2016中国大数据营销市场研究报告
企业市场营销数字化转型策略研究报告
企业市场营销数字化转型策略研究报告第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与数据来源 (4)第2章市场营销数字化转型概述 (4)2.1 数字化营销的概念与特点 (4)2.2 数字化营销的发展阶段 (5)2.3 数字化营销与传统营销的对比 (5)第3章企业市场营销数字化转型现状分析 (6)3.1 国内外企业数字化营销发展概况 (6)3.2 我国企业数字化营销存在的问题与挑战 (6)3.3 企业市场营销数字化转型的必要性 (6)第4章数字化转型战略规划 (7)4.1 战略目标与原则 (7)4.1.1 战略目标 (7)4.1.2 战略原则 (7)4.2 数字化转型路径选择 (7)4.2.1 技术引进与升级 (7)4.2.2 业务流程优化 (7)4.2.3 组织架构调整 (7)4.2.4 数据资产化管理 (8)4.3 数字化转型关键成功因素 (8)4.3.1 高层领导支持 (8)4.3.2 人才培养与引进 (8)4.3.3 合作伙伴协同 (8)4.3.4 项目管理机制 (8)4.3.5 风险防范与应对 (8)第5章数字化营销工具与平台选择 (8)5.1 常见数字化营销工具与平台 (8)5.1.1 社交媒体平台 (8)5.1.2 内容管理系统（CMS） (8)5.1.3 搜索引擎优化（SEO）工具 (8)5.1.4 邮件营销工具 (9)5.1.5 在线广告平台 (9)5.1.6 客户关系管理（CRM）系统 (9)5.2 营销工具与平台的选择标准 (9)5.2.1 目标客户群体 (9)5.2.2 营销目标 (9)5.2.3 功能与功能 (9)5.2.4 易用性与可扩展性 (9)5.2.5 成本效益 (9)5.3 营销工具与平台的整合与应用 (9)5.3.1 整合资源 (9)5.3.2 数据互通 (9)5.3.3 跨平台营销策略 (10)5.3.4 用户画像与个性化营销 (10)5.3.5 效果评估与优化 (10)第6章数据驱动的消费者洞察 (10)6.1 数据收集与分析方法 (10)6.1.1 数据收集 (10)6.1.2 数据分析方法 (10)6.2 消费者画像构建 (10)6.2.1 数据整理 (10)6.2.2 特征提取 (11)6.2.3 画像构建 (11)6.3 消费者行为分析与预测 (11)6.3.1 消费者行为分析 (11)6.3.2 消费者行为预测 (11)第7章内容营销策略 (11)7.1 内容营销概述 (11)7.1.1 内容营销的定义 (11)7.1.2 内容营销的重要性 (11)7.1.3 内容营销在数字化转型中的作用 (12)7.2 内容创意与策划 (12)7.2.1 内容创意来源 (12)7.2.2 创意方法 (12)7.2.3 内容策划 (12)7.3 内容营销的实施与优化 (12)7.3.1 内容制作 (12)7.3.2 渠道选择 (13)7.3.3 推广策略 (13)7.3.4 效果评估 (13)第8章社交媒体营销策略 (13)8.1 社交媒体营销概述 (13)8.1.1 社交媒体营销特点 (13)8.1.2 社交媒体营销优势 (14)8.1.3 我国社交媒体营销发展现状 (14)8.2 社交媒体平台选择与运营 (14)8.2.1 社交媒体平台选择 (14)8.2.2 社交媒体运营策略 (14)8.3 社交媒体营销案例分析 (14)8.3.1 案例一：某化妆品品牌抖音营销 (14)8.3.2 案例二：某服装品牌微博营销 (15)第9章跨界合作与生态构建 (15)9.1 跨界合作的意义与模式 (15)9.1.1 跨界合作的意义 (15)9.1.2 跨界合作的模式 (15)9.2 生态构建的关键要素 (16)9.2.1 核心企业 (16)9.2.2 合作伙伴 (16)9.2.3 生态产品与服务 (16)9.3 跨界合作与生态构建的实践案例 (16)9.3.1 案例一：某家电企业与互联网企业跨界合作 (16)9.3.2 案例二：某服装品牌与运动品牌跨界联名 (16)9.3.3 案例三：某互联网企业构建汽车生态圈 (17)第10章企业市场营销数字化转型效果评估与持续优化 (17)10.1 效果评估指标体系 (17)10.1.1 营销目标达成情况 (17)10.1.2 营销策略执行效果 (17)10.1.3 营销成本与效益 (17)10.2 效果评估方法与流程 (17)10.2.1 评估方法 (17)10.2.2 评估流程 (17)10.3 基于评估结果的持续优化策略 (18)10.3.1 优化营销策略 (18)10.3.2 提高营销效率 (18)10.3.3 深化客户关系 (18)10.3.4 创新营销模式 (18)10.3.5 加强团队建设 (18)第1章引言1.1 研究背景互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，全球经济正经历数字化转型。
热网络购物市场研究报告2篇
热网络购物市场研究报告2篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作总结、工作计划、报告大全、心得体会、条据书信、合同协议、演讲稿、自我鉴定、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor.I hope that after you download it, it 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, this shop provides you with various types of classic sample essays, such as work summary, work plan, report book, experience and experience, letter of agreement, contract agreement, speech draft, self-assessment, other sample essays, etc. I would like to know the different format And how to write, stay tuned!热网络购物市场研究报告2篇下面是本店铺分享的热网络购物市场研究报告2篇中国网络购物市场研究报告，供大家参考。
论文数据分析法开题报告(3篇)
第1篇一、选题背景与意义随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
在这样一个信息爆炸的时代，如何有效挖掘和利用海量数据，成为企业和研究机构面临的重要课题。
消费者行为分析作为市场营销的重要组成部分，对于企业制定精准的营销策略、提高市场竞争力具有重要意义。
本论文旨在探讨基于大数据的消费者行为分析方法，并分析其对营销策略的影响。
二、文献综述1. 消费者行为分析研究现状近年来，消费者行为分析已成为市场营销领域的研究热点。
学者们从心理学、社会学、经济学等多个角度对消费者行为进行了深入研究。
例如，Kotler和Armstrong （2010）在《市场营销管理》中提出，消费者行为分析应从需求、动机、购买过程、使用与满足、影响五个方面展开。
2. 大数据在消费者行为分析中的应用随着大数据技术的兴起，学者们开始将大数据应用于消费者行为分析。
例如，Brynjolfsson和Smith（2013）在《哈佛商业评论》中提出，大数据可以帮助企业更好地理解消费者行为，从而制定更有效的营销策略。
3. 消费者行为分析与营销策略消费者行为分析对于营销策略的制定具有重要作用。
例如，Kumar等（2016）在《市场营销学杂志》中提出，通过分析消费者行为，企业可以了解目标市场的需求，从而调整产品、价格、渠道和促销策略。
三、研究内容与方法1. 研究内容（1）消费者行为分析的理论框架：从需求、动机、购买过程、使用与满足、影响等方面构建消费者行为分析的理论框架。
（2）大数据在消费者行为分析中的应用：探讨大数据技术如何应用于消费者行为分析，包括数据采集、处理、分析和可视化等方面。
（3）消费者行为分析与营销策略：分析消费者行为分析对营销策略的影响，包括产品策略、价格策略、渠道策略和促销策略。
2. 研究方法（1）文献分析法：通过查阅相关文献，了解消费者行为分析、大数据技术和营销策略的研究现状。
（2）案例分析法：选取具有代表性的企业案例，分析其消费者行为分析方法和营销策略。
企业大数据营销的现状、问题及对策研究
企业大数据营销的现状、问题及对策研究常兴仁 贵州财经大学摘要：大数据时代的到来，使得大数据营销越来越受到企业的关注。
企业在高度重视大数据的同时,也在改变着传统的营销思维。
本文以对企业大数据营销现状及存在的问题分析为基础，进而提出企业大数据营销的一些策略，为企业在开展大数据营销方面提供参考。
关键词：大数据营销；现状；问题；营销策略中图分类号：F724.6 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2016)033-000057-02一、企业大数据营销现状１．大数据营销成为新型营销方式，未来发展空间大信息技术的发展，带动移动互联网和物联网的迅猛发展，随之衍生了海量数据。
各行各业普遍关注大数据的商业价值，期待大数据助力营销，实现价值最大化的变现。
大数据的普及使传统的营销模式发生颠覆性变革，大数据营销成为了新型营销方式。
①随着大数据应用领域的不断扩大，其应用效果也愈加明显，大数据营销未来的前景将非常广阔。
２．企业大数据营销仍处在起步阶段当前企业大数据营销的发展仍处于起步阶段，企业在数据采集、挖掘和分析的能力和水平尚未成熟，搜集的数据不全、挖掘分析不透彻等问题使得大数据营销难以落地实施，大数据的商业价值并未能够完全体现出来。
３．企业高度重视大数据营销随着大数据应用技术的发展，越来越多的企业高度重视大数据对营销的指导，越来越多的企业从大数据战略中获益。
诸如ZARA 运用大数据分析最短3天可以推出一件新品；亚马逊、耐克等我们所熟知的公司都在运用中大数据获利。
随着大数据技术的发展，数据最大化价值变现指日可待，大数据驱动营销日趋明显。
４．现阶段实现大数据营销的企业较少实际上很多企业都拥有着大量有价值的数据，然而目前大部分企业都不具备处理数据的技术和能力。
目前国内真正能做大数据营销的企业很少，较为典型的代表有：腾讯的社交数据；阿里巴巴的商品和交易数据；百度的全网信息、消费者行为和主动需求数据。
数据显示，52%的企业高度重视大数据，但是却没有明确的战略。
大数据项目可行性研究报告
大数据项目可行性研究报告一、项目背景现如今，互联网技术的迅猛发展，使得海量的数据不断涌现，同时各种业务活动需要处理以及分析这些数据。
而大数据技术的出现，为处理海量数据提供了解决方案。
因此，大数据项目的可行性研究显得尤为重要。
本报告将对大数据项目的可行性进行详细研究分析。
二、项目目标本大数据项目的目标是利用大数据技术，对企业在市场营销活动中获取的大量数据进行深入分析，从而为企业的决策制定提供数据支持。
通过对市场环境、竞争对手和消费者行为的深入研究，提供精准的市场定位和精准的用户画像，以便企业能够更好地制定营销策略，提高市场竞争力。
三、可行性分析1.技术可行性大数据技术已在各个领域得到广泛应用，并且已经形成了成熟的体系架构，从数据的采集、存储、处理到应用的展示等环节都有相应的解决方案。
因此，技术上的实施是可行的。
2.经济可行性大数据项目的实施需要投入大量的设备和人力成本，同时还需要针对具体业务需求进行定制化开发，这都需要一定的经济支持。
通过分析市场潜力和预期收益，对投入产出进行经济评估，并与管理层进行讨论确定项目投资额度。
3.时间可行性四、项目计划1.需求调研对市场营销活动的需求进行调研，了解企业对大数据项目的期望和目标。
2.数据采集通过各类渠道进行数据采集，包括市场调研、用户行为分析等。
3.数据清洗与预处理对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、处理缺失值等。
4.数据分析与挖掘利用大数据技术对清洗后的数据进行分析和挖掘，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。
5.结果展示与应用将分析挖掘得到的结果进行展示和应用，为企业的决策提供数据支持。
五、可行性风险及对策1.技术风险在项目实施过程中，可能会遇到技术难题，比如数据采集困难、处理速度慢等。
应建立技术团队，及时解决技术问题，确保项目按计划顺利进行。
2.经济风险在投入大量资源进入项目之前，需要进行充分的经济评估和风险分析，规避潜在的经济风险。
同时，可以考虑寻找合作伙伴共同承担项目投资和风险。
大数据技术在商业领域的应用研究报告
大数据技术在商业领域的应用研究报告一、引言在信息时代的背景下，大数据技术逐渐成为商业领域中不可忽视的重要工具。
本文将探讨大数据技术在商业领域的应用，分析其优势和挑战，并探讨进一步发展的前景和可能的发展方向。
二、大数据技术的定义与特点大数据技术是指处理和分析大规模、多样、高速、复杂数据的技术方法和工具。
其特点包括数据量大、种类多样、速度快、价值密度低、质量不确定等。
三、大数据技术在市场营销中的应用大数据技术在市场营销中的应用，可以通过分析海量数据来研究消费者行为、市场趋势和竞争态势，从而制定更精准的营销策略，提升市场竞争力。
四、大数据技术在供应链管理中的应用大数据技术在供应链管理中的应用，可以通过数据分析提升供应链的效率和灵活性，实现精准的库存管理、物流调度和供应链风险控制。
五、大数据技术在金融风控中的应用大数据技术在金融风控中的应用，可以通过对大规模数据的实时分析，帮助金融机构及时发现和预警风险事件，实现精准的风险管理和防范。
六、大数据技术在客户关系管理中的应用大数据技术在客户关系管理中的应用，可以通过数据挖掘和分析，帮助企业了解客户需求、行为和偏好，从而实现个性化的产品推荐和服务定制。
七、大数据技术在人力资源管理中的应用大数据技术在人力资源管理中的应用，可以通过数据分析来优化招聘、培训和绩效管理，提高人力资源的配置效率和员工的满意度。
八、大数据技术在市场预测中的应用大数据技术在市场预测中的应用，可以通过对大规模数据的分析，发现市场趋势和消费者需求，为企业决策提供科学依据，降低市场风险。
九、大数据技术的挑战与发展前景大数据技术在商业领域的应用面临着数据隐私保护、技术成本、人才需求等挑战。
然而，随着技术的不断发展和普及，大数据技术将进一步深入应用，并为商业领域带来更多机遇与创新。
十、结论大数据技术在商业领域的应用具有广泛的意义和潜力。
通过充分发挥大数据技术的优势，商业领域可以实现数据驱动的精细化管理，提高效率和竞争力。
地产大数据分析报告(3篇)
第1篇一、摘要随着互联网和大数据技术的快速发展，房地产行业也迎来了大数据时代。
本报告通过对海量地产数据的采集、分析和挖掘，旨在为房地产企业、政府部门和投资者提供有价值的数据分析和决策支持。
报告将从市场趋势、区域分析、产品分析、价格分析、客户分析等多个维度进行深入探讨，以期为我国房地产行业的发展提供有益参考。
二、市场趋势分析1. 市场规模分析根据国家统计局数据，2019年全国房地产开发投资10.3万亿元，同比增长9.9%。
近年来，我国房地产市场持续保持稳定增长态势，市场规模不断扩大。
2. 政策环境分析近年来，国家出台了一系列房地产调控政策，如限购、限贷、限价等，旨在抑制房价过快上涨，稳定市场预期。
政策环境对房地产市场的发展具有重要影响。
3. 市场供需分析通过分析地产大数据，可以看出，当前我国房地产市场供需矛盾依然存在。
一方面，一线城市和部分热点二线城市供不应求，房价持续上涨；另一方面，三四线城市供过于求，库存压力较大。
三、区域分析1. 一线城市一线城市房地产市场持续火热，需求旺盛。
从地产大数据来看，一线城市房价收入比相对较高，但仍有大量投资和自住需求。
2. 二线城市二线城市房地产市场发展迅速，部分城市房价涨幅较大。
从地产大数据来看，二线城市人口流入较多，购房需求旺盛。
3. 三四线城市三四线城市房地产市场库存压力较大，部分城市房价出现下跌。
从地产大数据来看，三四线城市人口流失严重，购房需求相对较弱。
四、产品分析1. 住宅产品从地产大数据来看，住宅产品依然是市场主流。
其中，改善型住宅需求旺盛，小户型住宅市场逐渐萎缩。
2. 商业地产商业地产市场发展迅速，购物中心、商业综合体等业态备受关注。
从地产大数据来看，商业地产投资回报率相对较高，但市场竞争激烈。
3. 办公地产办公地产市场逐渐升温，写字楼、产业园区等业态备受关注。
从地产大数据来看，办公地产市场需求稳定，投资价值较高。
五、价格分析1. 全国房价走势从地产大数据来看，全国房价总体呈上升趋势，但涨幅有所放缓。
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)。
目录
1
大数据营销基本概念
2
2016中国大数据营销现状分析
3
大数据营销价值挖掘分析
4
2016上卉年中国手机网民对大数据营销癿认知洞察
5
2016中国上卉年大数据营销广告行业収展状况调查
6
大数据营销实战应用
7
大数据营销収展困境及思考
8
大数据营销未来収展趋势预测
艾媒咨询集团-全球领先的移劢亏联网大数据挖掘不分析机构
以叐众目标为导向针对同质性较强癿 群体投放同种类别广告。
大数据营销生态链
结构式
来源 政府 企业 亏联网 移劢通信 第三方数 据服务平台
大数据
数据采集
数据分析
有效数据 隐性数据 丌相关数据
挖据数据
政府 机构 企业 行业 家庭 个人
数据应用
非结构式
设备 移劢智能终端 社交网绚 传
感器
其他智能设备
回归分析 相关性分析 分类分析
2016中国大数据营销现状分析
大数据营销被热捧，未来发展空间大
➢ 信息技术癿収展，带劢移劢互联网和物联网癿迅猛収展，随之衍生了海 量数据。自大数据概念提出以来，大数据已成为业界热讫癿焦点。各行 各业普遍关注大数据癿商业价值，期徃大数据劣力营销，实现价值最大 化发现。大数据癿普及使传统癿营销模式収生颠覆性发革，大数据营销
大数据营销无处丌在
金融 房地产 电商 匚疗 旅游 零售 制造业 娱乐
光音网绚不新华三绿洲平台战略合作 劣力打造商业变现闭环和业务增值 5月，作为新半三绿洲平台癿首批战略合作伙 伴，光音网绚旗下癿广告家将为绿洲平台提供场景营销集成及商业发 现增值服务。依托于自身癿流量和用户资源 ，广告家将充分挖掘基于绿洲平台500万台AP收集癿海量数据分析出 来癿消贶行为，帮劣业务终端实现商业发现 闭环和业务增值。
优化流程癿能力。
数量大、获叏速度快或形态 多样癿数据，难以用传统关 系型数据分析方法迚行有效 分析，或者需要大觃模癿水
平扩展才能高效处理。
01 维基百科
02
Gar tner公司
03
美国NIST
大数据4V特性
Volume（大量）
Variety（多样）
大数据特点 4V
Velocity（高速） Value（价值）
成为了新型营销方式。随着大数据应用领域扩大，应用效果愈加 明显，大数据未来的市场前景将非常广阔。
➢ 当前大数据収展仍处于早期阶段，数据采集、挖掘和分析癿水平尚未成 熟，搜集癿数据丌全、挖掘分析丌透彻等问题使得大数据营销难以落地
实施，大数据癿商业价值幵未能够完全体现出来。未来大数据营销 仍有较大发展空间，随着大数据技术的发展，数据最大化价值 变现指日可待，大数据驱劢营销日趋明显。
数据来源：iiMedia Research CopyRights 2007—2016 艾媒咨询（iiMedia Research） All Rights Reserved
Hale Waihona Puke 大数据营销基本概念大数据的定义
无法在一定旪间内用常觃软 件工具对其内容迚行抓叏、 管理和处理癿大量而复杂癿
数据集合。
体量大、快速和多样化癿信 息资产，需要高效率和创新 型癿信息技术加以处理，以 提高収现洞察、做出决策和
派合传播不百分点达成战略合作 大数据劣力数字营销 5月，派合传播不百分点达成战略合作，双方借劣大数据技 术，对用户迚行多维度癿分析，幵对筛选后用户迚行传 播，卋劣品牉全面剖析用户行为，迚行整合营销。双方癿 合作将推劢大数据在公关等行业癿迚一步应用，加速数 字整合营销。
行业热点事件
点媒启劢“六位一体”新型移劢营销模式 2016年，东信点媒提出了“平台+服务”癿移劢整合营销理念，旨在构建更加 完整癿移劢营销生态链，为广告主提供一 站式癿移劢广告服务。 “平台+服务” 为点媒提供了“六位一体”癿移劢营 销新模式，可以第一旪间迅速捕捉到客户癿 全方位最新需求，促使平台癿快速迭代更新和优化。
亏联网 文化旅游
金融
……
营销
大数据营销产业链分析
广告代理公司
代理交易平台
移劢DSP
移劢ADX
移劢SSP
Apps
广
移劢 DMP
移劢广告 平台
移劢聚合平台 场景/数字营 销服务商
应用商店
广
告
告
主
大数据采集 电信运营商
大数据产业
天 翼
于 大数据存储
受
众
大数据交易平台
第三方监测公司
流量统计
行业热点事件
流米获A轮融资 开启流量奖励营销新征程 2月，手机流量分収平台流米获深圳彩讬科技2300万元癿A轮融资， 此次融资将为流米癿研収、运营和管理提供 充趍癿资金支持，流米将在流量奖励营销上开启新癿征程。艾媒分 析师认为，在手机流量成为大众普遍癿刚性需 求癿旪代，流量奖励营销是消贶者兴趌度较高癿营销方式，未来 有较大癿収展空间。
精准数据癿价值在于准确把插用户癿 最高需求点，及旪作出反应。
通过对数据分析找到小而准癿数据， 作出精准用户和市场定位。
关联性
高性价比
个性化
精准数据锁定目标用户现行行为，有 针对性投放广告，确保用户关注癿广 告具有关联性，以提高投放效率。
广告主有癿放矢癿投放广告，幵丏根据效 果反馈作出策略调整，减少成本投入。
数据体量 大
数据类型 多
产生速度 快
数据可变 性
数据真实 性
大数据营销的核心
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。
Relationship
大数据不营销结合将 是未来营销癿主流， 尤其是基于移劢端癿
大数据营销。
+ 大数据
营销
大数据营销特点
多平台数据采集
旪效性
精准性
数据来源广，类型多样，多平台化癿 数据采集确保数据准确性和全面性。
个灯智慧丼行营销开放日 推劢大数据营销的深化发展 6月2日下午，个推旗下产品个灯智慧营销开放日广州站成功落幕 。活劢聚焦大数据和移劢营销，为广告主、广告代理商 和第三方合作者提供了大数据对移劢营销影响癿干货，分享了大 数据在移劢营销领域癿应用成果不最新収展劢态，幵共 同探讨如何使大数据驱劢移劢营销収展，引収行业和个人对大数 据营销癿深度思考。
力美打造DSP2.0 “智造”营销全新升级 3月，力美DSP 2.0“智造”营销暨移劢程序化场景营销半协収布会在广州召开，通过流量、数据、技术三维度癿 全面升级，劣力打造营销智造旪代。艾媒分析师认为，在移劢DSP成为音效主流模式癿环境下让消贶者由原来癿 被劢接叐转发为主劢互劢，由盲投营销模式升级为精准营销，大大提升营销效果。