大數據銷售怎麼做

㈠ 大數據精準營銷如何做

大數據精準營銷方法如下：

一、建立用戶畫像

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，包括用戶固定特徵、興趣特徵、社會特徵、消費特徵、動態特徵等多個層面。然後從已知的數據出發，挖掘和尋找線索，分析用戶需求，進一步開發市場。

傳統時代的營銷，以產品為中心，但是產品是否真的觸達到最有需求的用戶面前，誰也不能保證，而通過大數據建立用戶畫像，對每個消費者進行個性化匹配，一對一營銷，甚至精確算清楚成交轉化率，能夠大大提高投資回報比。

二、用戶分群分析

在大數據分析當中，描述分析是最基本的分析統計方法，其次還涉及到一些數據演算法模型等，如響應率分析模型，客戶傾向性模型等，幫助企業來更有針對性地進行營銷推廣。

大數據分析所能帶來的價值，最大的價值是在預測和推薦上，依賴消費者的行為來分析消費者，將更加了解消費者，也能實現自身產品營銷的最大化。

三、制定營銷策略

有了用戶畫像，進行了相應的用戶分群分析之後，企業能夠更加清楚地了解到用戶的需求，根據用戶需求來推出新的營銷策略。再根據營銷策略推出之後的客戶反響，來進一步驗證策略是否正確，進行進一步的優化調整。

㈡ 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

1、針對性營銷

大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。

2、社交化營銷-善融商務

人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進轎培鉛行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。

3、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

㈢ 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。

㈣ 大數據精準營銷的策略

大數據精準營銷的策略如下：
1、明確消費目標群體。想要實現精準營銷，必須首先明確產品的目標群體。只有明確產品和服務所面首世拿向的消費群體，才能夠准確的分析消費者的行返源為習慣，確定消費者的購買傾向。而在互聯網時代下，人們的消費方式與具體需求都發生了變化，劃分消費群體的標准也有所改變。
2、重視產品售後服務。無論是傳統的廣告營銷還是移動互聯網廣告營銷，都是以企業利益為核心，立足於企業的長期發展來制定發展策略的。因此營銷活動不能只是單一的產品信息宣傳形式，而更要做好售後服務，為用戶提供更優質的服務體驗。者搭

㈤ 大數據時代的營銷怎麼做

大數據時代的營銷怎麼做？

大數據時代的營銷怎麼做？各公司在大數據方面出手闊綽。首席營銷官調查網站（TheCMOSurvey）報道稱，目前大約有5.5%的營銷預算用於營銷分析，這個數字將在未來3年內增加到8.7%。大家的期望值很高，許多公耐搜唯司正試圖弄清楚如何破譯數據，從中獲得卓越的戰略見解。

我非常支持這種獲取和利用數據來推動決策的趨勢。然而，這也是問題所在。隨著數據量的增長，企業的數據利用率越來越低。我首先在2012年2月提出了如下問題：「在你的公司作出決策前，對現有或者索取的營銷分析數據加以利用的項目佔多大比例？」得到的結果是37%，當時我覺得這個比例太低。但當我在2013年8月提出同樣的問題時，比例降至29%。圖1顯示了這個比例在過去18個月里持續下降。

但這個調查結果並非完全出人意料。回顧30年來相關調查的歷史，數據利用率始終偏低，很多種類的營銷信息都是如此，包括營銷調研、廣告調研和現在的社交媒體調研。這種偏低的營銷分析數據利用率妨礙了大數據對利潤的貢獻。

妨礙有多大？有些人可能會說，營銷分析等各種市場情報的最終衡量標準是能否增進企業對客戶的了解。首席營銷官調查網站請頂級營銷人員對他們公司在「獲得和利用對客戶的深入見解」方面的表現打分。滿分為5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是優秀。回顧過往得分，結果顯示仍然處於普通水平（2013年8月為3.4分，2012年2月為3.5分，2009年8月為3.5分）。因此，即使用於營銷分析的花費增多，但我們並未看到對客戶的深入見解有所提高。

企業應該怎麼做？首先，管理人員必須以終為始。上市計劃、創造需求的活動和銷售活動必須包括關於哪些數據應該收集以及如何利用它們的具體說明。當計劃和策略中植入了大數據方案的時候，偏低的利用率可能會上升。

其次，企業必須花錢培訓管理人員，讓他們知道如何利用營銷分析來獲得洞察力、推動決策、實施策略和評估他們已經採取的行動。正是出於這個原因，我們在福庫商學院（Fuqua）教授「市場情報」課程，專注於信息的昌培「使用」而非「創造」。企業必須更加重視市場分析的應用部分。機構和咨詢公司可以提供這類培訓。

第三，企業必須找到和留住那些能夠充分利用市場分析漏模的合適人才。當問及「你的公司在多大程度上擁有能夠充分利用市場分析的合適人才？」時（1分為沒有合適的人才，7分為有合適的人才），僅僅3.4%的受訪者給自己的公司打了7分，56%的人打了低於平均水平的分數。圖2顯示了完整的分數分布情況（平均分為3.4分，標准偏差為1.7分）。

㈥ 什麼是大數據，如何利用大數據來銷售產品

先看什麼是大數據？網路上的學術定義就不說了，搜一搜兄寬就能找到，超子感性的介紹一下大數據。

首先是大數據的「大」

這個「大」描述為「多」的話比較好理解。然後這個「多」可以指兩個方面

1、數據的量多，也就是有足夠的樣本數據，這樣挖掘出來的數據價值可靠性更高，假如只有一兩個數據，就算得出結論了你也不敢信啊。

2、數據的種類多，可以是數字，文字，圖片，視頻，音頻，銷售數據等等都可以。相對大多數的應用場景，數據種類越多越豐富就越好。

再看數據的高精度握慶

不管數據有多大量，多豐富。首先得要保證數據的精度，准確度。比如我要分析周邊人群快銷品的消費習慣，但是拿來了一大堆數碼產品的銷售數據。驢唇不對馬嘴的數據再多也沒價值。

然後還要具有高度時效性

這個時效性也可以分兩個方面。

1、數據本身的時效性，假如拿一堆10年前的數據來用，其實參考價值不大了，畢竟早已時過境遷了，當然也不是絕對的，只是相對於絕大多數的應用，越「新鮮」的數據，越好。

2、數據處理的時效性，假如我拿到了一大批，種類豐富的「新鮮」數據，10年才能處理完，這樣還有啥意義。所以從這方面而言，大數據並不是只有數據本身，還要包含數據的傳輸，儲存，計算以及結果分發等一系列的處理技術。這些技術必須能都高效的加工數據，保證數據價值的時效性。

總結一下，大數據可以感性的理解，就是大量的，豐富的，准確的，新鮮的海量數據，同時還要包含有能夠高效處理這些數據的一系列技術。在銷售領域，不管是線上還是線下，大數據都能提供相當大的幫助。感性的理解下。

一、人群定位

我們的產品誰在看，誰在關注，誰在購買我們的產品。通過數據的總結分析，准確定位轉化率最大的人群，男生還是女生，老人還是年輕人，可以把流量精準的投放在轉換率大的人群。

二、地域定位

分析不同地域的銷售數據，哪個地域的量最大，哪個地域的銷售潛力最高。都可以通過數據來挖掘，可以幫助我們安排銷售策略的側重點。

三、產品定位

什麼產品賣的好，什麼產品受歡迎。統計數據，根據結果可以安排羨皮亮不同產品的生產和銷售方案。

四、趨勢定位

通過數據規律，分析人群的潛在消費趨勢，最大概率上，什麼產品未來會好賣，可以幫助新產品方向的定位。

簡單的說，大數據就是為了挖掘數據背後的價值，幫助人們做決策，提供有效的依據。

㈦ 如何進行大數據營銷

大數據分析處理解決方案

方案闡述

每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。

數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。

原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。

所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據褲頌不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。

大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。

用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。

解決關鍵

如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類：

標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類：

帖子的標題、發迅野言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支畝純喊撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。

實施收益

多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

㈧ 大數據營銷究竟該怎麼做

1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化回的進行數據採集，答例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
使
用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

㈨ 大數據精準營銷如何幫助企業銷售業績倍增

簡單的說說，這重點體現在以下幾個方面：

1.精準預判：

大數據的核心作用不在於分析過去，而在於預測未來，即是說對市場形式、競爭走勢及對手動作，以及對客戶需求做出准確的洞察及預判，

當然，這會基於對過去數據的分析，而基於大數據對客戶需求的預判，比如預判到某一個消費家庭的大米要吃完了，食用油也快差不多了，那麼大數據就會激發智能促銷系統，以這個客戶感興趣的促銷類型，向這個客戶推送一條針對性的促銷信息。

如果，基於特定設計的數據規則搭則，數據系統會幫我們找到符合上面哪種情況的「一群」消費者孫跡拿；同樣基於特定的數據規則，數據系統還會對這一群消費者進行細分化的標簽及圈層分類，而智州亂能促銷系統同樣會做出針對性的促銷動作。

2.精準洞察需求及關注點：

比如，就像上面講到過的顧客快沒米沒油了，他們對什麼價位檔次、什麼品牌及廠家、什麼產地等的米油感興趣，他們在買米油時候的主要關注點是什麼，針對他們及其消費個體設計什麼樣的促銷活動是他們最感興趣，最可能刺激馬上購買的大數據能在洞察需求及關注點的基礎上，做出針對性又或者是所謂千人千面的數據應用及智能營銷選擇與反饋。

3.精準促銷及推送：

大數據下的精準營銷匹配，可以細分最小單位圈層甚至是客戶個體的專案促銷，而後以客戶習慣與喜歡的表達方式，可以精準觸達客戶的載體及途徑，精準推送給客戶，從而低成本、高效激發客戶的采買行為，是大數據營銷的典型表現。

4.去利用你每一個精準獲客的觸點，去構建你的大數據吧。

㈩ 如何進行大數據營銷

關鍵詞：大數據深度挖掘、用戶畫像

快速、多維度：在互聯網時代，信息的傳播速度和變化極快，所以及時、快速獲取相如培關的數據信息，有利於整個營銷活動的進行。可藉助專業的工具，例如新浪輿情通，快速采渣春唯集全網信息，第一時間獲取品牌方所需要的多維度營銷傳播數據、關鍵詞等，幫助企業和品牌抓住營銷的核心數據。

精準化：在大數據時代，營銷理念已從「媒體導向」向「受眾導向」轉變。受眾導向則需要以用戶為核心做營銷活動，抓住用戶心理，提升用戶可持續購買力。而通過大數據分析技術可以讓品牌商了解用戶的消費習慣和行為偏好，便於進行個性化營銷。

大數據營銷已經成為森磨品牌方市場營銷活動中重要的一部分。新浪輿情通認為，進行大數據營銷最便捷的方式就是使用大數據監測與分析系統，系統運用先進的自然語言處理、音視頻處理等技術，為企業用戶提供社交熱點洞察、精準營銷、潛客挖掘等企業級服務。