大数据精准营销产品介绍

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联通大数据产品及案例介绍：精准营销产品

数据引领未来联通大数据产品及案例介绍目录contents1 2 3产品介绍行业场景案例分享运营商有什么数据运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值身份上网位置社交支出通信终端时序基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户的社交特征运营商通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利基于用户访问什么网址，下载什么应用，访问什么内容等，得到上网喜好运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证。

通过身份信息，帮助金融机构快速判定用户的信用程度运营商有客户最为详实的消费账单，比如流量费，短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了解用户通话行为特征识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展趋势，用户换机周期等通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务运营商数据与传统BAT数据相比优势数据局部性数据封闭性数据割裂性数据全面性互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据很少有互联网公司愿意开放自己的数据，开放更多的是商业模式层面和应用层面。

互联网的数据整合困难，同时注册的个人账号也是短期的，不稳定的。

互联网公司的数据受限于自身的业务，其数据的范围和深度都是有限的。

BAT数据受限于本身的数据基因运营商的数据也许更有代表性和竞争力运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规模优势就越大。

运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。

运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么，这是很多企业的数据难以比拟的。

产品经理-针对王者荣耀这款产品,我们来谈谈基于大数据的个性化精准营销

针对王者荣耀这款产品，我们来谈谈基于大数据的个性化精准营销今天我们就说来说，我所理解的王者荣耀还可以做的精细化大数据运营优化。

在分析之前，普及一个数据产品框架，用户画像。

它是作为一种勾画用户着力点用户、联系用户诉求与设计设计者轴线的有效工具。

通俗一点来讲，它就是一个描绘产品用户行为的工具。

下面附上简易版的王者荣耀用户画像标签体系道具皮肤打包卖基于因果关系规则分析出历史购买记录，可以打包卖的英雄礼包、皮肤礼包、英雄皮肤礼包、道具礼包、混合礼包等等。

知道了哪些道具打包卖会有优势，接下来要分析出建模用户分群决策，哪些组合套餐适合哪些用户群子类的用户群，介绍几种决策方法：例如：年龄大于22消费点券额度在3w-5w之间男性月游戏频次大于50，满足这些条件的用户占30%（且概率为最大），我们就认为极为重要这是一条可以很好的决策树，可以拿这条结论去线上做ABtest，验证决策树模型是否准确可用，如果可以提高AB皮肤（英雄）的购买率，那么它就是我们想要的。

当前面的奥尔杜省关联规则模型做完之后，如果验证了模型的可用性，不断优化模型，会看到交叉（捆绑）销售展现礼包导致消费流水呈现上升趋势。

接下来，基于社交关系（基于用户推荐和物品（道具）推荐）进一步持续提升消费额。

这就仰赖了微信或者qq强大的社交关系链，有了它们，道具销量会更好。

当然推荐给哪些亲朋好友，也会基于社交关系里的标签（比如，为何经常一起开黑、是否有相同消费型的偏好等等，可以计算玩家相似度等方式来完成）整体来说，基本方法是，基本概念适用的不同礼包组合，将用户分群，然后分析出应用程序不同的用户群的显著用户行为特征，去制定运营策略。

另外皮肤的推进式营销策略应该基于玩家常指英雄上,完全符合同理可以基于协同过滤来进行推荐。

以上为个人的一点论断，欢迎轻拍和指正。

下次来讲讲如何预防外流，游戏模式的优化和调整等，进行精细化大数据运营。

大数据分析及应用案例-精准营销

• • • •
Service Quality Analysis Competitor Analysis Customer Analysis Location Based Analysis
26.2% of the world is online
1.8 billion people are online today and this number is estimated to reach 2.2 billion by 2013 Applications
14
Big Insights and Streams
DB2
Smarter Commerce
EMM
Mobile 1st
Analytics Cloud
短期目标 –大数据分析
1. 构建后台关联知识库: 从产品自身属性、说明书、销售记录、用户评论提炼知识点，并且建立语义关联网络； 2. 标准化用户查询：把口语化的、不规范的查询补充完善，并映射到标准产品术语； 3. 理解用户的查询需求：对用户需求进行语义归类及消歧； 4. 基于语义关联做精准搭配推荐标准化用户查理解用户的查
46周的销售数据加上15周的社交媒体数据用以训练，来预测未来的销售额某款相机: 预测精度，MAPE（平均绝对百分比误差）从31%降到了16%
在预测模型中加入社交媒体中相关品牌产品的数据量信息及情感挖掘信息很大提升了预测精度
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支撑技术：将社交媒体分析加入销售预测模型
社交媒体数据
“Bought a Nikon Coolpix S6300 + waterproof case. Can't wait to play with it.”
讨论量
去除噪声数据

大数据精准营销案例

大数据精准营销案例随着互联网的快速发展，大数据已经成为了企业营销的重要工具。

大数据精准营销通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，从而提高营销效果，降低成本。

下面我们来看几个大数据精准营销的案例，探讨其成功之处。

首先，以阿里巴巴为例。

阿里巴巴作为中国最大的电子商务平台，其大数据精准营销的案例是非常成功的。

通过对用户的行为数据、购买记录、搜索习惯等进行分析，阿里巴巴可以实现对用户的个性化推荐，精准定位用户需求，从而提高用户的购买转化率。

比如，当用户浏览了某件商品后，阿里巴巴会根据用户的浏览记录和购买历史，向用户推荐相关商品，提高用户的购买欲望。

这种个性化推荐的方式，大大提高了用户购买的可能性，为阿里巴巴带来了巨大的商业价值。

其次，以美团为例。

美团作为中国领先的本地服务平台，也充分利用大数据进行精准营销。

美团通过对用户的位置、搜索历史、消费习惯等数据进行分析，可以向用户推荐附近的优惠餐厅、美食活动、旅游景点等，满足用户的个性化需求。

同时，美团还可以通过大数据分析，实现对商家的精准营销，帮助商家提高营业额。

比如，美团可以根据用户的位置和消费习惯，向商家推荐合适的促销活动，吸引更多用户到店消费。

这种精准营销的方式，不仅提高了用户体验，也为商家带来了更多的客流和订单量。

最后，以小米为例。

小米作为中国知名的智能手机品牌，也充分利用大数据进行精准营销。

小米通过对用户的手机型号、使用习惯、应用偏好等数据进行分析，可以向用户推荐适合的手机配件、应用软件、智能硬件等，提高用户的购买意愿。

同时，小米还可以通过大数据分析，了解用户的投诉和建议，及时改进产品和服务，提升用户满意度。

这种精准营销的方式，不仅提高了用户的购买体验，也为小米带来了更高的用户忠诚度和口碑效应。

综上所述，大数据精准营销在阿里巴巴、美团、小米等企业的应用案例中取得了显著的成效。

通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，提高了营销效果，降低了成本，为企业带来了巨大的商业价值。

大数据在零售行业中的应用案例

大数据在零售行业中的应用案例随着科技的不断发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。

在零售业中，大数据的应用也越来越普及。

本文将介绍几个大数据在零售行业中的应用案例。

一、超级物种Tmall凭借大数据实现精准营销电商平台Tmall是阿里巴巴旗下的一个大型B2C在线购物平台。

Tmall通过大数据分析消费者的浏览记录、购买偏好，从而对用户进行定性和定量分析。

当用户查看商品时，Tmall能够实时引导用户找到对自己最合适的商品。

同时，Tmall还能利用大数据预测并分析不同用户群体的购物情况，对不同的用户群体制定具有针对性的推广策略。

这种精准营销不仅提高了消费者的购物体验，也极大地增加了销售额。

二、Lululemon Athletica通过大数据挖掘提高产品质量Lululemon Athletica是一家加拿大知名的运动装品牌。

该公司通过大数据分析消费者的购买历史以及商品评价等信息，进一步挖掘出消费者在购买运动装时最关注的元素。

基于这些数据，Lululemon Athletica得以针对性地研发产品，优化产品质量以及尺码大小等方面，满足消费者等更精细化的需求。

同时，Lululemon Athletica还通过大数据分析，了解品牌在不同市场的受欢迎程度，定位市场份额，以此为品牌在不同市场推广带来指导性意义。

三、7-Eleven依靠大数据实现精准库存管理7-Eleven作为全球最大的连锁便利店之一，一直致力于优化库存管理。

该公司通过大数据分析消费者的购买历史、消费习惯等信息，以此分析出商品畅销的时间段和地点，从而精准地调整商品进货和备货量。

这种精细化的库存管理不仅提高了商品的销量，也让消费者在购物时更加便捷和愉悦。

同时，7-Eleven通过大数据分析，还可以提前预测雨雪等天气变化对不同商品的需求量，从而在极端天气情况下更好地满足消费者的需求。

总体来看，大数据在零售业中的应用发挥着越来越重要的作用。

同时，零售企业需要进一步整合大数据，以此发掘更多的潜在商机。

银行利用大数据精准营销案例

银行利用大数据精准营销案例
银行利用大数据精准营销案例：
案例一：信用卡精准营销
某银行在大数据分析的基础上，对客户进行了细致的划分，并针对每个客户群体进行了个性化的信用卡推广。

通过分析客户的消费行为、收入水平、购物偏好等数据，银行能够准确判断客户的信用卡需求，并通过不同的营销策略和优惠政策，精准地向客户推广最适合他们的信用卡产品。

这种精准营销的方法有效地提高了信用卡申请和使用的转化率，减少了无效推广的成本。

案例二：个人贷款精准营销
一家银行利用大数据分析客户的收入、消费记录、负债情况等数据，通过对客户信用评估模型的建立和优化，能够准确判断客户的还款能力和还款意愿。

基于这些数据，银行可以精确地推送个性化的贷款产品和服务给具有还款能力和意愿的客户，同时排除高风险客户。

这种精准营销提高了贷款的审批效率，同时降低了违约风险。

案例三：理财产品推广
某银行利用大数据分析客户的投资偏好、风险承受能力、资金规模等数据，根据客户的风险评级，精准地推送符合客户风险偏好和收益预期的理财产品。

同时，银行还结合客户的投资目标和期限需求，推送个性化的投资组合和资产配置方案。

这种精准的理财产品推广提高了客户的投资回报率，增强了客户对银行的满意度。

总的来说，银行借助大数据技术能够更好地了解客户的需求和行为，准确地判断客户的风险和潜力，从而精准地推送个性化的产品和服务。

这种精准营销能够提高客户转化率、降低营销成本，为银行带来更大的利润和市场竞争力。

大数据精准营销的案例

大数据精准营销的案例摘要随着互联网技术的迅猛发展，大数据分析在精准营销领域发挥着越来越重要的作用。

本文将介绍几个应用大数据精准营销的案例，包括电商平台的个性化推荐、移动应用中的定位营销、社交媒体的社群分析等。

通过这些案例，可以看到大数据分析对于企业精准定位用户需求、提高营销效果的重要性。

引言在传统的营销方式中，企业通常采用批量群发的方式，将广告、优惠券等信息发送给所有用户。

然而，这种广泛覆盖的方式往往无法满足用户的个性化需求。

而大数据分析技术的出现，为企业提供了精准营销的手段。

大数据分析可以通过对海量数据的挖掘和分析，找到用户的兴趣、需求等信息，从而精准地服务用户。

电商平台的个性化推荐电商平台是大数据精准营销的典型应用场景之一。

通过对用户的浏览记录、购买记录等数据进行分析，电商平台可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯等信息。

在此基础上，电商平台可以向用户推荐个性化的商品或促销活动。

比如，当用户搜索某一类商品时，电商平台可以根据其历史购买记录和行为特征，推荐相关的商品，从而提高用户的购买转化率。

移动应用中的定位营销移动应用中的定位营销也是大数据精准营销的重要应用之一。

通过获取用户的地理位置信息，移动应用可以向用户发送特定位置的优惠券、活动推广等信息。

例如，当用户进入某个商圈时，移动应用可以根据该商圈的特点，向用户推荐相关商家的促销活动。

这种通过定位信息进行精准推送的方式，可以提高用户的参与度和促销效果。

社交媒体的社群分析社交媒体也是大数据精准营销的重要应用领域之一。

社交媒体平台上的用户行为和社交关系可以提供丰富的数据源，通过分析这些数据，企业可以了解用户的兴趣、偏好等信息，从而进行精准营销。

社交媒体平台还可以根据用户的社交关系，构建用户社群，并通过社群分析，找到具有特定兴趣的用户群体。

通过向这些特定用户群体推送个性化的信息和广告，企业可以提高精准营销的效果。

结论大数据分析技术正在逐渐渗透到各个行业的精准营销中，提高了企业的竞争力和销售效果。

DPI大数据精准营销系统简介

受众a
DPI 广告主2
媒体A
受众b
而DPI可以通过对用户数据的分析，对受众实现精准定位，从而实现从媒体购买向受众购买的转变。
受众购买的优势
媒体
ü同一广告位的流量可以根据受众群体的不同售卖给不同的广告主，从而使广告位的整体价值得到提升；
ü提升长尾资源的售卖率。
ü可以精准地触达目标受众，避免将预算浪费在非目标受众上； ü可购买的媒体数量更多，覆盖面更广，可以触达到单靠媒体购买方式可能遗漏的目标受众； ü由于广告推送的对象均为目标受众，点击率和转化率相对较高； ü可以对广告效果进行监测和优化，不断提升精准度。
线下实体商业(Business Entity) 4S店，物业等
技术实现
媒体曝光汇集行业顶尖技术，算法精确 1/10秒完成识别、匹配、发送、投放一系列动作
STEP 1
数据收集
根据产品本身特点选择适合的媒体散投放，积累参考数据分析媒体来源及用户行为
STEP 2
广告优化
STEP 3
稳定投放
多种种定向优化人群数据分析人群扩散及修正 CPC及CPA数据模型建立-决策树算法
广告主
PC端广告展现
1、在电脑屏幕右下角 2、广告尺寸为400*300
移动端广告展现
1、底部通栏 2、广告尺寸为350*60
产品优势
独有的热数据+精选媒体技术，让DPI广告投放第一次实现“品效合一”
拥有完善的技术架构，大数据处理的能力和大数据应用的能力 “在大数据里找到客户的每一个用户及周边用户群”
具体到单品，针对性强，满足个性化推广需求，合理掌控成本
提升品牌曝光率提升市场占有率
传统投放

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大数据大未来大数据精准营销产品介绍
合作背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
身份上网位置社交支出通信终端时序
数据能力
全国用户数据涵盖大类，共计
余个用户标签
终端能力
成功识别
手机品牌：
终端型号：
终端个数：
互联网
分析能力
轻松识别
URL
互联网产品数
APP
数据处理能
力
日处理
IF
错误的数据输入=错误的结果输出
行业背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
欧乐钢琴批发
蚂蚁乐器批发
正音二手钢琴回收吉他之家
尤克里里之家
全国古筝批发
欧乐钢琴之家
钢琴底价报价
河南钢琴之家
二手钢琴批发
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钢琴型号尺寸
钢琴价格多少钱音箱之家
架子鼓世界
钢琴品牌排行
欧乐钢琴仓储批发蚂蚁乐器全国批发欧乐琴行
蚂蚁乐器欧乐钢琴批发蚂蚁乐器批发
批量营销：构建了一套涵盖用户基本属性、用户行为分析、深度匹配行业需求的用户画像体系，可对用户进行全方位360度的描述与了解，触发批量执行营销计划。

该产品可支撑企业进行存量用户的提升及潜在客户的拓展营销，对于不同行业客户的个性需求，可定制个性化解决方案
标签类
①基础标签：身份属性、行为偏好等
②行业标签：金融、汽车、房产、保险、教育五大类行业
③自定义标签：基于APP、位置、短信、搜索词、URL、电话号码六大类个性化自定义标签
④模型训练标签：依据自身业务需求，利用联通环境进行模型训练，获取个性标签存量类
①用户群导入
②用户群交集
③用户群合并
④用户群拆分
⑤用户群ID匹配（IDFA/IMEI/MAC）
精准定位目标用户群
营销计划量身定做
营销计划一站式创建
①营销基本信息
②选择用户群
③配置渠道：短信、外呼、彩信、邮箱、专线、沃邮箱
④营销周期配置：一次性or周期性
字段描述
month_id账期
prov_id省分
area_id地市
prov_cert籍贯省份
area_cert籍贯地市
service_type业务类型
user_status用户状态
cust_sex性别cust_age_split年龄
model_name品牌类型
net_type网络制式
hour_seg上网时间偏好
total_flux_split流量(M) innet_months_split在网时长(月) acct_fee_split出账分档(元)
acct_fee_3近三月出账费用分档country_evection_num国外出差次数country_evection_days国外出差时长(天) prov_roam_num国内出差次数分档prov_roam_days国内出差时长(天)
批量营销提供基于电话号码类、搜索词类、URL类、APP类、位置类、短信类六类标签的可视化页面，
支撑合作伙伴线上自助定制以上6类的个性化标签需求。

自定义电话号码类支持类型
需配置参数
自定义搜索词类自定义URL类自定义APP类自定义位置类自定义短信类
号码、（主叫/被叫）次数/时长;搜索词、搜索次数；号码、（接收/发送/交互）条数；
位置经纬度、圈定范围、所属省份；指定app、访问次数/使用流量；URL、访问次数；
举例说明
“主动” 拨打“116114” “大于5次”;搜索“SUV”“大于3次” ；
“接收”“95526”短信“大于5条” ；
“39.913261 116.351543”“2km范围”属于“北京” ；APP“消消乐” “使用流量大于100M”；
访问“”“1次以上” ；
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蚂蚁乐器欧乐钢琴批发蚂蚁乐器批发
1
3
2
4
四大汽车行业模型
生命周期模型
用户
评分模型
批量营销提供基于电话号码类、搜索词类、URL类、APP类、位置类、短信类六类标签的可视化页面，
支撑合作伙伴线上自助定制以上6类的个性化标签需求。

•在自定义标签无法支撑业务需求和行业客户不具备自主训练模型的能力情况下，联通为其提供个性标签开发服务，支撑其业务需求；
•联通提供人员、环境、软硬件等支撑。

联通定制开发标签
①合作伙伴根据自身业务行业背景和需求，在能力开放平台进行模型训练，完成后于生产平台部署，模型结果数据推到数达营销平台，生成个性标签；
②联通提供数据、环境、接口、硬件、软件等支撑。

行业客户自训练模型
合作伙伴
联通大数据公司
个性化标签
（平台部署）
个性化标签需求
定制开发
个性化标签
（平台部署）
能力开放平台
（合作伙伴训练）
联通大数据公司
（生产环境）
模型部署
模型结果推送
欧乐钢琴批发蚂蚁乐器批发欧乐钢琴批发
蚂蚁乐器批发
正音二手钢琴回收吉他之家
尤克里里之家
全国古筝批发
欧乐钢琴之家
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二手钢琴回收
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欧乐钢琴仓储批发蚂蚁乐器全国批发欧乐琴行
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营销基本信息选择用户群
配置渠道
配置营销周期
行业背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
门槛的银行理财产品精准营销
客户痛点
珠三角区域
中年及以上用户
联通高消费用户
航空出行高需求
者
身份属性出账流量银行APP
竞品电话用户特征提取消费行为分析APP活跃情况竞品接触行为目标用户群
意向人群
接通人群
到店人群。