大数据时代广告营销
大数据时代下的营销新局面——以“抖音”的营销模式分析为例
大数据时代下的营销新局面——以“抖音”的营销模式分析为例大数据时代下的营销新局面——以“抖音”的营销模式分析为例随着大数据时代的来临，营销领域也发生了巨大变革。
传统的营销模式已经不再能够满足消费者个性化需求的同时，也无法获取足够准确的市场信息。
大数据技术的运用将使营销变得更加精准、高效、智能。
本文将以中国知名短视频平台“抖音”为例，分析其在大数据时代下的营销模式，探讨这一模式对市场营销的影响。
一、抖音的特点与用户行为分析抖音是一款由字节跳动公司开发的短视频分享平台，用户可以通过拍摄、上传和分享15秒短视频，其中包括音乐、舞蹈、搞笑等各种类型。
抖音在大数据时代下的营销模式中发挥了重要作用。
首先，抖音拥有庞大的用户群体，据统计，截至2021年6月，抖音全球月度活跃用户超过4.5亿，覆盖了包括中国大陆、海外市场在内的众多国家和地区。
其次，抖音重视用户体验，通过智能算法推荐感兴趣的内容给用户，提升了用户粘性。
最后，抖音独有的社交属性也为其营销提供了便利。
用户可以在平台上互动、评论、点赞、分享，有效地加强了用户之间的链接。
二、抖音的大数据运用大数据运用是抖音营销模式成功的核心因素之一。
抖音通过收集、分析用户的行为、兴趣等数据，实现个性化推荐，提升用户体验。
具体而言，抖音利用大数据技术对用户进行规模化、深度挖掘，根据用户的兴趣、消费习惯等进行精准推荐。
同时，抖音还借助大数据分析用户需求，解决了传统营销中常见的“信息不对称”问题，让产品和用户需求更加匹配。
三、抖音广告的创新模式在大数据时代下，抖音的广告模式也发生了创新。
相比传统的广告模式，抖音更注重与内容的融合，为用户带来无感知的广告体验。
首先，抖音通过智能算法，为用户推荐与其兴趣相关的广告。
这种广告不仅具有更高的点击率和转化率，也提高了广告主的投放效果。
其次，抖音还提供了多种广告形式，如原生广告、品牌挑战、品牌特效等。
这些形式与用户的短视频内容进行无缝融合，提高了广告的曝光率和用户参与度。
广告行业数字化营销推广策略
广告行业数字化营销推广策略第1章数字化营销概述 (3)1.1 数字化营销的定义与特点 (3)1.2 数字化营销的发展趋势 (4)1.3 数字化营销在广告行业的应用 (4)第2章市场调研与分析 (5)2.1 市场调研方法 (5)2.1.1 文献分析 (5)2.1.2 问卷调查 (5)2.1.3 深度访谈 (5)2.1.4 数据挖掘 (5)2.2 目标客户群体分析 (5)2.2.1 客户需求 (5)2.2.2 客户特征 (5)2.2.3 购买行为 (5)2.3 竞品分析 (6)2.3.1 竞品概况 (6)2.3.2 竞品优势与劣势 (6)2.3.3 竞品营销策略 (6)2.3.4 市场机会与威胁 (6)第3章营销目标与策略制定 (6)3.1 营销目标的设定 (6)3.2 整合营销传播策略 (7)3.3 数字化营销策略框架 (7)第4章内容营销 (7)4.1 内容创意与策划 (8)4.1.1 创意来源 (8)4.1.2 策划方法 (8)4.2 内容制作与优化 (8)4.2.1 内容制作要点 (8)4.2.2 内容优化策略 (8)4.3 内容分发与推广 (9)4.3.1 选择合适的渠道 (9)4.3.2 制定推广策略 (9)4.3.3 数据分析与调整 (9)第5章社交媒体营销 (9)5.1 社交媒体平台选择 (9)5.1.1 确定目标受众 (9)5.1.2 平台特性分析 (9)5.1.3 行业竞争态势 (9)5.1.4 平台选择策略 (10)5.2 社交媒体运营策略 (10)5.2.2 用户互动 (10)5.2.3 KOL合作 (10)5.3 社交媒体广告投放 (10)第6章搜索引擎营销 (11)6.1 搜索引擎优化（SEO） (11)6.1.1 关键词研究 (11)6.1.2 网站结构优化 (11)6.1.3 内容优化 (11)6.1.4 技术优化 (11)6.1.5 外部建设 (11)6.2 搜索引擎营销（SEM） (11)6.2.1 搜索引擎广告投放策略 (11)6.2.2 竞价排名与预算控制 (11)6.2.3 广告创意与优化 (11)6.2.4 目标受众定位 (12)6.2.5 效果评估与优化 (12)6.3 网站数据分析与优化 (12)6.3.1 数据分析工具选择 (12)6.3.2 网站流量分析 (12)6.3.3 关键指标监控 (12)6.3.4 数据驱动优化 (12)6.3.5 测试与实验 (12)第7章移动互联网营销 (12)7.1 移动应用推广策略 (12)7.1.1 应用商店优化（ASO） (12)7.1.2 社交媒体推广 (12)7.1.3 联合推广与换量合作 (13)7.1.4 限时活动与优惠 (13)7.2 移动网页优化 (13)7.2.1 响应式设计 (13)7.2.2 网页加载速度优化 (13)7.2.3 移动端关键词优化 (13)7.2.4 简化页面结构 (13)7.3 位置营销与场景营销 (13)7.3.1 位置营销 (13)7.3.2 场景营销 (13)7.3.3 个性化推荐 (13)7.3.4 跨屏营销 (13)第8章数据驱动营销 (14)8.1 数据收集与分析 (14)8.1.1 数据来源 (14)8.1.2 数据收集方法 (14)8.1.3 数据分析技术 (14)8.2.1 用户画像要素 (14)8.2.2 用户画像构建方法 (14)8.3 数据驱动的营销策略优化 (15)8.3.1 精准投放 (15)8.3.2 内容个性化 (15)8.3.3 营销活动优化 (15)8.3.4 客户关系管理 (15)第9章跨界合作与联动营销 (15)9.1 跨界合作策略 (15)9.1.1 跨界合作概述 (15)9.1.2 跨界合作的目标与原则 (15)9.1.3 跨界合作策略制定 (15)9.2 联动营销案例分析 (16)9.2.1 案例一：某知名广告公司与家电品牌跨界合作 (16)9.2.2 案例二：某广告公司携手旅游行业开展联动营销 (16)9.3 跨界合作的效果评估与优化 (16)9.3.1 效果评估指标 (16)9.3.2 跨界合作优化策略 (16)第10章营销效果评估与监控 (16)10.1 营销效果评估指标 (16)10.1.1 曝光量与量 (17)10.1.2 转化率 (17)10.1.3 用户留存率 (17)10.1.4 ROI（投资回报率） (17)10.1.5 社交媒体指标 (17)10.2 数据分析与报告 (17)10.2.1 数据分析方法 (17)10.2.2 报告 (17)10.3 营销策略调整与优化建议 (17)10.3.1 营销策略调整 (18)10.3.2 优化建议 (18)第1章数字化营销概述1.1 数字化营销的定义与特点数字化营销，顾名思义，是指运用数字技术手段进行的营销活动。
互联网大数据对广告业的影响与应对之策
互联网大数据对广告业的影响与应对之策当今时代，互联网已成为人们生活中不可或缺的一部分，广告业也是不可分割的组成部分。
互联网大数据的应用，已经深刻地影响了广告领域的发展。
在这种背景下，广告业人士必须改变思维方式，与互联网大数据同步发展，掌握前沿技术，才能不被时代所淘汰。
一、互联网大数据对广告业的影响1.提高广告投放精准性互联网大数据的应用，可以深入到用户的兴趣爱好、购买喜好、搜索历史、社交背景等所有信息。
通过这些数据，广告主可以有针对性地投放广告，在目标消费者心中留下深刻的印象。
2.扩大广告传播范围互联网大数据可以分析出用户的社交交际圈和兴趣爱好，进而将广告精准推送到目标受众手中。
除了传统的网站广告和搜索引擎广告，社交媒体的广告和在线视频广告也成为了广告投放的新渠道。
3.提高广告营销效益互联网大数据的应用，从而让广告营销的投资效益得到提高。
通过数据分析和比对，广告主可以很快有效地了解广告投放效益情况，并及时调整广告投放策略。
二、广告业应对互联网大数据的策略1.提高数据分析能力广告业人士应该了解互联网大数据的各种应用和技术，学会基础的数据分析工具和技能。
要将数据分析能力提高到实际操作层面，更好地用数据促进营销策略的制定。
2.加强合作与整合在广告领域内，各方之间存在着很多利益共同点。
介于此，在竞争中不妨考虑与其它行业合作，如与电商平台、数据公司、技术公司、线下品牌商家等等强强联合，互相整合优势资源。
3. 多元化投放方式随着互联网大数据应用的不断深化，广告的投放方式也在发生着变化。
除了传统的在线广告，如搜索引擎广告、网站广告等，社交媒体广告、在线视频广告也在逐步兴起，将大大拓展广告投放渠道。
4.加强数据安全在广告运营过程中会出现涉及大量用户数据的场景，数据泄漏或者被黑客攻击的风险自然也会随之增加。
因此广告业人士，需要不断加强相应的安全防范、升级和更新数据保护技术。
5.提高用户体验广告是网站或者APP运营商提供给用户的一种服务。
大数据对于互联网广告行业的影响与发展
大数据对于互联网广告行业的影响与发展随着互联网的快速发展，大数据已经成为互联网广告行业的重要组成部分。
大数据的应用不仅提升了广告的精准度和效果，还为广告行业带来了新的发展机遇。
本文将探讨大数据对于互联网广告行业的影响与发展。
一、大数据在互联网广告行业中的应用1. 用户画像的精准塑造大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，建立用户画像，了解用户的兴趣、需求和行为习惯。
通过对用户画像的精准塑造，广告主可以更好地定位目标用户，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 智能推荐系统的优化大数据技术可以通过对用户历史行为数据的分析，为用户提供个性化的推荐内容。
在互联网广告行业中，智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，向用户推荐相关的广告内容，提高广告的曝光率和点击率。
3. 实时竞价广告系统的优化大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化实时竞价广告系统。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI。
4. 数据驱动的广告创意优化大数据技术可以通过对广告创意的数据分析，优化广告创意。
通过对广告创意的数据分析，广告主可以了解用户对广告创意的反馈和喜好，优化广告创意，提高广告的吸引力和点击率。
二、大数据对互联网广告行业的影响1. 提升广告的精准度和效果大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，提升广告的精准度和效果。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以更好地了解用户的兴趣和需求，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 降低广告成本大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化广告投放策略，降低广告成本。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI，降低广告成本。
3. 创造新的商业模式大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，创造新的商业模式。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以发现用户的新需求和消费习惯，创造新的商业模式，开拓新的市场。
广告与营销行业的大数据应用案例
广告与营销行业的大数据应用案例随着互联网的快速发展，大数据已经成为了在各行各业中不可或缺的重要资源。
在广告与营销行业，大数据的应用也愈发广泛，为企业提供了更加精准的定位和目标市场分析。
本文将介绍几个广告与营销行业的大数据应用案例，展示大数据在这个领域中的强大威力。
1. 细分目标受众在过去，企业在做广告和营销活动时，常常采用一刀切的方式，将广告投放到整个市场，无法更准确地针对特定的受众进行定位。
而现在，有了大数据的帮助，企业可以通过分析海量的用户数据，了解潜在受众的兴趣、喜好、行为习惯等信息，从而更加精准地制定广告和营销策略，将广告展示给真正有兴趣的用户群体。
例如，某电商平台通过大数据分析发现，一部分用户对某个品牌的产品非常感兴趣，于是该平台在广告投放时选择了这部分用户作为目标受众，并将广告展示在这些用户常去的网站上。
结果显示，准确投放广告后，点击率和转化率明显提高。
2. 挖掘用户行为模式大数据可以深入挖掘用户的行为习惯和模式，帮助企业了解用户的购买意愿和消费习惯。
通过对用户的浏览记录、购买记录等数据进行分析，企业可以获得更多关于用户的信息，进一步优化广告和营销策略。
例如，某社交媒体平台通过大数据分析发现，用户在某个时间段内经常浏览关于健身的文章和视频，并且在此期间购买与健身相关的产品的概率较高。
于是，该平台将广告投放在用户常浏览的健身领域相关内容旁边，提高了广告的曝光率和点击率。
3. 预测市场趋势大数据分析不仅可以帮助企业了解过去和现在的市场情况，还可以通过分析历史数据和趋势，预测未来的市场趋势和用户需求。
这为企业制定广告和营销策略提供了更为准确的参考。
例如，某汽车公司通过大数据分析发现，近期年轻人对电动汽车的兴趣明显增加，预计未来几年电动汽车市场将迎来高速增长。
基于这一趋势，该汽车公司决定加大电动汽车的市场推广力度，并在广告中强调电动汽车的环保和便利特性。
最终，该公司取得了巨大的成功。
总结：上述案例仅是广告与营销行业中的大数据应用的冰山一角，大数据在该行业的应用正变得越来越广泛。
广告营销在数字化时代的创新与应用
广告营销在数字化时代的创新与应用随着数字化时代的到来，广告营销领域也迎来了一场革命性的变革。
传统广告的受众范围有限，且效果难以量化。
然而，在数字化时代，电子设备普及率的急剧提高，使得人们的沟通方式发生了巨大的改变。
这种改变为广告营销创新与应用提供了巨大的机遇。
首先，数字化时代的创新技术为广告营销带来了全新的可能性。
例如，人工智能技术的发展使得广告投放能够更加精准地定位到目标受众。
通过分析用户的兴趣爱好、搜索历史和社交媒体行为，广告商可以定制个性化广告，提高广告的点击率和转化率。
此外，虚拟现实和增强现实技术的兴起，让用户能够与广告互动，增加用户的参与度和记忆度，从而提升广告的效果。
其次，数字化时代提供了丰富多样的广告传播渠道。
社交媒体平台如Facebook、Instagram和微信等，成为了广告主们争相投放广告的热门平台。
这些平台拥有庞大的用户基础，用户活跃度高，广告主可以通过这些平台的精准广告投放功能，将广告呈现给真正关注该类产品或服务的受众。
此外，视频网站如YouTube和优酷等，成为了广告主展示商品或服务的理想场所。
通过精心制作的创意视频广告，可以吸引用户的注意力，并在视频播放中间或结尾进行品牌推广。
另外，数据分析在数字化时代的广告营销中扮演着重要的角色。
广告主可以通过大数据分析用户行为和购买习惯，从而更好地了解目标受众的需求和偏好。
通过分析这些数据，广告主可以提供更加个性化的广告和服务，从而吸引用户。
同时，数据分析也可以帮助广告主评估广告效果，通过比较不同广告投放策略的效果，及时调整投放策略，提升广告的回报率。
然而，随着数字化时代的到来，广告营销也面临着一些挑战。
首先，用户越来越趋向于避免广告。
广告过载使得用户对广告充满了抵触情绪，他们使用广告拦截软件，跳过广告，或选择对广告漠不关心。
广告主需要创新广告形式，提供有趣、有用、有价值的广告，以吸引用户的注意力和兴趣。
其次，数字化时代的广告营销也面临着隐私和安全的问题。
广告业的数字营销策略
广告业的数字营销策略在当今数字化的时代，广告业正面临着前所未有的挑战与机遇。
随着互联网和移动设备的普及，传统的营销手段逐渐向数字营销转变。
企业为了吸引和保持客户，不得不重新审视其营销策略。
本文将探讨广告业的数字营销策略及其重要性。
数字营销的定义数字营销是指通过互联网和电子设备进行的所有营销活动，包括但不限于社交媒体、搜索引擎优化（SEO）、电子邮件营销、内容营销和在线广告等。
随着科技的不断发展，数字营销已经成为企业推广品牌、获取客户的重要手段。
数字营销的优势1.全球覆盖性数字营销使得企业能够触及全球各地的潜在客户，打破了地理上的限制。
通过互联网和社交媒体，品牌能够在短时间内被更多人看到。
2.精准定位借助大数据分析，企业可以准确定位目标客户群体，实现个性化营销。
比如，通过用户的浏览历史、购买记录等信息，广告主可以推送相关性高的广告。
3.成本效益相比于传统广告，数字营销通常成本更低。
企业可以根据预算灵活调整营销策略，优化广告投放。
4.实时反馈数字营销允许企业在营销活动进行中实时监测其效果，及时做出调整。
这种灵活性使得营销策略能够根据市场变化迅速响应。
数字营销策略的主要组成部分1. 内容营销内容营销是指通过创造有价值的内容吸引和留住消费者。
企业可以通过博客、视频、图文等多种形式提供有用的信息，进而提高品牌的知名度和信任度。
有效的内容营销策略能够增强用户忠诚度，并驱动销售。
2. 社交媒体营销社交媒体已成为品牌与客户沟通的重要工具。
企业可以利用平台如Facebook、Instagram、Twitter等进行品牌宣传、产品推介和用户互动。
通过制定有效的社交媒体策略，企业能够迅速提升品牌曝光度和用户参与度。
3. 搜索引擎优化（SEO）SEO是提升网站在搜索引擎中排名的技术和策略，其目的是增加网站的有机流量。
通过选择合适的关键词、优化网页结构和提升网站质量，企业可以吸引更多潜在客户访问其网站。
4. 电子邮件营销电子邮件营销是一种成本低廉且有效的方式，通过定期发送电子邮件与客户保持联系。
大数据时代下,广告投放如何更精确地触达目标受众？
大数据时代下，广告投放如何更精确地触达目标受众？在大数据时代，广告投放的目标是更精确地触达目标受众。
大数据技术的发展使得广告主能够收集和分析大量的用户数据，从而实现定向广告投放，提高广告的有效性和效果。
本文将探讨大数据时代下，广告投放如何更精确地触达目标受众的方法和策略。
一、数据收集和分析在大数据时代，广告主可以通过各种渠道收集用户数据，包括电子商务平台、社交媒体、搜索引擎等。
这些数据可以包括用户的人口统计学信息、兴趣爱好、消费行为等。
广告主可以借助数据分析工具和算法，对这些数据进行深入分析，建立用户画像和行为模型。
通过了解用户的兴趣和行为特征，广告主可以更好地理解目标受众，并对广告内容和投放策略进行优化。
二、定向广告投放定向广告投放是利用大数据技术和算法，将广告投放到特定的目标受众身上。
根据用户的人口统计学信息、兴趣爱好和消费行为等，广告主可以将广告投放给特定的用户群体。
例如，如果一个品牌想要吸引年轻女性用户，他们可以通过大数据分析，选择在年轻女性用户经常访问的社交媒体平台上投放广告。
通过定向广告投放，广告主能够将广告资源更加精确地投放给感兴趣的目标受众，提高广告的转化率和效果。
三、个性化广告内容在大数据时代，广告主可以根据用户的个人喜好和需求，提供个性化的广告内容。
通过大数据分析，广告主可以了解用户的购买历史、浏览行为等，从而根据用户的兴趣和偏好推荐合适的产品和服务。
例如，如果一个用户经常在电商平台上购买运动鞋，广告主可以在用户浏览网页或通过电子邮件推送相关的运动鞋广告。
个性化的广告内容能够提高广告的相关性和吸引力，增加用户的点击和购买意愿。
四、实时广告投放在大数据时代，广告主可以根据用户的实时行为和反馈，调整和优化广告的投放策略。
通过实时监测用户的浏览行为、点击行为和购买行为等，广告主可以了解用户对广告的反应和兴趣，进而调整广告的投放时间、位置和内容。
例如，如果一个用户不断搜索某个产品的相关信息，广告主可以将广告投放给这个用户，以提供更多的相关信息和推荐。
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大数据时代广告营销移动媒体广告拓展大数据时代的广告营销随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。
十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。
男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。
这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。
至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。
目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。
传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。
基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
广告商合作模式“大数据”时代网络广告投放我们为用户准备了多种推广模式，有针对性的为各行各业的用户提供最有价值的广告价值的评估及推荐，让用户不像过去广告投放不当而造成的资源浪费的现象不符存在，让用户所有的成本投入都一定换来同样回报，让广告精确的投放到对象中。
针对投放模式我们提供如下选择：1. CPC(Cost Per Click;Cost Per Thousand Click-Through) 每点击成本以每点击一次计费。
这样的方法加上点击率限制可以加强作弊的难度，而且是宣传网站站点的最优方式。
2.CPM(Cost Per Mille，或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) 每千人成本网上广告收费最科学的办法是按照有多少人看到你的广告来收费。
按访问人次收费已经成为网络广告的惯例。
CPM(千人成本)指的是广告投放过程中，听到或者看到某广告的每一人平均分担到多少广告成本。
3.CPA(Cost Per Action) 每行动成本CPA计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。
CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多。
4.CPR(Cost Per Response) 每回应成本以浏览者的每一个回应计费。
这种广告计费充分体现了网络广告“及时反应、直接互动、准确记录”的特点，但是，这个显然是属于辅助销售的广告模式，对于那些实际只要亮出名字就已经有一半满足的品牌广告要求，大概所有的网站都会给予拒绝，因为得到广告费的机会比CPC还要渺茫。
5.CPP(Cost Per Purchase) 每购买成本广告主为规避广告费用风险，只有在网络用户点击旗帜广告并进行在线交易后，才按销售笔数付给广告站点费用。
6.其他计价方式某些广告主在进行特殊营销专案时，会提出以下方法个别议价：(1)CPL(Cost Per Leads)：以搜集潜在客户名单多少来收费;(2)CPS(Cost Per Sales)：以实际销售产品数量来换算广告刊登金额。
广告营销业务面临的问题1目标客户提取方法相对粗糙由于缺乏深度细分的用户数据支持，广告推送难以做到精确营销，目标客户的提取往往仅能从粗粒度数据分析按经验出发，采用简单的门槛条件2广告营销的推广缺乏针对性以往的广告推广往往采用统一的营销方法，无法根据客户渠道偏好采用有效的营销手段3广告营销缺乏及时性在互联网时代，客户的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。
在需求点最高时及时进行营销非常重要。
我们需可通过技术手段充分了解客户的需求，并及时响应每一个客户当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告以如下四层模型为基础建立广告投放精准化的定位1场景对于广告主、谁是目标用户该如何向这些用户推荐产品，营销人员往往把握不准难以清除回答，而在实践中更对的采取比较粗粒度的用户选择方法推送广告信息，收效优限2方法主要步骤：行为分层-》关联分析-》界定评判标准-》选取目标客户3模型对客户行为属性进行合理分层的基础上，对现有客户网站访问记录、类别广告关注度、移动新业务消费习惯等进行广泛的关联分析，得出类别广告现有的用户特征及目标用户的提取标准4数据数据输入 boss系统数据、misc平台数据、各业务平台（如12580综合服务平台、12580惠生活、移动气象站、车讯通、宝贝计划等）和网站数据数据输出第一步用户行为分层数据第二步单类别广告投放数据及回复数第三步支持度、可信度、提升度具体值第四步广告主目标用户名单业务建模用户分类模型1数据预处理通过用户账户信息、套餐定制情况，我们先将这些用户按客户基信息、消费情况、套餐情况进行统计计算，对数据进行预处理用户编号性别年龄层婚姻状态是否购车是否购房孩子数量估计收入月消费套餐分类1 男 A Y A Y 1 100000 43 NA2 男 A Y A Y 1 3000 78 NA3 男 A Y A Y 1 43200 175 1294 男 C Y C Y 1 120000 156 1295 女 C Y C Y 0 350000 219 1896 女 A N A N 1 120000 98 697 女 D N D N 0 40000 23 NA2特征变量的分析和挖掘我们从消费水平，时间变化，空间变化和用户结构这四个方面对用户信息进行分析，挖掘其中直接或间接体现出来的信息特征，依据这些特征变量并对部分变量进行离散化处理2.1消费水平以用户账单为研究对象，在预处理后的数据中，我们直接提取了三个变量：套餐费用、增值业务费用、总费用，作为消费水平的表征变量。
2.2时间变化信息关于时间变化方面，我们冲流量记录中抽取两个特征变量：1）主要网络使用时段：网络访问次数及流量比例最大的时段2）忙时比例：流量最多的时间段的往往次数除以总次数根据电信市场营销策略中普遍使用的规则，我们将网络使用分为四个比较经典的时段a凌晨 0am-8am b白天时段： 8am-6pm c晚间时段 6pm-9pm d深夜时段 9pm-12pm对每个人在各个时段网络使用总流量分别进行统计，四个时间段的流量使用总量范围有较为明显的区别。
对网络访问这依据访问时间段进行分类和统计后，定义如下变量类型：2.3空间变化信息由于每个基站都有自己的工作范围，从通话记录中的所属基站数据及所给地图的信息可推知主叫者此时所在的大致位置，故可近似认为，通话地点趋近于所属基站，并定义如下变量：1）本地比例：本地通话次数除以总通话次数（将通话次数最多的地点称为本地）2）流动类型：表征主叫者在这10天之中的位置情况。
由于地图中的基站分布较为密集，而一个人的通话地点总会存在小范围变动，当一个人的通话属于相邻的两个基站，仍存在没有出行的可能性，此时若将这两个电话判断为异地显然是不准确的。
为了解决这个问题，我们对每个主叫这的通话地点（所属基站）进行统计，取通话次数比例最大的基站作为主叫者的本地，且将与这个地点直接相邻的基站同样作为本地，由此基础上再对主叫者的流动类型进行判断。
2.4用户结构信息根据用户在网络日常使用中对类别资讯的关注、对资讯的评议、在社交网站发布的状态，对在线商城的上商品的浏览，购买及顶棚以及各类别增值业务的定制等分析出用户的相关行为，分析出在实体上兴趣度，按具体实体行为给用户赋予相关类别标签，并定义如下变量：标签用户，非标签用户。
3分析及用户分类通过聚类分析，我们根据每个用户的特征变量值对用户进行了相似性研究，从而得到有关的用户分类信息A类：典型活跃用户此类型用户的数量最为庞大，且人均通话次数和网络流量使用率最大并有自己的标签；由本地比例和流动类型可知这些用户经常往返于两地之间；紧密联系群体的值为2，表明有固定且频繁的联系对象；主要通话时段为3（晚上6到9点间），非工作时通话的商务用户。
此类用户的聚类效果十分好，紧密联系群体变量值为2的用户高达80%，且各变量特征十分鲜明，数量大，通话活跃，是推送广告时时必须关注的典型活跃用户群。
B类：一般流动型用户此类型用户的通话次数较少网络使用率一般，常在工作时段打电话，且紧密联系群体之值为1，表明通话对象较多且分散，经常出行且往返于两地之间，类似商务型用户。
虽人均通话次数较少，然而用户数量可观，仍具有关注价值。
C类：一般固定型用户此类型用户数量很少，然而人均通话次数相对较高网络使用较少。
本地比例高达0.89，表明通话地点较为固定。
主要通话时段在白天，忙时比例高达0.44，即在此时段通话的比例十分高，类似固定办公用户。
D类：其他用户此类用户为聚类时的孤立点，有较极端的属性特征值，且用户数量极少，故将其归为一类，对广告营销无明显价值关联模型模型信息大数据时代广告营销的一个重要特点在于客户关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓客户身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。
即客户所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动基于3大标准判断广告内容及广告类别直接关相关强度相对其他数据挖掘模型，关联分析模型的有点在于：业务人员容易理解模型思路而且输出条件的理解性很强营销产品关联性3要素计算公式：A代表A类广告的回复用户数，B代表B 类广告的回复用户数，S代表总投放用户数，AB代表同时回复A、B两类广告的用户数1广泛关联根据福建省实际情况，在分析对象方面尽可能多的广泛关联，作为分析工具，数据属性粒度越细，关联范围越广，就越有利于发掘出更多价值的信息2基于用户属性、行为的合理分层通过用户的相关属性及行为数据划分为多个层次进行数据分析，用户普及率过高的广告或活动不合适关联分析。