1. 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）。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 大數據營銷是做什麼的
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，隨著數字生活空間的普及，全球的信息總量正呈現爆炸式增長。
6. 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。