基于大数据技术的精准广告投放研究
创新创业基础创新选题共31张
创新创业基础创新选题共31张
创新创业是现代社会发展的重要动力，对于培养创新创业能力，选题是关键环节之一。本文共汇总了31个具有创新性的选题，旨在启发创新思维，激发创业潜能。下面将逐一介绍这些选题，并为每个选题提供一些创新的思路和实践方法，希望能够对广大创新创业者提供有价值的启示。
1. 基于AI技术的智能家居解决方案
创新思路：结合人工智能和物联网技术，打造智能家居系统，提供便捷、智能、高效的生活体验。
实践方法：研发智能家居硬件设备，设计智能家居控制中心APP，建立智能家居生态系统。
2. 基于区块链技术的去中心化数字货币
创新思路：利用区块链技术，打造可信、去中心化的数字货币系统，解决传统金融系统中的信任问题。
实践方法：设计加密算法，构建区块链网络，发行数字货币并建立交易平台。
3. 社交媒体上的个性化推荐算法
创新思路：利用大数据和机器学习技术，为用户提供个性化、精准的社交媒体内容推荐服务。 实践方法：搜集用户行为数据，构建用户画像，设计推荐算法并进行实时优化。
4. 新能源汽车电池技术的创新与应用
创新思路：研发新型电池技术，提高电池容量和充电速度，推动新能源汽车的普及和发展。
实践方法：研究新材料、新工艺，优化电池结构，提高电池性能和寿命。
5. VR/AR技术在教育领域的创新应用
创新思路：利用虚拟现实和增强现实技术，打造沉浸式、趣味性强的教育体验。
实践方法：开发教育类VR/AR应用软件，设计交互式学习模式，推广应用于学校教育。
6. 人工智能在医疗诊断中的创新应用
创新思路：利用人工智能和机器学习技术，提高医疗诊断的准确性和效率。
实践方法：建立医疗数据集，训练AI模型，开发医疗辅助诊断系统。
7. 农业物联网技术的创新运用
创新思路：借助物联网技术，实现智能农业管理，提高农业生产效率和农产品质量。 实践方法：设计农业传感器节点，建立农业数据平台，开发智能农机设备。
电商平台精准广告投放探究--以京东数坊为例
2019年第6期 New Media ReseaRch62新媒体研究
随着人工智能、移动支付等技术手段逐步运用到日常生活中，电子商务已经成为人们日常生活方式之一。截至2018年12月，我国网络购物用户规模达6.10亿，占网民整体比例达73.6%①。电商的广告市场潜力巨大，电商平台也正努力将大数据技术转化为高附加值产品，覆盖消费者生活的各个场景，这给电商企业带来巨大的机遇。1 电商平台精准广告投放的改变从刚刚起步到现在深耕互联网多年，电商平台对用户数据的处理分析也更为细致，精准广告投放模式与以往也有所不同。过去企业在电商平台投放广告时，主要是通过大数据分析，圈选品牌人群，并设置目标人群标签来进行广告投放。而从选择人群到广告投放再到引流，每个阶段都要对接不同的平台，投放过程繁复且容易中断，也无法测量营销效果。与过去传统投放模式不同的是，在当前的精准广告投放模式下，广告主在后台可以看到购买过本品牌甚至本品类产品的核心人群、加购过但是未购买人群等各类数据分析，对于不同的人群都可以定制专属的人群标签，还可以通过消费者的流转路径来分析具体某个阶段的营销活动效果。更大的进步还在于当前电商平台大部分都能够做到广告投放可以形成一个闭环链路。从选择目标人群到投放再到最后数据回流，已经能直接在电商平台内部完成，不需要第三方软件进行检测引流，这就使广告主更加容易操作，更加全面的运用数据进行分析，实现品效合一。2 电商平台精准广告投放的流程——以京东数坊为例京东数坊是基于积累和管理在京东上所有与本品牌产生（购物、浏览）行为的消费者数据，利用4A模型（认知Aware、吸引Appeal、行动Action、拥护Advocate）消费者数据的流转动向进行分析，体现品牌与消费者的关系的一种数据管理平台（Data Management Platfrom）。2.1 深刻洞察分析目标消费者京东数坊的透视功能可以多维度分析消费者，通过可视化图表形式从用户画像和消费者画像多角度自定义分析人群。例如：在对消费者资产进行分析时，可将每个“A”阶段的群体分为“基础属性”“消费属性”“行业属性”三种类型，下设多维度标签，从“年龄”“性别”到“会员级别”“近7天无线购物活跃时段”等，划分出不同的圈层人群。2.2 激活消费者资产，实现全场景触达互联网时代下，消费者行为已经由过去的AIDMA模式（Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动）向AISAS模式（Attention 注意 Interest 兴趣 Search 搜索 Action行动 Share 分享）方向发展，也就是企业在经营过程中对应的挖掘新客、提高认知、拉拢潜客、老客复购，拥护培养的过程，但是企业需要多考虑的一个问题就是如何回笼流失顾客，重新唤醒老客活力。数坊可以就这些场景进行不同的目标定向，从而提高成本转换率。1）挖掘新客。利用京东商城的所有品类的数据和目标受众的购买偏好，实现品类和品牌的关联。例如：一服饰品牌定位于高价值人群，便可与美妆、电商平台精准广告投放探究——以京东数坊为例甘 心摘 要 当前媒体不断融合，消费者获取信息的渠道不断拓宽，流量红利时代已经消失，广告主对精准营销的需求愈发急切。互联网因其独有的技术，贮存着大量拥有巨大价值的数据，从而使企业能够运用电子商务平台针对特定群体投放广告，进行精准营销，最终优化广告效果。文章以京东数坊为例，对电商平台精准广告投放的变化、流程及优化进行分析，为广告主进行精准营销提供参考。关键词 电商；精准广告中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2019）06-0062-02作者简介：甘 心，东北林业大学文法学院。63新媒体研究
大数据精准营销的网络营销策略研究
大数据精准营销的网络营销策略研究
随着互联网技术的快速发展和普及，网络营销已经成为企业进行品牌建设和宣传的一种重要方式。然而，如何通过大数据进行精准营销，让消费者真正接受并优先选择企业的产品与服务，是现代企业所必须关注的问题。
一、大数据分析
在进行网络营销前，企业必须了解自身业务情况以及消费者需求，才能更好地进行有针对性的营销。通过大数据的分析，企业可以有效地了解消费者的需求，包括潜在客户的属性、行为特征、兴趣爱好等，进而开展精准营销，提高转化率。
通过对大数据进行的分析，企业可以揭示消费者的喜好、购买习惯、留存率等，为企业制定精准营销策略提供数据支撑。比如，企业可以通过对顾客购物车内商品情况进行数据挖掘，了解顾客的喜好，为下次推送应用提供方向参考。
二、定位目标客户
网络营销的核心就是从众多潜在客户中筛选出符合企业定位的目标客户。而定位目标客户的关键在于深入了解潜在客户的属性和喜好，从而能够更好地满足其需求。企业可以通过大数据分析来了解潜在客户的外部属性和行为特征，比如：性别、年龄、地域、搜索关键词等，以此为基础，精准定位目标客户。
三、策略制定
基于对大数据的分析以及目标客户的定位，企业可以制定相应的营销策略。比如，在目标客户的相关网站上投放精准广告，通过搜索引擎进行关键词竞价等等，以此达到覆盖目标客户的效果。
四、开发精准营销工具
为了更好地进行网络营销，企业需要开发相应的精准营销工具，比如定制化的广告、推荐引擎、微信营销、社交媒体营销等，通过这些工具，实现对潜在客户和目标客户的精准营销。
五、模拟实验
为了验证营销策略的有效性，企业可以通过模拟实验的方式对营销策略进行测试。在测试过程中，企业需要建立相应的实验环境，通过不同的参数进行比较，从而得到最优的营销策略。 综上所述，大数据分析是精准营销的核心支撑，企业需要深入了解消费者的需求，定位目标客户，制定相应的营销策略，开发精准营销工具，最后通过模拟实验进行验证，达到提高转化率的目的。
大数据时代广告的程序化购买模式探析
大数据时代广告的程序化购买模式探析
随着大数据技术的不断发展和普及，广告行业也迎来了一场革命性的变革。在过去，广告购买和投放往往需要大量的人力和时间成本，而且效果难以量化和预测。随着大数据技术的应用，广告购买模式也开始变得更加程序化和智能化。本文将探讨大数据时代广告的程序化购买模式，并分析其对广告行业的影响和未来发展趋势。
一、程序化购买模式的定义和特点
程序化购买（Programmatic Buying）是指利用计算机程序和算法自动化地进行广告购买和投放的一种新型广告购买模式。其特点主要包括以下几点：
1. 数据驱动：程序化购买模式是建立在大数据技术基础上的，通过对海量的用户数据进行分析和挖掘，实现对目标受众的精准定位和投放。
2. 实时竞价：程序化购买模式通过实时竞价的方式进行广告位购买，广告主可以根据自身需求实时调整出价策略，从而获得更多的曝光和点击量。
3. 精准定向：通过大数据技术，程序化购买模式可以实现对用户的精准定向投放，不仅可以基于用户的性别、年龄、地理位置等基本信息进行定向，还可以通过用户的兴趣爱好、行为轨迹等深层次数据进行精准定向。
4. 跨屏整合：程序化购买模式支持多种媒体广告的整合投放，包括PC端、移动端、社交媒体等，实现了跨屏广告营销的一体化管理。
5. 数据分析和优化：程序化购买模式可以实时监测广告效果，通过数据分析和优化算法，不断提升广告投放的效果和ROI。
目前，全球范围内，程序化购买模式已成为广告行业的主流趋势，得到了众多广告主和广告代理商的认可和应用。根据国际市场研究公司eMarketer的数据显示，2019年，全球数字广告花费中，程序化购买模式的占比已经达到了80%以上。预计到2022年，全球数字广告的程序化购买占比将接近90%。
在中国市场，程序化购买模式也呈现出快速增长的趋势。2019年，中国数字广告市场规模已经超过了4000亿元人民币，其中程序化广告的占比超过了40%。随着5G、人工智能等新技术的不断发展和应用，程序化购买模式在中国市场的应用也将迎来更大的增长空间。
基于大数据的广播电视技术转型与发展研究
基于大数据的广播电视技术转型与发展研究
随着大数据技术的发展，广播电视行业也在逐渐进行技术转型和发展。本文将从大数据在广播电视行业的应用、技术转型的必要性以及影响等方面进行论述。
大数据技术在广播电视行业的应用有助于了解用户需求和提供个性化内容。通过对用户数据的分析，可以了解用户的观看习惯、喜好和行为特点，从而对节目内容进行有针对性的调整和设计，提供更加符合用户口味的内容。大数据还可以为广播电视平台提供用户画像，进一步理解用户需求，为用户推荐感兴趣的节目。这样一来，不仅可以提高用户体验，增加用户黏性，还能够提高广播电视平台收视率。
大数据技术对广播电视行业进行技术转型具有重要意义。目前广播电视行业仍然以传统的广播和电视节目为主，内容缺乏多样性和个性化。而大数据技术可以通过对用户数据的分析，提供更丰富多样的内容选择和个性化定制，满足用户不同的需求。通过大数据技术的应用，广播电视行业还可以进行精准广告投放，提高广告投放的效果和回报率。通过将广告精准投放到感兴趣的用户中，不仅可以提高广告的点击率，还能够增加广告主的转化率。
大数据技术的应用也对广播电视行业产生了一定的影响。传统的广播电视媒体主要以传输媒体为主，而大数据技术的应用使其扩大了内容生产和分发的能力。传统媒体可以通过对大数据的分析，深入了解用户需求，调整节目内容和制作方向，提高用户的粘性和参与度。大数据技术的应用还可以为广播电视行业提供更精细化的运营管理。通过对用户数据、广告数据等的分析，广播电视行业能够更好地掌握市场需求和竞争态势，制定更科学的运营策略。
大数据技术的应用对广播电视行业进行了技术转型和发展，从而提高了广播电视行业的用户体验、节目内容和精准广告投放效果，对传统广播电视行业产生了积极的影响。同时也要注意大数据技术应用过程中可能涉及到用户隐私和数据安全等问题，需要合理使用和保护用户数据，确保数据应用的合法性和道德性。
【案例】归因模型：利用大数据精准营销
【案例】归因模型：利用大数据精准营销
互联网广告行业正在走进大数据时代，广告主和广告代理商的重心逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上。如何利用大数据技术构建一个基于消费者转化漏斗的归因模型，对不同的互联网广告渠道效果进行全面地考察和评价，从而指导广告资源分配的最优化，将是未来热点。
根据艾瑞的最新调查显示，2013年，中国互联网广告市场规模达到1100亿元，同比增长46.1% 。随着中国互联网广告市场的快速扩大和广告渠道的日益丰富，消费者通过不同广告渠道所产生的数据也在急速增长。中国的互联网广告行业正在逐步走进一个前所未有的大数据时代。
在这种时代背景之下，互联网广告的生态圈也在不断地调整、进化。广告交易方式已经从传统的按时段付费逐渐转向按点击收费和按单次展示收费，而广告主和广告代理商的重心也逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上了。为顺应大数据的潮流，互联网广告商必须用最先进的数据挖掘技术和分析方法来武装自己。每一天，都会有更多的新技术、新模型、新应用诞生。在它们中间，归因模型将会是整个广告业的一个热点。
渠道归因：衡量多渠道广告的有效性
小A这两天正在考虑要购买一辆新车。有一天，他在优酷视频网站上看电视剧时，突然看到了一款车的广告，觉得这款车还不错。然后小A通过百度搜索引擎搜索了这款车，查看了它的广告介绍。之后，他登陆了这款车的互联网社区，打算了解其他消费者对于这款车的评论。正当看评论的时候，小A被一个电话打断了。再次回到电脑前，小A已经忘记这款车了，他开始浏览新浪微博，这时，他 “偶然地” 再次看到了这款车的展示广告，这又唤起他了解这款车的记忆。于是小A再次利用百度搜索了这款车，链接进入了官网，并联系了当地的4S店预约试驾，试驾后购买了这款车。
上例中这种广告的重复性展示，在市场营销学的领域，我们称之为“单纯曝光效应”。消费者如果多次看到某种商品，便会对其产生兴趣，甚至产生购买欲望。在上例中，小A的整条购买路径（见图1）上的所有广告渠道都对他的购买行为产生了一定贡献。然而传统的广告效果计量模型会将这次购买全部归因给小A接触到的最后一个广告渠道，也就是百度搜索引擎，这种归因的方式被称为“最后一次点击”。很显然，这种基于“最后一次点击”的模型会忽略互联网广告渠道中的“协同作用”，从而导致媒体贡献度/效果归因的不准确。
大数据分析技术在社交媒体中的应用案例研究
大数据分析技术在社交媒体中的应用案例研究
一、引言
社交媒体是当前越来越流行的一种互联网应用，随着社交媒体的发展和普及，用户产生的大量数据需要进行分析和挖掘，以消费者需求为中心的大数据分析在社交媒体中得到广泛应用，为企业提供了有价值的数据支持。
二、社交媒体的大数据特征
1.高速性：在社交媒体的交互中，数据以惊人的速度被产生和传递。
2.实时性：社交媒体的数据产生以及传播是在实时运作的状态下进行。用户可以随时发布新的消息，关注实时事件，这让社交媒体的数据无法预测和掌控。
3. 高维度性：社交媒体产生的数据种类丰富，包括文本、图片、视频等，而且每个用户都有不同的年龄、性别、地域、兴趣爱好等维度，这就增加了数据的维度。 4. 粉丝互动性：在社交媒体上，用户生产的是异构的和相对噪音的信息，这些信息需要综合分析，关键信息需要通过自然语言处理、情感分析、关系挖掘等算法进行挖掘和分析。
三、社交媒体大数据分析技术的应用案例
1. 社交媒体广告投放
社交媒体平台可以根据消费者的年龄、性别、兴趣爱好等参数，精准的定位相关消费者，提高广告的转化率。通过研究用户的用户行为、付款方式等等，可以提高广告回报率，降低不必要的成本。
2. 社交媒体用户行为分析
社交媒体是个人关系的生成、维护和交流的重要平台，用户的收藏、点赞、转发是反映个人兴趣的行为，通过对这些行为进行分析和挖掘，可帮助企业更精准地把握消费者的兴趣点，提升市场竞争力。
3. 社交媒体口碑分析
在社交媒体平台上，人们经常进行产品的推荐、评论、分享、一起买等活动，在这样的情况下，企业可以基于自然语言处理、情感分析等算法，对这些文字进行分析，了解顾客对自己企业的口碑，增强营销活动的针对性和市场营销策划的依据。
4. 社交媒体趋势分析
在社交媒体上，热点话题不断涌现，一些在社交媒体产生的趋势和话题也具有重要的市场营销价值。通过对社交媒体大数据进行趋势分析和挖掘，买方能够更好地了解消费者的市场趋势，进而调整自己的产品策略。
大数据背景下电商精准营销的策略研究
大数据背景下电商精准营销的策略研究
作者：周浩
来源：《科技风》2021年第04期
摘要：随着科学技术手段的不断提升，大数据技术得到充分的应用，在慢慢影响着人们生活的方方面面。众多的电商企业开始井喷式的出现。利用大数据分析，可以提供更具弹性、定制化、个性化的产品和服务。因此对大数据背景下的电商精准营销策略进行探究，探讨精准营销的发展的契机与未来的创新点。
关键词：大数据;电商;精准营销
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。大数据的广泛应用不仅可以降低电商企业的运营成本，提高企业效益，还能为其提供丰富的消费者人群画像，以便制定有针对性的营销策略。传统的营销模式已经越来越难以适应当前的市场环境变化，电商企业只有积极利用相关的精准营销模式才能更好地提升自己强大的竞争优势。对于企业来说，基于海量的大数据分析，可以提供更为精细的营销服务，使人们的生活更加便捷。
一、精准营销的概念及价值
精准营销是基于一定的信息技术手段对客户进行精准定位，当电商企業收集了相对应的消费者信息和市场信息之后进行筛选和处理，并采取一定的精细化运营手段，对目标市场进一步细化，后续能更有针对性迎合消费者的喜好，进行相关产品的广告投放，最终能有效提高客户转化率的方法。精准营销的出现，为不同的电商企业提供了可量化，成本低和效率高的营销渠道，有利于在激烈的市场竞争中取得优势。现如今，越来越多的电商企业借助网络营销的渠道对其产品进行推广宣传。消费者的类型和需求时刻都处于动态变化之中，针对这一特点，精准营销模式的建立可以预测消费者需求的变化，并能迅速对这一变化进行及时的调整，运用营销组合的方式，多维度激发消费者的购买欲望，以便增加销量，获取更多的利润。
二、电商精准营销的发展现状
从本质上来说，消费者对于互联网的商品广告的反馈和传统营销模式比较相似，两者在初期都是先让消费者建立起来对于商品和服务的大致认识，然后再根据自身的需求选择获得更多的产品信息，最终决定购买的行为。然而在初期，普通的互联网营销模式缺乏对消费者数据的深度分析，难以确定用户真正的需求所在。近些年来，由于大数据和人工智能技术的发展，可以从海量数据迅速找到关联，建立起丰富的用户群体标签，根据用户在PC端或移动端的上网行为预测他们的消费习惯和兴趣偏好，便于电商企业今后制定有效的营销策略。
大数据精准营销策略
1 大数据精准营销策略
将来，对市场的争夺就是对用户资源的争夺。运营商假如能够有效利用手中大量的大数据资源，在精准定位和数据分析的基础上，充分运用各种数据挖掘分析技术供应更加共性化、差异化、精准化的服务，就能深化挖掘新的市场价值，实现自身营销环节的优化演进。大数据精准营销策略表现在以下5个方面。
1.广告投放策略
美国百货商店之父沃纳梅克曾经说过：“我知道我的广告费有一半被铺张掉了，但我不知道是哪一半。”这句话被誉为广告营销界的哥德巴赫猜想，也代表了许多企业的怀疑。在大数据营销思维的指导下，企业已然转变了广告投放策略，利用大数据的采集与分析功能定向用户，将广告投放给精确 的目标用户。特殊是互联网广告，需要向不同的人传递最适合的广告内容。同时，谁看了广告，看了多少次广告，通过什么渠道看的广告，以及对广告内容的反应、反馈都可以通过数据化的形式来了解、监测和追踪。这样可使得企业能更好地评测广告和营销效果，从而使企业的广告投放策略更加有效，转化率更高。
2.精准推广策略
移动社交网络的进展降低了信息的不对称性，用户能随时随地在社交平台上了解想购买产品的信息。这对企业来说，以传统营销方式制造光环来吸引用户越来越难。没有目标用户的精准定位，盲目推广 2 可能会导致营销推广没有效果或者效果甚微。明显，在移动社交网络中对品牌建立营销策略时必需分析出用户喜好和购买习惯，甚至做到比用户更知道他需要什么，才能更好地服务用户。那么，在大数据时代背景下，企业应当适时更新动态、丰富用户的数据信息，并利用数据挖掘等技术及早猜测用户下一步的举措或更深层次的需求，从而进一步加大推广力度，最终达到企业利润最大化的目标。例如，电影《小时代》在预报片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其主要观众群为“90后”女性，因此后续的营销活动主要针对该人群绽开，最终取得了不错的票房成果。究其根本，主要是通过数据了解了用户需求，然后依据用户特征和具体分析做出了精准推举。
基于大数据的电子商务精准营销策略研究
基于大数据的电子商务精准营销策略研究
随着互联网的快速发展，电子商务已成为了现代商业领域的主要形式之一。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，电子商务企业需要制定有效的精准营销策略。基于大数据的电子商务精准营销策略正逐渐成为企业获得竞争优势的重要手段。
一、大数据在电子商务中的重要性
随着互联网的飞速发展以及移动设备的普及，用户在互联网上产生的数据量不断增加。这些数据中蕴含了诸多有价值的信息，如用户的消费习惯、兴趣爱好、购买偏好等。利用这些数据可以更好地理解用户需求，优化产品和服务，从而提升用户体验。
二、大数据对电子商务精准营销的意义
1. 个性化推荐：基于大数据分析，电子商务企业可以利用用户历史购买记录、点击行为等信息，为用户提供个性化的商品推荐。通过精准推荐，可以提高用户购买转化率，并提升销售额。
2. 客户细分：利用大数据分析，企业可以将用户按照消费行为、地理位置、兴趣爱好等因素进行细分，并制定针对不同用户群体的营销策略。通过精准的客户细分，电子商务企业可以更好地满足用户的需求，提高用户忠诚度。
3. 用户行为预测：利用大数据分析，企业可以对用户的行为进行预测，如用户的购买意愿、购买力等。通过对用户行为的预测，企业可以有针对性地进行市场推广，提高营销效果。
4. 营销推广效果评估：基于大数据分析，企业可以对不同的营销推广活动进行评估，如广告投放效果、活动转化率等。通过对营销推广效果的评估，企业可以及时调整营销策略，提高市场竞争力。
三、基于大数据的电子商务精准营销策略 1. 数据收集：电子商务企业应建立完善的数据收集系统，收集用户的行为数据、交易数据等。同时，还可以通过消费者问卷调查等方式获取更多关于用户需求的信息。
2. 数据清洗和整合：企业需要对收集到的数据进行清洗和整合，确保数据的可靠性和准确性。同时，还需要整合不同来源的数据，使其能够形成完整的用户画像。
3. 数据分析与挖掘：采用大数据分析技术，对收集到的数据进行深度挖掘。通过分析用户的购买行为、点击行为等，以及与之相关的因素，如地理位置、兴趣爱好等，挖掘出潜在的用户需求和市场机会。