大数据技术在预测性营销上的实践
大数据应用 实现精准营销
大数据应用实现精准营销大数据应用实现精准营销随着互联网的迅猛发展，大数据正逐渐成为企业实施精准营销策略的重要工具。
通过利用大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，预测市场趋势，并精准地推送个性化的营销信息。
本文将探讨大数据应用在实现精准营销方面的重要性、具体方法及其带来的益处。
一、大数据应用的重要性大数据是指规模庞大、复杂度高且速度快的数据集合。
传统的市场调研方式往往无法覆盖到所有的消费者细分群体，而大数据分析可以帮助企业更全面地了解消费者的行为习惯、偏好和需求。
通过挖掘大数据，企业可以识别潜在客户、优化产品设计、改进营销策略，从而实现精准营销。
二、大数据应用的具体方法1. 个性化营销通过分析消费者的历史购买数据、搜索记录和社交媒体行为，企业可以对消费者进行精准细分，进而以个性化的方式进行营销。
比如，根据消费者的购买偏好，提供个性化的产品推荐和定制化的营销方案，更好地满足消费者的需求，提高购买转化率和客户满意度。
2. 基于位置的营销通过利用大数据分析消费者的地理位置信息，企业可以在特定区域推送定向广告、优惠券等促销信息，吸引消费者到店消费。
此外，企业还可以跟踪消费者在店内的行为，了解他们的购物路径和停留时间，从而优化店铺布局和产品陈列，提升购物体验。
3. 社交媒体营销社交媒体成为人们获取信息和互动的重要渠道，通过分析社交媒体上的大数据，企业可以了解消费者对产品和品牌的评价和口碑，快速响应消费者的需求和反馈。
同时，企业可以通过社交媒体平台与消费者进行互动，提供专业建议、解答疑问，增加消费者的黏性和忠诚度。
三、大数据应用带来的益处1. 提高营销ROI通过精准营销的方式，企业可以避免资源浪费，将营销投入最大程度地转化为销售收入。
大数据分析可以帮助企业找到最有潜力的消费者群体，并制定相应的营销策略，减少广告和促销成本，提高营销回报率。
2. 增强竞争力利用大数据分析来了解市场趋势、竞争对手的策略，企业可以及时调整自身的营销策略，更好地满足消费者需求，抢占市场份额。
利用大数据技术进行市场预测与分析
利用大数据技术进行市场预测与分析一、前言大数据技术在市场营销中越来越受到重视。
利用大数据进行市场预测与分析，可以帮助企业更准确地洞察市场需求，把握市场走向，从而制定更有效的市场策略，提高市场营销效果。
本文将从数据采集、数据处理、预测模型到实际应用等方面，深入讲解如何利用大数据技术进行市场预测与分析。
二、数据采集任何一项数据分析工作都需要数据作为基础。
因此，在进行市场预测与分析之前，需要先进行数据采集。
数据采集包括内部数据和外部数据两种类型。
内部数据是企业自身所拥有的数据，包括销售数据、客户数据、仓储数据等。
外部数据则包括政府公开数据、供应链数据、社交媒体数据等。
如何有效地获取数据，保证数据的准确性和完整性，是进行市场预测与分析的基础。
对于内部数据的采集，通常是通过业务系统、ERP系统、CRM 系统等进行采集，数据的准确性和完整性需要保证系统的稳定性和正确性。
对于外部数据的采集，可以通过API接口、网络爬虫等方式进行采集。
但需要注意的是，需要遵守相关法律法规和道德规范，不得侵犯他人隐私和信息安全。
三、数据处理采集来的原始数据需要进行处理和清洗，以保证数据的质量。
数据处理包括数据清洗、数据整合、数据格式转换等步骤。
数据清洗是指去除数据中的无效数据、冗余数据、重复数据等。
通过数据清洗可以大大提高数据的准确性和完整性。
数据整合是指将多个来源的数据汇集在一起，形成完整的数据资源库。
数据格式转换是指将不同格式的数据转换为统一格式，以便于进行数据分析和应用。
在数据处理过程中，还需要对数据进行质量控制和数据安全保护。
数据质量控制是指通过数据质量监控、数据清洗和数据整合等手段，对数据进行质量评估和质量改进。
数据安全保护是指采取措施保护数据的安全性，如数据备份、数据加密和身份认证等。
四、预测模型在进行市场预测和分析时，需要建立预测模型。
预测模型是指利用大数据技术和数学模型，对市场数据进行分析和预测的过程。
根据不同的要求，可选择不同的预测模型。
大数据技术在企业营销中的应用研究
大数据技术在企业营销中的应用研究一、引言随着互联网和移动通信技术的快速发展，市场竞争越来越激烈，企业面临越来越复杂的营销环境，而大数据技术作为一种新兴的信息技术，正在逐步成为企业营销的重要手段。
本文旨在探讨大数据技术在企业营销中的应用研究，分析其作用、方法和实践经验，以期为企业决策者提供一些有价值的参考和思路。
二、大数据技术在企业营销中的作用1. 提升营销效率大数据技术可以快速地处理和分析大量、多维、非结构化的数据，帮助企业发现商机，优化产品、价格、渠道等核心营销要素，缩短市场反应时间，提高营销效率。
2. 改善用户体验大数据技术可以结合用户行为数据、社交数据、地理位置数据等多种数据源，精准地分析用户需求和行为，为用户提供更加个性化、精准的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
3. 提高决策精度大数据技术可以基于多元数据模型和算法，构建更加精准的数据挖掘和预测模型，帮助企业做出更加科学、准确、迅速的决策，提高决策精度和质量。
三、大数据技术在企业营销中的方法1. 数据采集数据采集是大数据技术应用的第一步，企业可以通过自有渠道、社交媒体、第三方数据等多种方式采集和获取数据，选择合适的数据源和采集方式非常关键。
2. 数据整合企业需要对采集到的各类数据进行整合和清洗，以保证数据质量和一致性。
此外，如果需要跨领域整合多种数据源，就需要采用数据融合技术，提高数据利用价值和可信度。
3. 数据分析企业需要根据自身的业务需求和目标，利用数据分析工具和算法，对数据进行深度挖掘和分析，发现并解决问题，指导营销决策和执行。
4. 数据可视化企业需要将分析好的数据以形象化的方式呈现出来，比如数据报告、图表、仪表盘等多种形式，帮助决策者快速获取关键数据信息，提高决策效率和准确性。
四、大数据技术在企业营销中的实践经验1. 了解用户需求掌握用户需求是企业营销的重要基础，大数据技术可以帮助企业更加全面地了解用户需求、喜好、行为等方面，从而制定更加精准有效的营销策略和方案。
高效利用大数据分析进行市场预测的方法
高效利用大数据分析进行市场预测的方法市场预测在商业、金融和营销领域中扮演着重要的角色。
大数据分析作为一种强大的工具，为市场预测提供了新的方法和机会。
本文将探讨高效利用大数据分析进行市场预测的方法，帮助企业和组织更好地理解市场趋势和行业动向，做出明智的决策。
1. 数据收集与整理高效利用大数据进行市场预测的第一步是收集和整理数据。
数据可以来自各种渠道，包括内部数据、市场和行业报告、社交媒体、消费者调查等。
这些数据应当包含关键的市场指标，如销售额、市场份额、竞争对手活动、消费者行为等。
在收集到数据后，需要进行清洗和整理，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据分析与建模在数据收集和整理的基础上，需要进行数据分析和建模。
数据分析可以采用统计学方法、机器学习和人工智能技术。
通过分析数据，可以揭示出市场的趋势、规律和关键因素。
同时，采用建模技术可以构建预测模型，以预测未来的市场走势和行业发展。
常用的建模方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
3. 有效的指标选择在进行市场预测时，选择合适的指标非常重要。
合适的指标应当与目标市场密切相关，并且能够反映市场的活动和趋势。
例如，对于零售行业的市场预测，可以选择销售额、市场份额、顾客满意度等指标来评估市场状况。
另外，需要根据不同的市场和行业特点选择不同的指标，以准确地预测市场的动态。
4. 时效性和实时性市场预测需要基于实时的数据和信息。
因此，及时获取和分析数据至关重要。
通过大数据技术，可以实现对海量数据的高速处理和分析，以获取实时的市场情报。
同时，还可以通过数据的可视化和交互式分析，更直观地了解市场的变化和趋势，并做出相应的决策调整。
5. 结合其他数据源和信息仅仅依靠大数据进行市场预测可能会存在一定的局限性。
因此，结合其他数据源和信息可以提高市场预测的准确性和全面性。
例如，可以结合市场调研、专家意见、新闻报道等其他信息渠道，以获取更全面的市场洞察。
通过综合分析和比较不同数据源的结果，可以更好地理解市场的状态和趋势。
大数据分析技术在营销领域中的应用与实践
大数据分析技术在营销领域中的应用与实践一、引言随着信息技术的不断发展和应用，大数据分析技术已成为营销领域中的热门话题。
大数据分析技术以其高效、准确的分析手段和大数据挖掘能力，使得企业在市场营销和客户管理方面变得更加精准和高效。
本文将阐述大数据分析技术在营销领域的应用与实践，探讨其的优势和劣势，并对其未来发展做出展望。
二、大数据分析技术的应用实践1. 大数据分析技术在广告营销中的应用随着人们逐渐远离传统媒体，选择在数字平台上消费和传递信息，数字广告已成为企业吸引消费者和提高营销效果的重要手段。
大数据分析技术在数字广告领域中的应用，可以获取消费者的搜索、浏览和点击行为等数据，实现对广告投放和营销策略的优化与调整。
例如：Facebook等社交媒体平台可以根据用户的个人信息和行为去匹配其所需的广告，提高广告的精准度和准确性。
2. 大数据分析技术在消费者行为分析中的应用消费者行为分析是企业了解消费者需求、预测消费趋势和制定市场策略的重要手段。
大数据分析技术可以对消费者行为数据进行挖掘和分析，使得企业了解到消费者的购买偏好、消费能力和购买渠道等信息，帮助企业更好地运用这些信息制定市场营销策略。
例如：通过大数据分析技术，企业可以获取到消费者日常的搜索、购买、评价和分享等行为数据，协助企业根据实时的消费趋势和竞争情况进行相应的市场策略调整。
三、大数据分析技术在营销领域中的优势1. 提高营销的精准度大数据分析技术可以在海量数据中挖掘出有价值的信息，提高企业对消费者的认知和对市场的洞察力，优化营销策略，提高营销的精准度，以及消费者的满意度。
2. 优化营销成本大数据分析技术能够快速高效地处理数据，从而提高多方面的数据采集，整合和分析的能力，并通过数据挖掘、机器学习等技术优化营销成本，提高营销回报率。
3. 提高企业决策的科学性和智能化大数据分析技术可以对监测和分析结果进行分析和评估，提出更可信的建议和方案，帮助企业在日常决策以及实现业务策略时变得更科学化和智能化。
大数据技术在企业决策中的实际应用案例
大数据技术在企业决策中的实际应用案例随着科技的不断发展，大数据技术正逐渐成为企业决策的重要工具。
利用大数据技术，企业能够从庞大的数据中获取有价值的信息，并进行精确的分析，从而帮助企业高效决策。
本文将介绍一些大数据技术在企业决策中的实际应用案例。
1. 零售业的销售预测在零售业中，销售预测是一个关键的决策环节。
通过收集和分析大量的销售数据，企业可以预测产品的需求趋势和市场变化，进而调整生产和库存规划。
例如，一家超市可以利用大数据技术分析历史销售数据、天气数据、促销数据等，精确预测未来某一天某一种商品的销售量，从而合理安排采购计划和库存。
2. 金融业的风险管理在金融行业，风险管理是至关重要的一环。
大数据技术可以帮助金融机构收集和分析大量的客户数据、市场数据以及其他相关信息，识别潜在风险并制定相应的风险控制措施。
例如，一家银行可以利用大数据技术分析客户的交易行为、信用评级以及其他个人信息，从而判断客户的信用风险和还款能力，并据此决定是否给予贷款或者制定相应的还款计划。
3. 物流业的优化在物流领域，大数据技术可以帮助企业进行物流网络优化和运输路径规划。
通过收集和分析大量的物流数据、交通数据以及其他相关数据，企业可以确定最佳的仓库位置、最优的配送路径以及最适宜的物流模式，从而提高物流效率、降低成本。
例如，一家物流公司可以利用大数据技术分析交通拥堵情况、运输工具的实时位置等信息，实时调整配送路线，以避开交通拥堵区域，节约时间和成本。
4. 市场营销的个性化推荐在市场营销领域，大数据技术可以帮助企业进行个性化推荐，提高销售效果。
通过分析客户的购买历史、浏览行为以及其他相关数据，企业可以了解客户的喜好和需求，从而向客户提供个性化的产品推荐和优惠券。
例如，一家电商平台可以利用大数据技术分析用户的购物历史、浏览足迹等信息，根据用户的兴趣推荐相似的商品或者给予个性化的优惠券，提高用户的购买满意度和忠诚度。
大数据技术在企业决策中的实际应用案例不胜枚举，上述仅为其中的一部分。
如何通过大数据技术实现精准营销
如何通过大数据技术实现精准营销在互联网时代，精准营销已经成为企业更好地服务于客户的必要手段。
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析消费者的历史数据、行为数据、社交媒体数据等信息，从而得出更精准的营销方案，提高销售效果。
本文将从数据收集、分析应用、安全保障等方面，详细介绍如何通过大数据技术实现精准营销。
一、数据收集与预处理数据收集是精准营销的基础，同时也是最为困难和耗时的环节。
在数据收集过程中，企业需要收集消费者身份信息、行为数据、购买记录等多种数据源。
这包括但不限于：通过客户管理软件（CRM）下载客户基本信息、通过各种线上线下渠道搜集客户留下的数据（比如问卷调查、注册信息、客户评价等数据）、通过公开数据渠道获取行业、竞争对手、消费者等信息。
数据收集后，企业需要进行预处理工作，对大量数据进行筛选和清洗，以保证数据质量。
常见的数据清洗工作包括：去重、缺失值填充、异常值处理、格式标准化等工作。
在大量数据的基础上，企业还需进行数据类别的标注、归一化、过滤等处理，以便后续的分析和应用。
二、数据分析与应用数据分析是大数据技术的核心，在分析得出的结论基础上，企业可以制定更加精准的营销策略。
在数据分析的过程中，常见的分析方法包括：比较分析、关联分析、聚类分析、时间序列分析等。
比较分析是将数据按照不同类别进行对比和分析的方法，在分析消费者偏好、产品销售情况等方面，比较分析是最为常用的方法之一。
关联分析是通过数据挖掘的方法，寻找不同数据之间的关联规则和因果关系。
在寻找潜在客户或者推广新产品时，关联分析是有效而可靠的方法。
聚类分析是将数据按照相似特征分成若干类别的方法，聚类分析可以帮助企业更加准确地分析消费者基本信息、消费行为等特征。
时间序列分析则是针对时间序列数据进行分析和预测的方法，在统计经济数据、股票行情、自然灾害预测等方面具有广泛应用。
在数据分析的过程中，企业可以得出更加精准的营销策略。
比如，通过客户购买历史数据和社交媒体数据，了解消费者偏好、需求，进而营销相关产品。
大数据在精准营销中的应用
大数据在精准营销中的应用“精准营销”已经成为企业在市场竞争中的一个重要策略。
随着互联网时代和移动互联网的发展，商业经营已经成为一种“数据化”的行为。
企业透过大数据的分析，才能真正了解消费者的购买者心理，这样才能进行精准营销，提高其市场占有率和利益。
大数据作为企业进行精准营销的重要武器之一，它已经逐渐成为很多企业推动业务增长的关键。
I. 大数据在精准营销中的意义1. 了解用户需求精准营销的第一步是了解用户需求，而大数据的分析可以让企业更为精确地掌握用户需求；企业可以通过用户的数据画像，掌握其基本信息、消费行为、购物习惯和兴趣爱好等，从而更加个性化地满足用户需求。
2. 提高营销效率当企业使用大数据进行精准营销时，无需进行市场调查和预测，大数据的分析可以快速准确地掌握市场动向和用户需求，帮助企业快速调整其营销策略，提高营销效率。
3. 降低运营成本随着大数据技术的发展，投资人工智能和机器学习技术的成本不断下降，企业可以借助这些人工智能和机器学习技术，让计算机自动分析大数据，降低人力成本，提高精准度，提高运营效率。
II. 大数据在精准营销中的运用1. 用户画像用户画像是企业较为常用的一种大数据分析方法，通过对用户基本信息、行为习惯、兴趣爱好等数据进行分析，企业可以细化用户类型，推出符合其需求的产品和服务，提高用户粘性和满意度。
2. 营销决策大数据分析还可以帮助企业优化营销策略，对营销决策进行精准判断和预测，为企业制定更有针对性、更高效的营销方案提供帮助。
3. 监测用户行为企业可以通过大数据技术进行实时用户行为监测，及时掌握用户在使用产品或服务时的反馈和评价，及时进行调整和改进。
III. 大数据在民生服务中的应用大数据在民生服务中的应用也逐渐得到越来越多政府和企业的关注和推广。
例如医疗服务、教育服务、旅游服务等，都可以通过大数据技术进行个性化服务，提高服务质量和用户满意度。
1. 医疗服务大数据分析技术可以优化医院流程，提高医疗服务效率，同时也能够更加准确地预测病情发展并给出精准的医疗方案。
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大数据技术在预测性营销上的实践9个问题1、什么是精准营销，预测营销？说到精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画他／她的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。
比如下面就是两种典型年轻消费人群。
具体又包括：用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览／收藏／评论内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件当我们采集和分析这些用户画像，可以实现精准营销。
这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM／供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。
进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。
大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。
在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，计算下一次的购买时间。
营销3.0时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20 万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4 万人）。
你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。
预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
2、在现代商业中大数据的价值体现在哪？大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。
譬如服装网站Stitch fix 例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。
这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。
这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。
未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
3、一个例子说明精准营销的好处“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收问卷寄出3小时内回收35%的问卷5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有基人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
4、如何生成用户的精准画像？大致分成三步。
采集和清理数据：用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。
包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。
这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。
比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。
还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
用户分群：分门别类贴标签描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。
数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。
指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。
这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。
举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
制定策略：优化再调整有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。
例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。
反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。
数据分析和挖掘还是有一些区别。
数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。
而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
5、预测性营销的选择方案有哪些呢？这里的开发用到哪些技术和工具？关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力。
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
6、营销领域有哪些预测模型？预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。
“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。
这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。
这里列举一些其他模型参考：参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。
可以通过模型来确定EDM的发送频率。
并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。
然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型。
关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型。
预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
7、目前对于预测性营销技术，国际上有哪些技术创新和开发工具？目前的使用瓶颈和顾虑是什么？预测营销技术以模型工具存在了很多年，比如一些统计分析软件 SAS，SPSS，R，还有像Netflix，Amazon，Facebook，Ebay，电信领域Verizon，ATT这些大公司，都有数据科学家团队，他们都在开发基于预测性的广告和营销系统。
但这些工具都有一些重要的缺点，在你使用预测分析平台之前，首先要把业务需求翻译成技术需求，这样数据科学家才能将其转化为模型和查询语句。
大多数市场营销人员还是这方面能力不足，没有工程师和商业分析师的支持的话，就要从头做重复劳动，选择适当模型，去解决商业问题。
而数据科学家往往也局限在某个行业内，找到合适的人才非常难，也很难跨行业获得经验。
在使用大数据平台时，往往要求在以下方面：整合数据，准备数据，开发，测试，配置模型，IT设施和数据架构都需要持续配合，才能最后帮助运营者生成报告并准备活动的名单。