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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❷ 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。
❸ 互聯網+物流與大數據和物流雲將對行業產生哪些影響
越傳統的行業，在互聯網化的今天，越有商業機會。當然物流也不例外。 一、必須關注到物流前端商業變遷 過去10年電子商務的發展，將傳統的中國物流推進快車道，今天京東、阿里等企業陸續在海外上市，物流成為其估值的重頭戲。這也是為何劉強東自始至終都強調京東物流的核心價值，這也是為何馬雲會在阿里上市頭一年（2013年）高調啟動菜鳥物流平台的關鍵內因，物流對於大型平台電商企業有著不言而喻的戰略價值。 從另外一個角度來看，真正服務於電商的物流企業，反而缺乏對行業價值的認識。諸多物流企業的經營者的思路大部分處於被動服務角色，從運營中獲取微薄的利潤，這樣的企業是典型的低頭做事的思維，缺乏抬頭看天商業視覺。先來看看2014年的行業變化吧： 1、快遞量的變化：當物流企業看全國包裹數量從2012年57億到，2013年的92億變遷，2014年可能超過120個億的趨勢時，只看到量的變化，沒有注意物流前端商業的變化。 2、物流需求的變遷：曾經諸多企業在服務於合同物流（B2B）的業務時，電商B2C物流需求來了；當物流企業全面爭奪B2C物流需求時，O2O和C2B來了。面對京東、阿里、蘇寧O2O的布局，面對海爾、小米C2B的趨勢，順豐、日日順等企業早就開始布局這個市場了。 3、物流載體的變化：有關數據顯示，2013年高速路貨車的流量相對於上年降低了2-5%，半掛車銷量降低了27%；而三通一達、順豐等的流量增幅到50%-100%，順豐的飛機達到34架（自有全貨機達15架），德邦等零擔企業的業務量遞增40%左右。這一切基礎數據可以看出整個物流業態的變遷。 4、物流上游商業的變遷：2014年的商業已經從工業化思維升級到互聯網思維。從供應鏈的角度看，2014年各大產業的供應鏈模式都面臨新的變遷。傳統的工業化思維是批量生產產品，從不同的渠道滲透末端消費者，渠道供應鏈是賣庫存模式；而2014年的互聯網商業已經從O2O的體驗到C2B的定製化服務，傳統的手機模式到C2B小米模式，傳統的家電模式到海爾的互聯網轉型的DIY模式，傳統的底特律汽車模式到矽谷的特斯拉生產汽車模式，這一切互聯網化的產業，都將是C端驅動為核心，以信息替代庫存，顛覆了傳統的商業模式，當然隨之而來的是物流服務模式的變革。 新型的互聯網商業，帶動的是個性化的定製消費+O2O的體驗，這將催生小批量、多批次、高頻率的物流服務需求，B2B的物流服務一定會落寞，隨之而來的是快遞、零擔的需求遞增，要打造這樣的物流服務體系，一定是平台化物流企業的春天。 所以，物流上游商業因互聯網思維而加速發展，物流企業若還不快速轉型和創新，市場的淘汰是無情的。 二、互聯網思維給物流行業帶來的商機 那麼物流互聯網化究竟會有哪些商機呢？ 1、物流平台互聯網化 中國物流的平台化企業2014年已經初具規模，但平台化的商業業態還尚未成型，物流平台企業的商業模式還比較傳統，如何轉型經營思維？ 物流平台應該思考阿里巴巴模式、小米模式、360模式： 1）物流平台企業應該學習阿里巴巴生態模式，不賺取上下游的錢，從平台角度延伸出數據、金融、流量、營銷等商業價值，其實物流平台交易的資金池是足夠大的，大數據的價值也明顯，阿里巴巴的平台思維幫助諸多想利用互聯網創業的創業者實現夢想，同樣物流平台也會帶動更多的中小物流企業來實現創業。 2）物流平台企業應該學習小米模式，主流產品手機並不賺錢，代工而且是外包富士康，備件和增值服務是其主要的盈利渠道。同樣，物流平台應該是上游下游整合的模式，自己的主流商品或服務不賺錢，延伸出來的服務是獲利的重要方式。 3）物流平台企業應該學習360模式，那就是免費模式，當年金山、瑞星、卡巴斯基打得火熱的時，360的免費模式推出，讓整個殺毒市場顛覆性的變革，今天還有那家殺毒軟體賣錢的，這種顛覆性的思維，可以吸收大量的用戶，從而帶來另一種商業升級。 2014年的今天，陸續有企業推出互聯網車隊、互聯網整合物流園區、互聯網的物流交易平台、以及美國打車軟體Uber開始應用到物流領域，這一切都是互聯網模式融入到傳統物流的商業模式，蘊含這重要的商業潛力。 2、物流業為什麼不能有粉絲經濟？ 當今的物流企業是抱著金飯碗討飯吃。如何理解？物流企業作為乙方，通過提供物流服務獲取微薄的利潤，其實物流作為商業通路，擁有重大的營銷和數據價值。這是互聯網時代唯一能面對客戶的群體，在保證信息安全的前提下，這里蘊含這重大的大數據分析和精準營銷的價值，物流行業積累粉絲的價值遠遠超出常人所意料。 以快遞來說，2013年全國快遞包裹數量92億，中國的網購人群超過4億，這4億網名的地理位置、購物頻率、購物喜好都可以通過物流角度去分析和挖掘。物流行業的粉絲經濟的玩法： 1）整合物流用戶的粉絲經濟，通過微信或APP提供給顧客查詢追蹤服務，最終獲取用戶的信息，實現精準營銷，這個方面順豐、百世物流做得很不錯，而且積累了大量的使用快遞用戶的粉絲，獲得良好的體驗的同時匯集了大量的用戶人群。將快遞C端用戶（會員）與電商平台整合，這是典型的順豐速運+順豐優選模式。 2）ToB的粉絲經濟，多說粉絲經濟是toC的服務，其實toB的粉絲經濟一樣的有潛力，如果企業能夠整合各大甲方（物流需求方）的需求和關注點，幫助甲方打造一個為甲方高層服務的有價值的平台，這將帶來很大的客戶粘度。 3）最大的物流行業粉絲平台，所有物流行業的商業合作都是由人決策的，不同層次的物流人的商業需求差異很大，細分不同人群的需求，本質上就是一種粉絲經濟的服務，面對72萬的物流人的需求（截至2014年6月1日）有著重大的商業的價值。 3、信息扁平化，促進行業供求和運營監控的平台化 互聯網特別是移動互聯網快速發展帶來的價值，就是將商業溝通、交易變得越來越輕松、便捷、高效、安全，電子商務發展到今天，大家都能親自體會到。當互聯網和移動互聯網融入到物流行業，將會帶來哪些革命呢？ 1）貨主與承運方的交易將越來越扁平化，當然革掉信息中介黃牛的命，還不是一時半會，因為新一代的貨運車場黃牛，他們也在互聯網化。不管怎麼樣信息通路打通，對行業健康發展一定起到良好的促進著用。2014年第一個將打車模式融入到物流的「路歌車場」就是很重要的一個例子，他將是2014年物流行業互聯網化的重要標桿。 2）監控管理越來越可視化，實現物流運營數據的實施可視化監控，讓一線的信息與後台的監控徹底扁平化。 3）公路港、物流園區平台化的整合，也將促進信息扁平化的發展的重要手段。 4）物流人才供求的扁平化，中國物流行業唯一的新媒體平台的物流指聞，5月啟動了一項免費的服務，就是幫助企業向72萬人發布行業招聘信息，通過微博、微信同步覆蓋全行業，堅持一個月下來，成功幫助幾十家企業找到40多位行業優秀人才，互聯網的思維徹底將物流行業的供求信息扁平化，這只是第一個嘗試。 4、眾籌模式，對物流行業發展帶來新的思維 將互聯網領域的眾籌模式應用到物流行業——不管是資本的眾籌還是資源的眾籌，都會帶來很大的想像空間。 1）資本的眾籌，大家可以想到互聯網領域的3W咖啡模式，是典型的用互聯網思維眾籌業界大佬，形成的一個商業平台。其實物流行業的平台思維完全可以參考3W咖啡模式，這對物流行業資本、資源整合帶來很大的想像空間。前台表象整合的是資本，後台整合的是資源，最後整合的是商業。 2）運力整合，這個低級點的玩法就是屬於快遞、零擔的加盟模式，新的社會化運力整合就是今年快速興起，因為外行不懂物流行業的潛規則，而快速被「滅掉」的「人人快遞」。模式本無錯，錯在經營的思維和商業策略。眾籌的運力整合會給當前的物流行業帶來巨大商機，有的在觀望，有的已經在嘗試，行業發展的新長征路上，一定會有很多血和淚的。 5、物流新營銷、物流新媒體迎來新商機 物流行業的營銷方式將面臨新的變革，基於互聯網思維的營銷將變革傳統物流營銷模式，"內容驅動產品"的時代已經全面到來，尤其是移動互聯網領域，一個優秀的總編足抵100個優秀的銷售代表。物流業的營銷思路必須面臨新的轉型，誰手上掌握了物流行業最有影響力、最有價值的粉絲群體，誰將是最大的營銷平台。同時營銷方式也必須採用互聯網的思維，體驗式、互動式、案例式成為主流趨勢。 未來的物流互聯網化將是： 1、免費經濟經濟的出現； 2、扁平化信息通路將徹底打通； 3、粉絲經濟和流量思維將成為下一個盈利點，而不是通過物流運營盈利； 4、社會化營銷和大數據驅動的精準營銷將是未來物流營銷的主流趨勢，得粉絲者得天下； 5、商業模式的變化，將是駕馭在技術創新基礎上的新的創新； 6、眾籌的思維、平台的思維、跨界整合的思維將為物流行業帶來新的商業價值。