大数据营销的基本原理

㈠ 联通大数据精准营销是什么

联通大数据积累了丰富的数据能力、平台能力、产品交付能力和行业解决方案能力，累计服务17个行业。联通大数据在精准营销、数达营销和数言舆情标准产品的基础上形成了针对各个行业的解决方案。

今天我们就来讲解一下，联通大数据精准营销，究竟厉害在哪？

一、用户画像

用户画像是联通大数据根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

具体包含以下几个维度：

当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销，这是最直接和最有价值的应用。

广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过搜索广告、展示社交广告、移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

三、技术工具

运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。

（01）身份-运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证，通过身份信息，快速判定用户的信用程度。

（02）上网-基于用户访问什么网址、下载什么应用、访问什么内容等，得到上网喜好。

（03）位置-运营商的通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利。

（04）社交-基于通信交往圈的大小、主被叫、时间序列、得到用户的社交特征。

（05）支出-运营商有客户最为详实的消费账单、比如流量费、短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征。

（06）通信-通过用户的通信使用情况，比如本地、漫游、长途、了解用户通话行为特征。

（07）终端-识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征、发展趋势、用户换机周期等。

（08）时序-通过用户上网、位置、通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务。

㈡ 大数据营销的定义

大数来据营销是指通过互联网采集大源量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。
大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。

㈢ 大数据营销的优势和核心内容是什么

大数据如下：

综合来看，大数据营销的优势是运用大数据，有着精确定位客户的能力，能及时获取有效的客户数据信息。其核心内容还是数据的收集、整理和分析。

简介：

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

㈣ 大数据营销

另外一边，微博账号申请也需要一个邮箱地址。通常来说，同一个邮箱地址意味着航空公司里的会员和微博里的会员，应该是同一个人。公司做了一个筛选，合并出十万个用户来。 然后一家第三方公司的数据部门介入，主要任务是看这十万航空公司会员的微博用户，在社会化媒体上的行为，比如“说”些什么，比如喜欢介入什么样的话题去转发评论，比如喜欢关注什么样的商业账号。研究这类事的原因在于：这个航空公司很想知道它在社会化媒体上发起什么样的活动（以及活动所配备的礼品刺激）会吸引到这十万会员参加，成为earnedmedia。 这个案例并非严格意义上的大数据，因为数据还是不够海量。不过，它的原理和大数据营销有关：寻求相关性。 相关性不是因果，很难得出这样的结论：因为经常坐某某航空公司的班机，所以喜欢参与某某活动（反过来也不成立）。但这两个变量之间，从普遍意义上讲，存在一定的关联。这个道理就像穿红袜子和炒股票的关系，或许有一定的关联系数，但绝不是因果关系。相关搞成了因果，差不多和“迷信”就没有区别了。 但问题在于，很多人把相关等同于因果，这样的做法会形成很有些误导性的结论。比如说，当在这个十万航空公司用户中发现，他们特别喜欢某类活动，这个结论是不具有推广性质的。再新增五万航空公司微博用户时，你很难把上述那个结论也放他们头上。因为这里面没有因果关系。要确认因果关系，必须经过一个很复杂的观察和思考过程，排除所谓“隐性变量”。这不是那么简单的做一些数据分析就可以的。相关性是因果的前提，但是不等于因果。 于是，大数据出现了。 大数据寻求的是海量数据，海量到什么份上？就是全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。抽样的科学做法是“随机”——不过这一点听着容易，做起来相当困难。真正的随机抽样需要花很多钱（利用社交网络关系，通过一个用户做问卷再发动这个用户找更多的人来做问卷，一点都不随机），而且一个无法绕过的弊端在于：如果你使用调查问卷的方法，你很难排除回答者的语言回答一定就是ta心中真正的想法或者实际上的真正行为。 大数据首先不是抽样，它获得的数据是全体样本数据，其次它不是在让用户回答问题，而是实打实地去获取用户的“行为”。用户声称对某活动会有兴趣和用户是否参加了某活动，显然后者更能说明问题。 最重要的一点，大数据分析和抽样分析的核心区别在于：前者是动态的，后者是静态的。 前文提到，随机抽样方法是成本很高的，故而它很难每天都去做一次——事实上，为某个特定的问题一个月乃至一个季度做一次随机抽样，都很难实施。于是，一个随机抽样所形成的结论，其实是静态的，它只能说明在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户（样本）加入时，很难再说明过去的相关性是否能够成立——除非，你能找到真正的排除了各种隐形变量后的因果关系。 如果试图减少成本去做非随机抽样，那么，它的结论就更没有推广意义（学术一点称之为外部效度性，非随机抽样外部无效度）。当新用户加入后，非随机抽样的结论基本不能适用。 但大数据的分析却是动态的，每秒都有可能产生一个新的结论。让我们用最常见的亚马逊页面上的“购买此商品的顾客也同时购买”来举例。 这个部分里的商品是活动的，由于新购买的产生，会导致这个模块里的商品可能会产生变化。不过，这个模块也有可能是导致商品集中化购买的重要原因：用户看到了这个模块里推荐的商品而产生购买的可能是很大的（也许ta本来就没有任何购买的念头，甚至连这个商品都不晓得）。但对于大数据来说，原因是什么一点也不重要，它要做的——至少在电子商务领域——无非是提高客单价罢了。买了A书和买了B书之间的因果研究，那是学者们的事，不是商人关心的事。 回到航空公司的具体案子来。10万同时拥有航空公司会员和微博会员的人，并非随机抽样而得，故而这10万对于整体数百万航空公司会员而言，没有代表性。但我们的目标不是想寻求坐这家航空公司班机的人和参与某网络活动的因果关系，我们只是想提升一下参与活动概率并希望看到更多人会去转发某个活动罢了。故而，10万微博用户，够了。 在某一个时点，跑了一下数据，大致能看到一些相关性，于是我们开始设计某种活动，并有针对性地让这10万微博用户知道，这次获得的参与度和转发率，比毫无数据支撑背景下的胡乱策划，成功率应该会高一点。同样的人力投入，得到了相对而言的较高效果，这就是数据分析的好处。 过了三个月后，又有需要策划的活动，注意，这一次依然需要再跑一次数据。因为样本可能不是只有10万了，也许15万，也许运气不好有2万微博用户已经“死亡”，只剩8万。另外一个可能是有某些新的外部变量加入，比如出来一种新的商品让很多人趋之若鹜高度关注。这个时候拿上一次的数据来指导策划，又是盲人骑瞎马，夜半临深渊了。 不同的时点，或者目标不同的活动，都需要再次跑数据，这可能是大数据分析的麻烦之处。不过，计算机的长处就是计算，花上一两个小时设计几个公式或模型，相对于过去动不动要搞随机抽样，便利性提高很多倍，值得尝试。 更宏大一点的就是真正意义上的“大数据”了。今年年头互联网圈阿里要并购新浪微博，从商业逻辑上讲，一个是中国最大的消费平台，一个是中国最大的碎片化言论平台，两者数据的合并，是颇能挖出更多的相关性来。 广告圈里一句名言：我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。一些营销业者鼓吹说他们可以让你不浪费那一半。不要相信他们。对于广告来说，从浪费50%到浪费49%，都是很值得去投入的事。建立在相关性而非因果上的大数据营销，不可能让广告主从此不再浪费广告，它只能做到：浪费得少一点。

㈤ 大数据是如何推动营销的

这是数字时代，智能手机，平板电脑，数百个电视频道，成千上万的应用程序，社交媒体和网络购物是我们日常生活的一部分。

数字革命之前，营销人员集中在周末的时间，投放制作精良或有创意的广告。而现在的营销方式已迅速转变为大数据营销，通过分析用户的行为偏好，给用户发送更有针对性的信息。

数据营销趋势

根据最新的EmailCar的研究报告分析，近86%的受访者说，目前他们的企业正在使用或者正计划使用数据营销。此外,近75%已使用数据的营销人员都认为其效果是“非常”或者“极其”有效。另还有83%的企业表示很有可能继续扩大使用数据营销方式在企业整体的营销策略中。

以大数据定位用户

当涉及到数据营销，营销人员必须采集到有大量的用户数据，如姓名，电话号码，或邮寄地址。而其中性价比最高的就是利用数据做电子邮件营销。虽然电子邮件地址并不能简单的构成大数据，但邮件行业中平均花费1元就会有超过40元的投资回报率。

电子邮件营销只是一个利用数据对大规模的用户提供营销的有效方式，还有许多其他的营销方式，如内容营销和搜索引擎的营销策略。随着越来越多的营销人员使用这种线上的营销策略，大数据的营销潜能也越来越大了。

数据的4大来源

1.人口统计

你可能会从用户注册行为或购买行为时收集到基本的数据信息，比如A / S / A(年龄、性别、地址)。这部分数据不会经常改变，人们不会改变他们的名字，性别或地址（当然不排除个别特殊情况）这些基础的数据信息便于细分。

2.偏好数据

偏好数据通常是通过相同类型的偏好中心收集的，可能包括关于用户的首选产品，服务，品牌，规模或邮件频率。

3.交易数据

在你的电子商务平台中分析出有商业价值的交易数据，是你在电子邮件营销中可以做的最好的事情之一。将这个数据导入你的ESP（电子邮件服务提供商）可以大大提高你的数据细分，并打开了自动电子邮件营销的新天地。

4.行为数据

你的用户感兴趣的是什么？最近的行为数据是最可靠的指标。这种类型的数据可以从电子邮件收集（打开/点击）或从你的网站（网页浏览）情况中收集。

㈥ 大数据营销,企业必须重视的“一亩三分地”

大数据营销,企业必须重视的“一亩三分地”

互联网时代，也是一个数据大爆炸的时代，很多人通过网络营销，却忽略了一个重要的基础，那就是数据，而以各种各样数据为基础的互联网营销，需要的是一种大数据营销的思维，这种思维对于提升营销的质量和成功率都有极大的帮助。

何为大数据营销，那么它又和网络营销的有何关联呢?其实大数据营销并不是一个复杂的概念，指的是通过所针对的目标的各种数据的变化和分析，来获得营销方向的指导，这种数据通过表格、文字等形式表现出来，让分析者可以一目了然更好做出决策，但是由于数据涉及面广，所以对于一个通过大数据营销的人来说，这种工作量其实是相当大的。恰巧，互联网营销即网络营销，对于个体或者群体的数据的变量需求是复杂且必须的，所以大数据营销可以为网络营销带来更精确的销售指导，做到有的放矢，做到高效针对性的营销。

但是相对来说，大数据营销的数据来源是十分广泛的，它们包括时下流行的互联网、移动电视、移动3G互联网等多个平台，而这些数据必须有时效性和针对性，但是同样的在这些平台上出现的数据过于广泛，过于抽象，这就需要通过大数据营销的人对这些数据有着敏锐和精准的感受，对数据的分析更为透彻，要通过这如千丝百缕的空间信息中抽取自己最需要的那些数据，这也是大数据时代的一个特征，信息的泛滥，导致本身的数据常常被忽略，而专业的营销者便不会忽略，将努力的去分析这些数据背后的真相。

不过即使是大数据营销，依然需要注意，正如互联网思维有“唯快不败”之说。网络营销同样强调时效，网络时代，营销更需争抢“第一落点”，获得“先入为主”的传播效果;同时，要以信息的完整性战胜碎片化传播，以简明扼要的叙述为海量信息导读，以信息的真实准确确立权威性，以吸引这些大数据背后的真正需求的用户，做到真正通过数据，让数据为你服务，而不是让自己为数据服务，这才是网络营销通过大数据营销的这种方式需要注意的问题。

同样，不可否认的是大数据营销也需要遵循营销的4P原理，即产品、价格、地点和营销，这里的产品的数据则是受众人群的选择，通过对产品的受众人群的选择来做好数据的分析，而价格也作为一个数据影响着消费者的购买，对于价格的波动变化对人的购买者的影响也需要时刻注意，当然地点和营销是相互结合的，通过一个平台的营销的效果通过一种数据化的形式来展现，通过这种数据分析，将会凌驾于许多抽象的分析之上，可以说大数据营销和网络营销是臭味相投的，也是极易操作的，只不过相对来说，工作量毕竟还是比较大的，但是其结果相对来说更为精确，效果也相对较好。

最经典的一个例子，《纸牌屋》正是大数据营销最为经典的案例，通过对于观众的需求的数据分析，也由出品方Netflix在拍摄作品之前，在3000万的美国收视用户中做了充实的调研，总结了观众到底爱看什么题材、喜欢哪个导演拍、谁来演、哪个时间播等数据，顺应大数据营销打造了一部极为精彩的影视作品，又或者，对于前不久一家在上海的一家蛋糕房的高销量，也是通过对来往顾客的口味的需求的数据分析，而这分析不仅是通过调查问卷的方式，更依托于几个平台同时开展，而这也让他的蛋糕店得以脱颖而出，而这也是以大数据营销为依托，告竣精准营销的最终目的。

可以说大数据营销，是网络营销的指南针，通过数据的指引，网络营销的水平将会上升到一个新的层次，不如说若互联网营销像七级浮屠的话，那么有了大数据营销的指引，网络营销将会突破这七层浮屠，到达一个新的界限，有的人也许不相信，但是事实上有无数的例子已经验证了它的成功和高校，对于纯数据的分析加上对于现状的综合分析，造就出的数据将不仅是数据本身，而是一种对数据的深入的解读，而商家不正是需要这种全面的分析和详尽的数据吗?

大数据营销和网络营销的结合，就是天生一对的结合，而这种结合带来的经济效益也是难以估量的，不过也要记住凡事也不一定是完美的，大数据营销的方式也未必是全能的，所以对于网络营销的人来说，让数据为自己服务才是最正确的，不要被困于数据，而做了数据的奴隶，毕竟即使是大数据营销，也需要注意现实条件的变化，这种变化和现实的联系是千丝万缕的，当然，大数据时代的浪潮当然离不开大数据营销。

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㈦ 大数据营销与传统营销的区别是什么

大数据营销和传统营销区别最大就是营销方式不同：

1.大数据营销

大数据营销，是通过互内联网进行一些容长期的传统营销记录一些数据，发现其中的规律，通过具体形象的标签，进行一些针对性营销，这样的优势可以把一些针对性强的行业，通过数据推送给精准的人。

2.传统营销

传统营销的是通过一些知名度高的一些载体，进行广泛的去投放，没有具体某一部分人群和属性，当然这样的营销知道现在也是适合的，比如一些日常用品，在各个地区城市，超市的产品投放也属于传统营销。但是对于一些垂直特殊行业用传统营销就比较难了。

对于两种营销方式，没有绝对的好坏，而是要自己的行业适合什么营销方式，或者综合使用。

㈧ 大数据营销是什么最近公司要做大数据营销不知道从哪下手啊。

大数据营销是基于来多平台的大量数据源，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
目前大数据营销还偏重于炒作，比较多的是程序化广告投放等基本功能，离真正的消费者需求预测等还有一段距离，我们公司擅长整合营销传播，有机会也可以找我们。