電商大數據營銷服務

① 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。

② 大數據在電商行業有哪些應用

大數據在電商行業的應用如下：
1、創新服務。將大數據分析出的結果應用於電商銷售的各個環節，根據消費者消費過程提供的數據進行分析，研發更加適合消費群體的個性化電商服務模式。
2、優化資源配置。反推前端對其影響較重要的因子，對這個因子的提升也巧正會相應刺激後端交易量的提升。（如點擊量與交易量的關系，點擊孝拍悔賀緩量是前端，交易量是後端）。

③ 什麼是大數據精準營銷

大數據的採集。
前大數據的落地應用中，從事精準營銷是一個比較常見的選擇，互聯網電商平台大多都會通過大數據技術來完成精準營銷。大數據精準營銷的第一步就是用戶覆蓋，而用戶覆蓋的基礎則是用戶行為數據的採集。
信息推送是大數據精準營銷的最後一個環節，同時也是一個非常重要的環節，信息推送的形式對於效果有重要的影響。目前常見的推送形式包括簡訊息、傳統電話以及互聯網方式，目前互聯網方式更容易被用戶接受。互聯網信息推送通常需要跟具體的平台進行合作，呈現形式往往也比較多樣化，可以根據實際情況進行選擇。

④ 大數據時代電商企業如何實行精準營銷

整合的集成數據技術對於一個成功的分析程序是至關重要的，必須要意識到不回同業務部門對答數據的需求是不同的，數據的形式不能千篇一律。相反，還需要考慮數據供給，IT部門需要將業務類型與數據形式相匹配。並不是所有的業務都需要整合過後的數據。以金融機構的眾多需求為例，風控部門需要未經處理的原始數據，以從中發現異常。比如通過搜尋多組數據中某個人地址信息的，確定其是否申請了多筆貸款等。另一方面，諸如市場部等部門希望實現准確的用戶信息定位，因此只需要其中正確的那組數據。

⑤ 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。​​​

⑥ 電商引流法，什麼是大數據精準營銷

所謂大數據精準營銷，是指：
顧客在購買的時候，商家搜集了大量的購買數據，比方說日期，購買金額，品類，支付方式等等
在以上這些數據的基礎上，分析哪些品類在什麼地區最好賣等等規律。
這是大數據精準營銷的最基礎理解。
關於電商引流，請私信我。希望我的回答能幫到您，望採納。

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)電商大數據營銷服務擴展閱讀：

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 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。

⑨ 大數據時代要如何做電商

獨立電商正在面臨前所未有的營銷挑戰，這種挑戰突出體現在三個方面。首先，營銷成本越來越高，獲客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒體對定價權的掌握，以及電商巨頭對資源的壟斷；其次，隨著媒體碎片化越來越嚴重，營銷管理效率受到挑戰，機會成本越來越高。電商在找到適合自己的媒體之前，需要一個不小的試錯成本和時間積累；第三，促銷競爭越來越激烈，用戶忠誠度越來越低。一個同行的促銷就輕易把用戶給挖走，不動用特殊優惠難以觸動沉睡的老用戶。以往期望有高二購率的高舉高打營銷模式日漸式微。
電商營銷的關鍵要素，在於營銷渠道的選擇、營銷效率的管控和營銷規模的可放大性。不斷會有新的渠道出現，然而這個渠道是不是一個優質渠道，主要體現在是否可以達到效率與規模的平衡。
大數據正是這樣一個工具，幫助電商進行管控與計算，平衡效率與規模。大數據在電商營銷中的應用，核心是做數據資產的保值和增值。大體可分為CRM數據、訪客數據和第三方數據三類，數據規模依次呈幾何級數遞增。所謂保值，是練內功，通過數據發現消費規律，並在此基礎上對用戶細分和聚類，用適合的工具與用戶交流其關心的內容，最終實現用戶的轉化與再轉化；所謂增值，是走出去，基於對自身用戶的持續畫像，以此在外網尋找「有緣人」，故增值的核心是數據個性綻放，業務需求匹配。不論保值還是增值，應注重積累和持續，而非短平快；注重價值規律由內向外發掘，不同層次的差異化和遞進關系，而非一刀切。

⑩ 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。