大数据赋能精准营销
如何利用大数据技术赋能,促进保险机构高质量发展？
如何利用大数据技术赋能，促进保险机构高质量发展？利用大数据技术赋能促进保险公司的高质量发展，首先可以在产品运营方面做出改进，包括设计产品、分析客户以及防范欺诈等方面，利用大数据技术大大简化投保端、核保端和理赔端等业务的流程，为公司和客户提供便利，其次在公司运营方面，开拓线上线下双渠道销售，培养高素质营销队伍，同时还需要引进专业化和复合型保险人才，为公司高质量发展作出贡献。
此外，还必须要维护客户隐私，保证信息安全。
一、产品运营方面1、利用大数据实现精准定价，开发出创新型保险产品在精算定价上，大数据拓宽了精算定价可获取的数据范围，使得及精算定价更为精准。
在推出一款新产品前，比如健康险，可以利用公司自有数据和外部医疗健康类数据，建立风险定价模型，开发定制化的健康险产品，针对不同的客户实行差异化定价。
大数据的合理运用恰好能够帮助保险公司更加精确地厘定保险费率，以及更准确地对风险进行评估。
在产品开发上，通过对市场现有产品信息进行大数据分析，了解同业保险公司的产品定价策略，建立全面的产品数据体系，避免产品设计开发同质化。
此外，大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限，使原来不能承保的风险变为可保风险，扩大保险业务经营范围，因此可以利用大数据开发从前没有的保险产品，实现产品创新。
2、利用大数据提供更完善的客户画像，实现精准营销通过大数据技术在公司营销领域的应用提高改善保险消费者的用户体验，改善公司形象和影响力。
大数据技术可以帮保险公司进行定制化营销，根据人们的消费习惯、消费水平、收入水平等数据，分析出不同客户的投保需求，有针对性地进行广告投放，提高营销成功率。
同时可以将精准的客户画像提供给保险销售人员，帮助其了解客户需求，更好地展业。
此外，通过大数据平台实现线上、线下多方位数据集成，形成客观风险评价控制体系，量化客户风险，对客户进行信用分级，实现精准投保、精准服务、精准提升的运行模式。
3、通过大数据进行核保和防范保险欺诈，实现大数据风控在核保方面，设置大数据分析及其相关规则，在核保环节有效地避免逆向选择和恶意投保等风险的发生，投保人向保险公司提出投保申请，保险公司通过大数据资源，有效对投保信息进行核查，筛选出不符合规定的虚假核保信息，进一步精准判断被保险人的风险程度。
数字化赋能服务业转型升级的具体举措
数字化赋能服务业转型升级的具体举措随着信息技术的迅猛发展和数字化经济的崛起，数字化赋能已成为推动服务业转型升级的关键举措。
本文将从市场开拓、生产管理、客户服务等方面介绍数字化赋能在服务业具体的应用和举措。
一、市场开拓数字化赋能为服务业拓展市场提供了新的思路和工具。
首先，通过大数据分析，企业能够更准确地了解客户需求，根据需求定制个性化服务，提高客户满意度。
其次，利用数字营销手段，如社交媒体营销、搜索引擎优化等，企业可以降低市场拓展成本，快速吸引目标客户群体。
另外，通过建设电子商务平台，企业可以实现线上线下融合，拓展线上销售渠道，提高销售效率和盈利能力。
二、生产管理数字化赋能在服务业生产管理方面发挥了重要作用。
首先，通过数字化设备和传感器的应用，企业能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
其次，借助云计算和物联网技术，企业可以远程监控和管理生产流程，及时调整生产计划，提高生产灵活性和响应速度。
此外，数字化赋能还能实现供应链的信息化管理，通过信息共享和协同，降低库存成本和运输成本，提高供应链的效率和服务质量。
三、客户服务数字化赋能为服务业提供了创新的客户服务方式。
首先，利用人工智能和机器学习技术，企业可以实现智能客服系统，为客户提供24小时在线服务，提高服务效率和满意度。
其次，通过建立客户关系管理系统，企业能够更好地管理客户信息和需求，实现个性化的服务和精准营销。
此外，数字化赋能还能通过大数据分析客户行为和反馈，为企业提供洞察和改进的方向，提升服务质量和客户忠诚度。
四、数据安全在数字化赋能的过程中，数据安全是一个重要的问题。
服务业企业需要建立完善的信息安全管理体系，加强数据加密和权限管理，保护客户隐私和企业核心数据的安全。
同时，企业还需要提升员工的安全意识，加强培训和教育，防范信息泄露和网络攻击的风险。
总结起来，数字化赋能服务业转型升级的具体举措包括市场开拓、生产管理、客户服务和数据安全等多个方面。
人工智能及大数据技术在数字营销中的应用
人工智能及大数据技术在数字营销中的应用【摘要】在智能化时代下，人工智能、大数据在引领数字营销上，起着极为重要的作用，数字营销已经成为企业未来阶段营销模式的重要发展方向，数字营销的推广让企业营销模式更加高效、便捷。
本文基于此，针对大数据、人工智能在数字营销中的应用作用和方式进行了阐述。
【关键词】人工智能；大数据技术；数字营销；应用引言数字营销是当前大数据时代的一种新型营销模式，是借助计算机通信、互联网、数字交互文件来实现营销的一种新模式。
近年来，伴随大数据人工智能的发展，数字营销对相关技术的依赖性越来越深，数字营销已经紧紧的与人工智能、大数据融合在一起，对企业的营销模式产生了深刻影响。
1.数字营销的特征分析数字营销需要应用短视频、微博、邮件、微信等数字化媒体方式，对数据库中的目标做出精准营销，利用数字营销模式，能够降低营销成本，并且提高用户粘性，还有着高时效性、可定制化的特征，让商家与消费者之间能更好的进行沟通。
从本质而言，利用数字营销模式，能够精准了解用户需求，营销的目标是为了更好的洞察、知悉客户，借助大数据技术与人工智能，让企业能够了解用户的各种需求，从而为其提供针对性的营销服务，并完善企业的形象，记录每个用户行为，利用大数据来做出画像。
如，某用户购买了一套锅具后，其购买记录就会被记录在数据库中，此后，系统可为用户推送锅铲、厨具、厨房清洁用品等相关的商品，利用人工智能和大数据，让营销活动能够做到有的放矢，既能够提升营销效率，也能够优化用户对企业的认知。
另一方面，在当前的信息化时代下，网络流量也为数字营销活动的开展提供了诸多便利，在短视频的发展下，当前的时代发展呈现出了娱乐化的特征，在短视频平台中，经常可以看到商品营销，短视频平台能够精准记录个人的浏览记录和喜好，再投放相关的商品，做到精准推广和营销[1]。
2.大数据、人工智能在数字营销中的应用2.1个性化营销支持利用大数据、人工智能，能够实现营销的个性化，人工智能能够履行原本利用人类智慧才能完成的任务，涵盖数学计算、逻辑思维、形象思维三个方面。
大数据赋能下的精准营销策略
大数据赋能下的精准营销策略在当今数字化的时代，数据已经成为企业竞争的重要资产。
大数据技术的出现，为企业的营销策略带来了前所未有的变革，使得精准营销成为可能。
精准营销，顾名思义，就是通过对消费者行为、偏好等数据的深入分析，将营销信息准确地传递给目标客户，从而提高营销效果和投资回报率。
大数据为精准营销提供了丰富的数据来源。
过去，企业获取消费者信息的渠道有限，主要依赖于市场调研、问卷调查等方式，这些方法不仅成本高，而且数据的准确性和时效性也难以保证。
如今，随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，消费者在网络上留下了大量的足迹，包括浏览记录、购买行为、社交互动等。
这些数据构成了一个庞大的信息宝库，为企业了解消费者提供了丰富的素材。
通过对这些大数据的分析，企业可以精准地描绘出消费者的画像。
消费者画像不仅仅是简单的年龄、性别、地域等基本信息，还包括消费者的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等更加深入的特征。
例如，一个经常在网上搜索健身器材、关注健身博主、参加健身活动的消费者，很可能是一个健身爱好者，对相关的产品和服务有着较高的需求。
基于这样的画像，企业可以更加准确地判断消费者的需求和潜在需求，从而有针对性地制定营销策略。
大数据还能够帮助企业实时监测营销效果。
在传统的营销模式中，企业往往要在营销活动结束后，通过复杂的市场调研和数据分析才能了解营销效果，这种方式不仅周期长，而且难以准确评估每个营销环节的效果。
而在大数据时代，企业可以通过各种数据分析工具，实时监测营销活动的曝光量、点击量、转化率等关键指标，及时发现问题并进行调整。
比如，如果某个广告投放渠道的转化率较低，企业可以立即减少在该渠道的投入，将资源转移到效果更好的渠道上。
此外，大数据能够实现个性化的营销推荐。
当消费者在电商平台上购物时，经常会看到“猜你喜欢”“为你推荐”等功能，这就是大数据个性化推荐的应用。
通过分析消费者的历史购买记录和浏览行为，系统可以预测消费者的喜好，为其推荐符合其兴趣的产品。
探析大数据精准营销及其对女性消费的影响
Consumer Market近年来，我国各类互联网企业跟随时代脚步，纷纷步入大数据领域，不断发掘大数据的新见解和新用途，基于大数据技术的精准营销模式随之迅速发展。
小红书以丰富的流量资源为载体，以精准的大数据技术和精准营销为支撑，成为各企业争夺的热门营销平台。
本文简要介绍了大数据精准营销的概念和发展，通过分析小红书大数据精准营销模式的特征和对女性消费的影响，提出了健全大数据安全与隐私保护体系、重构女性主体意识、按需量力消费等建议。
1 大数据精准营销概述关于大数据精准营销，目前我国还没有确定的、权威的定义，可以理解为大数据技术、理念与思维方式与精准营销相融合，建立一套精准、可量化、规模化的消费者沟通服务体系的新型营销理念[1]。
以下就大数据精准营销的发展历程和现状进行简要介绍。
1.1 大数据精准营销的发展历程纵观大数据精准营销的发展历程，可分为三个阶段：(1)孕育期：20世纪50年代，有关市场细分的术语诞生，为精准营销的概念形成奠定基础。
1980年，美国著名社会学家和未来学家阿尔夫·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中提到了“大数据”一词。
(2)萌芽期：2005年，现代营销学之父菲利普科特勒正式提出了“精准营销”“基于互联网营销”等理论，他将精准营销解释为公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还越来越注重对直接销售沟通的投资[2]。
2007年，谷歌、雅虎、亚马逊等大型互联网和电子商务公司开始根据海量用户的搜索数据分析用户的喜好与需求，从而完成广告的精准投放，开创了基于大数据精准营销的模式雏形。
(3)快速发展期：2010年后，云计算趋于成熟，大数据不再是空中楼阁，各互联网巨头对大数据的研究如雨后春笋般崛起，脸书、推特及我国的百度开始尝试采用大数据理念和技术革新传统营销模式，提供以大数据、云计算、搜索引擎为核心技术的智能推送服务。
此后，大数据精准营销在各个行业蓬勃发展。
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
外贸大数据赋能精准营销
外贸大数据赋能精准营销目前，环球慧思推出了三位一体的外贸大数据体系，助力外贸企业通过外贸大数据实现精准营销。
外贸大數据主要分三个板块，一是交易数据，二是商业数据，三是公开数据。
它们构成了“一体两翼”，其中“一体”是交易数据，也是核心板块;“两翼”是商业数据和公开数据。
交易数据交易数据方面，目前环球慧思可以提供6个大洲52个国家和地区的交易数据库，覆盖全球50%以上的贸易量数据。
2021年，环球慧思将重点通过GTIS4.0外贸大数据系统使更多国家的数据库实现无缝对接。
现在系统中有贸易搜索、贸易统计、采购商和供应商深度追踪分析、贸易追踪、供应链图等功能板块，通过这些功能板块能够实现不同的精准检索。
贸易搜索主要针对企业所处的行业和所要销售的产品，来精准查询当地市场上采购某类产品的每一笔交易详情。
这是大数据分析的一个基础。
同时，我们也能利用贸易追踪来检索出市场上所有采购商、供应商的信息。
通过这一检索，我们首先能够实现大数据客户的汇总，然后可以进一步分析客户情况，包括供应渠道、量价体系、采购淡旺季等要素。
贸易追踪更偏向于微观分析，聚焦于采购商、供应商两个维度。
通过数据当中的产品描述和货物描述，能精准定位供应商的供货渠道和核心交易产品，还能把握采购商的采购周期和供应商的供货周期。
例如，涉及外贸，客户的返单率是一个非常重要的环节，如果客户返单率比较高的话，那么订单量自然会提升。
所以，通过采购周期分析，也能判断出客户的质量。
另外可以看采购价格，通常价格越高利润空间越大。
供应商单一的客户，开发起来会比较困难。
按照现在的时代背景，采购量大、价格高、周期又短的客户可能比较少，我们要结合产品类型给客户分层次。
比如，批发型客户的采购量大、采购周期短，但是价格较低，利润较少;而零售型客户比较适合利润和附加值比较高的产品。
在开发新客户时，我们将80%的精力放在20%的优质客户身上，效果肯定是最明显的。
在维护老客户方面，我们通过交易数据也能分析出老客户的忠诚度如何，比如在疫情下有没有出现转单或分单的迹象;除了从你家买货，有没有从其他供应商那里采购等。
大数据赋能药品销售：推广模式升级_抢占市场先机
B usiness观点大数据赋能药品销售：推广模式升级，抢占市场先机在当前药品销售市场中，大多数企业仍依赖线下渠道进行拓展，这些医药流通企业（以下简称“药企”）在药品从制药企业到终端患者的转移过程中扮演着关键角色。
然而，随着我国新医改政策的推进，公立医院已常态化地开展了药品和医用耗材的集中带量采购，并引入仿制药质量与疗效一致性评价、药品购销两票制等多项新举措。
这些政策始终贯穿着“控费”与“降价”的目标，对药企的利润增长造成了不小的冲击。
在这样的背景下，医药电商迅速崛起，网上药店、O2O （线上到线下）等新零售模式层出不穷，因此，药企必须加快药品销售的大数据化进程，以实现更精准的推广策略。
医药流通企业药品销售的推广要素患者导向。
药企活动要以患者诉求为出发点，服务患者是其营销推广的最终目的，因此要确保患者与医生的用药需求。
为了实现这一目标，药企需深入一线，全面了解患者和医疗机构的核心诉求，并根据市场变化动态调整营销组合策略。
目标市场。
人类健康的诉求丰富多样，无法被任何单一药企全面满足。
因此，药企必须精准锁定目标市场，并根据市场需求调整品牌定位、品类及品种管理。
只有深入了解市场需求，方能设计出精准的销售和推广策略，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。
整体营销。
药企在经营中应采取多角度、多层次营销策略。
其中，产品、渠道、价格和促销是四大核心策略，各有不同的实施手段。
产品策略着重于母婴安全、慢性病药品和家庭常备药等品类；渠道策略侧重线上渠道，利用大数据进行精准营销；价格策略会依据品牌影响力、适应症及市场需求量等因素制定；促销策略涵盖广告和人员推销等方式。
在药品销售中，要综合考虑这些策略，明确重点，确保整体效果。
利益远景。
药企若只追求眼前利润，将难以实现长期可持续发展，并可能丧失社会责任感，因此，药企必须采取合法合规的销售推广手段，以长远利益为销售理念的核心，将医生与患者健康放在首位，方能实现长远发展。
大数据背景下医药流通企业药品销售的环境分析销售优势2017年国务院发布了第三批取消中央指定地方实施的39项行政许可事项目录。
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