大數據產品銷售

① 產品銷售預測與需求管理是大數據在什麼領域的

產品銷售預測與需求管理是大數據在重點應用領裂嫌域的。根據查詢相關資料陸皮信息顯示：通過分析大數據在重點應用領域的發展和歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和肆悉手變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式，以此來調整產品策略和鋪貨策略。

② 如何進行大數據營銷

隨著大數據技術發展，企業希望通過數據尋找業務規律，對客戶需求進行挖掘，因為這樣做會給業務帶來直接的價值，幫助業務進行優化和提升，所以數據成了營銷人的一項寶貴利器，誰掌握了有效真實數據，能高效利用數據，誰就能贏得市場。

從戰略方向上講，以前在企業內部，主要是決策人員根據經驗主觀判斷進行決策，這樣做的風險很大，因為人會受到自己所處環境和情緒的影響。所以企業必須藉助數據的幫助來做決策，並進行客觀的驗證和預測，要從原來依據經驗說話向依據數據說話進行轉變。

從戰術方面上講，企業可以嘗試三種戰術方向。首先可以通過用戶畫像、精準營銷來做運營優化。其次是通過運營分析、產品定價來做精細化管理。最後是利用實時反饋，以及產品的數據評估來提高控制能力，最終實現全面提升核心價值和能力。

社交媒體的大數據觀

打開網路搜索，訪問網站，或者網上購物時使用的這些數據都晌宏是是企業在眾多用戶中收集的。然而，盡管企業已經接受並使用這種資源，但年輕一代的企業家卻開始尋找這些數宴改冊據的重要之處，也就是人們以最非結構化的方式體現出的最有價值的信息所在之處。一直以來，企業不僅僅利用社交媒體來收集數據，他們改變賬戶，方法和營銷努力以此獲取他們所需要的反饋，並鼓勵客戶參與在線活動,提供最有價值的數據。年輕的一代不僅利用現有的數據，而且還為本身提供最好的服務量體裁衣。

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的殲毀炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

③ 新零售時代，大數據智能如何運用到銷售業務

首先，聲明一個觀點，「不管是哪個時代，只要企業還是要創造客戶價值，還需要人與人之間的溝通，銷售就不會消亡」，借一句名言，「銷售永遠不死，只是需要不斷修行」。說幾點理由，

1）新零售時代，客戶體驗最重要。「無人便利店」等替代的不是銷售員，而是只會做簡腔核基單工作（如收款，野蠻推銷）的店員。其實能與客戶進行感情溝通，對商品和服伍謹務具備專業知識等，恰恰是各小區門口便利店的關鍵需求。好的體驗離不開有「溫度」的人，這點從星巴克，7/11等都有體現。

2）2C生意，很多人認為產品最重要，產品經理大行其道。但目前還沒有一款「偉大產品」是埋頭開發，一出來就大行天下的。產品需要收集客戶需求（不是只做客戶需求），需要讓用戶知道，需要用戶使用轉換，即使一切都通過線上完成，也要有「連接」把產品與用戶連起來。大家都了解，最有效的連接是人，是人與人之間的關系，最有效的傳播是建立在信任度連接之上的傳播。網紅就是一種變型過的銷售，只不過從技能上多了一些社交，內容媒體等要求。以後的生意模式也許會流行S2B2C。S是大的品牌商，保證產品質量，提高效率，降低價格；B是一些由專業「達人」構成的小B，通過便利店，工作室，小眾社群等手段運營用戶，把S的商品或服務專業化，高體驗地傳遞給C端用戶，本質上是承接了S端的很多銷售任務。（OPPO，vivo遍布在各零售終端導購員就是一種雛形）

3）流量越來越貴，大家會逐漸把運營重點從引流拉新轉移到維護好老客戶，銷售既要做好產品銷售轉換，也需要能解決用戶問題，維護氏兆好老客戶，對其綜合能力要求越來越高，以後的分工不會把崗位按用戶不同階段劃分的那麼細（以前分市場，銷售，售後服務等，其實更多考慮的工業時代的企業內部效益，對最終用戶的體驗反而是不一致的，會有損害），而是把用戶分群，由一個銷售組織來完成用戶全生命周期的運營。這對組織管理，績效考核，任務協同等都提出了新要求。

4）新技術應用到銷售管理中，不僅僅是為了規范流程，提高效率等作用，也會在增強體驗，改善情感交流等方面有很大空間。游戲化銷售技能培訓和過程管理，智能匹配等大數據演算法都是很好的一些嘗試。

④ 大數據精準營銷到底是什麼

大數據營銷的精準獲客，你真的懂嗎？

數字化轉型的大趨勢下，大數據的作用越來越凸顯出來。當大數據的概念被引入營銷領域後，大數據營銷應運而生。大數據營銷需要幫助銷售單位及銷售人員鎖定潛在客戶、對銷售內容、方式、時機進行預判和調整，並實現轉化交易。

那麼，大數據營銷要如何實現以上功能呢枯瞎？小編為您細細道來。

01大數據營銷的特點

大數據營銷具有多平台數據採集、強調時效性、個性化營銷、性價比高、關聯性等特點。

多平台數據採集指的是通過互聯網、廣電網、智能電視等多樣化的平台收集用戶數據，由此，可以對用戶行為進行更全面而精準的刻畫。

強調時效性是指在互聯網時代，用戶的消費行為很容易在短時間內發生改變。因此，針對用戶需求點，進行時機恰當的營銷是尤為重要的。對此，大數據手段可以充分理解用戶需求，及時提出營銷方案。

個性化營銷是指通過大數據手段，讓不同的用戶接收到差異化的信息，實現營銷的私人訂制。

性價比高是指大數據營銷最大程度地節約了成本，並根據實時效果及時調整策略。

關聯性是指大數據營銷建立了用戶和營銷內容直接的關聯性，實現與用戶的深度互動。

02大數據營銷的優勢

精準獲客。大數據營銷可以精準描述用戶畫像，詳盡分析用戶特徵、消費行為、需求特點，將產品更好地觸達用戶。

收獲更全面的客戶。受眾更加全面。大數據對所有數據進行分析處理，制定精準的營銷方案，使客戶面擴大，促動非意向客戶向意向客戶轉化。

提高轉化率。大數據營銷篩選出耐拆的客戶更加精準，對此類客戶進行廣告投放，既節約了成本，也可以顯著提高轉化率。

03如何用好大數據營銷

精準鎖定客戶。通過大數據分析用戶偏好、興趣、習慣等特沒畝空征，挖掘用戶深層需求，實現對潛在客戶的精準鎖定，並供給他們最合適的產品與服務。

個性化產品定製。客戶的需求多種多樣，通過大數據分析，可以將客戶與產品建立關聯，針對客戶的偏好進行個性化定製，為客戶匹配出最合適的產品。

充分挖掘營銷渠道潛力。在大數據的背景下，企業與各渠道之前應建立系統的大數據營銷平台。通過各營銷渠道對產品的推廣，激發客戶的消費慾望。

尋找新市場和新趨勢。基於大數據的分析能力，把握市場趨勢。

數據支持決策。根據大數據的梳理，對市場進行預測和分析，由此制定營銷決策。

總而言之，大數據營銷是大勢所趨，抓緊利用起來吧。

⑤ 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。

⑥ 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。

⑦ 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。

⑧ 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。

⑨ 產品銷售預測與需求管理是大數據什麼

產品銷售預測與需求管理 通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。 大數據是一個很好的銷售分析工具,通過歷史數據的多拍鎮晌維度襲鋒組合,可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最旅祥常見的組合形式、消費者的層次等,以此來調整產品策略和鋪貨策略。 在某些分析中我們可以發現,在開學季

⑩ 如何通過大數據提高產品銷量

商業大數據應用來於營銷自主要體現在以下三方面
1、精確市場定位：通過商業智能分析企業銷售經營數據，來對銷售市場的環境有個全貌的數據了解。比如在某房地產業利用商業智能FineBI，分析一個或多個地區的人口分布，住房條件，交通情況，土地利用率等，來幫助幫助企業在後續開發中因地制宜地制定方案
2、創新挖掘客戶需求:客戶消費是盈利之根本，營銷過程中要不斷挖掘新用戶，老用戶要二次開發。我們可以通過商業智能數據分析，從客戶的年齡，地域，收入水平，教育情況，消費方式，喜好等維度進行分析，將客戶歸類，潛在性地定位了用戶需求，提高了銷售的成功率。
3、優化產品與服務：前兩種都是用於外部環境，通過數據分析，我們還可以分析出企業產品與服務所存在的問題，尤其是在互聯網IT領域，這類數據的利用尤為明顯。如優化網站結構，產品推送更新等等。