A. 大數據時代市場營銷策略
1、利用大數據改進企業廣告投放策略
廣告圈裡一句名言:我知道我的廣告浪費了一半,但我不知道浪費了哪一半。當前,越來越多的企業在大數據思維指導下進行廣告投放，廣告能通過對人群的定向, 投放給准確的目標顧客。特別是互聯網廣告現在能夠做到根據不同的人向其發布最適合其的廣告，同時誰看了廣告，看了多少次廣告,都可以通過數據化的形式來了解、監測, 以使得企業更好地評測廣告效果,從而也使得企業的廣告投放策略更加有效。
2、基於大數據的精準推廣策略
沒有目標消費者的精準定位，盲目推廣,是很多企業開展營銷推廣沒有效果或者效果甚微的主要原因。大數據時代一個重要的特點是,能夠實時全面地收集、分析消費者的相關信息數據,從而根據其不同的偏好、興趣以及購買習慣等特徵有針對性、准確地向他們推銷最合適他們的產品或服務。另一方面,可以通過適時、動態地更新、豐富消費者的數據信息, 並利用數據挖掘等技術及早預測消費者下一步或更深層次的需求,進而進一步加大推廣力度,最終達到極大增加企業利潤的目標。
3、規模個性化產品策略的實施
傳統市場營銷產品策略主要是，同樣包裝同等質量的產品賣給所有的該企業客戶,或同一個品牌，若干不同包裝不同質量層次的產品賣給若干相對大群客戶,這使得很多企業的很多產品越來越失去對消費者的吸引力, 越來越不能滿足消費者的個性化需求。
近年來,隨著科技和互聯網的發展,社會的生產製造向生產“智”造轉變,同時大數據通過相關性分析，將客戶和產品進行有機串聯,對用戶的產品偏好,客戶的關系偏好進行個性化定位,進而反饋給企業的品牌、產品研發部門,並推出與消費者個性相匹配的產品。
4、大數據使得營銷渠道效能的潛力得以充分挖掘
以前的市場營銷的.渠道大多採取代理制, 或者是購銷制, 企業與代理商或經銷商之間存在一種利益博弈關系，相互之間的信息常常是不共享的, 也經常會發生利益沖突。在大數據環境下, 企業只有與各方合作者一起建立起大數據營銷系統平台,才能集中體現大數據、物聯網、雲計算、移動電子商務的優勢, 從而不斷拓展企業營銷渠道的外延與內涵。
通過營銷渠道各方協調一致增強消費者對產品品牌、服務的良好體驗,進而引發顧客更加強烈的購買欲，促進客戶與企業品牌的親合度更加緊密, 提升企業的利潤空間。
5、利用企業大數據集成系統制定科學的價格體系策略
現在，很多企業都構建了基於大數據技術的大數據營銷平台,實現了海量、不同類型的數據的收集, 並跨越多種不同的系統，比如，不同的渠道平台(網路銷售平台,以及實體批發、零售平台);不同的客戶需求;不同的細分市場;以及不同的但可以區隔的市場區域。
這樣就可以幫助企業迅速搜集消費者的海量數據,分析洞察和預測消費者的偏好,消費者價格接受度;分析各種渠道形式的測試銷售數據;以及消費者對企業所規劃的各種產品組合的價格段的反應。使之能夠利用大數據技術以了解客戶行為和反饋，深刻理解客戶的需求、關注客戶行為，進而高效分析信息並做出預測,不斷調整產品的功能方向，驗證產品的商業價值，制定科學的價格策略。
B. 大數據時代移動營銷有哪些趨勢
一、智能終端成為數字營銷的尺咐主戰場
隨著智能手機和平板電腦的普及，移動網路的訪問量急劇增長，用戶在智能手機和平板電腦平台上花費的時間也越來越多，中國移動廣告市場呈現快速增長喊鬧的態勢。
二、大數據的應用讓移動營銷更精準
三、移動電商改變整個市場營銷生態
四、新型城鎮和農村成移動新藍海
隨著國家新型城鎮化戰略的實施和移動終端網路的不斷普及，三四線城市、新興城鎮和農村市場成為移動電商的新藍海。事實上，阿里，京東、1號店、蘇寧雲商等電商近年來已經大跨步進軍三四線城市和農村市場。
五、App營銷是移動營銷主要形式
現階段移動互聯網流量主要由各種App產生，App產生的流量佔70%以上，App的數量在IOS和Android都在百萬個以上，無疑，App成為鄭困罩移動營銷的主要形式。
六、本地化移動營銷市場空間廣闊
本地化移動營銷是人、位置、移動媒體三者的結合。由於廣告主及數字廣告代理商不斷尋求一種既具有高度本地化有高度相關性的傳遞商品信息的方式，本地化移動營銷得以快速發展。
七、移動營銷打造O2O營銷新模式
移動O2O營銷模式充分利用了移動互聯網跨地域、無邊界、海量信息、海量用戶的優勢，同時充分挖掘線下資源，進而促成線上用戶與線下商品服務的交易。在移動互聯時代，企業需要思考如何將線上和線下有效整合，將線上的推廣活動轉化為實際的銷售。
八、RTB成移動廣告投放主導模式
RTB（RealTimeBidding）實時競價，是一種利用第三方技術在數以百萬計的網站上針對每一個用戶展示行為進行評估以及出價的競價技術。與大量購買投放頻次不同，實時競價規避了無效的受眾到達，針對有意義的用戶進行購買。
九、多屏整合成移動營銷必然趨勢
華通明略（MillwardBrown）發布的最新報告顯示，中國消費者使用智能手機、平板電腦等多屏媒體的頻率要高於世界上任何其他地區。多屏整合將成為移動營銷的主導方向。這里的多屏整合包含兩層含義：一是多屏整合的大數據分析。二是多屏的整合營銷。
十、建立戰略聯盟是移動營銷平台方向
大數據時代，大數據、技術和創意將是移動數字營銷公司的核心競爭優勢。建立戰略聯盟是移動營銷平台發展的必然選擇，數字營銷公司建立戰略聯盟可以通過以下途徑：一是大型互聯網企業之間的戰略聯盟。
C. 什麼是大數據營銷大數據在當下有哪些優勢
隨著互聯網時代的發展，大數據的概念和重要性已經不言而喻，大數據營銷是通過互聯網來採集大量的有效數據，通過這些數據來幫助不同行業完成針對該行業的一種營銷方式。通過大數據的分析，能夠讓營銷更加精準，提高客戶轉化率，有效的給企業帶來高額的回報。
大數據的優勢主要有以下幾個部分：
提高數據的可用性：可以通過數據分析平台，將企業已有的大量數據進行合理分析、清洗、整合，並將企業的數據進行可視化展現，提供給決策者，使企業決策更加精準，提高數據的可用性。
與雲計算深度結合：大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了可拓展的基礎迅伏皮設備，是產生大數據的平台之一。通過與雲計算的結合，能夠讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
提高企業的效益：廳山通過大數據的解決方案，企業能夠高效的利用起企業內部的數據信息，通過對比同行業的狀況，找到更好的經營策略，提高市場核心競爭力，提高消畝差費者的滿意度並在市場中佔有一定的地位。
D. 大數據時代如何做好市場營銷
大數據時代下，如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代，做好市場營銷推廣工作的要點和技巧，歡迎大家閱讀參考!
如何做好市場營銷
大數據對用戶行為與特徵分析
顯然，只要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"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。
過大數據支撐精準營銷信息推送
過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，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。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。
大數據讓營銷活動更能投其所好
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，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
大數據幫助企業篩選重點客戶
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。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。
大數據分析消費者的特點
面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。
大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中，UFO模型較為引人關注，這里U代表User experience，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計;F代表Freemium，即免費商業模式，其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營，其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等，而與O(精細化運營)關聯度最高。
今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱，可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例，也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。
但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測，從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。
好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。
成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。
基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註：
1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。
2、通過大數據的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。
3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像，並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。
E. 大數據時代：整合營銷應該如何做
大數據時代： 整合營銷 應該如何做?
諸葛io認為，大數據時代的全面來臨，不僅僅是讓企業廣告投放更加精準，我們的生活、工作、思維、商業乃至管理都會發生改變，甚至也影響到互聯網行業的方方面面，包括網路營銷。
我們常常使用整合營銷手段也需要升級和改變。之前，我們為了達到營銷效果最大化，只是簡單的對各個渠道的資源進行整合，通過規模化宣傳來擴大營銷效應。而在大數據時代，對於網路整合營銷的玩法則不再只是營銷資源的疊加，而更多的是對各類渠道進行科學而又預見性的整合和使用，而這其中對於平台和渠道各方對於大數據的融合和互通就很重要。
不過，對於大數據的運用也有爭議，比如在保護用戶隱私方面，如何避免讓用戶感覺被無所不在的「第三隻眼」偷窺等等，也都對各大互聯網公司在大數據的挖掘和使用上提出挑戰。但無論如何，在大數據在營銷或其他場景的運用上，不作惡都應該是各大互聯網公司謹守的底線。
諸葛 在數據運營方面不僅能給企業提供更精細獨到的服務，也為讓企業節省百萬團隊費用。諸葛io讓 數據運營 起來更方便！
http://zhugeio.com/news/?p=183
F. 大數據時代會對傳統營銷帶來怎樣的變革
大數局友據是「新能源」，是包括營銷在內的驅動力。
對於傳統營銷而言，大數據時代，將發生如下變革性影響：
第一，從「人找貨」到「貨找人」。「人貨場」的關系發生巨大變化，過去生產什麼就賣什麼，消費者從海量桐吵槐商品中「搜索」自己所需要的。所以，生產廠家和銷售公司，得化大價錢去搭場，做廣告，吸引自己消費者的注意。但大數據時代，這一個關系發生變化，通過數據分析，可以精準確定定位到人在哪裡，然後將貨送到附近。
第二，預售、定製、個性化服務、柔性化生產成碰山為可能。先集單，根據需求而生產。這樣，我們很多營銷工作都被「前置」，而不是在生產完成之後。這會在很大程度降低我們的庫存量（甚至是零庫存），倉儲成本大幅降低，供應鏈效率大幅提高，但對服務的要求與投入肯定要增加，在便利性與快捷響應是大數據時代的「標配」。
第三，社交化營銷成為主流。包括微信、微博、直播與短視頻，越來越多成為「內容製造與輸出」的載體，帶寬成本的降低會隨5G時代進一步實現。大數據會圍繞社區化、社群化的大趨勢，助力於更多的新業態的發展。
今後若沒有大數據，營銷將無所適從。
G. 大數據分析時代對市場營銷的影響研究
下面我為你准備的關於市場營銷的論文，歡迎閱讀借鑒，希望對大家有幫助。
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以後，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
2.0時代開始於2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源於公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶佔先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標准化生產方式，無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定製。說到底，大規模生產與定製化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基於數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益於大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此，首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
H. 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）。