基于移动互联网大数据挖掘的智能精准营销运营平台v1.3@201310105
电商行业精准营销与用户行为分析系统方案
电商行业精准营销与用户行为分析系统方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 电商行业营销现状分析 (3)1.2 精准营销与用户行为分析的意义 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章市场调研与需求分析 (4)2.1 市场现状与竞争分析 (4)2.1.1 电商行业概况 (4)2.1.2 竞争态势分析 (5)2.2 用户需求调研 (5)2.2.1 调研方法 (5)2.2.2 调研内容 (5)2.2.3 调研结果 (5)2.3 系统功能需求分析 (5)2.3.1 数据采集与分析 (5)2.3.2 个性化推荐与广告投放 (6)2.3.3 隐私保护与安全 (6)2.3.4 系统管理及优化 (6)第3章技术选型与架构设计 (6)3.1 技术选型原则 (6)3.1.1 开放性与标准化 (6)3.1.2 高功能与可扩展性 (6)3.1.3 安全性与稳定性 (6)3.1.4 易用性与可维护性 (7)3.1.5 兼容性与可移植性 (7)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 分布式架构 (7)3.2.2 微服务架构 (7)3.2.3 前后端分离 (7)3.2.4 容器化部署 (7)3.3 数据处理与存储方案 (7)3.3.1 数据处理 (7)3.3.2 数据存储 (7)第4章用户行为数据采集与预处理 (8)4.1 用户行为数据源分析 (8)4.1.1 数据源概述 (8)4.1.2 数据源价值分析 (8)4.2 数据采集方案设计 (8)4.2.1 数据采集方法 (8)4.2.2 数据采集技术 (9)4.3.1 数据清洗 (9)4.3.2 数据转换 (9)4.3.3 数据整合 (9)第5章用户画像构建 (10)5.1 用户标签体系设计 (10)5.1.1 标签分类 (10)5.1.2 标签权重设计 (10)5.2 用户画像构建方法 (10)5.2.1 数据预处理 (10)5.2.2 特征提取 (10)5.2.3 用户画像建模 (11)5.3 用户画像更新策略 (11)5.3.1 定期更新 (11)5.3.2 事件驱动更新 (11)5.3.3 动态调整 (11)第6章数据挖掘与分析 (11)6.1 数据挖掘方法概述 (11)6.1.1 描述性分析 (11)6.1.2 关联规则挖掘 (11)6.1.3 聚类分析 (12)6.1.4 时间序列分析 (12)6.2 用户行为分析模型 (12)6.2.1 PV/UV分析模型 (12)6.2.2 用户行为路径分析模型 (12)6.2.3 购物篮分析模型 (12)6.3 用户兴趣偏好挖掘 (12)6.3.1 基于内容的推荐 (12)6.3.2 协同过滤推荐 (13)6.3.3 深度学习推荐 (13)第7章精准营销策略制定 (13)7.1 营销目标与策略设计 (13)7.1.1 营销目标设定 (13)7.1.2 营销策略设计 (13)7.2 用户群体划分与定向 (13)7.2.1 用户群体划分 (13)7.2.2 用户定向策略 (14)7.3 营销活动策划与实施 (14)7.3.1 营销活动策划 (14)7.3.2 营销活动实施 (14)第8章营销效果评估与优化 (14)8.1 营销效果评估指标体系 (14)8.1.1 营销活动覆盖度指标 (14)8.1.2 营销活动效果指标 (15)8.1.4 客户满意度指标 (15)8.1.5 品牌传播指标 (15)8.2 营销活动效果分析 (15)8.2.1 营销活动覆盖度分析 (15)8.2.2 营销活动效果分析 (15)8.2.3 成本效益分析 (15)8.2.4 客户满意度分析 (16)8.2.5 品牌传播分析 (16)8.3 营销策略优化方法 (16)8.3.1 调整目标用户群体 (16)8.3.2 优化营销内容 (16)8.3.3 控制营销成本 (16)8.3.4 提升客户满意度 (16)8.3.5 加强品牌传播 (16)第9章系统开发与实施 (16)9.1 系统开发流程与管理 (16)9.1.1 开发流程规划 (16)9.1.2 项目管理 (16)9.2 系统功能模块实现 (17)9.2.1 用户行为分析模块 (17)9.2.2 营销策略制定模块 (17)9.2.3 个性化推荐模块 (17)9.2.4 系统管理模块 (17)9.3 系统测试与验收 (17)9.3.1 系统测试 (17)9.3.2 系统验收 (17)9.3.3 上线部署 (17)第10章项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目经验与教训 (18)10.3 电商精准营销未来发展趋势与展望 (18)第1章项目背景与目标1.1 电商行业营销现状分析互联网技术的飞速发展与普及，电商行业在我国经济中占据越来越重要的地位。
基于GIS的猕猴桃电商精准营销智能分析
农学学报2021,11(11):108-111Journal of Agriculture0引言农产品电商是结合传统农业与现代电子商务的新型农产品销售方式，以农业生产应用为中心的一系列相关交易活动[1]。
农产品电商体系主要包括网上农产品期货交易、网上农产品衍生品交易、大宗农产品电子交易、农产品网络零售交易、实体企业O2O 交易、农产基金项目：国家大学生创新创业训练计划项目“基于淘宝数据的猕猴桃精准营销智能分析”(201910697114)。
第一作者简介：陈逸青，女，1999年出生，江苏淮安人，本科在读，主要从事智慧农业方面的研究。
通信地址：710069陕西省西安市长安区学府大道1号西北大学城市与环境学院，E-mail ：*****************。
通讯作者：杨联安，男，1968年出生，陕西咸阳人，副教授，主要从事互联网+现代农业和精准农业方面的研究。
通信地址：710069陕西省西安市长安区学府大道1号西北大学城市与环境学院，E-mail ：******************。
收稿日期：2020-03-31，修回日期：2020-07-08。
基于GIS 的猕猴桃电商精准营销智能分析陈逸青1，杨粉莉2，高舶雯1，杨联安1，韩棋治1（1西北大学城市与环境学院，西安710127；2咸阳市农业科学研究院，陕西咸阳712000）摘要：旨在解决传统农产品营销模式中的种植计划粗放、营销市场针对性不足、无法充分挖掘市场等问题，实现猕猴桃电商精准营销。
通过互联网等途径采集历年猕猴桃电商营销情况相关数据并建立猕猴桃地理信息数据库，结合GIS 的地理数据空间分析与可视化技术，对猕猴桃营销大数据进行智能分析与深度挖掘。
可以实现详细的数据统计、分析与总览等，对各地区市场的供需情况精准预测。
将相关信息及时反馈给种植者，帮助其进行合理的种植方案决策，同时及时调整猕猴桃种植方案。
针对不同季节、地区、需求量、品种等制定精准营销策略，以满足市场多样化需求，有效预防产品滞销等现象发生，切实提高种植户经济效益。
精准营销服务平台V3
最懂客户的 助手
交易系统 营销活动
系统支撑
系统支撑
外部数据
财富管家 系统支撑
业务模式：以客户认知为线索，数据分析为手 段，为客户提供精准的产品和服务。
产品管理 产品 服务 业务 资讯
产品与服务开发
营销管理 执行业务
客户管理 业务
导入任务 （初级客户经理）
粗分类产品与服务 （客户经理）
精细分类产品与服务 （经纪人）
资源管理
节点部署 资源监控 任务监控 任务调度
管理
可视化
地图 线图 网络图 弦图 层次图 树形图 ….
技术架构——分布式数据交换（Kafka）
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的
资源管理节点
CentOS6.1-X86 64
Hadoop ResourceMa
nager
1
3.5
16核，
≥32GB 内存
主频 2个千兆以太网
≥2.4GH
卡
1T*4(RAID 10)
3.5
z
16核，
1
分布式计算 集群服务
DELL R720
分布式数据库 CentOS节点 6.1-X86 64
Hmaster
精准资讯建模分析
数据挖掘分析
kafka
1
3.3
≥16GB 内存
8核，主 频
≥3GHz
2个千兆以太网 卡
磁盘阵列
3.3
6
ETL服务器 DELL R720
数据抽取
CentOS6.1-X86 64
CCM精准营销解决方案介绍
海量数据收集、处理、运算能力
3000万
日均广 告点击
10TB
日均数据 存储量
10亿
日均广 告曝光
云计算
All in one
(流量采集不分析系统)
云存储
国内领先的All in one系统为广告主筛查出真正的目 标用户，有效引起目标用户对广告的关注！
1亿
日均独立 访问人数
CCM（互联网广告精准营销平台）日处理广告曝光量达10 亿次，日均点击3000万次，每日数据存储能力首屈一指！
客户收益： 本次广告投放总访问量2106935 本次投放总回头客164732 本次投放总有效注册数345
客户案例
推广背景：从2007年到现在，总共承担其三分乊一的网绚媒体广告投放。 推广效果： 大大提升了凡客诚品的品牌知名度；有效扩大注册用 户数量。 转化率接近20%，ROI从0.7上升到1.7。 最终实现品牌营销不效果营销的双重推广目的
数据资源
与二大运营商（中国电信、中国联
通）的固网宽带合作
覆盖了99%以上的网站资源
网民资源
互联网网民数量5.5亿
CCM精准
覆盖网民数量3亿
CCM精准覆盖的
高黏度网民数量2.4亿
CCM独特的优势资源
2.高效的“数据处理技术”
领先的数据采集不分析系统
强大的数据存储、处理能力
4大 核心技术
网址定向
内容定向
地域定向
频次定向
时间段定向
回头客定向
CCM精准营销平台工作原理
精准定向
人群定向 行为定向 时间和地域定向 内容定向 .....
精准选叏叐众
目标人群细分策略 – 通过网绚行为找到传播目标 – 进行聚类、研究、分析 – 积累目标人群、潜在用户、
提升数字化营销能力：利用互联网、社交媒体等数字化平台进行精准营销推广
提升数字化营销能力：利用互联网、社交媒体等数字化平台进行精准营销推广下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!数字化营销已经成为现代企业发展的必然趋势，利用互联网、社交媒体等数字化平台进行精准营销推广已经成为企业提升竞争力的重要手段。
大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究
DOI:10.19995/10-1617/F7.2024.07.056大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究黎凯(北京工商大学 北京 100048)摘 要：随着信息科学技术的不断发展，当代社会已步入大数据时代，大数据技术正逐步应用到企业生产经营的方方面面，影响着企业的经营决策过程。
旧的营销方式已不再适应新时代发展的需要，大数据据时代企业营销方式已经从“大而全”逐步过渡到“小而美”，企业发展必须紧跟新时代的步伐，采用更加智能化、创新化的营销手段进行企业产品的推广、品牌的营销，让大数据赋能企业生产营销全流程。
基于此，本文深入分析了大数据时代的本质及发展方向，探究大数据时代新营销方式的发展机遇并指出了大数据时代新营销方式面临的问题，最终提出企业市场营销创新策略，以供行业参考。
关键词：大数据时代；传统营销；新媒体营销；个性化；人工智能；变革创新本文索引：黎凯.大数据时代下企业市场营销方式变革及创新研究[J].商展经济,2024(07):056-059.中图分类号：F274；F124.3 文献标识码：A大数据时代背景下，市场风起云涌，企业迎来数字科技浪潮带来的前所未有的历史机遇。
用大数据赋能企业在激烈的市场竞争环境下的核心竞争力，提升企业长期盈利水平是很多企业目前关心的问题。
纵观全球化数字浪潮，很多与时俱进的企业家主动发挥数字技术的多方优势，利用先进的数字技术帮助企业精准抓住客户需求，实现客户的精准营销，使企业从中获利。
未来的市场营销将会出现更多技术的融合与突破，不仅要求线上和线下的高度统一，还会出现营销架构上的整体变革，企业市场营销必须变革才能适应时代与社会的发展。
1 大数据时代的本质及发展方向1.1 大数据时代的涵义及特征大数据时代具体是指在信息技术高速发展、互联网技术日趋成熟并发展至一定阶段后，社会生产要素产生的数据量急剧膨胀、生产数据种类日益丰富，数据处理的难度和重要性也随之提高的重要历史时期。
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨目录一、内容概览 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 研究意义 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、新零售的发展现状与趋势 (7)2.1 新零售的概念与特点 (8)2.2 新零售的发展历程 (9)2.3 新零售的发展趋势 (10)三、传统零售业面临的挑战与问题 (11)3.1 技术革新压力 (13)3.2 市场竞争加剧 (14)3.3 消费者需求变化 (15)3.4 经营模式转型困难 (16)四、传统零售业转型升级的策略探讨 (17)4.1 以消费者为中心的产品与服务创新 (19)4.1.1 个性化定制 (20)4.1.2 增值服务 (21)4.2 销售渠道优化与拓展 (22)4.2.1 多元化线上线下融合 (24)4.2.2 跨境电商 (25)4.3 数据驱动的精准营销 (27)4.3.1 用户行为分析 (28)4.3.2 数据化决策支持 (29)4.4 组织架构与流程再造 (30)4.4.1 供应链协同管理 (31)4.4.2 精简高效的运营体系 (32)4.5 创新商业模式探索 (33)4.5.1 社交电商 (35)4.5.2 无人超市 (36)五、案例分析 (37)5.1 阿里巴巴集团新零售实践 (38)5.2 京东无界零售探索 (39)5.3 其他行业传统零售企业转型升级案例 (41)六、政策环境与影响因素分析 (42)6.1 政策支持与引导 (43)6.2 市场竞争机制 (44)6.3 科技创新推动 (46)七、结论与展望 (47)7.1 研究总结 (48)7.2 研究不足与局限 (49)7.3 对未来发展的展望 (50)一、内容概览随着互联网技术的飞速发展和普及，以及人工智能、大数据等前沿技术的广泛应用，“新零售”这一新型商业模式应运而生，并迅速崛起，成为当今零售行业发展的新趋势。
新零售以消费者为中心，通过整合线上线下的资源，优化消费体验，实现零售业的升级和转型。
提高电商行业精准营销效果的平台构建计划
提高电商行业精准营销效果的平台构建计划第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目意义 (3)1.2 精准营销概念 (3)1.3 项目目标 (3)第二章：市场调研与需求分析 (3)2.1 市场现状 (3)2.1.1 电商行业发展概况 (3)2.1.2 精准营销在电商行业中的应用 (4)2.2 用户需求分析 (4)2.2.1 个性化需求 (4)2.2.2 便捷性需求 (4)2.2.3 价格敏感度 (4)2.2.4 服务质量需求 (4)2.3 竞争对手分析 (4)2.3.1 电商平台竞争格局 (4)2.3.2 竞争对手精准营销策略 (4)2.3.3 竞争对手优势和劣势分析 (5)第三章：平台架构设计 (5)3.1 技术选型 (5)3.2 平台功能模块划分 (5)3.3 系统安全与稳定性 (6)第四章：用户画像构建 (6)4.1 用户属性分析 (7)4.1.1 基本信息分析 (7)4.1.2 消费习惯分析 (7)4.1.3 兴趣爱好分析 (7)4.2 用户行为分析 (7)4.2.1 浏览行为分析 (7)4.2.2 购买行为分析 (7)4.2.3 互动行为分析 (7)4.3 用户画像标签体系 (7)4.3.1 标签分类 (7)4.3.2 标签权重设置 (8)4.3.3 标签动态更新 (8)第五章：数据分析与处理 (8)5.1 数据采集与清洗 (8)5.2 数据存储与管理 (8)5.3 数据分析与挖掘 (9)第六章：精准营销策略制定 (9)6.1 营销活动策划 (9)6.1.1 用户需求分析 (9)6.1.2 活动主题设定 (9)6.1.3 活动内容设计 (9)6.2 营销渠道选择 (10)6.2.1 确定目标渠道 (10)6.2.2 渠道整合策略 (10)6.2.3 渠道优化与创新 (10)6.3 营销效果评估 (10)6.3.1 数据收集与分析 (10)6.3.2 指标体系建立 (10)6.3.3 效果优化与调整 (10)第七章：智能推荐系统 (11)7.1 推荐算法选择 (11)7.2 推荐系统优化 (11)7.3 推荐效果评估 (11)第八章：平台运营与管理 (12)8.1 平台运营策略 (12)8.1.1 市场定位与目标客户 (12)8.1.2 产品与服务创新 (12)8.1.3 营销策略优化 (12)8.2 用户服务与支持 (12)8.2.1 客户服务体系建设 (13)8.2.2 用户培训与指导 (13)8.2.3 用户反馈与改进 (13)8.3 平台监控与维护 (13)8.3.1 技术监控 (13)8.3.2 数据分析 (13)8.3.3 法律法规遵守 (14)第九章：法律法规与合规性 (14)9.1 法律法规要求 (14)9.1.1 法律法规概述 (14)9.1.2 法律法规具体要求 (14)9.2 用户隐私保护 (14)9.2.1 用户隐私概述 (15)9.2.2 用户隐私保护措施 (15)9.3 合规性评估与监管 (15)9.3.1 合规性评估 (15)9.3.2 监管措施 (15)第十章：项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目意义互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为我国经济的重要组成部分。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
大数据时代精准营销在京东的应用研究一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为商业运营中至关重要的一环。
大数据不仅可以帮助企业更好地了解消费者，还可以为精准营销提供强大支持。
作为我国最大的自营式电商评台，京东一直致力于通过大数据技术，提高用户体验、增强用户黏性、提高用户复购率。
本文将着眼于大数据时代下京东的精准营销应用进行深入探讨。
二、京东大数据精准营销的技术支持1. 用户画像大数据为精准营销提供了丰富的用户数据样本，通过分析用户的消费行为、浏览记录、搜索习惯等，京东可以建立起用户画像。
通过用户画像，京东可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等，从而实现个性化的推荐、定制化的营销活动。
2. 大数据分析京东利用大数据分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
通过对用户行为数据的挖掘，京东可以发现用户的潜在需求，精准把握商品的受欢迎程度，实现更加准确的营销策略制定。
3. 智能推荐系统京东的智能推荐系统是基于大数据分析和机器学习技术构建而成的。
通过对用户历史行为数据的深度学习，智能推荐系统可以根据用户的兴趣爱好和行为习惯，实时推荐用户感兴趣的商品，从而提升购物体验，增加用户购买的可能性。
三、京东大数据精准营销的应用案例1. 个性化推荐以用户购物历史、浏览记录等多维度数据为基础，京东的个性化推荐系统能够向用户展示他们感兴趣的商品。
无论是首页推荐、商品详情页推荐，还是购物车页推荐，都能够根据用户的兴趣实时调整推荐内容，从而提高用户购买转化率。
2. 营销活动定制通过大数据分析，京东可以更加精准地制定营销活动。
针对高消费能力用户可以推送奢侈品牌的促销活动，而对于年轻用户则可以推送潮流时尚品牌的打折信息。
这样的定制化营销活动能够更好地触达用户，提高用户参与和购买的积极性。
3. 客户关系管理京东通过大数据技术搭建起了完善的客户关系管理系统。
系统根据用户的购物行为、互动行为等信息，将用户划分为不同的等级或标签，然后针对不同的用户群体制定不同的维护策略，提升用户忠诚度和复购率。
大数据时代精准营销在京东的应用研究
参考内容
基本内容
大数据时代已经到来，它改变了我们看待和理解世界的方式。在这个时代， 企业能够以前所未有的方式收集和分析数据，以更精准的方式理解客户的需求和 行为，从而进行更有效的营销活动。本次演示将探讨大数据时代的精准营销模式。
一、大数据与精准营销的关系
大数据的特性使得企业可以深入挖掘消费者数据，识别出消费者的购买习惯 和偏好，从而为他们提供个性化的产品和服务。这种个性化营销的方式，即所谓 的“精准营销”。因此，大数据是实现精准营销的关键。
最后，用户行为预测也是京东精准营销的关键技术。通过对用户行为数据的 分析，京东可以预测用户的购买意向、需求等，从而提供更加个性化的服务。
对于大数据时代精准营销在京东的应用前景，我们可以从市场增长、用户粘 性和商业价值三个方面进行探讨。首先，随着大数据技术的不断发展和应用，京 东的精准营销将更加智能化和个性化，从而进一步提高营销效果，促进市场份额 的增长。其次，通过精准营销，京东可以更好地满足用户需求，提高用户满意度 和忠诚度，从而增加用户粘性。
在大数据时代精准营销的具体应用上，京东已经取得了显著成果。首先，通 过广告营销，京东可以实现根据用户的兴趣和行为习惯，推送相应的广告，从而 提高广告的点击率和转化率。其次，购物篮分析也是京东精准营销的重要手段之 一。通过对用户购买的商品进行分析，京东可以得知不同商品之间的关联程度， 进而为用户推荐更加合适的商品组合。
总之，大数据技术的应用为烟草企业实现精准营销提供了有效手段。通过对 海量数据的收集、处理和分析，企业可以深入了解消费者需求和市场趋势，制定 出更具针对性的营销策略。同时，大数据技术还可以帮助企业优化生产和库存管 理，提高运营效率。然而，大数据时代烟草精准营销仍面临数据安全和隐私保护 等挑战，需要企业加强管理和技术投入，以实现可持续发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
精准广告投放（量身打造的广告） 通过精准的用户画像技术及数据挖掘模型，精 准的定位广告受众，提高广告投放精度，降低 营销成本！
为企业：
提高运营效率！
降低运营成本！
移动互联网精准营销运营平台
• 一件改变移动互联网营销模式的事情！ • 产品带来的价值将是前所未有的！
中国网民规模（亿人）
中国移动互联网用户规模（亿人）
中国移动互联网市场现状
可预见的未来，竞争与机遇幵存
各种新型应用将不断出现
云计算产品的不断推出将推 动“云时代”的到来
移动互联网用户入口 竞争将更加激烈
移动互联网营销现状
• 仍在积极探索的路上…
移动互联网营销现状
企业运营的目标
• 提高运营效率、降低运营成本
结 果 反 馈
动态客户特征分析
营销触发规则库 动态行为信息
静态客户特征分析
静态行为模型 数据挖掘模型维护
数据存储层
动态数据
行为视图
静态数据
用户视图 订购视图 消费视图
数据获取层
系统功能架构图
业务质量及用户行为分析 营销方案推送 统计报表 业务质量监控
登陆 管理 权限 管理 日志 管理 运维 管理
实时接口 通知服务 触发服务
基于移动互联网大数据挖掘 智能精准营销平台
移动互联网的现状
可预见的未来，移动终端将成为主要的 互联网入口
2011年全球移动智能终端出货量超过PC
2009-2013年全球PC、智能手机和平板电脑出货量觃模 智能移动终端出货量 超过PC
8
6
4
2
0
2009
PC出货量（亿台）
2010
2011e
2012e
电商、化妆品、汽车、服装、数码、手机阅读、手机视频…
我们如何做到的？
• 全量的用户互联网行为数据、先进的数 据挖掘技术
移动运营商的数据通道，使我们可以拥有有全量的用户 移动互联网行为数据！
营销平台的数据处理过程
系统逻辑结构图
客户 客户接触层 短信 彩信 WAP 客服 网站 其他
精确营销层
精确营销引擎
采集日志 定制适配器
A接口数据 MC数据源
BSS接口 BSS数据源 其他数据源
其他
Gn/WLAN/ S1数据源
数 据 源
我们拥有：先进的大数据分析和挖掘的技术，幵拥有成 熟的解决方案！
获取 组织
实时数据
数据解析器 大数据连接器 数据转换器
历史数据
NC-DPC
服务 分析
实时分析 实时应用 实时索引
数据挖掘 历史分析
企业运营者的期望
提高运营效率！ 降低营销运营成本！
我们在做什么？
• 精确营销解决方案
基于移动互联网大数据 挖掘的移动互联网精准 营销运营平台！
移动互联网精准营销运营平台
• 基于移动互联网的精准营销平台是一个基于两面市场的 运营平台，着力于打造基于移动运营商分组域管道分析 的用于支撑移动互联网业务的运营支撑及增值运营平台 ，我们将整合移动运营商分组域管道内容，通过对海量 觃模的大数据的分析和挖掘、用户行为的细分等，通过 一系列的企业支撑策略，完成精准营销渠道的支撑，进 而实现产品的精准营销。
运营商管道 电商行业 汽车行业 时尚行业
合作 伙伴
精准 营销 运营 平台
推送
移动互联网精准营销运营平台
• 我们将告诉企业的运营者，你现在 的受众是谁，你潜在的受众是谁！
• 营销将不再是广撒网似的泛广告投 放！精准的用户画像，将使企业的 广告投放更有目的性，更易于评估 广告带来的效果。
平台面向的行业
分析系统
数据存储
计算集群
我们拥有：精准丰富的用户画像库，可以区分不同的人群， 满足精准营销客户的需求！
我们拥有：多样的推送渠道（短信、彩信、APP），能 够精准的到达目标用户！
我们的价值是什么？
• 提高运营率、降低运营成本
决策支撑
运营决策的支撑，竞争 对手分析等宏观面、微 观面数据支撑企业运营 决策！
2013e
智能手机出货量（亿台）
移动互联网网民增速迅猛
2008-2015年中国桌面和移动互联网网民觃模
6.6 5.2
7.2 7.1
6.0
6
4.6 3.8
3
5.1 3.6
5.5
6.0
4.5
3.0 2.3 1.2
3.0
0 2008 2009 2010 2011e 2012e 2013e 2014e 2015e
非实时接口 生成服务
业务分析 业务监控
系 统 管 理
客 户 接 触
营销计划管理 营销渠道管理
目标客户筛选 营销规则管理
营销信息管理 营销效果评估
营 销 管 理
分析结果数据库
数 据 存 储
业务数据库 数 据 采 集
采集处理 Gn/Gb/WLAN适 配器 Gn接口
预处理 A接口适配器
数据装载 BSS数据适配器