數據營銷應用場景有哪些

① 大數據營銷有哪些功能其價值體現在哪些方面

功能一、具備大量數據的埠以及雲儲存，其次就是擁有海量的客源，全網採集。只有足夠龐大的信息群體，才能夠更好地從中去進行目標客戶信息尋找。信息的基數越大，那麼就意味著目標的客戶人群就越多。

功能二、針對精準的號碼大數據能夠隨意生成採用爆粉裂變的形式，主動引流。如果不能夠做到這一點，那麼這個大數據智能平台，就算是信息量在龐大也不能夠更好的進行利用，佔有的這些信息僅僅只是擁有而不能夠利用那也是浪費。

功能三、對於地域的劃分，能夠進行精準的定位，擁有千萬的客源，並且實現信息的實時更新。在擁有龐大的信息數據之後。

對於所有更新的信息能夠及時的進行提醒以及更改也是非常關鍵的，如果信息量全部都是長時間積累、或者是陳年老舊的已經過時的信息，那麼同樣不存在任何的意義和用處。

功能四，完善數據的分析管理，能夠針對採集的大數據進行營銷的同時可以分析自動分類，結合ERP以及CRM等企業管理系統來優化客戶成交流程。

價值體現：

大數據可以做很多營銷效果預測。針對於消費者洞察、營銷創新和幫助品牌挖掘市場藍海等一系列的領域有很多合作。比如，大數據可以幫助電腦零售商預測寒暑假什麼本最受歡迎，可以根據電影院線搜索量預測票房。

這個關聯應用在是在代言人遴選方面比較典型。很多企業選擇代言人希望知名度高，和品牌比較吻合。比如我們看到陳歐的目標受眾是20到25歲的女性為主，比較積極上進，關注於培訓等有關。

② 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

③ 什麼叫數據化營銷

簡單的說就是利用網路資源平台進行宣傳 推廣你的品牌或者是產品。營銷考核的最終標准有一明確的數據可以分析這次營銷帶來的效應究竟有多大

④ 基於大數據的精準營銷與應用場景

基於大數據的精準營銷與應用場景

大數據營銷時代來臨營銷學領域過去半個多世紀的發展讓我們見證了從「以產品為中心」到「以客戶為中心」的轉變。隨著近年來互聯網、移動互聯網、新社交媒體的發展，信息過載，數據爆炸、消費者個性化需求的凸顯，消費者成為商業行為的主宰者；另一方面，大數據分布式存儲、大數據分析及挖掘技術的發展使得對海量數據中收集、分析、整合並進行分析成為可能。基於大數據精準營銷這個過程對企業的營銷戰略提出了很大的機會和挑戰。

基於數據的營銷基本過程：

基於大數據的精準營銷過程分為：採集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。通過對客戶特徵、產品特徵、消費行為特徵數據的採集和處理，可以進行多維度的客戶消費特徵分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過准確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。

1、數據層：採集和處理數據

大數據處理的數據類型包括：括圖片、文本、網頁、社交網路，還有傳統的交易數據。

不局限在傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集你能採集

2、業務層：建模分析數據

使用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法。

3、應用層：解讀數據

數據指導營銷最重要的是解讀。傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。

而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

大數據營銷數據類型：

人口統計學數據：包括用戶的年齡、性別、國籍、注冊時提供的信息；

用戶行為數據：訪問、頁面停留時長、觸點等。

用戶內容偏好數據：感興趣的話題、評論內容、品牌偏好、位置偏好、時間偏好等。

交易數據：實際訂單、客單件、訂單轉化率、促銷響應率等大數據營銷應用場景：從企業營銷應用層面上看，主要是圍繞客戶、產品、消費行為三大元素進行營銷策略的制定和實施的。這三要素之間彼此獨立又相互聯系，每個獨立要素都可制定營銷策略，同時三要素之間的關聯組合更是企業制定有效營銷策略的關鍵。

應用1：客戶價值識別（用戶特徵）

通過對用戶交易歷史數據收集；

進行RFM分析，定位最有價值用戶群及潛在用戶群。最具價值客戶提高忠誠度；潛在用戶：主動營銷促使產生實際購買行為。客戶價值低用戶群在營銷預算少的情況下考慮不實行營銷推廣。

通過因子分析，發覺影響用戶重復購買的主要因素，從類似：價格因素、口碑原因、評論信息等信息中識別主要因素及影響權重，調整產品或市場定位。查明促使顧客購買的原因指導，調整宣傳重點或組合營銷方式。

應用2：用戶行為指標：

通過對用戶行為數據收集；

通過用戶行為渠道來源的自動追蹤：系統可自動跟蹤並對訪客來源進行判別分類，根據三大營銷過程對付費搜索、自然搜索、合作渠道、banner廣告、郵件營銷等營銷渠道進行營銷跟蹤和效果分析。

營銷效用方面：知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進入特定網站，跨屏、瀏覽某個網站時他們會做什麼。

根據地理位置分別設定目標，比如大多數中上層人士，居中位置比較集中。不在是籠統的客戶群。

應用3：個性化關聯分析

通過對用戶購買了什麼產品、瀏覽了什麼產品、如何瀏覽網站等網站行為數據收集；通過分析客戶群需求相似程度、產品相似度，通過個性化推薦引擎向用戶推薦哪些產品或服務是哪些用戶感興趣的。他們在多大程度上被促銷活動、其他買家對產品的評論所影響。

大數據精準營銷面臨挑戰：

1、多渠道融合進行精準營銷：全球數據爆炸、移動互聯網、社會化媒體、可選渠道和設備增加、不斷變化的消費者特徵、營銷自動化：營銷和銷售行為、供應鏈、客戶關系都整合在一起。如何更好的實現將各渠道數據融合對提高精準營銷的准確度提出挑戰。

2、最近幾年，互聯網的產品呈現出一輪爆發性發展態勢。尤其是移動終端的普及，使得很多傳統的互聯網產品也開始移動化。地理位置融入社會化媒體營銷是精準營銷要考慮的問題。

3、基於數據挖掘的即時營銷：企業如今正在漸漸遠離批量處理，轉向實時分析來獲取競爭優勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數據，立即優化營銷效果。

4、精準營銷系統：自助式營銷、可擴展的場景及營銷規則管理功能。

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⑤ 大數據十大商業應用場景

大數據十大商業應用場景

大數據時代，在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展得較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和Talking Data在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

(3)決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

(4)效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

(5)產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B(5ZB)，這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、Talking Data、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10%左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前，影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

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⑥ 精準營銷適合於哪些行業大數據的應用場景

一、大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
特點：
多平台化數據採集：大數據的數據來源通常是多樣化的，多平台化的數據採集能使對網民行為的刻畫更加全面而准確。多平台採集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據 。
強調時效性：在網路時代，網民的消費行為和購買方式極易在短的時間內發生變化。在網民需求點最高時及時進行營銷非常重要。全球領先的大數據營銷企業AdTime對此提出了時間營銷策略，它可通過技術手段充分了解網民的需求，並及時響應每一個網民當前的需求，讓他在決定購買的「黃金時間」內及時接收到商品廣告。
個性化營銷：在網路時代，廣告主的營銷理念已從「媒體導向」向「受眾導向」轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向，選擇知名度高、瀏覽量大的媒體進行投放。如今，廣告主完全以受眾為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目標受眾身處何方，關注著什麼位置的什麼屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時，廣告內容有所不同，大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。
性價比高：和傳統廣告「一半的廣告費被浪費掉」相比，大數據營銷在最大程度上，讓廣告主的投放做到有的放矢，並可根據實時性的效果反饋，及時對投放策略進行調整。
關聯性：大數據營銷的一個重要特點在於網民關注的廣告與廣告之間的關聯性，由於大數據在採集過程中可快速得知目標受眾關注的內容，以及可知曉網民身在何處，這些有價信息可讓廣告的投放過程產生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。
二、精準營銷就是在精準定位的基礎上，依託現代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系，實現企業可度量的低成本擴張之路，是有態度的網路營銷理念中的核心觀點一。
就是公司需要更精準、可衡量和高投資回報的營銷溝通，需要更注重結果和行動的營銷傳播計劃，還有越來越注重對直接銷售溝通的投資。
准營銷有三個層面的含義：
第一、精準的營銷思想，營銷的終極追求就是無營銷的營銷，到達終極思想的過渡就是逐步精準。
第二、是實施精準的體系保證和手段，而這種手段是可衡量的。
第三、就是達到低成本可持續發展的企業目標。
精準營銷也是當今時代企業營銷的關鍵，如何做到精準，這是系統化流程，有的企業會通過營銷做好相應企業營銷分析，市場營銷狀況分析，人群定位分析，最主要的是需要充分挖掘企業產品所具有的訴求點，實現真正意義上的精準營銷。
精準營銷，是時下非常時髦的一個營銷術語。大致意思就是充分利用各種新式媒體，將營銷信息推送到比較准確的受眾群體中，從而既節省營銷成本，又能起到最大化的營銷效果。這里的新式媒體，一般意義上指的是除報紙、雜志、廣播、電視之外的媒體。

精準的含義是精確、精密 、可衡量的。精準營銷比較恰當地體現了精準營銷的深層次寓意及核心思想。
1、精準營銷就是通過可量化的精確的市場定位技術突破傳統營銷定位只能定性的局限；
2、精準營銷藉助先進的資料庫技術、網路通訊技術及現代高度分散物流等手段保障和顧客的長期個性化溝通，使營銷達到可度量、可調控等精準要求。擺脫了傳統廣告溝通的高成本束縛，使企業低成本快速增長成為可能；
3、精準營銷的系統手段保持了企業和客戶的密切互動溝通，從而不斷滿足客戶個性需求，建立穩定的企業忠實顧客群，實現客戶鏈式反應增值，從而達到企業的長期穩定高速發展的需求。
4、精準營銷藉助現代高效廣分散物流使企業擺脫繁雜的中間渠道環節及對傳統營銷模塊式營銷組織機構的依賴，實現了個性關懷，極大降低了營銷成本。
5、與現今大數據營銷思路相輔相成。

⑦ 大數據營銷的主要用途有哪些

這里先說下什麼是大數據。大數據營銷是指基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷的主要用途
1.基於用戶的需求定製改善產品。消費者在有意或無意中留下的信息數據作為其潛在需求的體現是企業定製改善產品的一項有力根據。ZARA公司內部的全球資訊網路會定期把從各分店收集到的顧客意見和建議匯總並傳遞給總部的設計人員，然後由總部作出決策後再立刻將新的設計傳送到生產線，直到最終實現「數據造衣」的全過程。利用這一點ZARA作為一個標准化與本土化戰略並行的公司，還分析出了各地的區域流行色並在保持其服飾整體歐美風格不變的大前提下做出了最靠近客戶需求的市場區隔。同樣，在ZARA的網路商店內，消費者意見也作為一項市場調研大數據參與企業產品的研發和生產，且由此映射出的前沿觀點和時尚潮流還讓「快速時尚」成為了ZARA的品牌代名詞。
2.開展精準的推廣活動。基於數據的精準推廣活動可大致分為三類:
首先，企業作為其產品的經營者可以通過大數據的分析定位到有特定潛在需求的受眾人群並針對這一群體進行有效的定向推廣以達到刺激消費的目的。紅米手機在QQ空間上的首發就是一項成功的「大數據找人」精準營銷案例。通過對海量用戶的行為泡括點贊、關注相關主頁等)和他們的身份信息泡括年齡、教育程度、社交圈等)進行篩選後，公司從6億Q
cone用戶中選出了5000萬可能對紅米手機感興趣的用戶作為此次定向投放廣告和推送紅米活動的目標群體並最終預售成功。
其次，針對既有的消費者，企業可以通過用戶的行為數據分析他們各自的購物習慣並按照其特定的購物偏好、獨特的購買傾向加以一對一的定製化商品推送。Turge佰貨的促銷手冊、沃爾瑪的建議購買清單、亞馬遜的產品推薦頁無一不是個性化產品推薦為企業帶來可預測銷售額的體現。
最後，企業可以依據既有消費者各自不同的人物特徵將受眾按照「標簽」細分(如「網購達人」)，再用不同的側重方式和定製化的活動向這些類群進行定向的精準營銷。對於價格敏感者，企業需要適當地推送性價比相對較高的產品並加送一些電子優惠券以刺激消費:而針對喜歡乾脆購物的人，商家則要少些干擾並幫助其盡快地完成購物。
3.維系客戶關系。召回購物車放棄者和挽留流失的老客戶也是一種大數據在商業中的應用。中國移動通過客服電話向流失到聯通的移動老客戶介紹最新的優惠資訊:餐廳通過會員留下的通訊信息向其推送打折優惠券來提醒久不光顧的老客戶消費;Youtube根據用戶以往的收視習慣確定近期的互動名單並據此發送給可能瀕臨流失的用戶相關郵件以提醒並鼓勵他們重新回來觀看。大數據幫助企業識別各類用戶，而針對忠誠度各異的消費者實行「差別對待」和「量體裁衣」是企業客戶管理中一項重要的理念基礎。

⑧ 數據在營銷中的應用有哪些

隨著互聯網的發展，大數據技術、AI演算法技術應用越加普及。大數據在營銷中的應用也專越加屬廣泛。例如，1.對用戶個體特徵與行為的分析，例如MobTech企業覆蓋138億+設備，自有數據龐大，利用自有數據與第一方數據匹配，幫助企業做精準的用戶畫像和標簽補充，進而通過數據分析進行廣告與營銷信息的精準推送，現在的RTB廣告等應用則向我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。MobTech用戶標簽維度達到6000+，覆蓋性別、年齡段、收入水平預估、消費傾向、媒介使用傾向等，精細化描述用戶的各維度數據。