大数据时代的营销策略 (2)
浅谈大数据时代下的电商精准营销对策
浅谈大数据时代下的电商精准营销对策随着大数据时代的到来，电商企业在精准营销方面面临着更高的要求和更广阔的空间。
数字化、智能化、定制化是电商营销的主旋律，这也使得电商企业需要根据大数据进行精细化定位，实现用户精准营销。
一、数据搜集和分析电商企业需要大力发展互联网信息化技术，及时进行数据搜集和分析，这是实施精准营销的基础。
该环节主要分为以下三个方面：1.数据来源的多样化数据来源是基础，电商可以根据不同领域的数据搜集来源进行分类。
可通过应用统计方法，从网站访问数据、用户行为数据、电商交易数据、社交媒体等多种途径搜集、加密和整理数据。
例如，在使用用户搜索词查看他们购买的一些商品时，对搜索频率、搜索排名、过往购买要素等数据紧密统计，根据这些数据改进和优化产品推广策略。
2.数据整合的时间性和可操作性大量数据中有很多无意义的数据，需要进行筛选和整合，提炼出值得利用的数据，在时间和可操作性上进行考虑。
比如，将销售数量排前三位、品牌集中度排名前十、重复购买最高的5种商品情况整合在一起，然后统计消费者收到优惠券之后购买这五个商品的情况。
3.数据分析的有效性电商公司应坚持以用户为中心，根据用户基础数据、产品管理数据、交易数据等大数据进行多角度、多层次的数据分析，分析出消费者的特征、需求、购买力等，进而准确定位目标用户，制定精准化营销策略。
二、差异化的营销策略基于大数据分析，电商企业应给予不同用户差异化的营销策略，使得营销效果最大化。
1.针对旧用户，差异化服务既然旧用户已经对电商企业产生了一定的消费习惯，电商企业可以通过分析他们的用户数据，制定针对性的优惠方案，如通过推荐类似商品增加消费量、针对过去的购买行为提供优惠、推出高频趋势商品等等。
2.针对新用户，高品质用户体验对于新用户，电商企业应该提高其购物体验，增加只有新用户才能享受的优惠和特权，为新用户提供专业的售后服务，根据新用户消费数据分析，提供符合新用户消费需求的输入和推荐，从而增加新用户留存率。
数字化营销策略：在数字时代有效推广和营销的方法
数字化营销策略：在数字时代有效推广和营销的方法引言如今，随着数字技术的迅猛发展，互联网已经成为人们获取信息、进行交流的重要渠道。
对企业来说，数字化营销已经成为一种必不可少的推广和营销方法。
数字化营销不仅可以帮助企业有效地传达品牌信息，还能够精准地定位受众，并提供数据分析和反馈，从而实现对市场的深入洞察和精准推广。
本文将介绍一些在数字时代中，企业可以采用的有效数字化营销策略。
1. 建立一个综合的在线平台在数字时代，一个综合的在线平台对于企业的数字化营销至关重要。
通过建立一个综合的在线平台，企业可以将多种营销手段融合在一起，提供全方位的品牌展示和销售渠道。
例如，企业可以建立一个包括官方网站、社交媒体账号、电子商务平台等的综合平台，通过这些平台来推广产品和服务，与潜在客户建立联系，并实现在线销售。
2. 利用搜索引擎优化（SEO）搜索引擎优化（SEO）是一种通过优化网站的内容和结构，提高网站在搜索引擎结果页面中的排名，从而获得更多有机流量的方法。
企业可以通过研究关键词、优化网站结构、提供高质量的内容等方式来进行搜索引擎优化。
通过提高网站在搜索引擎中的排名，企业可以吸引更多潜在客户并提高品牌曝光度。
3. 利用社交媒体社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，对于企业来说，利用社交媒体进行数字化营销已经变得非常重要。
企业可以通过在社交媒体上建立官方账号，分享品牌故事、产品信息、优惠活动等内容，与受众进行交流和互动。
通过社交媒体，企业可以更加深入地了解受众的需求和喜好，并与受众建立紧密的关系。
4. 制作有趣而有价值的内容在数字时代，消费者对于广告已经产生了一定的抗拒心理，他们更加倾向于接受有趣而有价值的内容。
因此，企业在数字化营销中应注重制作有趣而有价值的内容，吸引受众的关注。
这种有趣而有价值的内容可以是短视频、信息图表、行业报告等形式，通过提供有益的信息和娱乐价值来吸引受众，并提高品牌的知名度和形象。
大数据时代下企业营销策略创新
大数据时代下企业营销策略创新随着信息技术和网络技术的飞速发展，大数据已经逐渐成为企业营销的核心。
在大数据时代，企业营销面临着新的挑战和机遇，如何利用大数据来实现营销创新成为企业必须思考的问题。
一、大数据时代下企业营销挑战在传统的营销模式中，企业主要通过广告宣传和市场推广来促进销售。
但是在大数据时代，消费者已经成为了信息获取的主体和主导者，他们更加注重个性化需求和体验，传统的营销方式已经越来越难以满足消费者的需求。
在这种情况下，企业需要针对大数据时代下的挑战，进行相应的转变，采用创新的营销策略。
二、基于大数据的营销策略创新1. 数据化营销数据化营销是基于大数据技术的营销方式，通过对消费者行为和偏好的深入分析，实现个性化营销。
数据化营销需要企业具备较强的数据采集和分析、数据挖掘和计算能力。
例如，通过整合多个数据源，构建消费者360度全景画像，精确分析消费者购买行为和需求，从而实现个性化推送。
2. 移动营销移动营销是指企业利用移动平台进行的营销和推广活动，例如手机APP、微信、短信推广等。
移动营销相较于传统营销的优势在于实时性和便捷性。
通过移动营销，企业可以更加快速便捷地与消费者进行互动，实时根据消费者需求和行为进行优化。
3. 社交媒体营销社交媒体营销是一种基于社交媒体平台的营销方式，例如微博、微信公众号、抖音等。
通过社交媒体平台，企业可以与消费者进行互动，构建品牌形象，增强品牌影响力。
社交媒体营销需要企业具备有趣、有价值的内容创造能力，更好地吸引消费者关注和参与。
三、大数据驱动企业营销策略实践大数据营销不是一朝一夕的事情，需要企业在实践中不断摸索和创新。
以下是几个大数据驱动企业营销策略实践的例子。
1. 平台建设平台建设是企业进行大数据营销的基础，需要构建企业自有的数据基础设施，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据挖掘等技术。
通过大数据平台，企业能够准确了解消费者需求，基于数据做出更好的营销决策。
2. 个性化营销通过大数据技术，企业可以了解消费者的行为和偏好，从而实现个性化营销。
大数据营销策略及案例分析
大数据营销策略及案例分析随着互联网的迅速发展，数据的重要性越来越被企业所重视。
大数据营销策略是指企业通过收集、分析和利用大量数据，以实现更精确、高效的营销目标和效果。
下面将从大数据营销策略和相应案例分析两个方面进行讨论。
一、大数据营销策略1.数据收集：企业可以通过互联网、社交媒体、手机APP等多种途径收集用户的数据，包括个人信息、消费记录、行为偏好等。
同时，还可以通过数据挖掘技术获取潜在客户的信息。
2.数据分析：企业需要借助大数据分析工具对收集到的数据进行深度挖掘和分析，以识别出潜在的市场机会、用户需求和消费趋势。
通过对数据的分析，企业可以更好地了解目标客户群体，并为后续营销策略的制定提供依据。
4.数据驱动决策：企业可以通过数据分析的结果，作出更明智的决策。
例如，通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以调整产品的种类和定价，优化营销渠道，提高销售额。
二、大数据营销案例分析1.亚马逊：亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其成功的原因之一就是大数据的运用。
亚马逊通过对用户的购买记录和浏览行为进行分析，实现了个性化精准推荐。
通过推送相关的产品和促销信息，亚马逊成功地提高了用户的购买率，同时也提高了自身的销售额。
3.美团：美团通过大数据分析，实现了精准营销和精准服务。
通过对用户的消费记录和行为进行分析，美团可以根据用户的偏好推送个性化的优惠券和折扣信息。
同时，美团还可以通过对餐厅、酒店等服务商的评价和用户反馈进行数据分析，提供更好的服务体验。
通过以上案例可以看出，大数据营销策略可以帮助企业更好地了解用户需求、提高用户参与度和购买率，从而实现营销目标。
但是在实施大数据营销策略时，企业需要注意合法、合规的数据收集和使用，保护用户隐私权。
同时，还需要注重数据分析的质量和精准度，避免因数据分析不准确而导致的错误决策。
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。
电商行业大数据驱动的营销策略
电商行业大数据驱动的营销策略第一章：大数据时代电商营销概述 (2)1.1 电商行业大数据发展背景 (2)1.2 大数据在电商营销中的应用价值 (3)1.3 电商大数据营销发展趋势 (3)第二章：用户画像与精准定位 (4)2.1 用户画像构建方法 (4)2.2 用户行为数据挖掘与分析 (4)2.3 精准定位策略制定 (5)第三章：个性化推荐策略 (5)3.1 个性化推荐系统原理 (5)3.2 商品推荐算法与应用 (6)3.3 个性化推荐策略优化 (6)第四章：智能广告投放 (7)4.1 智能广告投放技术 (7)4.2 广告投放策略制定 (7)4.3 广告效果评估与优化 (7)第五章：用户行为分析与应用 (8)5.1 用户购买行为分析 (8)5.1.1 购买行为数据收集 (8)5.1.2 购买行为特征分析 (8)5.1.3 购买行为预测与推荐 (8)5.2 用户流失预警与分析 (8)5.2.1 流失预警指标设定 (8)5.2.2 流失原因分析 (9)5.2.3 流失预警策略制定 (9)5.3 用户满意度调查与分析 (9)5.3.1 满意度调查方法 (9)5.3.2 满意度分析指标 (9)5.3.3 满意度改进策略 (10)第六章：价格策略优化 (10)6.1 大数据驱动的价格策略 (10)6.2 价格敏感度分析 (10)6.3 价格调整策略实施 (11)第七章：库存管理与预测 (11)7.1 库存数据挖掘与分析 (11)7.1.1 数据挖掘技术在库存管理中的应用 (11)7.1.2 库存数据分析的步骤 (12)7.2 库存预警与优化策略 (12)7.2.1 库存预警系统 (12)7.2.2 优化策略 (12)7.3 需求预测与库存调整 (12)7.3.1 需求预测方法 (12)7.3.2 库存调整策略 (13)第八章：供应链优化 (13)8.1 供应链大数据分析 (13)8.2 供应链协同策略 (13)8.3 供应链风险管理与预测 (14)第九章：电商营销活动策划与评估 (14)9.1 营销活动策划原则 (14)9.1.1 目标明确原则 (14)9.1.2 数据驱动原则 (14)9.1.3 创新原则 (14)9.1.4 可持续性原则 (15)9.2 营销活动效果评估方法 (15)9.2.1 销售额评估 (15)9.2.2 用户参与度评估 (15)9.2.3 品牌知名度评估 (15)9.2.4 活动成本效益评估 (15)9.3 营销活动优化策略 (15)9.3.1 数据分析优化 (15)9.3.2 用户体验优化 (15)9.3.3 跨渠道整合 (15)9.3.4 持续关注市场动态 (15)9.3.5 营销团队建设 (16)第十章：大数据驱动的电商营销创新 (16)10.1 电商营销创新趋势 (16)10.1.1 营销渠道多样化 (16)10.1.2 个性化营销成为主流 (16)10.1.3 智能化营销逐步普及 (16)10.2 大数据技术驱动营销创新 (16)10.2.1 数据采集与分析 (16)10.2.2 用户画像构建 (16)10.2.3 智能推荐系统 (16)10.2.4 营销活动自动化 (16)10.3 电商营销创新案例分析 (17)10.3.1 案例一：某电商平台个性化推荐 (17)10.3.2 案例二：某电商企业智能客服 (17)10.3.3 案例三：某电商品牌短视频营销 (17)10.3.4 案例四：某电商企业直播带货 (17)第一章：大数据时代电商营销概述1.1 电商行业大数据发展背景互联网技术的飞速发展，我国电子商务行业取得了举世瞩目的成就。
大数据营销策略利用大数据分析消费者行为和趋势指导营销决策
大数据营销策略利用大数据分析消费者行为和趋势指导营销决策在当今数字化时代，大数据已成为企业进行营销决策的重要依据。
通过对大数据的精确分析，企业可以深入了解消费者的行为和趋势，从而制定更有效的营销策略。
本文将探讨利用大数据分析消费者行为和趋势指导营销决策的重要性，并提出相应的营销策略。
一、大数据分析消费者行为与趋势的意义随着互联网的普及和移动互联技术的发展，消费者的购物行为越来越多地在线上进行。
这使得企业可以通过分析消费者在互联网上的活动数据，了解他们的购物偏好、需求变化以及购买决策的影响因素。
这些数据包括用户的浏览历史、搜索记录、购买行为等。
利用大数据分析消费者行为和趋势的好处有以下几点：1. 深入了解消费者：通过大数据分析，企业可以全面了解消费者的兴趣爱好、购物偏好、消费习惯等，有助于精确把握消费者需求。
2. 预测趋势：大数据分析能够识别出消费者的新兴需求和市场趋势，帮助企业抓住商机，提前研发和推出符合市场需求的产品和服务。
3. 提升营销效果：通过分析消费者行为数据，企业可以制定个性化的营销策略，提供精准的推荐和定制化的促销活动，从而提升营销效果和销售额。
二、大数据分析消费者行为的方式1. 用户画像分析：通过对用户的基本信息、浏览记录、购买历史等数据进行分析，可以对用户进行分类和细分，以便进行个性化的推荐和定制化营销。
2. 购物篮分析：通过分析用户在购物过程中的行为数据，如浏览顺序、购买组合等，可以发现用户之间的关联性，从而为用户推荐相关商品。
3. 用户行为路径分析：通过分析用户在网站上的点击路径，可以发现用户的兴趣点和购买意愿，帮助企业优化网站布局和推荐算法，提升用户体验和转化率。
4. 时空分析：通过分析用户的地理位置和购买时间等信息，可以发现不同地区和不同时段的消费趋势，帮助企业优化供应链和促销活动。
5. 社交网络分析：通过分析用户在社交媒体上的互动行为，可以了解用户的社交圈子和影响力，以便进行社交化营销和口碑传播。
大数据背景下市场营销策略创新研究
大数据背景下市场营销策略创新研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (3)1.3 研究方法与结构安排 (4)第一章引言，介绍研究背景、意义、内容、目标和方法； (4)第二章文献综述，梳理大数据与市场营销策略创新相关理论； (4)第三章大数据背景下市场营销环境分析，分析大数据对市场营销环境的影响； (4)第四章大数据技术在市场营销策略中的应用与优势分析； (4)第五章大数据背景下市场营销策略创新框架构建与策略建议； (4)第六章案例分析，对大数据背景下市场营销策略创新进行实证研究； (4)第七章结论与展望，总结研究成果，提出未来研究方向。
(4)第2章大数据概述 (4)2.1 大数据的概念与特征 (4)2.2 大数据技术的发展与应用 (5)2.3 大数据在市场营销领域的价值 (5)第3章市场营销理论的发展与变革 (6)3.1 传统市场营销理论 (6)3.2 网络市场营销理论 (6)3.3 大数据背景下市场营销理论的新发展 (6)第4章大数据营销策略框架构建 (7)4.1 大数据营销策略要素分析 (7)4.1.1 数据来源与分析 (7)4.1.2 目标市场与用户画像 (7)4.1.3 营销策略组合 (7)4.2 大数据营销策略模型构建 (8)4.2.1 数据采集与处理 (8)4.2.2 用户画像构建 (8)4.2.3 营销策略制定 (8)4.2.4 营销效果评估 (8)4.3 大数据营销策略实施步骤 (8)4.3.1 数据采集与处理 (8)4.3.2 用户画像构建 (8)4.3.3 营销策略制定 (8)4.3.4 营销策略实施 (8)4.3.5 营销效果评估 (8)4.3.6 策略优化与调整 (9)第5章数据采集与处理技术 (9)5.1 数据采集方法与工具 (9)5.1.1 数据采集方法 (9)5.1.2 数据采集工具 (9)5.2 数据预处理技术 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据集成 (10)5.2.3 数据转换 (10)5.3 数据存储与管理技术 (10)5.3.1 数据存储技术 (10)5.3.2 数据管理技术 (10)第6章数据挖掘与分析方法 (10)6.1 数据挖掘技术概述 (10)6.2 市场细分与目标客户识别 (11)6.3 消费者行为分析 (11)6.4 跨界营销与个性化推荐 (11)第7章基于大数据的市场预测与决策 (11)7.1 市场预测方法与模型 (11)7.1.1 定量预测方法 (11)7.1.2 定性预测方法 (11)7.1.3 综合预测方法 (12)7.2 大数据在市场预测中的应用 (12)7.2.1 大数据概述 (12)7.2.2 大数据在市场预测中的应用实践 (12)7.2.3 大数据在市场预测中的挑战与机遇 (12)7.3 基于大数据的市场决策方法 (12)7.3.1 基于大数据的消费者行为分析 (12)7.3.2 基于大数据的产品策略 (12)7.3.3 基于大数据的营销策略 (12)7.3.4 基于大数据的市场风险预警与控制 (12)第8章大数据背景下营销渠道创新 (12)8.1 传统营销渠道的变革 (13)8.1.1 渠道扁平化 (13)8.1.2 个性化定制 (13)8.1.3 精准营销 (13)8.2 线上线下融合的营销渠道 (13)8.2.1 O2O模式 (13)8.2.2 新零售业态 (13)8.3 社交媒体与口碑营销 (13)8.3.1 社交媒体营销 (13)8.3.2 口碑营销 (14)8.4 跨界合作与联盟营销 (14)8.4.1 跨界合作 (14)8.4.2 联盟营销 (14)第9章大数据营销案例分析与启示 (14)9.1 国内外大数据营销案例分析 (14)9.1.1 国内大数据营销案例 (14)9.1.2 国外大数据营销案例 (14)9.2 大数据营销成功的关键因素 (15)9.2.1 数据质量：高质量的数据是大数据营销的基础，保证数据分析结果的准确性。
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主讲：张斌
重要 启示
中国正处于从工业经济向信息经 济加速演变的历 史转折点，很多的变 化是根本性、长期性的，对于中国经 济未来的发展模式需要有全新的思考
传统产业焦虑症：转型升级
互联网 思维
股权 投资
传统
产业
天变，道亦变
•升级转型，“营销”先行
企业的发展
迎接大数据时代的到来
7亿ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
“零接触 一代”：对 传统媒体绝
缘的中青年 信息获取方式的变革
群体已经形 成。
向媒体说 搜索引擎
网络文学
博客\个人空间
论坛\BBS
NO
电子邮件 社交网站
微博
自媒体让言论获得自由
10亿
移动互联网的出现， 使互联网已经距离人类
“一厘米”。
“信息碎片化使数据 与人的交互变得轻松”：但 是，对于数据管理和利用效 率提升提出新的挑战。
经典的市场营销组合工具
营销战略框架
1
2
3
4
3C
Customer 顾客
Capability Competition
能力
竞争
Segmentation Targeting Positioning
设备爆炸
社交网络
价格低廉的存储
无处不在的连接
传感器网络
价格低廉的 计算
大数据价值
你的什么大数据都知道
你最近手头不宽裕 你可能会得高血压 你两年后可能要买车 邻居上高中的女儿怀孕了 特别讨厌某个明星 喜欢日本爱情动作片 是一个爱国的屌丝 旧手机坏了想换新的 女朋友有了一个新手提包
你在这个世界上留下了
“大数据”时代已经降临！！！
在商业、经济及其他领域中， 决策将日益基于数据和分析而作出， 而并非基于经验和直觉。
《纽约时报》2012年2月
智能
大数据
云计算
云计算
云计算逐步成熟，成为Commodity
“Stop talking about cloud—the value is in using it.” ——Accenture
太多的痕迹！！！
最近：阿里金融掌握着淘宝、天猫、支付宝、B2B这个庞大生态里的海量用户真实数据。阿里金融可以实时监测 到商家的库存、交易、退货、用户评分等经营状况，通过对这些数据进行分析，就能及时了解到商家的还款能力 。一旦商家的交易状况发生变化，阿里金融就能够及时采取应对措施，从而控制和规避贷款风险。
更好地消灭信息 不对称
更好地消灭时空 不对称
nline
ffline
未来，谁离用户越近（时间、空间），谁就越能抢得先机。
3.大数据时代第三特征：去中心化。
“未来的20-30年，去中心化是不二法门。” ——《失控》作者 凯文·凯利
创意 设计 研发 制造 定价 营 交 仓 配 售 销易储送后
品牌商
传统商业环境中的 “十节甘蔗”理论
零售商
互联网的信息对称以后，会把中间行业都干掉，直接B2C。 众筹模式让我们 看到了C2B的可能。
4.大数据时代第四特征：万物互联。
万物互联，导致（企业与用户之间的）距离的消 除；距离消除，导致了信息越来越对称；信息对 称，让用户主权得以彰显，虚拟世界得以连接现 实世界。消灭信息不对称的效率相对于互联网较 低的线下中介面临极大的生存压力。
电子商务使得人们的需求
足不出户 便能得到满足
用户主权 虚实结合 去中心化 万物互联
感知正在生成的未来
“商业环境面临剧变，这个剧变就是来势 凶猛的互联网革命，智能手机的普及让最 迟钝的人也感受到了变化，我们把这个时 代称为商业新生代。”
“我们所坚信的一切东西，可能只是特殊 环境下的临时解决方案。”
万物互联 距离消除 信息对称 用户主权
智能终端越来越成为世界的中心， 周边连接的智能硬件也越来越多， 我们要建立完善的智能硬件的生态链
核心
是通过手机建立一套账号体系
互联网思维核心
--用户思维
“专注产品与服务的极致” +
“优秀的社会化媒体营销”
用户思维。
互联网思维的本质其实不是产品思维，而是用户思维，粉丝经济的背后也是 用户思维。
1.大数据时代第一特征：用户主权。
产品为王 创造价值
渠道为王 传递价值
用户主权 用户价值
权力从产品让渡到渠道，又从渠道让渡到用户 选择权交给了用户，就进入了用户主权的时代
互联网时代，用户和企业之间的距离被大大缩短， 渠道和中介的价值被极大地削弱，我们进入了用户主权的时代。
基于信息不对称的商业模式正在接受巨大的挑战。
Volume
Velocity
Variety
Veracity
数据体量巨大。 从TB级别，跃 升到EB级别
处理速度快， 1秒定律，传 统的数据挖 掘技术有着 本质的不同
数据类型繁 多。包括网 络日志、视 频、图片、 地理位置信 息等
连续不间断 监控过程中， 可能有用的 数据仅仅有 一两秒
为什么今天才谈大数据？
万物互联
万物智能
大数据时代
推荐
预测
大数据
可视化
人的数据
User profile、User DNA、User behavior
物的数据
联网设备数据、传感数据
关系数据
人与人、人与物、物与物
人工智能
超
集
高
强
中
速
计
数
传
算
据
输
人工智能
全局快 速决策
冰山一角 人工智能应用仅露出
，未来对社会的影响将远超我们的想象！
• 无人驾驶 • 人、车、道路互联 • 提升出行体验 • 提高交通安全
IEEE预测到2040年，全球上路的汽车总 量中，75%将会是无人驾驶汽车
• 工业机器人 • 国防机器人 • 服务机器人 • 机器人的我们 • ······
大数据定义
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透 过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮 助企业经营决策更积极目的的资讯
口碑不单单是好产品、或者又好又便宜，口碑其实是超出消费者的预期。
[一个价值连城的公式]
口碑=实际体验-用户期望
这是我们要的
这是我们努力改变的
这是我们可以调整的
企业的发展
大数据时代与营销变革
彼得·德鲁克：“一家企业只有两个基 本职能：创新和营销。”
思考：营销的任务就是？
发现 需要
激发 欲望
满足 需求
用户主权时代，专注用户，而非对手。
发自内心地思考：我到底还能为用户做什么？其他一切，自然而然。 你必须让用户在他们无穷的场景中不断提出自己的需求 ，才能做出他们真正喜欢的东西。
2.大数据时代第二特征：虚实结合。
互联网的本质功能是更好、更全面地消灭了 信息不对称。
但互联网并不能非常好地解决时空不对称的 问题。