大數據營銷的基本原理

㈠ 聯通大數據精準營銷是什麼

聯通大數據積累了豐富的數據能力、平台能力、產品交付能力和行業解決方案能力，累計服務17個行業。聯通大數據在精準營銷、數達營銷和數言輿情標准產品的基礎上形成了針對各個行業的解決方案。

今天我們就來講解一下，聯通大數據精準營銷，究竟厲害在哪？

一、用戶畫像

用戶畫像是聯通大數據根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。

具體包含以下幾個維度：

當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷，這是最直接和最有價值的應用。

廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過搜索廣告、展示社交廣告、移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

三、技術工具

運營商大數據具備全面性、多維性、中立性、完整性是其它企業很難比擬的，而且通過這些不同維度數據的交叉關聯，可以創造更多的新數據和新價值 。

（01）身份-運營商不僅客戶信息覆蓋完整，還可以基於實際行為進行驗證，通過身份信息，快速判定用戶的信用程度。

（02）上網-基於用戶訪問什麼網址、下載什麼應用、訪問什麼內容等，得到上網喜好。

（03）位置-運營商的通過位置信息，可以掌握用戶出行特徵，給用戶帶來生活的極大便利。

（04）社交-基於通信交往圈的大小、主被叫、時間序列、得到用戶的社交特徵。

（05）支出-運營商有客戶最為詳實的消費賬單、比如流量費、簡訊費、語音費、新業務費等，能反映用戶的一些特徵。

（06）通信-通過用戶的通信使用情況，比如本地、漫遊、長途、了解用戶通話行為特徵。

（07）終端-識別記錄手機終端型號，了解用戶手機使用特徵、發展趨勢、用戶換機周期等。

（08）時序-通過用戶上網、位置、通話等行為按照時間排列，了解更多規律提供更多服務。

㈡ 大數據營銷的定義

大數來據營銷是指通過互聯網採集大源量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。
大數據營銷，隨著數字生活空間的普及，全球的信息總量正呈現爆炸式增長。基於這個趨勢之上的，是大數據、雲計算等新概念和新範式的廣泛興起，它們無疑正引領著新一輪的互聯網風潮。

㈢ 大數據營銷的優勢和核心內容是什麼

大數據如下：

綜合來看，大數據營銷的優勢是運用大數據，有著精確定位客戶的能力，能及時獲取有效的客戶數據信息。其核心內容還是數據的收集、整理和分析。

簡介：

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

㈣ 大數據營銷

另外一邊，微博賬號申請也需要一個郵箱地址。通常來說，同一個郵箱地址意味著航空公司里的會員和微博里的會員，應該是同一個人。公司做了一個篩選，合並出十萬個用戶來。 然後一家第三方公司的數據部門介入，主要任務是看這十萬航空公司會員的微博用戶，在社會化媒體上的行為，比如「說」些什麼，比如喜歡介入什麼樣的話題去轉發評論，比如喜歡關注什麼樣的商業賬號。研究這類事的原因在於：這個航空公司很想知道它在社會化媒體上發起什麼樣的活動（以及活動所配備的禮品刺激）會吸引到這十萬會員參加，成為earnedmedia。 這個案例並非嚴格意義上的大數據，因為數據還是不夠海量。不過，它的原理和大數據營銷有關：尋求相關性。 相關性不是因果，很難得出這樣的結論：因為經常坐某某航空公司的班機，所以喜歡參與某某活動（反過來也不成立）。但這兩個變數之間，從普遍意義上講，存在一定的關聯。這個道理就像穿紅襪子和炒股票的關系，或許有一定的關聯系數，但絕不是因果關系。相關搞成了因果，差不多和「迷信」就沒有區別了。 但問題在於，很多人把相關等同於因果，這樣的做法會形成很有些誤導性的結論。比如說，當在這個十萬航空公司用戶中發現，他們特別喜歡某類活動，這個結論是不具有推廣性質的。再新增五萬航空公司微博用戶時，你很難把上述那個結論也放他們頭上。因為這裡面沒有因果關系。要確認因果關系，必須經過一個很復雜的觀察和思考過程，排除所謂「隱性變數」。這不是那麼簡單的做一些數據分析就可以的。相關性是因果的前提，但是不等於因果。 於是，大數據出現了。 大數據尋求的是海量數據，海量到什麼份上？就是全樣本。全樣本和抽樣顯然是不同的。過去的研究，由於操作性的關系，很難做到全樣本，需要去抽樣。抽樣的科學做法是「隨機」——不過這一點聽著容易，做起來相當困難。真正的隨機抽樣需要花很多錢（利用社交網路關系，通過一個用戶做問卷再發動這個用戶找更多的人來做問卷，一點都不隨機），而且一個無法繞過的弊端在於：如果你使用調查問卷的方法，你很難排除回答者的語言回答一定就是ta心中真正的想法或者實際上的真正行為。 大數據首先不是抽樣，它獲得的數據是全體樣本數據，其次它不是在讓用戶回答問題，而是實打實地去獲取用戶的「行為」。用戶聲稱對某活動會有興趣和用戶是否參加了某活動，顯然後者更能說明問題。 最重要的一點，大數據分析和抽樣分析的核心區別在於：前者是動態的，後者是靜態的。 前文提到，隨機抽樣方法是成本很高的，故而它很難每天都去做一次——事實上，為某個特定的問題一個月乃至一個季度做一次隨機抽樣，都很難實施。於是，一個隨機抽樣所形成的結論，其實是靜態的，它只能說明在做那次調研時的一些相關性。當有新的用戶（樣本）加入時，很難再說明過去的相關性是否能夠成立——除非，你能找到真正的排除了各種隱形變數後的因果關系。 如果試圖減少成本去做非隨機抽樣，那麼，它的結論就更沒有推廣意義（學術一點稱之為外部效度性，非隨機抽樣外部無效度）。當新用戶加入後，非隨機抽樣的結論基本不能適用。 但大數據的分析卻是動態的，每秒都有可能產生一個新的結論。讓我們用最常見的亞馬遜頁面上的「購買此商品的顧客也同時購買」來舉例。 這個部分里的商品是活動的，由於新購買的產生，會導致這個模塊里的商品可能會產生變化。不過，這個模塊也有可能是導致商品集中化購買的重要原因：用戶看到了這個模塊里推薦的商品而產生購買的可能是很大的（也許ta本來就沒有任何購買的念頭，甚至連這個商品都不曉得）。但對於大數據來說，原因是什麼一點也不重要，它要做的——至少在電子商務領域——無非是提高客單價罷了。買了A書和買了B書之間的因果研究，那是學者們的事，不是商人關心的事。 回到航空公司的具體案子來。10萬同時擁有航空公司會員和微博會員的人，並非隨機抽樣而得，故而這10萬對於整體數百萬航空公司會員而言，沒有代表性。但我們的目標不是想尋求坐這家航空公司班機的人和參與某網路活動的因果關系，我們只是想提升一下參與活動概率並希望看到更多人會去轉發某個活動罷了。故而，10萬微博用戶，夠了。 在某一個時點，跑了一下數據，大致能看到一些相關性，於是我們開始設計某種活動，並有針對性地讓這10萬微博用戶知道，這次獲得的參與度和轉發率，比毫無數據支撐背景下的胡亂策劃，成功率應該會高一點。同樣的人力投入，得到了相對而言的較高效果，這就是數據分析的好處。 過了三個月後，又有需要策劃的活動，注意，這一次依然需要再跑一次數據。因為樣本可能不是只有10萬了，也許15萬，也許運氣不好有2萬微博用戶已經「死亡」，只剩8萬。另外一個可能是有某些新的外部變數加入，比如出來一種新的商品讓很多人趨之若鶩高度關注。這個時候拿上一次的數據來指導策劃，又是盲人騎瞎馬，夜半臨深淵了。 不同的時點，或者目標不同的活動，都需要再次跑數據，這可能是大數據分析的麻煩之處。不過，計算機的長處就是計算，花上一兩個小時設計幾個公式或模型，相對於過去動不動要搞隨機抽樣，便利性提高很多倍，值得嘗試。 更宏大一點的就是真正意義上的「大數據」了。今年年頭互聯網圈阿里要並購新浪微博，從商業邏輯上講，一個是中國最大的消費平台，一個是中國最大的碎片化言論平台，兩者數據的合並，是頗能挖出更多的相關性來。 廣告圈裡一句名言：我知道我的廣告浪費了一半，但我不知道浪費了哪一半。一些營銷業者鼓吹說他們可以讓你不浪費那一半。不要相信他們。對於廣告來說，從浪費50%到浪費49%，都是很值得去投入的事。建立在相關性而非因果上的大數據營銷，不可能讓廣告主從此不再浪費廣告，它只能做到：浪費得少一點。

㈤ 大數據是如何推動營銷的

這是數字時代，智能手機，平板電腦，數百個電視頻道，成千上萬的應用程序，社交媒體和網路購物是我們日常生活的一部分。

數字革命之前，營銷人員集中在周末的時間，投放製作精良或有創意的廣告。而現在的營銷方式已迅速轉變為大數據營銷，通過分析用戶的行為偏好，給用戶發送更有針對性的信息。

數據營銷趨勢

根據最新的EmailCar的研究報告分析，近86%的受訪者說，目前他們的企業正在使用或者正計劃使用數據營銷。此外,近75%已使用數據的營銷人員都認為其效果是「非常」或者「極其」有效。另還有83%的企業表示很有可能繼續擴大使用數據營銷方式在企業整體的營銷策略中。

以大數據定位用戶

當涉及到數據營銷，營銷人員必須採集到有大量的用戶數據，如姓名，電話號碼，或郵寄地址。而其中性價比最高的就是利用數據做電子郵件營銷。雖然電子郵件地址並不能簡單的構成大數據，但郵件行業中平均花費1元就會有超過40元的投資回報率。

電子郵件營銷只是一個利用數據對大規模的用戶提供營銷的有效方式，還有許多其他的營銷方式，如內容營銷和搜索引擎的營銷策略。隨著越來越多的營銷人員使用這種線上的營銷策略，大數據的營銷潛能也越來越大了。

數據的4大來源

1.人口統計

你可能會從用戶注冊行為或購買行為時收集到基本的數據信息，比如A / S / A(年齡、性別、地址)。這部分數據不會經常改變，人們不會改變他們的名字，性別或地址（當然不排除個別特殊情況）這些基礎的數據信息便於細分。

2.偏好數據

偏好數據通常是通過相同類型的偏好中心收集的，可能包括關於用戶的首選產品，服務，品牌，規模或郵件頻率。

3.交易數據

在你的電子商務平台中分析出有商業價值的交易數據，是你在電子郵件營銷中可以做的最好的事情之一。將這個數據導入你的ESP（電子郵件服務提供商）可以大大提高你的數據細分，並打開了自動電子郵件營銷的新天地。

4.行為數據

你的用戶感興趣的是什麼？最近的行為數據是最可靠的指標。這種類型的數據可以從電子郵件收集（打開/點擊）或從你的網站（網頁瀏覽）情況中收集。

㈥ 大數據營銷,企業必須重視的「一畝三分地」

大數據營銷,企業必須重視的「一畝三分地」

互聯網時代，也是一個數據大爆炸的時代，很多人通過網路營銷，卻忽略了一個重要的基礎，那就是數據，而以各種各樣數據為基礎的互聯網營銷，需要的是一種大數據營銷的思維，這種思維對於提升營銷的質量和成功率都有極大的幫助。

何為大數據營銷，那麼它又和網路營銷的有何關聯呢?其實大數據營銷並不是一個復雜的概念，指的是通過所針對的目標的各種數據的變化和分析，來獲得營銷方向的指導，這種數據通過表格、文字等形式表現出來，讓分析者可以一目瞭然更好做出決策，但是由於數據涉及面廣，所以對於一個通過大數據營銷的人來說，這種工作量其實是相當大的。恰巧，互聯網營銷即網路營銷，對於個體或者群體的數據的變數需求是復雜且必須的，所以大數據營銷可以為網路營銷帶來更精確的銷售指導，做到有的放矢，做到高效針對性的營銷。

但是相對來說，大數據營銷的數據來源是十分廣泛的，它們包括時下流行的互聯網、移動電視、移動3G互聯網等多個平台，而這些數據必須有時效性和針對性，但是同樣的在這些平台上出現的數據過於廣泛，過於抽象，這就需要通過大數據營銷的人對這些數據有著敏銳和精準的感受，對數據的分析更為透徹，要通過這如千絲百縷的空間信息中抽取自己最需要的那些數據，這也是大數據時代的一個特徵，信息的泛濫，導致本身的數據常常被忽略，而專業的營銷者便不會忽略，將努力的去分析這些數據背後的真相。

不過即使是大數據營銷，依然需要注意，正如互聯網思維有「唯快不敗」之說。網路營銷同樣強調時效，網路時代，營銷更需爭搶「第一落點」，獲得「先入為主」的傳播效果;同時，要以信息的完整性戰勝碎片化傳播，以簡明扼要的敘述為海量信息導讀，以信息的真實准確確立權威性，以吸引這些大數據背後的真正需求的用戶，做到真正通過數據，讓數據為你服務，而不是讓自己為數據服務，這才是網路營銷通過大數據營銷的這種方式需要注意的問題。

同樣，不可否認的是大數據營銷也需要遵循營銷的4P原理，即產品、價格、地點和營銷，這里的產品的數據則是受眾人群的選擇，通過對產品的受眾人群的選擇來做好數據的分析，而價格也作為一個數據影響著消費者的購買，對於價格的波動變化對人的購買者的影響也需要時刻注意，當然地點和營銷是相互結合的，通過一個平台的營銷的效果通過一種數據化的形式來展現，通過這種數據分析，將會凌駕於許多抽象的分析之上，可以說大數據營銷和網路營銷是臭味相投的，也是極易操作的，只不過相對來說，工作量畢竟還是比較大的，但是其結果相對來說更為精確，效果也相對較好。

最經典的一個例子，《紙牌屋》正是大數據營銷最為經典的案例，通過對於觀眾的需求的數據分析，也由出品方Netflix在拍攝作品之前，在3000萬的美國收視用戶中做了充實的調研，總結了觀眾到底愛看什麼題材、喜歡哪個導演拍、誰來演、哪個時間播等數據，順應大數據營銷打造了一部極為精彩的影視作品，又或者，對於前不久一家在上海的一家蛋糕房的高銷量，也是通過對來往顧客的口味的需求的數據分析，而這分析不僅是通過調查問卷的方式，更依託於幾個平台同時開展，而這也讓他的蛋糕店得以脫穎而出，而這也是以大數據營銷為依託，告竣精準營銷的最終目的。

可以說大數據營銷，是網路營銷的指南針，通過數據的指引，網路營銷的水平將會上升到一個新的層次，不如說若互聯網營銷像七級浮屠的話，那麼有了大數據營銷的指引，網路營銷將會突破這七層浮屠，到達一個新的界限，有的人也許不相信，但是事實上有無數的例子已經驗證了它的成功和高校，對於純數據的分析加上對於現狀的綜合分析，造就出的數據將不僅是數據本身，而是一種對數據的深入的解讀，而商家不正是需要這種全面的分析和詳盡的數據嗎?

大數據營銷和網路營銷的結合，就是天生一對的結合，而這種結合帶來的經濟效益也是難以估量的，不過也要記住凡事也不一定是完美的，大數據營銷的方式也未必是全能的，所以對於網路營銷的人來說，讓數據為自己服務才是最正確的，不要被困於數據，而做了數據的奴隸，畢竟即使是大數據營銷，也需要注意現實條件的變化，這種變化和現實的聯系是千絲萬縷的，當然，大數據時代的浪潮當然離不開大數據營銷。

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㈦ 大數據營銷與傳統營銷的區別是什麼

大數據營銷和傳統營銷區別最大就是營銷方式不同：

1.大數據營銷

大數據營銷，是通過互內聯網進行一些容長期的傳統營銷記錄一些數據，發現其中的規律，通過具體形象的標簽，進行一些針對性營銷，這樣的優勢可以把一些針對性強的行業，通過數據推送給精準的人。

2.傳統營銷

傳統營銷的是通過一些知名度高的一些載體，進行廣泛的去投放，沒有具體某一部分人群和屬性，當然這樣的營銷知道現在也是適合的，比如一些日常用品，在各個地區城市，超市的產品投放也屬於傳統營銷。但是對於一些垂直特殊行業用傳統營銷就比較難了。

對於兩種營銷方式，沒有絕對的好壞，而是要自己的行業適合什麼營銷方式，或者綜合使用。

㈧ 大數據營銷是什麼最近公司要做大數據營銷不知道從哪下手啊。

大數據營銷是基於來多平台的大量數據源，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
目前大數據營銷還偏重於炒作，比較多的是程序化廣告投放等基本功能，離真正的消費者需求預測等還有一段距離，我們公司擅長整合營銷傳播，有機會也可以找我們。