❶ ppt 什麼是大數據
大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程回優化能力的海量、高答增長率和多樣化的信息資產。「大數據」概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
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。