大數據驅動電商營銷ppt

1. 大數據分析時代對市場營銷的影響研究

下面我為你准備的關於市場營銷的論文，歡迎閱讀借鑒，希望對大家有幫助。

一、數據分析時代演變歷程

(一)數據1.0時代

數據分析出現在新的計算技術實現以後，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據，很少時間用在分析數據上。

(二)數據2.0時代

2.0時代開始於2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源於公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶佔先機，開發出令人印象深刻的數據服務。

(三)數據3.0時代

又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。

二、大數據營銷的本質

隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。

(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者

傳統的市場營銷過程是通過市場調研，採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。

(二)大數據時代企業精準營銷成為可能

在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。

(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”

傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標准化生產方式，無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定製。說到底，大規模生產與定製化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。

三、基於數據營銷案例研究――京東

京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益於大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。

JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。

四、大數據營銷的策略分析

(一)數據分析要樹立以人為本的思維

“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。

(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾

大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此，首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。

(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造

2. 與電商有關，要做一個與電商有關的PPT，但是想不到主題。有的同學做「大數據」的主題，是和電商有關。

和電商有關的主來體啊.....可以從電商源保障消費者被欺詐入手，也可以談電商運用多種支付方式和與線下互通來實現商業往來的前景，還可以暢談未來電商的主體形勢，電商的覆蓋面很廣，你也可以談電商的各種交易形式，如淘寶的交易方式就是C2C 還有B2C等交易方式。

3. 大數據時代的電子商務模式發展分析

大數據時代的電子商務模式發展分析

商務的復雜性和不斷變化發展決定了電子商務沒有一個或幾個固定模式，各種各樣的電子商務模式充分反映了市場變化的需要，贏利空間是判斷電子商務模式好壞的基本依據。

一、電子商務

電子商務是利用微電腦技術和網路通訊技術進行的商務活動；以信息網路技術為手段，以商品交換為中心的商務活動；電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。

廣義的電子商務是指利用各種信息技術所進行的經營管理活動，即利用整個工廠技術對整個商務活動實現電子化。

狹義的電子商務是指利用網際網路開展的交易活動。

電子商務的目的是高效率、高效益、低成本地進行產品生產和服務，提高企業的整體競爭能力。

二、電子商務模式

電子商務模式，就是指在網路環境中基於一定技術基礎的商務運作方式和盈利模式。研究和分析電子商務模式的分類體系，有助於挖掘新的電子商務模式，為電子商務模式創新提供途徑，也有助於企業制定特定的電子商務策略和實施步驟。

電子商務在其發展的過程中，出現了各種各樣的電子商務模式。電子商務模式可以從多個角度建立不同的分類框架，最簡單的分類莫過於BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，這樣的分類，但就各模式還可以再次細分。

二、電子商務模式的基本類型

1．企業與消費者之間的電子商務（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企業通過網路銷售產品或服務給個人消費者。這是消費者利用網際網路直接參與經濟活動的形式，類同於商業電子化的零售商務。

2．企業與企業之間的電子商務（Business to Business，即B2B）。企業可以使用Internet或其他網路對每筆交易尋找最佳合作夥伴，完成從定購到結算的全部交易行為。

3．消費者與消費者之間的電子商務（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商務平台就是通過為買賣雙方提供一個在線交易平台，使賣方可以主動提供商品上網拍賣，而買方可以自行選擇商品進行競價。

4．線下商務與互聯網之間的電子商務（Online To Offline即O2O）。這樣線下服務就可以用線上來攬客，消費者可以用線上來篩選服務，還有成交可以在線結算，很快達到規模。這種模式的關鍵是：在網上尋找消費者，然後將他們帶到現實的商店中。

5.所謂BOB 是 Business-Operator-Business的縮寫，意指供應方（Business）與采購方（Business）之間通過運營者（Operator）達成產品或服務交易的一種新型電子商務模式。

四、大數據時代電子商務模式分析

電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代，大數據時代給電子商務發展帶來的機遇和挑戰，未來電子商務的競爭是數據的競爭。

（1）數據服務的變革

大數據背景下，把消費者分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用，可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務，創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外，電商也可以通過運用大數據，尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。

（2）數據化運營

電商運營更多地轉變為數據驅動的運營，在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例，其對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。可進行運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

（3）數據資產化

大數據背景下，「 數據即資產」成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭，將是規模和活性的競爭，數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視，因而催生出許多關於數據的業務。「 數據成為資產」是互聯網泛在化的一種資本體現，他讓互聯網的作用不僅僅局限於應用和服務本身，而且具有了內在的「 金融」價值。數據的功能不再只是體現於「 使用價值」方面的產品，而成為實實在在的「 價值」。

（4）個性化導購服務

在互聯網普及的時代，為解決消費者信息超載的問題，引導消費者更便捷地購買商品，導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統，就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為，為消費者提供決策建議的軟體系統，如推薦他們想要的商品或從哪裡獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務，或是基於消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等，或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客，如新品推薦、特價推薦等，能夠為顧客提供較好的決策支持服務。

（5）數據產品服務

在大數據背景下，數據成為資產，所有電商企業都想獲得並充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據，但往往由於技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘，因此對於具有平台以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢，將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業，從而開辟出一種新的電子商務服務模式。由於大數據背景下企業對數據有更深層次的需求，因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁，將為產生數據服務型的電子商務新模式。

（6）垂直細分領域服務

目前，淘寶等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此，在大數據時代下，把握每一個垂直細分領域，然後做得更精更專，這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平台規模較小、成本較低，能更好地挖掘分析消費者的信息數據，從而能更專注於專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務，更能了解產業鏈上客戶的需求，也能容易完善自身的服務。

大數據背景下，爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰，通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新，給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟，必將涌現出更多、更好的新的服務模式，從而促進電子商務的發展。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的電子商務模式發展分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

4. 電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的

信息大數據時代，電商企業採用信息技術來收集和儲存大量的消費者信息資源，並對其進行分析處理，來進行精準的市場定位，以及確定目標消費群體，為實施精準營銷做第一手准備。之後利用大數據平台對目標消費群體進行屬性分析、篩選、分類標記，建立用戶個性標簽，針對用戶的不同個性需求，提供精準的個性化產品和服務，實現線上廣告的精準投放。

電商企業想要做全局性和系統性的決策，不能僅憑大量的數據，還要加上商業分析，大數據與商業分析的結合才能稱得上是大數據精準營銷。在商業分析里，必須先了解市場，了解某個領域的消費者真正的需求；其次要了解行業，包括行業的特徵、要求和規則；最後才是懂企業的運營，把多個模塊和資源有序地整合起來，從而共同創造價值。這些具備後，用大數據進行適度輔佐，在商業的主導下，真正發揮大數據的作用。下面我們將用一個例子來說明：電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的。

項目背景：

年中大促期間，電商平台的護膚品各類品牌競爭激烈，某護膚品品牌想藉助大數據營銷平台完成兩款面膜的線上推廣。利用大數據平台的精準定向方式，針對全國18歲以上的女性進行線上廣告的推送，為活動網站引入高質量客流，促進消費者和品牌的深度互動。

投放方案

1、優選投放媒體

優選幾個國內主流媒體和與產品相關性高的高質量媒體，分別採用Banner、信息流和視頻貼片的廣告形式進行投放。通過平台一站式操作對這些媒體進行競價廣告投放。當用戶點擊廣告後對其進行標記。

2、MOB數據定向

通過MOB大數據，智能分析移動設備擁有者的屬性以及設備中的APP構成，鎖定女性用戶且安裝有美妝類APP的移動設備，針對這對這類設備進行全媒體廣告投放，對用戶進行廣告包圍，加深用戶印象，增加用戶購買意向。

3、重定向

標記活動落地頁到訪人群，當他們瀏覽有可競價廣告位的媒體時，發起追蹤投放，吸引對本廣告內容感興趣的訪客重新返回活動落地頁。

4、投放優化

通過投放反饋的數據，我們從這幾方面進行優化：

1、媒體平台優化，篩選出高點擊率媒體平台，排除低點擊率平台；

2、投放時段優化，排除低點擊率時段，集中投放在高點擊率時段；

3、素材優化，篩選出高點擊率素材並替換掉低點擊率素材。

投放效果

在本次的線上推廣中，小蜜蜂數據平台全程實時監測投放數據，其中18~24歲的女性訪客量佔比為50%；25~29歲的女性訪客量佔比為32%；30~34歲的女性訪客量佔比為18%。每位獨立訪客的付費比預期值要低20%，點擊量比預期值要高25%，到站轉化率超過預期值高15%。

此案例可看出電商企業借用大數據進行精準營銷可大大提高電商廣告的精準度和命中率，在減少交易成本的同時也提高了交易效率，大大提升了整體的電商服務水平，實現企業利益最大化。​​​

5. 大數據對網路營銷的影響

大數據對網路營銷的影響

在這股大數據時代背景下，消費者行為的變遷也越來越趨於不確定，移動互聯網更是加速了這種不確定因素，那麼，大數據對網路營銷有何影響呢？

大數據對網路營銷的影響 篇1

[摘要] 互聯網時代的發展推動了數據和信息加速傳播。大數據在這種大背景下應運而生，並逐步滲入到各行各業。而互聯網企業通過大數據，促進信息的實效轉化，為網路營銷的精準決策和整個營銷行業的發展提供了數據來源與支撐。文章主要通過闡述了大數據的定義、大數據的處理，進而總結大數據下網路營銷管理優化措施及有效的網路營銷策略，力求為各互聯網企業的網路營銷決策提供參考與借鑒。

[關鍵詞] 大數據;網路營銷;互聯網

1前言

21世紀是一個信息大爆炸的時代，各種各樣雜亂無章數據的出現，一方面給企業以及人們的日常生活造成了一定程度的困擾;另一方面人們也想從這繁雜的數據中找出規律，發現商機，從而抓住商機，開拓新的市場。大數據的出現恰恰能妥善地解決這一問題，大數據分析技術是通過對海量的數據信息進行系統的篩選與分析，力求尋求其中的規律，從而為企業的經營決策提供有力依據與支撐，使企業的經營決策變得更加准確且高效。現今，社會上人們之間的交流越來越密切，科技在高速發展，大數據就應運而生。阿里巴巴創辦人馬雲曾經在演講中提到，未來的時代將是DT的時代，DT即DataTechnology數據科技，對大數據的分析是阿里巴巴的重點工作之一。[1]互聯網在改變人們生活方式的同時也在改變企業的運作模式，這是信息技術發展的必然。然而隨著大數據的來臨，網路營銷也在不斷地進行營銷模式與管理模式的創新，試圖尋求企業與消費者的利益最大化。現在越來越多的企業通過互聯網平台抓取到的消費者的各種數據進行分析整理，獲取消費者的消費趨向及特徵，以此為依據來制定相應營銷策略，不僅可以提高市場決策的准確性，還能大大縮短市場調查與決策分析的時間，提高了企業的經濟效益，促進企業各個環節的高效運作。因此大數據與網路營銷的結合將是必然的，它將為企業開創全新局面，帶來前所未有的.機遇，同時也帶來了挑戰。

2大數據概述

麥肯錫全球研究對大數據的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。[2]大數據技術在互聯網時代的戰略意義，不是在於掌握海量的數據信息，而在於對收集到的數據進行高度專業化處理，力求找出其中的規律與價值，為企業經營決策服務。[3]簡而言之，大數據技術關鍵在於提高對數據的「加工處理能力」，通過「高加工」實現數據的「高增值」。它具有以下四大特徵:分別為海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據流轉和價值密度低，具體分析如下:

(1)海量的數據。從互聯網或傳統渠道收集到的海量數據，涉及面更廣、種類繁多，只有運用大數據技術對數據進行分類，才能夠滿足企業的需求。

(2)多樣的數據類型。大數據容納的信息量大，信息種類也繁多，容量也比傳統的數據倉庫更大，通常有用戶的查詢信息、瀏覽信息、消費記錄、消費周期等數據。

(3)快速的數據流轉。大數據技術要求在短時間內對海量的數據進行高速處理，對龐大的數據進行分析、處理，從中找出有價值的數據資料，因此對數據的處理速度有很高的要求。(4)商業價值高，價值密度低。大數據需要從海量的數據當中提取出有價值的信息，對技術的要求很高，往往數據的價值密度低而商業價值高。

3大數據處理與網路營銷

3.1大數據時代下的網路營銷

網路營銷是藉助網路、通信和數字媒體技術實現營銷目標的商務活動。其中可以利用多種手段，如微信營銷、微博及博客營銷、E-mail營銷、視頻營銷等。大數據技術為網路營銷帶來了技術創新，也為企業帶來了前所未有的機遇與挑戰。網路營銷的發展主要依賴於對消費者消費信息的了解，掌握了消費者消費信息相關的數據，就能夠以此來制定合理化的營銷策略，能夠提前預測市場的發展方向，提高企業的生產效率，降低了企業的運營成本。同時也為企業開發新產品提供數據來源與支撐，有利於提高企業產品在市場的佔有率。

3.2網路營銷需要借力大數據

(1)科技的發展。互聯網時代的到來，收集海量的數據信息顯得更加簡單可行，人們可以通過互聯網平台收集到各種數據，還可以對數據進行反復的使用與共享，實現數據的循環利用，使數據創造出更多的價值。

(2)個性化需求的增加。社會的發展使人們的消費習慣與心理發生了顯著的變化，不再希望自己所使用的產品與別人一樣，希望自己是獨特的，與眾不同的，而企業恰恰能通過對消費者的消費偏好進行大數據分析，來為其制定個性化消費方案。

(3)用戶數據易獲取。互聯網企業與傳統的企業相比，其不同點之一就是數據的獲取方式不同。傳統企業能知道客戶當時的需求和購買意向，但是無法獲得更多與客戶有關的信息與資料;而互聯網企業通過用戶的訪問記錄和消費行為

3.3商業定位的轉變

大數據時代背景下，消費者對品牌的忠誠度不斷下降，使得大數據時代商業模式必須從以品牌為中心向以消費者為中心轉變。[3]阿里巴巴於2016年提出了以「消費者的生命周期」來做銷售。充分體現了現在商業社會對品牌的轉變逐步增加到了以消費者為中心的轉變。在工業時代，我們無法獲知消費者的翔實數據，但是在大數據時代下數據的原始積累和獲取變得容易，藉助於智能手機和穿戴設備等科技的發展，數據變得越來越翔實，因此讓商家更容易全方位了解消費者，能夠針對消費者做到千人千面。從而增加產品的依賴性和忠誠度。所以未來企業的競爭力逐步轉變為:誰能提供專業化的產品和服務，誰能全面了解和分析信息，誰就會站在商業的浪潮上。

3.4商業理念

從以商品為主向服務轉型大數據時代，消費者的知識水平越來越高，消費者會從已有的大量數據中全面了解商品的功能、價值等，如果僅僅是在商場或互聯網簡單的介紹商品品牌、包裝及使用方法已經遠遠不能滿足消費者的需求了。消費者依據大量的數據，對產品的了解程度甚至比營業員還要充分，因此企業不僅要非常精準地把商品構架、各種性能指標等解剖出來外，還必須向消費者提供大量的解決方案，即大數據時代企業賣出的不僅僅是簡單的商品，而是方案的系統集成和商品的服務。所以轉型勢在必行，從以商品為主轉向以服務為主，增加顧客對商品的忠誠度和依賴度，迎接新一輪的商業變革。

4結論

2016年是大數據的發展年，據保守估計，未來大數據的市場規模至少達到萬億元以上。在這股大數據時代背景下，消費者行為的變遷也越來越趨於不確定，移動互聯網更是加速了這種不確定因素，電商和傳統企業變得越來越離不開數據，數據即將成為未來企業的核心競爭力，企業要不斷完善自己的企業治理結構，抓住市場潮流的變化，讓不確定的消費者變得確定，這樣才能有針對性地做到千人千面，提供個性化的商品和服務，在未來競爭格局中占據一席之地。

參考文獻:

[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商業模式重構:大數據、移動化和全球化[M].北京:人民郵電出版社，2014:29-43.

[2]蔡承秉.掘金大數據數據驅動商業變革[M].北京:時代華文書局，2013:103-110.

[3]黃升民，劉珊.「大數據」背景下營銷體系的解構與重構[J].現代傳播: 中國傳媒大學學報，2012 ( 11) : 13 - 20.

大數據對網路營銷的影響 篇2

［摘要］

文章對當前有關大數據時代網路營銷模式的相關概述進行了梳理和分析，進而對大數據時代網路營銷模式的創新、精準性以及效果性研究作以歸納，最後進行了總結與展望。

［關鍵詞］

大數據;網路營銷模式;綜述

1引言

大數據對時展產生了深遠影響，網路營銷模式如何充分發揮數據帶來的機遇，從而促進其發展成為當前熱門話題。數據具有的四大特點能為企業網路營銷模式發展提供更加精準、個性化的信息，此外，大數據時代下的網路營銷模式不僅重視創新性、精準性，也重視效果性。

2大數據與網路營銷模式相關概述

2.1大數據的定義

20世紀80年代大數據被提出，到2008年才廣泛傳播。麥肯錫定義其為在一定時間內使用傳統資料庫軟體無法對數據內容進行搜集、存儲等的數據集合;《Science》將其定義為數據集規模無法在可容忍的時間內用目前的技術、方法等去獲取、管理的數據;［3］維基網路將大數據定義為運用當前主流軟體工具難以在合理時間內為企業經營決策提供完整分析過程的資源。比較有影響力的是Gartner的定義，其認為大數據通過新的處理模式能增強決策力、洞察力以及流程能力，並具備多樣、快速增長性以及數據量大的信息資產。本文將大數據定義為以其主要特徵為基礎，通過運用科學的大數據處理技術能夠增強其精準性、效果性等價值的信息資產。

2.2網路營銷模式的定義

Rafi－AMohammed和RobertFisher等將網路營銷定義為在線維護客戶和公司在產品、服務等方面的關系;孫志宏認為網路營銷是通過計算機網路、通信技術等為實現營銷目標的市場營銷方式;蘆文娟、韓德昌認為其是以網路通信技術以及數字互動式為基礎的營銷活動;徐艷旻將網路營銷定義為藉助網路開展市場服務的營銷活動。閻斌認為網路營銷模式是企業通過有效運用互聯網信息技術平台力求實現企業經營目標的營銷活動。本文認為網路營銷模式是藉助網路、通信技術以及數字互動式媒體等進行的市場營銷活動。

2.3網路營銷模式主要類別

蘆文娟、韓德昌認為網路營銷模式主要有創建企業網站、參與網路社區、博客營銷、網上廣告投放;張在宏將其分為廣告商、網上商店和服務、價值鏈服務提供商、網路渠道和虛擬社區;玄文啟認為其可分為電子郵件、微博營銷、病毒性營銷、搜索引擎營銷和博客營銷;本文認為較有影響力的是周曙東等將其分為在線商店模式、中立交易平台模式、企業間網路營銷模式、網上采購模式、網路拍賣模式、電子郵件營銷模式、電子報關模式等的觀點。

2.4大數據時代網路營銷模式的特徵

陳慧、王明宇認為大數據網路營銷具有性價比高、時效性強、互動性強和個性化營銷的特點。胡江濤研究認為關聯性緊也是其主要的特點。

3大數據時代網路營銷模式創新研究

張冠鳳認為大數據時代網路營銷模式主要包括商品關聯挖掘營銷、現代通信的大數據分析、大數據的用戶行為分析營銷和個性化推薦營銷模式。張艷紅認為大數據時代網路營銷模式的革新還包括基於大數據的搜索引擎營銷和DSP網路廣告模式。高源、張桂剛認為其還包括基於大數據的商品地理營銷模式。吳英鷹認為大數據背景下旅遊企業網路營銷新模式主要包括關聯推薦和精準網路營銷模式;王雯研究了大數據下電影整合營銷和O2O營銷模式。以上學者對大數據時代下網路營銷模式創新研究較為全面，但總體上相關理論研究較少。

4大數據時代網路營銷模式精準性研究

李曉龍、馮俊文提出了大數據環境下電商精準網路營銷策略。牛艷紅、王春國認為大數據時代網路營銷模式精準性策略主要有搜索引擎、再鎖定精準營銷和博客營銷。樊永梅發現了全數據精確制導、汽車銷售整合信息對於汽車精確營銷實現的重要性。倪寧、金韶認為其主要有精準定位目標消費群、精準挖掘消費需求、精準可控廣告投放和精準評估廣告效果。林燕提出了傳播和廣告精準營銷策略。以上研究豐富了理論成果，但沒系統分析大數據時代網路營銷模式精準性營銷的基本原理。

5大數據時代網路營銷模式效果性研究

胡江濤發現了大數據時代網路營銷實現從精準營銷到效果營銷的轉變的關鍵問題，張艷紅提出從政府層面、企業層面實現網路營銷的效果性，目前學者對大數據時代網路營銷模式效果性研究不多，還處在逐步認識的階段。

6總結與展望

本文認為大數據時代下網路營銷模式的研究還處在積極探索階段，具體體現在缺乏成熟的網路營銷模式劃分標准;大數據時代下網路營銷模式研究視角較單一和對其精準性和效果性缺乏深入研究，對於兩者的交叉研究更是缺乏。本文認為未來研究可以結合大數據時代下網路營銷模式的精準性和效果性進行綜合研究;從多視角和結合具體的實際加強對其效果性研究;加強網路營銷模式的系統性研究，實現大數據時代網路營銷模式時效精準、效果統一。

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6. 大數據下如何做好電商運營

首先，要了解什麼是大數據營銷?
大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，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。
大數據營銷是基於多平台的大量數據，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。
大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
關於大數據營銷的價值有哪些？
1、基於需求定製產品
如果想在行業有一席之地，只能增加產品的附加屬性，找到產品的獨特賣點。
2、開展精準推廣活動
那麼在大數據下如何做好電商營銷?
大數據下人群定向技巧有哪些？
1、大數據下買家特徵分析
1>賬號等級；2>買家購物習慣；3>買家性別；4>買家大網時間；5>買家地域；6>；買家消費層次；7>；年齡層次；8>購物終端；pc還是移動......
2、大數據下產品屬性分析應用
所有產品都是為顧客服務的，所以在選產品前，必須明確顧客需求買家屬性分析，圖片設計一定要場景、情景式營銷。
契機
第一，用戶行為與特徵分析。只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。
第二，精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。。
第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。
第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。
第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。淘店家網店過戶認為可以從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

7. 大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對於電子商務的平台來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。

對於一些大型的電子商務平台來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。

(7)大數據驅動電商營銷ppt擴展閱讀：

大數據的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

8. 大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

從小學、初中、高中到大學乃至工作，說到論文，大家肯定都不陌生吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。那要怎麼寫好論文呢？以下是我幫大家整理的大數據技術在網路營銷中的策略研究論文，歡迎閱讀與收藏。

摘要：

當今，隨著信息技術的飛速發展，互聯網用戶的數量日益增加，進一步促進了電子商務的快速發展，並使企業能夠更准確地獲取消費者數據，大數據技術應運而生。該技術已被一些企業用於網路營銷，並取得了顯著的營銷效果。本文基於大數據的網路營銷進行分析，分析傳統營銷存在的問題和挑戰，並對大數據技術在網路營銷中的作用進行研究，最後針對性地提出一些基於大數據的網路營銷策略，以促進相關企業在大數據時代加強網路營銷，並取得良好的營銷效果。

關鍵詞：

大數據；網路營銷；應用策略；營銷效果；

一、前言

現代社會已經完全進入了信息時代，在移動互聯網和移動智能設備飛速發展與普及之下，消費者的消費數據都不斷被收集、匯總並處理，這促進了大數據技術的發展。大數據技術可以精準的分析消費者的習慣，藉助大數據技術，商家可以針對顧客進行個性化營銷，極大地提高了精準營銷的效果，傳統的營銷方式難以做到這一點。因此，現代企業越來越重視發展網路營銷，並期望通過大數據網路營銷以增加企業利潤。

二、基於大數據的網路營銷概述

網路營銷是互聯網出現之後的概念，初期只是信息爆炸式的轟炸性營銷。後來隨著移動智能設備的普及、移動互聯網的發展以及網路數據信息的海量增長，大數據技術應運而生。大數據技術是基於海量的數據分析，得出的科學性的結果，出現伊始就被首先應用於網路營銷之中。基於大數據的網路營銷非常精準，是基於海量數據分析基礎上的定向營銷方式，因此也叫著數據驅動營銷。其主要是針對性對顧客進行高效的定向營銷，最為常見的就是網路購物App中，每個人得到的物品推薦都有所區別；我們瀏覽網路時，會不斷出現感興趣的內容，這些都是大數據營銷的結果。

應用大數據營銷，企業可以精準定位客戶，並根據客戶的喜好與類型對產品與服務進行優化[1]，然後向目標客戶精準推送。具體來說，基於大數據技術的精準網路營銷過程涉及三個步驟：首先是數據收集階段。企業需要通過微博、微信、QQ、企業論壇和網站等網路工具積極收集消費者數據；其次，數據分析階段，這個階段企業要將收集到的數據匯總，並進行處理形成大數據模型，並通過數據挖掘技術等高效的網路技術對數據進行處理分析，以得出有用的結論，比如客戶的消費習慣、消費能力以及消費喜好等；最後，是營銷實施階段，根據數據分析的結果，企業要針對性地制定個性化的營銷策略，並將其積極應用於網路營銷以吸引客戶進行消費。基於大數據的網路營銷其基本的目的就是吸引客戶主動參與到營銷活動之中，從而提升營銷效果和經濟收益。

三、傳統網路營銷存在的一些問題

(一)傳統網路營銷計劃主要由策劃人主觀決定，科學性不足

信息技術的迅速發展，使得很多企業難以跟上時代的步伐，部分企業思想守舊，沒有跟上時代潮流並開展網路營銷活動，而是仍然繼續使用傳統的網路營銷模型和方式。即主要由策劃人根據自己過去的經驗來制定企業的營銷策略，存在一定的盲目性和主觀性，缺乏良好的信息支持[2]。結果，網路營銷計劃不現實，難以獲得有效的應用，導致網路營銷的效果不好。

(二)傳統網路營銷的互動性不足，無法進行准確的產品營銷

傳統的網路營銷互動性較差，主要是以即時通信軟體、郵箱、社交網站以及彈窗等推送營銷信息，客戶只能被動的接受信息，無法與企業進行良性互動和溝通，無法有效的表達自己的訴求，這導致了企業與客戶之間的割裂，極大的影響了網路營銷的效果。此外，即使一些企業獲得了相關數據，也沒有進行科學有效的分析，但卻沒有得到數據分析的結果，也沒有根據客戶的需求進行有效的調整，從而降低了營銷活動的有效性。

(三)無法有效分析客戶需求，導致客戶服務質量差

當企業進行網路營銷時，缺乏對相關技術的關注以及對客戶需求的分析的缺乏會導致企業營銷策略無法獲得預期的結果。因此，企業只能指望出於營銷目的向客戶發布大量營銷內容。這種營銷效果非常糟糕。客戶不僅將無法獲得有價值的信息，而且此類信息的「轟炸」也會使他們感到煩躁和不耐煩，這將適得其反，並降低客戶體驗[3]。

四、將基於大數據的網路營銷如何促進傳統的網路營銷

(一)使網路營銷決策更科學，更明智

在傳統的網路營銷中，經理通常根據過去的經驗來制定企業的營銷策略，盲目性和主觀性很多，缺乏可靠的數據。基於大數據的網路營銷使用可以有效地收集有關市場交易和客戶消費的數據，並利用數據挖掘技術等網路技術對收集到的數據進行全面科學的分析與處理，從中提取有用的相關信息，比如客戶的消費習慣、喜好、消費水平以及行為特徵等，從而制定針對客戶的個性化營銷策略，此外，企業還可以通過數據分析獲得市場發展變化的趨勢以及客戶消費行為的趨勢，從而對未來的市場形勢作出較為客觀的判斷，進而幫助企業針對未來一段時間內的行為制定科學合理的'網路營銷策略，提升企業的效益[4]。

(二)大大提高了網路營銷的准確性

如今，大數據驅動的精準網路營銷已成為網路營銷的新方向。為了有效地實現這一目標，企業需要在啟動網路營銷之前依靠大數據技術來准確分析大量的客戶數據，以便有效地捕獲客戶的消費需求，並結合起來制定準確的網路營銷策略[5]。此外，在實施網路營銷策略後，積極收集客戶反饋結果並重新分析客戶評論，使企業對客戶的實際需求有更深刻的了解，然後制定有效的營銷策略。如果某些企業無法有效收集客戶反饋信息，則可以收集客戶消費信息和歷史消費信息，然後對這些數據進行准確的分析，從而改善企業的原始網路營銷策略並進行促銷以獲取准確的信息，進而制定有效的網路營銷策略。

(三)顯著提高對客戶網路營銷服務水平

通過利用大數據進行准確的網路營銷，企業可以大大改善客戶服務水平。這主要體現在兩個方面：一方面可以使用大數據准確地分析客戶的實際需求，以便企業可以進行有針對性的的營銷策略，可以大大提高客戶服務質量。另一方面，使企業可以有效地吸收各種信息，例如客戶興趣、愛好和行為特徵，以便向每個客戶發布感興趣的推送內容，以便客戶可以接收他們真正需要的信息，提高客戶滿意度。

五、基於大數據的網路營銷優勢

(一)提高網路營銷廣告的准確性

在傳統的網路營銷中，企業傾向於使用大量無法為企業帶來相應經濟利益的網路廣告進行密集推送，效率低下。因此，必須充分利用大數據技術來提高網路營銷廣告的准確性。首先，根據客戶的情況制定策略並推送合適的廣告，消費場景在很大程度上影響了消費者的購買情緒，並可以直接確定消費者的購買行為。如果客戶在家中購買私人物品，則他們第二天在公司工作時，卻同送前一天相關私人物品的各種相關的廣告。前一天的搜索行為引起的問題可能會使消費者處於非常尷尬的境地，並影響他們的購買情緒。這表明企業需要有效地識別客戶消費場景並根據這些場景發布更准確的廣告[6]。一方面，通過IP地址來確定客戶端在網路上的位置。客戶在公共場所時，廣告內容應簡潔明了。另一方面，可以通過指定時間段來確定推送通知的內容。在正確的時間宣傳正確的內容。其次，提高客戶選擇廣告的自主權。在傳統的網路營銷中，企業通常採用彈出式廣告，插頁式廣告和浮動廣告的形式來強力吸引客戶的注意力，從而引起強烈的客戶不滿。一些客戶甚至會毫不猶豫地購買廣告攔截軟體，以防止企業廣告。在這方面，大數據技術可用於改善網路廣告的形式和內容並提高其准確性。

(二)提高網路營銷市場的定位精度

在諸如電子郵件營銷和微信營銷之類的網路營銷方法中，一個普遍現象是企業擁有大量的粉絲，並向這些粉絲發送了大量的營銷信息，但是卻沒有得到較好的反饋，營銷效果較差。造成這種現象的主要原因是企業產品的市場定位不正確。可以通過以下幾個方面來提高網路營銷市場中的定位精度：

1、分析客戶數據並確定產品在市場上的定位：

首先，收集大量基本數據並創建客戶資料庫。在此過程中，應格外小心，以確保收集到的有關客戶的信息是全面的。因此，可以使用各種方法和渠道來收集客戶數據。例如，可以通過論壇、企業官方網站、即時通信軟體以及購物網站等全面的收集客戶的各種信息。收集完成後利用高效的數據分析處理技術對信息進行處理，並得出結果，包括客戶的年齡、收入、習慣以及消費行為等結果，然後根據結果對企業的產品進行定位，並與客戶的需求相匹配，進而明確市場[7]。

2、通過市場調查對產品市場定位進行驗證：

在利用大數據及時對企業產品進行市場定位之後，有必要對進一步進行市場調查，以進一步清晰產品的市場定位，如果市場調查取得較為滿意的效果，則表明網路營銷策略較為成功，可以加大推廣力度以促進產品的銷售，如果效果不滿意，則要積極分析問題，尋找原因並提出針對性的解決改進措施，以獲得較為滿意的結果[8]。

3、建立客戶反饋機制：

客戶反饋機制可以有效的幫助企業改進產品營銷策略，主要體現有兩個主要功能：一是營銷產品在市場初步定為成功後可以通過客戶反饋積極征詢客戶的意見，並進一步改進產品，確保產品更適應市場；二是如果營銷產品市場定位不成功，取得的效果不佳，可以通過客戶反饋概括定位失敗的原因，這將有助於將來的產品准確定位。

(三)增強網路營銷服務的個性化

為了增強網路營銷服務的個性化，企業不僅必須能夠使用大數據識別客戶的身份，而且還必須能夠智能地設計個性化服務。首先，通過大數據了解客戶的身份。一方面，隨著網路的日益普及，企業可以在網路上收集客戶各個方面的信息。但是，眾所周知，由於互聯網管理的不規范與復雜性，大多數信息不是高度可靠的，甚至某些信息之間存在著極為明顯的矛盾。因此，如果企業想要通過大數據來了解其客戶的身份，則必須首先確保所收集的信息是可信且准確的。另一方面，企業必須能夠從大量的客戶信息中選擇最能體現其個性的關鍵信息，並降低分析企業數據的成本[9]。二是合理設計個性化服務。個性化服務的合理設計要求企業在兩個方面進行運營：一方面，由於現實環境的限制，企業無法一一滿足所有客戶的個性化需求。這就要求企業盡一切努力來滿足一部分客戶的個性化需求，並根據一般原則開發個性化服務。另一方面，如果完全根據客戶的個人需求向他們提供服務，則企業的服務成本將不可避免地急劇上升。因此，企業應該對個性化客戶服務進行詳細分析，並嘗試以適合其個人需求的方式為客戶提供服務，而不會給企業造成太大的財務負擔。

六、基於大數據網路營銷策略

使用大數據的准確網路營銷模型基本上包括以下步驟。首先，收集有關客戶的大量信息；其次，通過數據分類和分析選擇目標客戶；第三，根據分析的信息制定準確的網路營銷計劃；第四，執行營銷計劃；第五，評估營銷結果並計算營銷成本；第六，在評估過程的基礎上，進一步改善，然後更准確地篩選目標客戶。在持續改進的過程中，上述過程可以改善網路營銷。因此，在大數據時代，電子商務企業必須突破原始的廣泛營銷理念，並採用新的營銷策略。

(一)客戶檔案策略

客戶檔案意味著在收集了有關每個人的基本信息之後，可以大致了解每個人的主要銷售特徵。客戶檔案是准確進行電子商務促銷的重要基礎，也是實現精確營銷目標的極其重要的環節。電子商務企業利用客戶檔案策略可以獲得巨大收益。首先，藉助其專有的銷售平台，電子商務企業可以輕松，及時且可靠地收集客戶使用情況數據。其次，在傳統模型中收集數據時，由於需要控製成本，因此經常使用抽樣來評估數據的一般特徵[10]。大數據時代的數據收集模型可以減少錯誤並提高數據准確性。當分析消費者行為時最好以目標消費者為目標。消費者行為分析是對客戶的消費目的和消費能力的分析，可幫助電子商務企業更好地選擇合適的目標客戶。在操作中，電子商務企業需要在創建資料庫後繼續優化分析結果，以最大程度地分析消費者的偏好。

(二)滿足需求策略

為了滿足多數人的需求，傳統的營銷方法逐漸變得更加同質。結果，難以滿足少數客戶的特殊需求，並且導致利潤損失。基於大數據客戶檔案技術的電子商務企業可以分析每個客戶的需求，並採取差異化人群的不同需求最大化的策略，從而獲取較大的利潤。為了滿足每個客戶的需求，最重要的是實現差異化，而不僅僅是滿足多數人的需求，因此必須准確地分析客戶的需求，還必須根據客戶的需求提供更多個性化的產品[11]。比如當前，定製行業非常流行，賣方可以根據買方提供的信息定製獨特的產品，該產品的利潤率遠高於批量生產線。

(三)客戶服務策略

隨著網路技術的逐步發展，電子商務企業和客戶可以隨時進行通信，這基本上消除了信息不對稱的問題，使客戶可以更好地了解他們想要購買的產品以及遇到問題時的情況。當出現問題時，可以第一時間解決，提高交易速度。因此，當電子商務企業制定用於客戶服務的營銷策略時，一切都以客戶為中心。為了更好地實施此策略，必須首先改善資料庫並加深對客戶需求的了解[12]。二是提高售前、售後服務質量，開展集體客戶服務培訓，縮短客戶咨詢等待時間，改善客戶服務。最後，我們必須高度重視消費者對產品和服務的評估，及時糾正不良評論，並鼓勵消費者進行更多評估，良好的服務態度和高質量的產品可以大大提高目標客戶對產品的忠誠度，並且可以吸引消費者進行第二次購買。

(四)多平台組合策略

在信息時代，人們可以在任何地方看到任何信息，這也將分散他們的注意力，並且重新定向他們的注意力已經成為一個大問題。如果希望得到更多關注，則可以組合跨多個平台的營銷策略，並在網路平台和傳統平台上混合營銷。網路平台可以更好地定位自己並吸引更多關注，而傳統平台則可以更好地激發人們的購買慾望。平台融合策略可以幫助電子商務企業擴大獲取客戶的渠道，不同渠道的用戶購買趨勢不同，可以改善資料庫[13]。

七、結語

總體而言，大數據時代不僅給網路營銷帶來了挑戰，而且還帶來了新的機遇。大數據分析不僅可以提高准確營銷的效果，更好地服務消費者，改變傳統的被動營銷形式，並提升網路營銷效果。

參考文獻

[1]劉儉雲.大數據精準營銷的網路營銷策略分析[J].環球市場，2019(16):98.

[2]栗明，曾康有.大數據時代下營業網點的精準營銷[J].金融科技時代，2019(05):14-19.

[3]劉瑩.大數據背景下網路媒體廣告精準營銷的創新研究[J].中國商論，2018(19):58-59.

[4]李研，高書波，馮忠偉.基於運營商大數據技術的精準營銷應用研究[J].信息技術，2017(05):178-180.

[5]袁征.基於大數據應用的營銷策略創新研究[J].中國經貿導刊(理論版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基於大數據的020平台精準營銷策略研究[J].齊齊哈爾大學學報(哲學社會科學版),2016(12):60-62.

[7]張龍輝.基於大數據的客戶細分模型及精確營銷策略研究[J].河北工程大學學報(社會科學版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基於大數據的特色農產品精準營銷創新研究——以廣東省中市山為例[J].江蘇農業科學，2017,45(06):318-321.

[9]孫洪池，林正傑.基於大數據的B2C網路精準營銷應用研究——以中國零售商品型企業為例[J].全國流通經濟，2016(12):3-6.

[10]趙玉欣，王艷萍，關蕾.大數據背景下電商企業精準營銷模式研究[J].現代商業，2018(15):46-47.

[11]張冠鳳.基於大數據時代下的網路營銷模式分析[J].現代商業，2014(32):59-60.

[12]王克富.論大數據視角下零售業精準營銷的應用實現[J].商業經濟研究，2015(06):50-51.

[13]陳慧，王明宇.大數據：讓網路營銷更「精準」[J].電子商務，2014(07):32-33.

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9. 大數據營銷知識點總結

一、走進大數據世界

大數據的特徵（4V）：

1.  數據的規模性

2.   數據結構多樣性

3.   數據傳播高速性

4.   大數據的真實性、價值性、易變性；

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據

大數據處理的基本流程圖

大數據關鍵技術：

1.  大數據採集

2.   大數據預處理

3.  大數據存儲及管理

4.   大數據安全技術

5.  大數據分析與挖掘

6.   大數據展現與應用

二、大數據營銷概論

Target 百貨客戶懷孕預測案例

大數據營銷的特點：

1.   多樣化、平台化數據採集： 多平台包括互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視等

2.   強調時效性： 在網民需求點最高時及時進行營銷

3.   個性化營銷： 廣告理念已從媒體導向轉為受眾導向

4.   性價比高： 讓廣告可根據時效性的效果反饋，進行調整

5.   關聯性： 網民關注的廣告與廣告之間的關聯性

大數據運營方式：

1.   基礎運營方式

2.   數據租賃運營方式

3.   數據購買運營方式

大數據營銷的應用

1.   價格策略和優化定價

2.   客戶分析

3.   提升客戶關系管理

4.   客戶相應能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景營銷

6.   長期的營銷戰略

三、產品預測與規劃

整體產品概念與整體產品五層次

整體產品概念： 狹義的產品： 具有某種特定物質形態和用途的物體。

產品整體概念（廣義）：向市場提供的能夠滿足人們某種需要的

                      一切物品和服務。

整體產品包含：有形產品和無形的服務                          

整體產品五層次：潛在產品、延伸產品、期望產品、形式產品、核心產品

 

大數據新產品開發模型：

1.   需求信息收集及新產品立項階段

2.  新產品設計及生產調試階段

3.  小規模試銷及反饋修改階段

4.   新產品量產上市及評估階段

產品生命周期模型

傳統產品生命周期劃分法：

（1）銷售增長率分析法

  銷售增長率=（當年銷售額-上年銷售額）/上年銷售額×100%

銷售增長率小於10%且不穩定時為導入期；

銷售增長率大於10%時為成長期；

銷售增長率小於10%且穩定時為成熟期；

銷售增長率小於0時為衰退期。

（2）產品普及率分析法

    產品普及率小於5%時為投入期；

    普及率在5%—50%時為成長期；

    普及率在50%—90%時為成熟期；

    普及率在90%以上時為衰退期。

大數據對產品組合進行動態優化

產品組合

       銷售對象、銷售渠道等方面比較接近的一系列產品項目被稱為產品線。產品組合是指一個企業所經營的不同產品線和產品項目的組合方式，它可以通過寬度、長度、深度和關聯度四個維度反映出來

四、產品定價與策略

大數據定價的基本步驟：

1.   獲取大數據

2.   選擇定價方法

3.   分析影響定價因素的主要指標

4.  建立指標體系表

5.   構建定價模型

6.  選擇定價策略

定價的3C模式：成本導向法、競爭導向法、需求導向法

影響定價的主要指標與指標體系表的建立

影響定價因素的主要指標：

1.  個人統計信息：家庭出生、教育背景、所在地區、年齡、感情狀況、家庭關系等。

2.   工作狀況：行業、崗位、收入水平、發展空間等

3.  興趣：健身與養生、運動和戶外活動、娛樂、科技、購物和時尚等

4. 消費行為：消費心理、購買動機等。

定價策略：

精算定價： 保險、期貨等對風險計算要求很高的行業

差異定價： 平台利用大數據對客戶建立標簽，分析對產品的使用習慣、需求判斷客戶的忠誠度，對不同客戶進行差別定價

動態定價： 即根據顧客認可的產品、服務的價值或者根據供需狀況動態調整服務價格，通過價格控制供需關系。動態定價在提高消費者價格感知和企業盈利能力方面起著至關重要的作用。

價格自動化 ：根據商品成本、市場供需情況、競爭產品價格變動、促銷活動、市場調查投票、網上協商、預訂周期長短等因素決定自身產品價格

用戶感知定價 ：顧客所能感知到的利益與其在獲取產品或服務中所付出的成本進行權衡後對產品或服務效用所做出的整體評價。

協同定價： 是大數據時代企業雙邊平台多邊協同定價策略

價格歧視：

一級 ：就是每一單位產品都有不同的價格，即商家完全掌握消費者的消費意願，對每個消費者將商品價格定為其能夠承受的最高出價；

二級 ：商家按照客戶的購買數量，對相同場景提供的、同質商品進行差別定價；

三級 ：可視為市場細分後的定價結果，根據客戶所處的地域、會員等級等個人屬性進行差別定價，但是對於同一細分市場的客戶定價一致。

五、銷售促進與管理

    促銷組合設計概念

大數據促銷組合設計流程

精準廣告設計與投放

[if !supportLists]l [endif] 廣告設計5M：任務（Mission），預算（Money），信息（Message），媒體（Media），測量（Measurement）。

通過用戶畫像的進一步挖掘分析，企業可以找出其目標消費群體的廣告偏好，如平面廣告的配色偏好，構圖偏好，視頻廣告的情節偏好，配樂偏好，人物偏好等，企業可以根據這些偏好設計出符合目標消費群體審美的廣告創意，選擇消費者喜歡的廣告代言人，做出能在目標消費群體中迅速傳播開來的廣告。

在媒體決策方面，利用大數據綜合考慮其廣告目的、目標受眾覆蓋率、廣告信息傳播要求、購買決策的時間和地點、媒體成本等因素後，有重點地採用媒體工具。企業可以在確定前述影響變數後，通過大數據的決策模型，確定相對最優的媒體組合。

六、客戶管理

    大數據在客戶管理中的作用

1.   增強客戶粘性

2.   挖掘潛在客戶

3.   建立客戶分類

    客戶管理中數據的分類、收集及清洗

數據分類：

描述性數據： 這類數據是客戶的基本信息。

如果是個人客戶，涵蓋了客戶的姓名、年齡、地域分布、婚姻狀況、學歷、所在行業、職業角色、職位層級、收入水平、住房情況、購車情況等；

如果是企業客戶，則包含了企業的名稱、規模、聯系人和法人代表等。

促銷性數據： 企業曾經為客戶提供的產品和服務的歷史數據。

包括：用戶產品使用情況調查的數據、促銷活動記錄數據、客服人員的建議數據和廣告數據等

交易性數據： 這類數據是反映客戶對企業做出的回饋的數據。

包括歷史購買記錄數據、投訴數據、請求提供咨詢及其他服務的相關數據、客戶建議數據等。

收集：

清洗：

首先，數據營銷人需要憑借經驗對收集的客戶質量進行評估

其次，通過相關欄位的對比了解數據真實度

最後，通過測試工具對已經確認格式和邏輯正確數據進行測試

客戶分層模型

客戶分層模型 是大數據在客戶管理中最常見的分析模型之一，客戶分層與大數據運營的本質是密切相關的。在客戶管理中，出於一對一的精準營銷要求針對不同層級的客戶進行區別對待，而客戶分層則是區別對待的基礎。

RFM客戶價值分析模型

時間（Rencency）：

     客戶離現在上一次的購買時間。

頻率（Frequency）：

     客戶在一定時間段內的消費次數。

貨幣價值（MonetaryValue）：

    客戶在一定的時間內購買企業產品的金額。

七、 跨界營銷

利用大數據跨界營銷成功的關鍵點

1.   價值落地

2.  杠杠傳播

3.   深度融合

4.   數據打通

八、精準營銷

    精準營銷的四大特點

1.   可量化

2.   可調控

3.  保持企業和客戶的互動溝通

4.  簡化過程

精準營銷的步驟

1.  確定目標

2.  搜集數據

3.   分析與建模

4.  制定戰略

九、商品關聯營銷

       商品關聯營銷的概念及應用

關聯營銷：

關聯營銷是一種建立在雙方互利互益的基礎上的營銷，在交叉營銷的基礎上，將事物、產品、品牌等所要營銷的東西上尋找關聯性，來實現深層次的多面引導。

關聯營銷也是一種新的、低成本的、企業在網站上用來提高收入的營銷方法。

       關聯分析的概念與定義

最早的關聯分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顧客購買行為的規律，發現連帶購買商品，為制定合理的方便顧客選取的貨架擺放方案提供依據。該分析稱為購物籃分析。

電子商務領域： 關聯分析可幫助經營者發現顧客的消費偏好，定位顧客消費需求，制定合理的交叉銷售方案， 實現商品的精準推薦 ；

保險公司業務： 關聯分析可幫助企業分析保險索賠的原因，及時甄別欺詐行為；

電信行業： 關聯分析可幫助企業發現不同增值業務間的關聯性及對客戶流失的影響等

簡單關聯規則及其表達式

事務：簡單關聯分析的分析對象

項目：事務中涉及的對象

項集：若干個項目的集合

簡單關聯規則 的一般表示形式是：前項→後項（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表達為：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：麵包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性別（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、頻繁項集、強關聯規則、購物籃分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、評論文本數據的情感分析

       商品品論文本數據挖掘目標

電商平台激烈競爭的大背景下，除了提高商品質量、壓低商品價格外，了解更多消費者的心聲對於電商平台來說也變得越來越有必要，其中非常重要的方式就是對消費者的文本評論數據進行內在信息的數據挖掘分析。評論信息中蘊含著消費者對特定產品和服務的主觀感受，反映了人們的態度、立場和意見，具有非常寶貴的研究價值。

針對電子商務平台上的商品評論進行文本數據挖掘的目標一般如下：

分析商品的用戶情感傾向，了解用戶的需求、意見、購買原因；

從評論文本中挖掘商品的優點與不足，提出改善產品的建議；

提煉不同品牌的商品賣點。

商品評論文本分析的步驟和流程

商品評論文本的數據採集、預處理與模型構建

數據採集：

1、「易用型」：八爪魚、火車採集器

2、利用R語言、Python語言的強大程序編寫來抓取數據

預處理：

1文本去重

檢查是否是默認文本

是否是評論人重復復制黏貼的內容

是否引用了其他人的評論

2機械壓縮去詞

例如： 「好好好好好好好好好好」->「好」

3短句刪除

原本過短的評論文本      例如：很「好好好好好好好好好好」->「好」

機械壓縮去詞後過短的評論文本   例如：「好好好好好好好好好好」->「好」

4評論分詞

文本模型構建包括三方面：情感傾向分析、語義網路分析、基於LDA模型的主體分析

 

情感傾向分析：

基於情感詞進行情感匹配

對情感詞的傾向進行修正

對情感分析結果進行檢驗

語義網路分析：

基於LDA模型的主體分析

十一、大數據營銷中的倫理與責任

       大數據的安全與隱私保護

數據安全：一是保證用戶的數據不損壞、不丟失；二是要保證數據不會被泄露或者盜用

 

大數據營銷中的倫理風險：用戶隱私、信息不對稱下的消費者弱勢群體、大數據「殺熟」

大數據倫理困境的成因：

用戶隱私意識淡薄

用戶未能清晰認知數據價值

企業利益驅使

] 管理機制不夠完善

大數據倫理構建的必要性：企業社會責任、用戶與社會群體的維系

這些是我按照老師講的課本上的內容結合PPT總結出來的《大數據營銷》的重點。