效果營銷大數據

『壹』 大數據精準營銷的價值和方法

大數據精準營銷的價值和方法

大數據營銷價值：

隨著全球的信息總量呈現爆炸式增長，移動互聯網、可選渠道和設備增加以及不斷變化的消費者特徵，同時大數據技術的更新日益。大數據營銷依託多平台的數據採集及大數據技術的分析及預測能力，使企業的營銷更加精準，為企業帶來更高的投資回報率。無論是線上還是線下大數據營銷的核心在於在合適的時間，基於你對用戶的了解，把你希望推送的東西通過合適的載體，以合適的方式，推送給合適的人。

大數據營銷關鍵問題：問題1：怎麼才能准確知道Who？Where？Do What? How Do?

大數據營銷首先要解決的是數據匯聚的問題。通過打通用戶在多個渠道上的行為數據，構建對用戶行為和用戶數據的深入洞察，一方面實時監控各渠道的用戶行為特徵，運營和營銷的效果，進行優化；另一方面集中用戶的數據，便於後續的深入挖掘工作，實現以用戶為中心的數據匯聚，提升用戶數據價值，實現用戶交互的精準識別和多渠道數據打通，為用戶提供更准確的服務和營銷。

問題2：渠道及交叉渠道組合方式如何選擇？

當營銷預算不夠的時候，如何在搜索和其他的渠道間進行營銷預算的分配？是選擇電子商務最優搜索渠道還是選擇跨渠道組合營銷呢？跨渠道營銷預算如何進行排列組合？

問題3：如何通過個性化營銷讓企業離用戶更近一點？

營銷方式從海量廣告過度到一對一以用戶體驗為中心的精準營銷，一對一精準營銷實際上是對於任何一個互聯網用戶在那一刻，在那一個渠道以一個獨特的價格，推送一個獨特的廣告創意，效果是怎麼樣的。圍繞用戶、業務場景、觸點、營銷推送內容/活動推薦，並且基於跨渠道觸發式的營銷能力，在注重用戶體驗同時達到最佳的營銷效果，並且可對營銷進行跟蹤，從而不斷優化營銷策略。

問題4：如何實現基於大數據營銷的即時營銷？

企業希望通過實時分析來獲取競爭優勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數據，立即優化營銷效果。

大數據營銷系統組成：

基於大數據的精準營銷過程分為：採集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。通過對客戶特徵、產品特徵、消費行為特徵數據的採集和處理，可以進行多維度的客戶消費特徵分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過准確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。

網舟科技大數據營銷項目的解決方案主體為：數據整合營銷平台

營銷管理平台中心有一個通用的工作流引擎，以及創新生動的用戶界面。它具有高度自動化的特點，基於角色的協作，工作流工具使營銷上很容易定義流程規劃和管理預算、資源和內容，細分客戶，定義規則和機制，創建和重建模板，執行活動，捕捉反應，定義領導流程和結果分析。營銷商根據需求動態的格式化內容協調所有營銷過程與跨越多渠道的用戶交互，而視覺框架使這一切變得更直觀。

大數據精準營銷實現方式：

通過一個表達式構建器、原始SQL、或通過預定的過濾器進行構造。即可以基於一個無限數量的隱式或顯式條件下，利用底層營銷數據：包括歷史客戶交易、人口統計、模型評分、營銷歷史以及瀏覽行為等實時變數，進行細分和決策規則的配置。支持Offer（針對不同特點客戶所要提供的營銷內容、素材等的供給物）與渠道(網站、手機應用、郵件簡訊等)的關聯配置。數據營銷後台可對各觸點的推送offer中的推送規則、推送內容進行定義，還可實現多渠道、多波次的營銷定義，並負責精準營銷的推薦實施。

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『貳』 如何用大數據指導市場營銷

大數據營銷就是精準營銷，移動互聯網時代，利用大數據就是要知道你的目標群體是誰，他們在哪，有什麼共同特徵。做營銷最怕的問題在於不知道什麼樣的客戶有什麼樣的需求和偏好。

可見，大數據對指導一家企業在營銷有多麼重要，特別對於提高競爭力，定位自已的形態，確定自已要做的事，降低成本等方面都有重大意義。

『叄』 大數據對營銷有什麼價值和意義

大數據對營銷有什麼價值和意義
大數據在營銷當中有什麼樣的地位？
第一個是大數據營銷：CMO調研認為當前大數據營銷是最重要的新技術。
最近一個月來大數據頻頻登陸央視，從春運到兩會報道都有我們的大數據。春節期間利用網路LBS定位信息，我們跟央視共同合作，關於中國春運這樣一個「哺乳動物史上最大的遷移」,這樣一種遷移怎麼在中國發生的呢？通過大數據可以非常直觀、清晰生動的展示在大家的面前。對於政府部門而言，通過這些數據可以幫助企業規劃運力，配置運輸資源，進行各種防控，為政府進行更好的管控，對於普通老百姓而言也可以更好的規劃自己的出行規劃。
前段時間兩會，大數據也結合央視呈現了大眾人群最關心的內容，比如，用戶部門可以根據用戶不需求制訂他們的城鎮規劃。
大數據對營銷有什麼價值和意義？
如果用三個關鍵詞概括大數據功能的話，那就是：挖掘、預測和關聯。
大數據可以做預測
大數據可以做很多營銷效果預測。針對於消費者洞察、營銷創新和幫助品牌挖掘市場藍海等一系列的領域有很多合作。比如，大數據可以幫助電腦零售商預測寒暑假什麼本最受歡迎，可以根據電影院線搜索量預測票房。
大數據關聯應用
這個關聯應用在是在代言人遴選方面比較典型。很多企業選擇代言人希望知名度高，和品牌比較吻合。比如我們看到陳歐的目標受眾是20到25歲的女性為主，比較積極上進，關注於培訓等有關。我們八卦看了一下陳歐除了給自己代言之外，還適合給誰代言呢？我們發現在酒類里洋酒比較吻合。所以聚美優品如果想擴展家居裝修是比較吻合的。
中午時我跟一些嘉賓談到了，目前大數據也在幫助我們很多企業，依託與網路大數據，幫助他們更好的篩選代言人。我們可以提供一套非常好的模型為你們提供數據模型。
大數據的挖掘功能
大數據更多的是在國計民生和營銷上的利用。隨著移動互聯網和智能雲科技發展，大數據已經開始侵入我們的生活並且逐漸改變我們的生活。
舉幾個場景：比如說今天大家開車過來參加這個會議，車存到地庫之後，通過車載自動診斷系統，他會為你今天駕駛行為進行評估打分，同時告訴你下一次駕駛安全建議是什麼。
如果購物的時候，商場會自動識別你的會員信息，根據歷史信息判斷你的喜好和數據，為你推薦適合你的推薦。
走出家門，當你離家兩公里的時候，可以通過手機遙控開啟你家裡的家電，回到家空氣系統、照明系統已經開啟了。
這些場景以前都是出現在一些科技大片中的，但是現在它就在我們的身邊確實的發生。我們也是在做這樣的一些事。
現在已經有廠商跟我們網路合作開發出了一系列的智能可穿戴設備。它的工作原理：可以通過手機遠程遙控啟動血壓儀，數據會隨時傳輸到雲端，手機簡單運算之後會告訴你結果，並給你提出建議。這些新的技術不僅改變了我們的生活，為新的商業模式和營銷模式帶來了很多機會。
比如你佩戴這樣的一個血壓儀，會提醒你，你現在已經座在這兒開兩個小時的會了，需要休息一下，喝水一點什麼樣的飲料適合你。這些營銷方式跟以前的方式不一樣，它是適合於我們的使用和生活場景的。

『肆』 如何用數據「量化」品牌營銷和效果營銷

互聯網營銷現在越來越重視數據，越來越重視精細化營銷，通過數據的指導來衡量營銷的效果，每一步微型調整都會引起數據的變化，再根據數據的變化進行調整。

忠誠度更多的是指復購率是多少，尤其是一年復購的用戶比例，三年復購的用戶比例是多少，有了這些數據標准就可以量化進行統計。

在量化前，先記錄品牌活動之前的數據指標都是多少，然後品牌活動後，看數據指標變動了多少，再跟以往的活動數據效果進行比較，就能查看這次品牌營銷活動的效果如何了。

二 效果營銷的數據「量化」

這一塊是目前做的比較成熟的，因為每一步數據都是可以跟蹤的，從曝光，到點擊，再到咨詢，購買，復購，一個用戶所有的購買流程都能記錄下載，在每個頁面停留了多長時間，頁面瀏覽熱力圖是什麼樣子的，最後是在哪一個按鈕上進行了成交。

所有的效果營銷平台都提供了詳細的數據報表，不需要我們進行二次開發，我們只要根據自己的業務，羅列好計算公式，找到各個數據指標，然後再到數據報表後台找出相關數據，進行橫向和縱向的比較就可以了。

『伍』 大數據營銷有哪些好處

實現渠道優化

企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化，即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等，從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

打通線上線下營銷

鋼鐵企業可以將互聯網上海量的客戶行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的、營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。

幫助企業領導者作出決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的分析進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源，這是對鋼鐵企業高層的挑戰。

『陸』 網路營銷大數據實際操作七步走

網路營銷大數據實際操作七步走

對很多企業來說，大數據的概念已不陌生，但如何在營銷中應用大數據仍是說易行難。其實，作為大數據最先落地也最先體現出價值的應用領域，網路營銷的數據化之路已有成熟的經驗及操作模式。

一、獲取全網用戶數據

首先需要明確的是，僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時，還要與互聯網數據統合，才能准確掌握用戶在站內站外的全方位的行為，使數據在營銷中體現應有的價值。在數據採集階段，建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平台後，還要與第三方公用DMP數據對接，獲取更多的目標人群數據，形成基於全網的數據管理系統。

二、讓數據看得懂

採集來的原始數據難以懂讀，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓「天書」變成看得懂的信息。

這個過程中，需要建立、應用各類「庫」，如行業知識庫(包括產品知識庫、關鍵詞庫、域名知識庫、內容知識庫);基於「數據格式化處理庫」衍生出來的底層褲(用戶行為庫、URL標簽庫);中層庫(用戶標簽庫、流量統計、輿情評估);用戶共性庫等。

通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特徵、偏好、興趣特徵和商業價值特徵。

三、分析用戶特徵及偏好

將第一方標簽與第三方標簽相結合，按不同的評估維度和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶劃分成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息(性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等)、動態信息(資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等)、實時信息(地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作)分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。

四、制定渠道和創意策略

根據對目標群體的特徵測量和分析結果，在營銷計劃實施前，對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更高的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提高目標用戶人群的轉化率。

五、提升營銷效率

在投放過程中，仍需不斷回收、分析數據，並利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析，對用戶轉化率的貢獻程度進行評估，在營銷過程中進行實時策略調整。

對渠道依存關系進行分析：分析推廣渠道的構成類型與網站頻道、欄目的關聯程度(路徑圖形化+表格展示);

對流量來源進行分析：分析網站各種推廣渠道類型的對網站流量的貢獻程度;

對用戶特徵及用戶轉化進行分析：分析各個類型的推廣渠道所帶來的用戶特徵、各推廣渠道類型轉化效率、效果和ROI。

六、營銷效果評估、管理

利用渠道管理和宣傳製作工具，利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品，製作數據圖形化工具，自動生成特定的市場宣傳報告，對特定宣傳目的報告進行管理。

七、創建精準投放系統

對於有意領先精準營銷的企業來說，則可更進一步，整合內部數據資源，補充第三方站外數據資源，進而建立廣告精準投放系統，對營銷全程進行精細管理。

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『柒』 大數據營銷系統有效果嗎

現在市面上的營銷系統有很多破解版的，在選擇的要主要多對比對比，選擇正版yyxgzn5的！
1、一整套的系統
2、不斷升級的系統
3、不斷更新和修復的軟體
4、技術團隊的強大，不斷跟隨時代研發新軟體。

『捌』 大數據營銷有哪些功能其價值體現在哪些方面

功能一、具備大量數據的埠以及雲儲存，其次就是擁有海量的客源，全網採集。只有足夠龐大的信息群體，才能夠更好地從中去進行目標客戶信息尋找。信息的基數越大，那麼就意味著目標的客戶人群就越多。

功能二、針對精準的號碼大數據能夠隨意生成採用爆粉裂變的形式，主動引流。如果不能夠做到這一點，那麼這個大數據智能平台，就算是信息量在龐大也不能夠更好的進行利用，佔有的這些信息僅僅只是擁有而不能夠利用那也是浪費。

功能三、對於地域的劃分，能夠進行精準的定位，擁有千萬的客源，並且實現信息的實時更新。在擁有龐大的信息數據之後。

對於所有更新的信息能夠及時的進行提醒以及更改也是非常關鍵的，如果信息量全部都是長時間積累、或者是陳年老舊的已經過時的信息，那麼同樣不存在任何的意義和用處。

功能四，完善數據的分析管理，能夠針對採集的大數據進行營銷的同時可以分析自動分類，結合ERP以及CRM等企業管理系統來優化客戶成交流程。

價值體現：

大數據可以做很多營銷效果預測。針對於消費者洞察、營銷創新和幫助品牌挖掘市場藍海等一系列的領域有很多合作。比如，大數據可以幫助電腦零售商預測寒暑假什麼本最受歡迎，可以根據電影院線搜索量預測票房。

這個關聯應用在是在代言人遴選方面比較典型。很多企業選擇代言人希望知名度高，和品牌比較吻合。比如我們看到陳歐的目標受眾是20到25歲的女性為主，比較積極上進，關注於培訓等有關。

『玖』 大數據時代如何做好市場營銷

大數據時代下，如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代，做好市場營銷推廣工作的要點和技巧，歡迎大家閱讀參考!

如何做好市場營銷

大數據對用戶行為與特徵分析

顯然，只要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"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。

過大數據支撐精準營銷信息推送

過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，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。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。

大數據讓營銷活動更能投其所好

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，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

大數據幫助企業篩選重點客戶

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。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。

大數據分析消費者的特點

面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。

大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中，UFO模型較為引人關注，這里U代表User experience，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計;F代表Freemium，即免費商業模式，其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營，其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等，而與O(精細化運營)關聯度最高。

今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱，可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例，也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。

但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測，從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。

好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。

成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。

基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註：

1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。

2、通過大數據的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。

3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像，並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。

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『拾』 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、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：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。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。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，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。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。