大数据:利用相关性的营销

国内有一家民营航空公司，会员不下数百万，会员的一个重要信息是邮箱地址。另外一边，微博账

大数据寻求的是海量数据，海量到什么份上？就是全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的

研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。抽样的科学做法是“随机”——不过这一点听着容易，做起来相当困难。真正的随机抽样需要花很多钱（利用社交网络关系，通过一个用户做问卷再发动这个用户找更多的人来做问卷，一点都不随机），而且一个无法绕过的弊端在于：如果你使用调查问卷的方法，你很难排除回答者的语言回答一定就是ta心中真正的想法或者实际上的真正行为。

大数据首先不是抽样，它获得的数据是全体样本数据，其次它不是在让用户回答问题，而是实打实地去获取用户的“行为”。用户声称对某活动会有兴趣和用户是否参加了某活动，显然后者更能说明问题。

最重要的一点，大数据分析和抽样分析的核心区别在于：前者是动态的，后者是静态的。

前文提到，随机抽样方法是成本很高的，故而它很难每天都去做一次——事实上，为某个特定的问题一个月乃至一个季度做一次随机抽样，都很难实施。于是，一个随机抽样所形成的结论，其实是静态的，它只能说明在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户（样本）加入时，很难再说明过去的相关性是否能够成立——除非，你能找到真正的排除了各种隐形变量后的因果关系。

如果试图减少成本去做非随机抽样，那么，它的结论就更没有推广意义（学术一点称之为外部效

度性，非随机抽样外部无效度）。当新用户加入后，非随机抽样的结论基本不能适用。

但大数据的分析却是动态的，每秒都有可能产生一个新的结论。让我们用最常见的亚马逊页面上的“购买此商品的顾客也同时购买”来举例。

这个部分里的商品是活动的，由于新购买的产生，会导致这个模块里的商品可能会产生变化。不过，这个模块也有可能是导致商品集中化购买的重要原因：用户看到了这个模块里推荐的商品而产生购买的可能是很大的（也许ta本来就没有任何购买的念头，甚至连这个商品都不晓得）。但对于大数据来说，原因是什么一点也不重要，它要做的——至少在电子商务领域——无非是提高客单价

罢了。买了A书和买了B书之间的因果研究，那是学者们的事，不是商人关心的事。

大数据处理的方式不是探幽细究型的，挖空心思去想究竟原因为何没有这个必要，不过拿出一些结论来演绎也是会闹笑话的：比如吃海参有助于提高智商。大数据其实不需要做什么演绎，它的任务只是让你在某一时刻能做到提升成功率的事，哪怕只有1%。量一大，1%都是极其可观的。

回到航空公司的具体案子来。10万同时拥有航空公司会员和微博会员的人，并非随机抽样而得，故而这10万对于整体数百万航空公司会员而言，没有代表性。但我们的目标不是想寻求坐这家航空公司班机的人和参与某网络活动的因果关系，我们只是想提升一下参与活动概率并希望看到更多人会去转发某个活动罢了。故而，10万微博用户，够了。

在某一个时点，跑了一下数据，大致能看到一些相关性，于是我们开始设计某种活动，并有针对性

在某一个时点，跑了一下数据，大致能看到一些相关性，于是我们开始设计某种活动，并有针对性地让这10万微博用户知道，这次获得的参与度和转发率，比毫无数据支撑背景下的胡乱策划，成功率应该会高一点。同样的人力投入，得到了相对而言的较高效果，这就是数据分析的好处。

过了三个月后，又有需要策划的活动，注意，这一次依然需要再跑一次数据。因为样本可能不是只有10万了，也许15万，也许运气不好有2万微博用户已经“死亡”，只剩8万。另外一个可能是有某些新的外部变量加入，比如出来一种新的商品让很多人趋之若鹜高度关注。这个时候拿上一次的数据来指导策划，又是盲人骑瞎马，夜半临深渊了。

不同的时点，或者目标不同的活动，都需要再次跑数据，这可能是大数据分析的麻烦之处。不过，计算机的长处就是计算，花上一两个小时设计几个公式或模型，相对于过去动不动要搞随机抽样，便利性提高很多倍，值得尝试。

更宏大一点的就是真正意义上的“大数据”了。今年年头互联网圈阿里要并购新浪微博，从商业逻辑上讲，一个是中国最大的消费平台，一个是中国最大的碎片化言论平台，两者数据的合并，是颇能挖出更多的相关性来。

当你发表一条微博时，忽然配套出来了一条广告。是的，你很烦，感觉又被骚扰了。但从商业角度而言，如果你过去的烦是一万次广告推送才会有一次点击，现在变成九千次一次点击，都是了不得的进步。一万次为什么会变成九千次？因为一个人的言论和ta的消费倾向，的确是存在一定相关

性的。

广告圈里一句名言：我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。一些营销业者鼓吹说他们可以让你不浪费那一半。不要相信他们。对于广告来说，从浪费50%到浪费49%，都是很值得去投入的事。建立在相关性而非因果上的大数据营销，不可能让广告主从此不再浪费广告，它只能做到：浪费得少一点。

这就够了。

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再说一下随机样本和全样本的关系。理论上讲，你可以设计一个模型，每秒钟都在那里抽样，不是没有操作性。但问题在于，随机抽样生成的结果都存在一定误差，既然手上已经有全样本，又何必去搞什么抽样。对于计算机而言，计算1亿个样本，和计算一千个样本，代价虽然有差，但全样本没有误差，已足以弥补这点代价。

来自艾瑞网，本文由扯氮集博主魏武挥原创撰写

人人都是产品经理（https://www.360docs.net/doc/107764306.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台

大数据在市场营销领域的五大应用方向

大数据在市场营销领域的五大应用方向知识就是力量。知识尤其对于那些知识销售者更显重要。营销人员深谙此道，并且知道过去几年，大数据的到来为什么是他们的一大幸事。当今世界，技术驱动大数据产生了很多创意营销，这也产生了无尽的信息需求。这是一个对数据迫切需要的时代。需要量化的情况变得越来越多，一个人的生活的各个方面都可以被测量、存储、计算和分析，并得出有价值的结论。这样的结论对很多人包括广告商、政治家、社会学家都有帮助。这样关于个人数据量的快速增长，这是前所未有的。所有这些数据就像是一个能梦想成真的营销者，能精确定位潜在客户。而在以前要实现它是很不容易的。技术人员现在可以使用大数据找到目标客户，在十年前这是不可能的。传统教科书的营销方式，如电子邮件、订阅、新闻已经被基于网络浏览习惯挖掘的现代市场营销策略所替代，而现在实现这些却很容易。所以，在不同的领域如何利用大数据进行市场营销？我们列举了最常见的应用。应用1：谷歌趋势视角作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词，并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用，它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。应用2：定义你的ICP ICP即完美客户画像，可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层，而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。一旦定位到了理想的目标客户，你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如，针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息，让目标客户真实感受到公司的用心良苦。应用3：确定客户的购买要素现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户？是什么要素使他们真正有意愿购买？而这些问题在几年前一直没有答案，现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容，来引导目标客户，并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。

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

大数据在营销和销售中的十大应用

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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8.7%的增加，定价具有显著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。

大数据营销的未来发展趋势研究

发展战略FaZhanZhanLue 【摘要】自互联网技术与消费市场快速结合，消费者行为逐渐数据化、信息化。基于海量的用户行为信息，利用特定算法进行大数据营销已经成为时下工商企业关注热点。本文从大数据营销的概况谈起，详细介绍了大数据营销的现状和用途，并提出大数据营销的注意点以及未来趋势的思考，为各公司的大数据营销战略提供研究思路。【关键词】大数据营销；网络推广；商业发展一、引言互联网已经成为营销推广的重要平台。淘宝日均数据处理量达30PB，新浪微博、QQ空间、百度贴吧等社交平台每日访客数量达数十亿人次……海量用户数据背后隐藏的用户行为偏好成为当下的营销目标。亚马逊等网站根据顾客浏览行为进行个性化推荐，而淘宝、新浪微博等达成了链接分享、账号绑定等多种类合作关系。受益于大数据营销所带来的实际经济效应和良性顾客反馈，对大数据进行精准收集和实用，也日益成为信息管理和营销管理界普遍重视的关键问题。二、大数据营销概况（一）大数据营销的定义中文互联网数据研究资讯中心对大数据给予了如下定义：大数据是指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据，这些数据将成为传统计算可望而不可及的无用资源。IBM给大数据定义为4V，即数量巨大（Volume）、种类多样（Variety）、速度快（Velocity）及商业价值高（Value）。基于此，大数据营销值的便是对大数据进行恰当的收集、筛选、整合、处理、使用，最终精准分析出用户需求的营销方式。（二）大数据营销现状分析对于大部分企业来说，大数据信息的收集并不存在非常严苛的问题，比较棘手的往往是对于既有收集数据的再整理和使用。一个非常形象的例子是，当顾客在美国沃尔玛进行消费之后，收银员的电脑上便会出现一些“提示信息”，你也许会看到收银员对你微笑着说，“您好，在B4货架上，有我们最新进货的奶酪，与您今天购买的吐司是绝配。”而此时，顾客便可能惊奇地说，“啊，我正需要呢，谢谢你。” 事实上，一个优秀的企业，往往能够对于复杂客户信息、销售服务、市场数据等进行高效整合，甚至针对顾客需要提供个性化的服务，给予其“宾至如归”般感受。三、大数据营销的用途（一）企业自我完善顾客对企业进行的信息数据反馈，是企业对所拥有产品进行及时改进和研发的动力。拿ZSRA服装设计公司为例，其会定期整合消费者的建议，并对其进行由下而上再到下的反馈，最终实现优化生产线目的，完成信息数据的价值。与此同时，在其网络商店中，顾客的建议也被进行广泛的调研分析，这些第一手的广电也成就了ZARA“快速时尚”的品牌形象。及时将大数据信息进行使用并完成有效反馈的企业，使得大数据成为企业发展的活力血液，实现企业良性循环。（二）精准营销定位对于企业来讲，要想实现精准的活动推广，完成产品的宣传推进，就必须针对对企业有使用偏好潜力的顾客进行定向推广，刺激其消费。无论是沃尔玛的建议单、Target百货的推广小册，亦或是亚马逊的产品推荐页，都是对个性化用户进行使用偏好推荐来提高销售额的具体措施。而这些形式的精准营销定位，也势必对企业的销售额和长远发展有深渊意义。四、大数据营销的未来趋势思考（一）多平台数据库协同整合数据库营销与大数据营销的根本区别在于数据样本容量的大小以及对数据的使用处理。随着网络平台的不断发展，多平台、消费者分散、数据碎片化已经成为数据处理过程中的常态。随着信息技术的不断演进与商业发展的需要，跨媒介、跨平台、跨终端的数据资源整合将给大数据营销带来极大助力，多平台数据库的协同整合将成为未来大数据的发展方向。（二）顾客需要导向在高校或城市大型图书馆，分类精准、设计周密的图书馆信息分类通常能给用户带来极大的使用便利。在信息科学技术高速发展的今天，企业要想让自己的产品能够适应信息化高度发展，就需要利用大数据营销建立定清晰便捷的顾客体验系统，为顾客提供类似于图书馆一般可随拿随放的可视化数据信息。（三）竞争对手知悉掌握了竞争对手的战略方向，对企业来说不可谓不重要。即使没有任何一家竞争对手会主动泄露自己的企业信息，企业也可以通过系统的大数据信息分析知悉。具体来说，通过对竞争对手传播趋势、用户倾向、产品属性、特征把握等进行分析，参考行业标杆用户策划，可以掌握竞争对手传播态势，从而为公司自身的营销策略制定和方案计划形成有效参考。（四）大数据营销隐私问题保护不少网站和APP都会有意识地对用户的习惯和偏好进行记录，使得企业能够对顾客的行为大数据进行商机挖掘和维护。事实上，部分这种数据是属于顾客的“敏感地区”，这些包括但不限于用户私人真实信息的庞大数据，有可能会为用户带来私人信息泄露的困扰。因而，对大数据营销来说，对顾客隐私问题进行有效保护或为大数据营销制定相应门槛和规制，是企业长久生存和发展所依赖的重大课题。参考文献 [1]刘东明.大数据时代,社会化营销成掘金引擎[J].中国广告, 2012(8) [2][英]维克托?迈尔-舍恩伯格,肯尼思?库克耶.大数据时代生活、工作与思维的大变革[M].浙江:浙江人民出版社,2013 [3]贾利军,许鑫.谈大数据的本质及其营销意蕴[J].南京社会科学,2013 (7):15-21 [4]何军.大数据对企业决策的影响分析[J].科技进步与对策,2013 (9) :1－5 大数据营销的未来发展趋势研究陆天驰1 朱宁2 1.南京理工大学 210094 2.苏州大学 215000 ? 4 ?

大数据营销的成功案例

大数据营销的成功案例大数据营销的成功案例篇一：大数据营销的成功案例】随着的来临，越来越多的企业开始玩起的数字游戏，从海量的数据中挖掘有效的信息，研究用户消费习惯，利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析，从而做到精准的营销。面就来看看2 个时代下运用数据营销的案例：一、趣多多：依靠大数据玩转愚人节营销趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500 万独立用户，品牌被提及的次数增长了270% 。可以说这是一次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。不知道今年愚人节趣多多还会有怎样惊艳的表现。趣多多到底做了些什么呢? 1、利用社交大数据的敏锐洞察，趣多多精准锁定了以18-30 岁的年轻人为主流消费群体。 2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台，如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动app 以及优酷视频等。

3、在愚人节当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，全面贯彻实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透，使品牌在最佳时机得到有效曝光，也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。 4、今年，趣多多更是联合今晚80 后脱口秀，将趣多多以有趣为主题的品牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相，主持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。、纸牌屋：依靠大进行营销一部《纸牌屋》，让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix 在一季度新增超300 万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26% ，达到每股217 美元，较去年8 月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000 万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。《纸牌屋》的数据库包含了3000 万用户的收视选择、400 万条评论、300 万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的c2b ，即由用户需求决定生产。如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。【篇二：大数据营销的成功案例】每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：

银行大客户营销策略(客户经理)

银行大客户营销策略培训目标： ?掌握开发大客户的策略 ?把握客户行业分析方法 ?正确评估客户心理和需求 ?了解大客户关系管理的关键 ?学习专业的大客户营销和流程管理技巧通过实际案例的分析、讲解，帮助客户经理能够准确了解针对大客户营销的策略及在主要行业实际应用案例培训对象：对公客户经理、零售银行客户经理、私人银行业务客户经理及以上管理人员等培训时间： 2天，12课时课程大纲：导论大话银行营销第一讲大客户营销理念 1、客户五级分类 2、80/20 营销法则 3、银行大客户类型及其金融业务重点 4、金融危机VS 大客户营销策略 ——有那些可操作性强的策略与战术？讨论思考：大客户的类型及各自关心什么，从而找出销售策略与方法。

第二讲做对事比什么都重要 1、国内银行营销管理现状 2、战略性大客户营销框架模型 3、通过GPN（目标、问题、需求）方法来实现差异化营销 ?与现金流动相关的客户五大需求 ?客户需求对应的不同银行产品分析 4、必须要做对的事——客户的决策流程和银行的营销定位 ?认识企业的4大金刚 ?目标客户的公关切入口及产品结合点思考：用案例讨论的方法了解什么是影响客户做业务决策的主要因素，从而确立在进行大客户营销时应该把握的工作重点。第三讲瞄准你的客户群 1、讨论： “三天不喝酒，存款就搬走” “三天不桑拿，业绩往下滑” 2、客户对银行的认知、看法、态度和行动之间的关系 3、介绍“头脑份额”的概念和影响力模型 4、运用沙枪理论——营销更具杀伤力！ 5、战略性客户营销计划的制定流程 6、实战演练：制定一份战略性客户营销计划（包括对现状、目标和差异的分析，制定30天、60天、90天的行动计划，安排资源和战术）思考：当请客吃饭、桑拿按摩、打业务牌，已经变成了大家的通用模式；而你也习惯了只使用这些手段；那么学会端起沙枪吧…… 第四讲中国式客情关系管理 1、客户关系的基础 2、客户关系发展的四种类型 3、三大客户关系的意义与识别（亲近度，信任度，人情） 4、做关系的总体策略 5、建关系的技巧（建关系的核心在于“建”从无到有） 6、做关系的技巧（做关系的核心在于“做”提升加深） 7、拉关系的技巧（拉关系的核心在于“来”拉来拉满）

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

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/107764306.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

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

银行大客户营销技巧

《银行大客户营销技巧》【课程背景】没有大客户，银行吃不饱，但是营销大客户却竞争激烈，如何开展有效营销？要开拓大客户，渠道在哪？如何结识对方财务？如何获取对方首肯？如何获得对方上下的支持？如何处理异议？赢得大客户合作靠什么？【培训对象】商业银行公司业务部、中小企业中心、授信管理部门、支行客户经理等【培训课时】 3天共18小时【培训目标】掌握建立、渗透、巩固客户关系——在中国，客户经理必须掌握的方法；学会分析客户关系的广度和深度；学习专业的大客户营销技巧；学习如何和客户建立长期的银企合作伙伴关系；学习如何组建高效的银行营销和服务团队。【培训收益】 1、课前开展问卷或电话调研，主讲老师有针对性解答银行问题； 2、课中有现场演练，达到现场训练、现场承诺、现场结果的效果； 3、课后有三个月的跟踪辅导，督促指导学员落实学习成果，并随时解答学员问题

【授课形式】 1.理论讲解 2.案例分析 3.分组讨论 4.角色扮演 5.现场演练 6.作业实操 7.游戏体验 8.学员分享【课程特色】互动积极、案例经典、演绎生动、诙谐幽默、推理缜密、环环相扣【内训定制】提前两周，通过问卷调研、电话访谈等多种形式，深入全面了解客户及学员需求，设计有针对性的课程内容及培训方式，提供科学合理的整体解决方案及落地工具。或由资深讲师王建军老师亲自赴银行现场调研，为客户量身定制培训方案，课程内容结合银行实际案例，具有可操作性。输出成果：《大客户营销诊断与需求分析报告》。【课程大纲】：第一讲另眼看银行业营销 1、银行营销分析 2、行长是第一营销人员的n个理由 3、客户经理制与现代营销导向 4、知识链接：银行全员营销银行行长营销银行经理营销银行柜员营销第二讲银行大客户的销售策略目的：大客户的类型及各自关心什么，从而找出销售策略与方法。 1.银行业的客户分类

餐饮行业如何通过大数据营销方法获取客户

餐饮行业如何通过大数据营销方法获取客户自从有了互联网，营销就有之前的小溪变成了大海。餐饮企业老板们发现营销变成了一次又一次的出海历险记，即便搭了一条坚固豪华的渔船，多次撒网也可能只捞起来一些廉价的小鱼小虾，就如同餐饮老板投入大量的费用进行互联网宣传，结果却收效甚微。如今的营销主场正由线下走向线上，由传统媒体转向新媒体。多样化的营销载体衍生出越来越多的营销方式。然而，哪一类载体和哪种方式更适合宣传餐厅？通过大数据的分析便能得到科学的答案，当餐饮企业有了大数据做支撑，营销便能有的放矢，真正实现低成本且精准。这里为大家分享武汉某一知名连锁快餐品牌采用的大数据营销方法。 1：客户需求客户主要针对武汉地区进行广告投放，希望通过本次的广告投放，增加广告曝光量，实现价值的牵引，并且针对店铺附近商圈的客户进行新产品的宣传。本次客户的主要考核数据为品牌曝光量与点击量。 2：投放方案 ①选定广告投放形式：本次广告投放，选择主流的移动端媒体，采用丰富的广告形式，多维度触达受众人群，本次广告的形式采用移动Banner广告、开屏广告、信息流广告、插屏广告、暂停广告等多种广告形式。 ②通过数据采集设备采集店铺附近商圈客户的手机识别码，上传至大数据后台进行客户分析，建立客户画像，然后利用选定广告投放形式针对这些客户推送配有优惠活动或减免券领取的创意广告，引导客户点击领取广告中的优惠券。 3：投放结果通过一个月的广告投放，客户共计获得了八百万的广告曝光量。经过监测发现，采用了优惠活动或减免券领取的广告互动率达到了38.5%，看见广告的人群有80%领取了商家落地页的优惠券，而领取了优惠券的人群中有90%的人到店消费，广告投放效果令客户非常满意。从该案例可以看出，该快餐连锁品牌采用的是线下结合线上的推广模式，结合自身餐厅的定位，锁定核心消费人群，通过数据采集设备获取周围商圈客户信息，结合大数据平台对客户信息进行筛选分析，建立属性画像，对消费人群的行为习惯、个性特质、行为习惯、影响消费购买的主要因素等做系统分析，再针对性地推出营销方案。在当下的营销环境中，传统意义的“广撒网”早已不再适用，小蜜蜂线下获客结合线上大数据的营销模式不仅可以帮助线下店铺获得的客户更加精准，而且投入的费用更低。

电子商务精准营销大数据技术应用研究.docx

电子商务精准营销大数据技术应用研究电子商务可谓近几年来最热门的行业之一，人们感受到了电子商务为生活所带来的翻天覆地的变化，在B2C电商网站数量不断增多的情况下，电商企业从商品销售到配套服务都有了显著改进，但是，若要在众多的电商企业中脱颖而出取得网络营销的胜利，仍然存在许多需要不断完善的地方。借着互联网的飞速发展带来的网络数据大爆发的契机，对基于互联网环境进行交易的电子商务企业来说，网络数据信息获取和分析具有格外重要的意义，如何获取更全面的数据并通过对数据的分析精准的找到客户群和优化管理，也已逐渐成为今天电子商务交易中的关键环节。 1国内B2C电子商务发展现状及趋势电商行业经过二十多年的发展，从具体的技术应用发展到相关产业的形成，已经发展融入到国民经济的各个组成部分中。随着互联网及移动上网技术的普及，网络消费大军的队伍日益壮大，越来越多的商家和品牌意识到发展线上业务的重要意义，纷纷在电商领域增大投入。许多企业不仅通过各种网络途径开展品牌宣传、增加品牌知名度，更将线上官方旗舰店作为提升产品销量的前沿阵地。根据数据显示，仅在20XX年双11当天：天猫购物逛欢节成交额超过两千亿，京东商城全球好物节中下单金额接近一千六百亿，苏宁的拼购订单数比20XX年同期增长十倍以上。从交易量、区域及产品种类等方面来看，我国B2C电子商务市场呈现了国际化、消费群体扩散化、品牌优势明显、业态模式更灵活、配送效率提升等持点。在中国移动电商用户规

模稳步增长的态势下，B2C电商作为移动电商主流模式，如何对客户画像进行精准营销、提升资源配置效率将是电商企业未来发展所面对的新问题和关键问题。 2大数据技术的特点及其在电商企业中应用的优势大数据并非是简单的巨量信息的集合，其数据类型的多样化、数据价值密度都与传统的数据有着很大的区别，必须依靠新的存储、分析技术才能处理和应用。对大数据应用的战略意义不在于拥有信息数量的多少，而在于对庞大数据进行分析转化并指导企业运作。作为可以对庞大数据做快速搜集与深度挖掘的技术，大数据技术能够对市场和企业的实施情况做出最符合逻辑的分析与判断，为解决核心问题和重大需求提供正确决策所要求的理论基础，为企业和单位带来创新和发展。企业和政F可以通过建立庞大的数据资源中心，对各种类型的海量数据进行及时处理和判断，给正确的核心决策提供不容辩驳的科学基础，能够显著控制企业和社会的风险，提高应变的速度和带来显著的改变。在电子商务行业应用方面，可以对市场情况进行大样本分析，传统调研中样本占比仅为5%，通过大数据技术采集样本数据可达到数据总量的80%以上，且得到的数据维度也更大，使得分析更为精准，分析的角度也更广。在电子商务B2C模式中大数据技术的应用可以归结为以下几个方面：一是精准定位目标客户群，然后根据目标群体的特征开展个性化的营销策略；二是运用大数据优化物流流程，对有效数据分析以制定最合理的物流方案；三是提升库存管理的效率，通过大数据技术参与产品研发、生产、价格及库存量控制等，保持最

大客户及大客户营销概述

大客户及大客户营销概述大客户营销技巧之大客户及大客户营销概述讲师：闫治民课程大纲第一章大客户及大客户营销概述

第二章质量型大客户的开发和沟通

第三章如何实现高效的项目谈判策略第四章招投标过程管理与项目成功实施第五章高绩效的大客户关系管理实效策略第一章大客户与大客户营销概述 -什么是大客户? 作为大客户至少包含以下元素之一： (1)与本公司事实上存在大订单并至少有1-2年或更长期连续合约的，能带来相当大的销售额或具有较大的销售潜力； (2)有大订单且是具有战略性意义的项目客户； (3)对于公司的生意或公司形象，在目前或将来有着重要影响的客户； (4)有较强的技术吸收和创新能力； (5)有较强的市场发展实力。 -大客户与消费品的客户差异 -大客户订单的特征 1、时间长 2、干扰因素多 3、客户理性化 4、决策结果影响大 5、竞争激烈 -大客户营销的特点 1、竞争性日趋激烈 2、大客户自身日益成熟

3、增值销售机会较多（案例：利乐） 4、更重视与客户建立长期的合作关系 5、对销售代表的能力要求越来越高 -大客户营销对营销人员的新要求 1、知识面要宽，知识层次要深 2、高水平人际沟通技巧 3、正确的态度 4、良好的个人素质营销人员要成为问不倒，不仅有极强的专业能力，既是营销专业也是技术专家，更要有广博的知识素养。 -大客户营销的意义 (1) 保证大客户能够成为销售订单的稳定来源 20%客户带来公司80%的业务。从企业的角度来看，80%的项目和收益来自于只占其客户总数20%的大客户，而数量众多的中小客户所带来的零散项目却只占其营业收益的20%。当然，这数字随企业的具体经营范围和特点，在具体的比例上有所差异，但大客户对企业而言具有重要意义则是毋庸置疑的。两个典型的统计数据一个美国商业银行的统计数据: 客户组占银行耗费的银行对银行客户总数比例客户管理时间的利润贡献 10 18 93 30 28 17 60 54 -10

销售大客户识别五个方法

销售大客户识别五个方法销售大客户识别五个方法：销售大客户识别方法1、确定研究目标通过客户资料的收集、分析，找出大客户，实施对大客户的个性化管理，并对其服务进行跟踪，及时改进服务，保持他们的忠诚。销售大客户识别方法2、拓展信息来源经销商应建立多渠道的、便于大客户与经销商沟通的信息来源，如销售中心、电话、呼叫中心、电子邮件、经销商的web站点、客户座谈会等。销售大客户识别方法3、大客户的信息收集通过上述来源进行信息收集，包含的内容主要有：姓名、性别、年龄、职业、住址、电话、电子邮件等客户个人信息。包括客户的采购频率、采购金额、最近一次采购时间、采购品种、客户的还价能力、关注重点、购买习惯等购买历史信息。销售大客户识别方法4、大客户信息分析对采购金额的分析让经销商了解每个大客户在周期内投入本经销商产品或服务的花费，这一指标是所有指标的支柱。销售大客户识别方法5、销售份额占大部份额的客户这些客户是我们要重点关注的对象，也同样是我们要集中精力要服务好的客户。在此我不得不提醒一下，大客户不是一成不

变。今年是我们的大客户不代明年还是我们的大客户，小的客户可以通过扶持让其变成我们的大客户。另外，大客户对企业的销售额和利润的大小起着决定性的作用。根据美国销售学者赖克海德和萨瑟的理论，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25%至85%。也正如呆伯特法则(80/20法则)所说，20%的大客户为企业带来了80%的利润。所以，从这点来看，大客户已经成为企业、特别是中小企业维持生存和发展的命脉。“得大客户者，得天下”，已是不少老板的共识。销售大客户的维护方法：一、周全的客户资料数据库不管您有多么聪明的大脑和多好的记忆力，也是不可能记住您客户的每一个细节的，所以有一个客户的资料库是必须的，也是你工作开始的第一步。可能有人一看到要创建数据库，头就大了。可实际上创建数据库并没有多难，最简单的客户数据库就是您手机的通讯录，但在这里我并不推荐您把手机通讯录做为您的客户数据库，因为它太简单了，不能输入您需要的客户数据库资料，不能满足日常工作需要。如果您乐意，可以到网上搜索一下，有很多类似客户数据库的软件可用。二、将客户分组客户价值的高低又该如何衡量呢?我如何来分配我的客户维护时间呢?这就利用到了肯为旎免费办公平台的通讯录分组功能，您可以按照您的需求随意并无限制地进行分组，比如，您可以将通讯录分为家人、朋友、重要客户、普通用户、集团客户等等。在通讯录数据库中将忠诚的、能带来利润的客户按照您的标准来进行分组，然后用不同的策略予以特别对待，或根据利润大

大数据营销的十大切入点

大数据营销的十大切入点大数据营销的十大切入点 2013-12-3 9:45:00 2013年似乎人人都在谈论大数据，然而说得云里雾里者多。许多企业家更关心的事是：如何才能真正找到大数据营销的切入点？大数据营销的十大切入点许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是

垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix 在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟

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8.7%的增加，定价具有显著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。

大客户营销技巧演讲

大客户营销技巧
时代光华教育集团高级讲师：韩增海
1

韩增海先生：
中国TCY品牌顾问机构品牌总监法国COMA珠宝中国区总经理香港光华管理学院高级讲师时代光华管理培训学院高级讲师海尔大学特聘讲师国家级企业培训师中国合肥科学家企业家讲坛特聘讲师中国职业生涯规划研究院研究员中国新终端主要发起者与推动者中小型企业1＋1成长工程导师中国最受欢迎的企业营销与管理讲师之一，曾主持海尔集体、中国移动、海南养生堂、沃尔玛、麦当劳、科龙电器、农夫山泉等企业的培训工作
2

大客户的工作流程－降龙六式
1 2 3 4 5 6
收集情报
建立关系
挖掘需求
赢得竞争
取得承诺
6 5
客户关系
走对路
1
找对人
2
做对事
3
继续合作
4
商务谈判合同审核
评标/考察确立供应商
– 签约实施
关系维护
发布招标初步筛选
– 确定供应商说对话用对功得人心
组建采购小组可行性研究 – 项目确立确定预算
– 初步筛选
– 项目可研
3

目
1
录
大客户的有效开发－走对路大客户的有效跟进－找对人挖掘大客户的需求－做对事大客户的沟通策略－说对话大客户的成交策略－用对功大客户的关系管理－得人心
4
2
3
4
5
6

旅游产业的大数据营销

一、旅游需求人群属性分析根据百度大数据平台分析，2013年12月-2016年12月全国在pc端查询搜索旅游相关信息的人群有35%分布在20~29岁、45％分布在30~39岁之间。这表明具有旺盛旅游需求的人群集中分布在20-39岁之间，这部分人群具有非常高的旅游的需求，且具有较强的消费能力和购买欲望。从触煤习惯来看，根据2016年全国用户使用新媒体的情况分析，同样年龄段的人群使用新媒体占比非常高，达到了82%，该部分人群搜索和接触新新媒体渠道已经成为了一种习惯，正在逐步取代传统的电视、报纸和杂志等信息接受的渠道。由于新媒体营销的基点在于关系的建立和情感的沟通，在大数据的营销的背景下，20-39岁之间的人群通过新媒体渠道，

增强了与媒介信息传播源头的互动和沟通，更加精准的接受到了自己需要的旅游相关信息，满足了阶段的旅游需求，对精准传播下的信息接受程度高，产生行动的可能性也更大。二、大数据移动网络营销在旅游产业的现状（1）旅游产业移动数据增长现状和问题随着自媒体时代的带来，旅游者越来越多的使用移动网络终端进行旅游信息的查询，据中国互联网网络信息中心（CNNIC）2016年8月3日发布的调研报告，截至2016年6月，中国网民规模达7.10亿，其中手机网民规模达 6.56亿，网民中使用手机上网的人群占比由2015年年底的90.1%提升至92.5%，仅通过手机上网的网民占比达到24.5%，网民上网设备进一步向移动端集中。随着移动通信网络环境的不断完善以及智能手机的进一步普及，移动互联网应用向用户各类生活需求深入渗透，促进手机上网使用率增长。中国互联网络信息中心 (CNNIC) 发布《第37次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2015年12月，在网上预订过机票、酒店、火车票或旅游度假产品的网民规模达到2.60亿，较2014年底增长3782万人，增长率为17.1%。在网上预订火车票、机票、酒店和旅游度假产品的网民分别占比28.6%，14.5%，14.7%和7.7%。与此同时，手机预订机票、酒店、火车票或旅游度假产品的网民规模达到2.10亿，较2014年12月底增长7569万人，增长率为56.4%。我国网民使用手机在线旅行预订的比例由24.1%提升至33.9%。高增长背后同样蕴含着问题，在旅游在线预订行业也出现了零和博弈的低价竞

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