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环[1]。1 对数据进行描述性统计分析 以网络上某一品牌手机为例，进行数据分析，调查用户 的基本行为特征对手机购买的影响以及如何影响[2] 。首先对数据进行量化处理，进而建立主成分分析模型，得到影响用户购买手机的主要成分；最后，建立多项Logistic 回归模型，运用SPSS 对数据进行处理，计算出各个因素对影响购买手机的权重，用以研究各个因子是如何影响是否购买手机的[3]。研究消费者的基本属性和个人偏好对购买手机的影响，从而得出精准营销策略[4]。1.1 主成分分析模型 首先，分析用户的个人偏好，发现并不是所有偏好都与用户对手机的购买有所关联，因此，建立主成分分析模型对用户的基本属性特征以及个人偏好进行主成分分析处理。 运用SPSS 软件对表格数据进行主成分分析处理，可得结果如表1所示。 已知表1中合计项为主成分，则可知主成分为年龄、性别、学历、职业、网络购物指数、网络活跃指数。1.2 多项Logistic 回归模型 Logistic 回归分析的因变量应是分类变量，并且包含顺序变量和名义变量。不论是哪一种变量都要用数字来表示其取值。自变量是数据型的连续变量，也可以使顺序型分类变量。如果是名义变量，则需转化成哑变量来解决。 二值变量的Logistic 回归模型：假设因变量y 是一个取值 为1和0二值变量（binary variable ）， x 是一个影响y 的危险因子（risk factor ）。令在x 条件下y =1的概率是P =P (y =1|x )，则有表达式： exp() (1)11exp()x x e x p p y x e x αβαβαβαβ+++==== +++ （1） 多元L ogistic 回归模型表达式如下： 11221122exp()(1) 1exp()k k k k x x x p p y x x x x αβββαβββ++++===+++++ （2） 首先，对主成分分析模型计算出的主要因子进行集成处理，利用SPSS 软件进行多项Logistic 回归分析，将用户是否购买手机设为因变量y ，性别、年龄、学历、职业、网络购物指数和网络活跃指数为自变量x i (i =1,2,…,6)，得出模型拟合信息与拟合优度（见表2—3）。 唐志晶，孙景浩，王执政，伍玉通，周书冉 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：随着互联网技术的发展，企业对手机的营销方面表现得更加重视。现如今，借助大数据技术挖掘出用户在手机使用 方面的热度，精准掌控消费者群体的喜好变迁，使得在消费者的需求不断增大的同时，品牌营销的策略也在不断变化。随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为了人们生活时必不可少的工具。文章采用深度学习算法，构造主成分分析、多项Logistic 等模型，应用于各种类型的用户，将所得结果进行定量分析，提出合理化建议。关键词：精准营销；个人偏好；主成分分析模型；多项Logistic 模型无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于大数据分析的精准营销 作者简介：唐志晶（1996— ），女，河南鹤壁人，本科生；研究方向：计算机科学与技术。
营销管理与大数据分析
《营销管理与大数据分析》课程教学大纲 课程名称：《营销管理与大数据分析》 课程性质：内训 教学时数：学时6-12小时（1-2天） 课程简介：在互联网时代，完成销售目标要借助于大数据的管理和科学的分析，再也不能简单的拍脑袋，本课程注重目标销量的管理、新客户的开 发和对老客户的维护及客户需求的深挖，结合大数据的分析使销量 的完成更有保障。 教学要求：采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式，课堂讲授要求理论联系实际，运用大量实践案例和教学实例，深入浅出、旁征博引，讲师同 时配备课堂练习、现场互动以消化老师的课程内容。 教学纲要： 第一章：销售目标有效制定技能提升 一、销售目标制定的前提 1.市场分析STP法运用 2.内部营销调研 3.外部营销调研 4.SWOT分析 5.盘点公司客户资源 二、销售目标制定的六大策略组合 1、产品线策略设计 讨论：如何打造产品的差异化 2、价格策略设计 案例：某企业的定价策略
3、行业渠道策略设计 案例：某企业的渠道多元化 4、促销策略设计 模板：基于人性的促销设计准则 工具：促销评估十大标准表 三、落地实施模板参考 1、A企业销售目标书 2、B月度营销指导书 3、C企业营销执行细案 4、制定计划的smart法则 5、制定计划的5W2H 6、案例：工作周报/月报的分析 第二章：销售目标落地执行、检核及考评 一、销售目标落地执行的氛围 1、责任第一，承担使命 2、要放下包袱，克服畏惧 3、空杯归零，埋葬过去辉煌业绩 4、保持高昂的斗志和必胜的信念 案例分析：某企业区域目标超额达成之谜工具：营销目标宣誓模板 二、销售目标落地，应该做什么？ 1、达成目标依靠平时打好基础 ?市场研究：总把控 ?行业细化：列菜单 ?客户拜访：做服务
大数据时代下的精准营销
2012年以后，大数据（big data）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。
大数据在营销和销售中的十大应用
大数据在营销和销售中的十大应用 当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。而在市场营销中，大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外，还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务，大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC)，客户终身价值(CLTV)的信息，管理许多其他客户驱动的指标，这些指标对于经营云业务至关重要。 下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用： 1.大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。 麦肯锡的分析发现，一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高却可以带来高达经营利润%的增加，定价具有显着的提高盈利能力的潜力空间。 报告来源--麦肯锡公司：利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。
根据下图的调查问卷，Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。 报告来源-Compendium市场营销大步向前解决增强客户体验和营销效果的难题(PDF) 3.客户分析(48%)，操作分析(21%)，欺诈和合规(12%)，新产品与服务创新(10%)和企业数据仓库优化(10%)是当今最常见的大数据销售和营销案例。 大数据联盟(DataMeer)最近的研究发现，客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。而支持这个趋势的有下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。 报告来源–大数据:企业的竞争力武器 4.用大数据将分析数据嵌入到情境营销中。 许多公司的营销平台技术正在快速完善，支持这个趋势的基础是不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的渠道需求。这造成了许多营销部门在数据和处理上无法完全集成好。大数据分析可以创建可扩展的系统分析，可以再一定程度上缓解这个问题。下图来自Forrester的研究，在SAS网站上可以免费下载，结合直觉与参与的情境营销工具和技术：企业营销技术手册。 报告来源-SAS:结合直觉与参与的情境营销工具和技术：企业营销技术手册 5.大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。