14_场景驱动下的信息流营销模型研究_张红燕
网红+直播：场景视角下企业精准社群营销对策研究卢程宽叶云燕李双吕昊翼汪洋
网红+直播：场景视角下企业精准社群营销对策研究卢程宽叶云燕李双吕昊翼汪洋发布时间：2021-08-26T00:23:22.682Z 来源：《中国科技人才》2020年第13期作者：卢程宽叶云燕李双吕昊翼汪洋[导读] 移动互联网时代的到来，使得以Web2.0思想基础和技术基础发展起来的新媒体网络成为网络营销的重要手段。
河北经贸大学河北石家庄 050064摘要：移动互联网时代的到来，使得以Web2.0思想基础和技术基础发展起来的新媒体网络成为网络营销的重要手段。
网络红人作为移动互联网时代“去中心化”的典型营销媒介，对品牌的传播影响具有一定的理论意义和实践价值。
与传统电商模式相比，网红经济带有先天交易性质，与品牌和产品密切相关。
因此，服装品牌如何借助网红经济传达品牌特性，凸显品牌附加价值，避免让用户迷失在可能变成数字端购物的信息成为每家服装企业值得思考的问题。
关键词：网红经济；品牌传播；网络营销互联网时代的崛起催生了网红经济的发展，伴随着电商平台和新媒体技术的不断成熟升级，网红经济作为经济升级的特殊表现形式蕴藏着无限商机和潜能。
在这种时代背景下，品牌的传统营销模式变得难以适应市场需求，面对新时代的到来，品牌如何通过新媒体影响消费者感知，共同定位品牌，并由此在动荡的市场环境下精准快速的做出反应与调整，是企业当下的重点及难点。
一、网红+直播现状及发展趋势通过查阅相关资料总结目前发展现状，移动直播在我国从2016年开始兴起，随着时间成本的投入，直播与电商的结合越发紧密起来，截止到2019年六月，网络直播用户规模可达4.33亿人。
目前，主播直播各个年龄层段均有分步，职业广泛；涉及内容领域广泛，据统计，2019年中国主播类型中，泛娱乐、秀场、游戏、电商分别占据了整体的36%、24%、18%、15%;盈利模式中，带货成为新的盈利增长点。
网红+直播注力于寻求社交资产的转化；网红直播具有出色的社交能力，粉丝粘性较强等优势。
大数据视域下电力企业营销管理创新
大数据视域下电力企业营销管理创新杨佳明，吴㊀波，郭㊀捷摘㊀要：随着社会的不断发展，人们对于供电服务质量提出了新的要求㊂特别是在电力体制改革过程中，售电侧逐步放开限制，传统的电力营销管理已不适应新时代的发展㊂在大数据背景下，使电力企业能够快速获得市场行情，了解市场需求变化，对市场需求做出相应的对策㊂电力企业只有不断强化服务意识㊁了解客户需求，以客户为中心，不断提升服务能力，提高服务质量，创新营销管理，才能顺应时代发展㊂关键词：大数据；电力企业；营销管理；创新一㊁大数据对于电力企业的重要意义电力企业应用大数据技术可以实现电力企业海量数据的数据挖掘㊁数据总管和数据存储协同运营，可以挖掘电力大数据的价值链和信息源，服务电力企业优化营销策略，预测发展趋势和提升运维管理水平，实现电力企业效益最优化㊂电力大数据可以实现海量电力数据存储分析㊁多样化结构类型数据建模，海量数据以数据流呈现和实时处理，实现电力大数据价值挖掘的最大化㊂二㊁电力企业在营销管理方面的问题（一）没有准确把握大数据营销观念由于受到国内经济体系的影响，电力企业自诞生开始就由政府负责对其严格监管，使得电力企业自身没有准确把握大数据的价值和重要程度，缺乏大数据的营销观念，过去使用的电力营销策略没有进行高效的健全和完善，公司管理阶层创新理念的匮乏，主要体现在不重视大数据技术，这也是导致电力企业在营销管理策略方面不够科学的关键要素㊂（二）电力企业营销系统不健全电力企业想要做到可持续发展务必要充分发挥电力营销的作用，而且只有做好电力营销才能提高电力企业的销售业绩和利润空间㊂但是，研究如今国内电力系统和大数据科技的使用状况能够看出，虽然部分通过信息化方式来开展营销，然而通常只是在处理基础信息方面，这样在某种程度上会阻碍信息化销售的进展㊂只使用电视㊁广告等其他媒体手段进行宣传已经无法和当前大数据环境的营销管理策略的需要相吻合㊂（三）监督和管理力度不足在对营销管理策略进行创新的过程中，部分电力企业明确了结合大数据科技的价值㊂但是，通过对其应用成果进行研究我们能够看出，这部分企业并未通过创新营销管理策略而取得了十分明显的进展㊂那么，造成此现象的根源在于公司的监督和管理力度不足，这就对其营销管理策略的成果造成了制约，再加上公司审计体系并不健全，审计人员的工作不够规范化，导致监管无法取得预期成效㊂三㊁电力营销管理在大数据背景下的创新策略（一）构建管理机制，降低信息风险从上述问题分析中可以了解到，现阶段，企业在大数据时代背景下存在较高的信息系统风险，作为电力营销管理者，应该及时意识到这些风险的存在，并采取有效的措施来降低信息系统存在的风险㊂电力企业营销管理者可在大数据背景下构建管理机制，来实现信息系统风险的降低㊂首先，管理者应该制订并完善电力营销管理制度，对信息系统存在的风险进行控制和管制，并提升工作人员的风险意识；其次，应该不断更新电力营销管理信息系统，将加密技术应用于电力营销管理信息系统之中，对某些存在高危信息风险的部分进行权限设置，保证数据信息的安全性；最后，应该构建电力营销监管机制，负责对电力营销信息的收集监管㊁使用监管，从而保证电力营销信息的有效性和安全性，对于监管过程中出现的问题，应该及时向上级反映，并做出快速的处理㊂（二）打造完善的营销系统大数据的发展为国内电力企业的进步产生了十分关键的影响㊂当下，政府不断推动建设智能电网的步伐，创建了围绕数据开展的营销管理体系，其有助于公司部门之间共享和沟通有关的数据信息㊂而且，电力企业在创建电力体系的过程中，还需要其高效使用ＵＰＳ系统，进而根据地图信息来完成信息的加工和转换，打造全面的客户配网管理体系，帮助营销管理策略的发展㊂大数据营销系统的可操作程度以及管理能力可以很大程度上帮助电力企业的营销管理㊂与此同时，众多公司的竞争力都通过营销服务来体现，打造完善的营销系统能够增强自身的服务质量，并完善自身营销行为，进而使顾客的需要得到满足㊂（三）提高营销管理人员的素质和专业能力电力企业除了要健全营销数据管理方面的器械设施和体系，还要注重培养自身的营销管理职员，当营销管理职员的素质和专业能力得到提高时，才能确保公司信息化的平稳运行，增强电力营销能力，充分实现信息化管理的价值，最终推动企业经济利润的上涨㊂电力企业的管理员工除了要注意安置电力营销数据信息管理信息化的相关机械设备和软件设施，还要注重培训营销管理职员，让其掌握使用相关设施的专业知识，让其专业素养得到提升，进而让营销职员能够很好地掌握信息化器械来开展营销管理业务㊂与此同时，还要健全考核体系，来考核培训成果，确保其拥有足够的专业能力，并对考核通过的职员发放相应的物质奖励，激发其学习的积极性㊂四㊁结语大数据的发展已经成为必然趋势，数字智能也已进入市场经济，与市场经济结合在一起㊂电力企业的发展必须紧跟市场经济发展的步伐，在大数据时代发展背景下，积极运用大数据的科学成果，创新和发展营销管理，不断提升企业管理水平，为客户提升更加优质的服务㊂参考文献：［１］蔡建贤．基于大数据的电力营销管理探讨［Ｊ］．科技风，２０１８（２）：８０．［２］张红燕．基于大数据的供电营销服务应用探讨［Ｊ］．机电信息，２０１８（１５）：１６９，１７１．［３］丁艳红．大数据分析在电力市场营销的应用［Ｊ］．丝路视野，２０１７（２０）：１７．［４］魏艳平．基于大数据平台的电力营销分析决策系统的研究与设计［Ｄ］．成都：西华大学，２０１７．作者简介：杨佳明，吴波，郭捷，国网江西省电力有限公司九江供电分公司㊂０５。
基于元人种志和模糊DEMATEL的大学生信息搜索行为研究
基于元人种志和模糊DEMATEL的大学生信息搜索行为研究作者：刘然瑜杜占江来源：《河北科技图苑》2024年第01期摘要：在信息爆炸式增长的今天，信息搜索成为图书情报领域关注的热点。
文章通过元人种志方法探究大学生信息搜索行为影响因素，形成大学生信息搜索行为影响因素集，并通过模糊DEMATEL法识别关键影响因素，针对这些关键影响因素提出建议，其中包括培养大学生信息搜索能力，以及提高高校图书馆信息服务能力。
关键词：信息搜索；影响因素；大学生；元人种志中图分类号：G252.7 文献标识码：ADOI：10.13897/ki.hbkjty.2024.0005信息搜索是人们与各种信息系统或搜索引擎交互时的微观行为［1］，是信息素养的直接表现。
随着全球信息化的高度发展，如何快速、有效地进行信息搜索成为人们的一项重要技能。
根据中国互联网络信息中心发布的第52次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2023年6月，我国网民规模达10.79亿人，其中搜索引擎用户达8.41亿人［2］。
由于各种因素的影响，用户信息搜索行为存在较大差异，揭示其信息搜索行为的差异及成因，具有现实意义。
1 文献回顾随着互联网的发展，信息技术突破时间和空间的限制，使得网络信息成为信息搜索的重要来源。
但网络信息的爆炸式增长，也使得信息出现过载的情况。
为改善信息过载带来的问题，降低用户获得有用信息的难度，图情领域学者对用户信息搜索行为进行了广泛的研究。
王志红［3］从工作任务视角观察大学生信息搜索与利用行为，揭示了任务完成过程对信息搜索与信息利用行为的影响。
Bilal［4］发现研究生在信息查询效率和有效性上要远远强于中学生，也容易剔除掉不良的结果。
杨海峰［5］发现移动搜索通常发生在一定情境之中，受多重因素影响，通常包括时间、空间、活动和社会环境。
陈静［6］从多粒度角度对信息搜索行为进行探究，发现搜索行为在不同粒度中的研究范式既有相同点也有不同点。
目前大部分研究都是对于某影响因素的单独研究，缺乏系统性的研究，忽略了众多变量间的相互关系，甚至存在研究结论不一致的现象。
企业数字创新优化路径研究——基于DEMATEL和系统动力学模型的实证分析
企业数字创新优化路径研究——基于DEMATEL和系统动力学模型的实证分析刘燕芳【期刊名称】《运筹与模糊学》【年(卷),期】2022(12)4【摘要】数字技术驱动和数据要素嵌入背景下,企业面临决策、生产和服务系统的深度重构,优化数字创新路径是实现可持续发展的必要条件。
用DEMATEL方法探究企业数字创新的具体影响因素及其相互作用关系,并且运用系统动力学分析企业数字创新过程中的各要素的作用路径,以探索优化路径。
研究表明:1) 互补技术有效性、信息技术人才和大数据能力都能有效提升企业数字创新水平,但随着互补技术有效性的增强,企业数字创新水平不升反降;2) 企业数字创新路径主要有五种,即大数据能力驱动型、互补技术有效性驱动型、信息技术人才驱动、科研机构数量驱动及战略规划能力驱动型,其中互补技术有效性驱动路径能显著提升企业数字创新水平;3) 最后,分别面向企业和政策制定者,从数字化跨界战略、互补技术有效性、交叉复合型人才引培等面提出相应的管理启示。
【总页数】10页(P1317-1326)【作者】刘燕芳【作者单位】上海工程技术大学管理学院【正文语种】中文【中图分类】F27【相关文献】1.农村人居环境系统优化路径研究——基于结构方程模型的实证分析2.企业管理者多层次动态胜任力实证研究--基于DEMATEL的分析模型3.网络创新环境的影响因素研究——基于BP-DEMATEL模型的实证分析4.高技术产业技术创新生态系统健康性评价及关键影响因素分析——基于改进熵值-DEMATEL-ISM组合方法的实证研究5.绿色创新视阈下科技型中小企业高质量发展的驱动路径--基于系统动力学模型的仿真模拟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
网店流量 分析
教学课题网店流量分析课题类型理实一体化课时安排10上课时间教学目标了解市场数据的来源了解生意参谋的数据查看了解访客数、浏览量、跳失率等淘宝数据教学重点掌握生意参谋数据的查询方法教学难点对访客数据进行简要分析辅助资源课件、多媒体、网络情景引入①你知道什么是访客数、浏览量吗？②店铺整体的流量如何，你知道怎么分析吗？教学手段教学过程师生互动活动设计情景教学情景设计：流量是店铺运营的重要参考数据，正常经营的店铺每天会产生大量的和流量相关的数据，如PV、UV、成交转化率、加购率、页面停留时长、关键词点击率、引导加购数、引导收藏数、下单转化率等。
如何恰当巧妙地解析数据，以及利用店铺、竞争对手和平台行业数据，让这些流量数据更好地为店铺运营服务，是张小明团队接下来重点要学习的内容。
任务分解：解析店铺流量数据要从宏观和微观两方面着手，张小明团队成员将学习：①总览店铺流量数据②分析店铺流量两方面内容，从宏观的行业数据分析开始，再以微观的店铺流量数据为突破口，深入解析店铺流量数据以及和流量密切相关的推广词，通过对流量的解析以帮助店铺做出合理的线上推广决策。
活动1：总览店铺流量数据活动背景：网店流量是体现店铺运营效果的重要数据，学会看懂流量数据是店铺运营的关键一环。
网店在经营一段时间后，会积累大量的数据，如何在众多数教师利用PPT展现任务背景教师利用PPT展现任务环节。
课件举例讨论课件实作据中，学会分类、整理、挖掘，并根据这些数据来优化店铺运营，是张小明团队急需掌握的能力。
活动实施：总览店铺流量数据。
一、打开生意参谋，对淘宝流量进行总览。
查看访客数、浏览量、跳失率和人均浏览量和平均停留时长。
分别了解对应的内容。
“议一议”访客数异常，有和对策？如何提高浏览量？如何降低跳失率？“知识窗”二、进入生意参谋后台，开展店铺的访客分析。
进入生意参谋，点击左侧导航栏“访客分析”。
可以查看访客分布，包括时段分布、地域分布、特征分布、行为分布。
统计模型在品牌传播效果研究中的应用
统计模型在品牌传播效果研究中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，品牌传播的效果对于企业的成功至关重要。
为了准确评估品牌传播活动的成效，制定更有效的传播策略，统计模型逐渐成为企业和营销人员的重要工具。
本文将探讨统计模型在品牌传播效果研究中的应用，包括其作用、常见的模型类型、应用步骤以及面临的挑战。
一、统计模型在品牌传播效果研究中的作用1、量化传播效果统计模型能够将品牌传播活动所产生的各种数据进行量化分析，例如品牌知名度的提升、消费者购买意愿的增强、市场份额的变化等，从而为企业提供客观、准确的效果评估。
2、揭示因果关系通过对多个变量的分析，统计模型可以帮助我们揭示品牌传播策略与传播效果之间的因果关系。
这有助于企业了解哪些传播手段对品牌建设最为有效，从而优化资源配置。
3、预测未来趋势基于历史数据和当前的市场状况，统计模型能够对未来的品牌传播效果进行预测，为企业制定前瞻性的传播计划提供依据。
4、细分市场和目标受众统计模型可以对消费者进行细分，帮助企业了解不同群体对品牌传播的反应差异，从而更精准地定位目标受众，制定个性化的传播策略。
二、常见的统计模型类型1、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
在品牌传播效果研究中，可以通过建立回归模型来探讨品牌传播投入（如广告费用、促销活动费用等）与品牌传播效果指标（如销售额、品牌知名度等）之间的线性或非线性关系。
2、因子分析因子分析用于将多个相关变量归结为少数几个综合因子。
在品牌传播中，可以通过因子分析找出影响消费者对品牌态度的主要因素，如品牌形象、产品质量、服务水平等。
3、聚类分析聚类分析将消费者或市场按照相似性划分为不同的群组。
通过聚类分析，企业可以发现不同类型的消费者对品牌传播的反应特点，进而针对不同群组制定差异化的传播策略。
4、结构方程模型结构方程模型能够同时处理多个因变量和自变量之间的复杂关系。
在品牌传播效果研究中，可以用于构建品牌形象、品牌认知、品牌忠诚度等变量之间的关系模型，全面评估品牌传播的效果。
基于UML的旅游目的地营销信息系统的建模研究
时公布相关的旅游信息 ， 完成在线服务 。旅游景点通过
摘
要 ： ＭＬ Ｕ ｉｅ ｏｅ ｎ ａｇａｅ 统 一 建模 语 言 ） 一种 绘 制软 件 蓝 图 的标 准语 言 ， 对 软 件 密 集 型 系统 的 制 品 Ｕ （ ｎｆｄＭ ｄｌ ｇＬｎｕｇ ， ｉ ｉ 是 可
进 行 可视 化 、 述 、 详 构造 和 文档 化 。 本 文针 对旅 游 目的地 营销信 息 系统 ， 用 Ｕ 利 ＭＬ建模 方 法建 立 了模 型 ， 进 目的地 营 销 系 以促
念 ， 了一批 基本 的模 型元 素的表示 图形 和方法 ， 简 提供 能
在理论研究 、 信息技术 、 旅游企业管理信息系统 、 旅游 目 的地信息系统 、 旅游规划和旅游专家系统 、 旅游电子商务
和旅游 网站 、 游市 场和旅游 统计等 ７ 旅 个方 面 。 国外 近年的研究 主要涉 及 ４个大 的方 面 ， 即旅 游 目 的地形 象 、 游 目的地 营销 组织 、 旅 旅游 目的地 促 销 、 息 信 技术 与旅 游 目的地 营销 。本文 提 出 了基 于 Ｕ Ｌ的旅 Ｍ
Ｕ Ｌ Ｕ ｉｅ ｏｅｎ ａｇａ ， 一建模语 言 ） Ｍ （ ｎ ｄＭ ｄｌ ｇ ｎｕｇ 统 ｉ ｆ ｉ Ｌ ｅ 是
一
（） ３ 独立于过程。Ｕ Ｌ是系统建模语言 ， Ｍ 独立于开
发 过程 。
种绘 制 软 件 蓝 图 的标 准 建 模 语 言 ， 一 种 用 于提 取 是
（） ４ 独立于程序设计语言。用 Ｕ Ｌ建立 的软件系 Ｍ 统模型可以用 Ｊ ａＶ ａ 、 Ｃ＋＋、 ＃ ｖ Ｃ 等任何一种面向对象的 程序设计来实现。 （） ５ 易于掌握使用。Ｕ Ｌ图形结构 清晰 ， Ｍ 建模简洁 明了， 容易掌握使用。
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。
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张红燕
场景驱动下的信息流营销模型研究2018
2019年6月12
日星期三
张红燕
SEM高级经理
从事搜索营销行业工作7年，主要负责酒店、金融、日化、运动行业等客户。
1. 研究背景和意义
2. 移动时代下场景营销的本质
3. 场景营销细分模型的构建
目录
4. 场景营销细分模型的应用
5. 研究成果与未来展望
7秒5秒用户注意力在不断下降
流量时代数据时代场景时代发展路径流量红利不再数据分析与归类
转化成本逐年上涨媒体流量瓶颈
大数据技术流量变现能力下降付费广告带来的流量到站后转化差
电商渠道多元，流量分散云计算能力
媒体涨价嬗变中的营销模式场景营销
碎片化需求追求体验和价值真实的生活场景
品类管理的价值影响在减弱缺乏合理的碎片化场景规划重构场景化的商品管理模式来影响消费者
营销以运动产品为导向，沟通模式僵化、格式化、一成不变垂直类品牌亚瑟士，lululemon 等涌入市场，商品按功能方向深度发展，品类管理更细分化
品牌主要集中在国际品牌（耐克、阿迪达斯等）和国内品牌（李宁，安踏等）对消费者的消费需求（跑步，健身，瑜伽…)进行深度洞察和理解
（以运动行业为例）（以运动行业为例）
“刷屏级”小游戏“跳一跳”鞋盒浮出“Nike React”字样广告轻松触达亿级用户
缓震科技“Nike React”
如同在玩“跳一跳”游戏一样
跑得更快更远
B ehavior
P ersonality
E nvironment
L ife S pace
客体刺激
个人因素情境因素生活场景基于勒温“心理学场论”下的“场景”解读
场论公式来源：K.Lewin Psychological Field Theory
=++
P 个人因素（兴趣，价值等）E 情境因素（场合，时间等具体移动场景）B 客体刺激（互动，沟通方式与内容等）消费先行变量Solomon E.Asch 消费介入决策模型示意图消费先行变量
介入消费者决策路径个人因素兴趣，价值客体刺激互动，沟通情景因素场合，时间，场景广告产品
购买决策平台Attention-Interest-
Search-Action-Share
Action-Share
模型来源：消费者介入度影响模型+AISAS 分析模型
P 个人因素B 客体刺激
E 情境因素微赛：体育赛事高度关注人群
6/9：NBA 总决赛勇士夺冠库里5战靴新配色UA 官网首发UA6
月微赛销售额趋势
消费先行变量消费者决策路径
介入6/9：销量高峰
推力：推进商品价值场景营销“占领”消费者的心智
消费先行变量：P 个人因素、E 情境因素、B 客体刺激
P ersonality E nvironment B ehavior 基于消费介入决策模型推导场景核心要素：消费先行变量
P
个体因素E 情境因素B
客体刺激PEBS 场景营销模型
VALS2细分模型
（Values and Lifestyle Survey）01
02
03
1.潮流型：乐于赶时髦、善于接受新产品
2.理念型：在消费中更加面向价值观念
3.高端型：被昂贵的产品所吸引
4.社交型：在社交活动上花费较多
5.保守型：消费以传统原则为导向
6.娱乐型：注重形象，关注娱乐八卦
7.体验型：消费是基于参与活动体验
8.节俭型：忠实品牌、使用赠券
品牌新品上市
品牌传播活动
高端线产品发布
热门节日活动
品牌经典人气产品
明星代言产品上市
品牌线下活动
电商节日促销
真实评测
价值传播
优享服务
情感共鸣
口碑引导
明星背书
亲身体验
折扣刺激
消费介入决策
B ehavior 新品
上市传播
活动定制
发布节日活动明星
代言线下
活动电商
节日人气产品E nvironment
E B
S
P ersonality
S hare 根据VALS2模型进行人群细分
针对人群特征匹配对应的活动场景通过活动场景驱动进行针对性的互动
在营销过程中每个环节产生互动分享
P
“PEBS ”场景营销细分模型
真实测评价值传播优享服务情感共鸣口碑引导明星背书CTR
真实测评价值传播优享服务情感共鸣口碑引导明星背书
CVR P ：锁定强森主演电影《摩天营
救》上映期间，意图词定向强森
明星词，电影相关搜索词E ：借助电影热度，推广UA 全新
强森系列产品B ：明星强森强曝光，通过健身
房训练视频刺激消费者
娱乐人群-明星活动-明星背书
P：锁定北京马拉松期间，意图词
定向关注新款跑鞋，马拉松赛事相关的搜索人群
E：借助北京马拉松跑者关注热度推广全新HOVR系列跑鞋
B：通过专业跑步人群跑步测评视频刺激跑者真实测评价值传播优享服务情感共鸣口碑引导
CTR
真实测评价值传播优享服务情感共鸣口碑引导
CVR
潮流人群-新品上市-真实评测
高端人群-黑科技产品-技术分析
P：夜间投放，兴趣定向关注高科
技类产品人群
E：借助晚间睡眠时段，引导推广
>
UA智能运动恢复睡衣
B：通过专业视频讲解睡衣的远红
外线技术如何促进身体恢复
高新技术讲解模式>优先官网选购&明星展示
来源：UA facebook 信息流截图
情境消费抓住用户需求，挖掘消费行为特征移动场景
构建场景，实现营销到购买的转化即时连接
实现用户，产品与服务的无缝连接模
型
的
优
化新品上市传播
活动定制
发布节日活动
明星代言线下
活动电商
节日人气产品E
B
S
P
•自定义人群：新建、选择已有定向包
•人口信息：年龄、性别、学历、地域、人生阶段
•用户意图：长期兴趣，商业意图
•消费行为特征：
潮流型理念型高端型社交型保守型娱乐型体验型节俭型
定向设置•在信息流投放后台定向模块加入根据人群消费特征细分的标签
•在FEED文案工具后台增加场景细分和对应的互动模式
选择行业
服装鞋帽
活动场景新品上市传播活动定制发布节日活动经典产品明星代言线下活动电商促销互动模式真实评测价值传播技术分析情感共鸣口碑引导明星背书亲身体验折扣刺激
场景营销细分模型植入百度信息流投放平台进行机器学习
Data Results
Machine Learning
Utilization
Optimization
Business Value
Modeling
品牌价值营销价值0204更契合消费者的感受和体验的沟通形式
满足用户在特定场景下的"即刻"需求用户价值0103媒体价值
深挖场景，拓展定向，创意等功能
全面提升媒体流量的精准度有效地触动消费者的痛点，引起情感共鸣
激发购买欲望，并形成消费者黏性和忠诚度完成营销的需求的无缝连接
打造营销闭环，实现品效合一
研究路径：现象研究-理论研究-模型构建-数据论证-模型应用
场景营销细分模型
未来展望
技术助力多样化场景呈现
利用小程序、AR 、体感识别等技术呈现多样化的互动实现深度场景互动。
机器学习迭代计划模型植入平台（信息流，DSP 、DMP 、RTB 等）连续跟踪。
利用大数
据和人工智能技术，结合营销场景，快速挖掘核心受众，实现精准营销。
研究局限性
模型论证的全面性待改善
模型研究通过理论与实践结合的方式力争内容丰富详实，论证的完整性，突出现实性和应用性；但另一方面，考虑到论证的全面性，应当再选取其他品牌再次验证以便运用于更广泛的行业中。
2018 THANK YOU
E-mail: 449063850@。