效果营销大数据

『壹』 大数据精准营销的价值和方法

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值：

随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。

大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?

大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。

问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？

当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？

问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？

营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。

问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？

企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

大数据营销系统组成：

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台

营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。

大数据精准营销实现方式：

通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。

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『贰』 如何用大数据指导市场营销

大数据营销就是精准营销，移动互联网时代，利用大数据就是要知道你的目标群体是谁，他们在哪，有什么共同特征。做营销最怕的问题在于不知道什么样的客户有什么样的需求和偏好。

可见，大数据对指导一家企业在营销有多么重要，特别对于提高竞争力，定位自已的形态，确定自已要做的事，降低成本等方面都有重大意义。

『叁』 大数据对营销有什么价值和意义

大数据对营销有什么价值和意义
大数据在营销当中有什么样的地位？
第一个是大数据营销：CMO调研认为当前大数据营销是最重要的新技术。
最近一个月来大数据频频登陆央视，从春运到两会报道都有我们的大数据。春节期间利用网络LBS定位信息，我们跟央视共同合作，关于中国春运这样一个“哺乳动物史上最大的迁移”,这样一种迁移怎么在中国发生的呢？通过大数据可以非常直观、清晰生动的展示在大家的面前。对于政府部门而言，通过这些数据可以帮助企业规划运力，配置运输资源，进行各种防控，为政府进行更好的管控，对于普通老百姓而言也可以更好的规划自己的出行规划。
前段时间两会，大数据也结合央视呈现了大众人群最关心的内容，比如，用户部门可以根据用户不需求制订他们的城镇规划。
大数据对营销有什么价值和意义？
如果用三个关键词概括大数据功能的话，那就是：挖掘、预测和关联。
大数据可以做预测
大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如，大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎，可以根据电影院线搜索量预测票房。
大数据关联应用
这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高，和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主，比较积极上进，关注于培训等有关。我们八卦看了一下陈欧除了给自己代言之外，还适合给谁代言呢？我们发现在酒类里洋酒比较吻合。所以聚美优品如果想扩展家居装修是比较吻合的。
中午时我跟一些嘉宾谈到了，目前大数据也在帮助我们很多企业，依托与网络大数据，帮助他们更好的筛选代言人。我们可以提供一套非常好的模型为你们提供数据模型。
大数据的挖掘功能
大数据更多的是在国计民生和营销上的利用。随着移动互联网和智能云科技发展，大数据已经开始侵入我们的生活并且逐渐改变我们的生活。
举几个场景：比如说今天大家开车过来参加这个会议，车存到地库之后，通过车载自动诊断系统，他会为你今天驾驶行为进行评估打分，同时告诉你下一次驾驶安全建议是什么。
如果购物的时候，商场会自动识别你的会员信息，根据历史信息判断你的喜好和数据，为你推荐适合你的推荐。
走出家门，当你离家两公里的时候，可以通过手机遥控开启你家里的家电，回到家空气系统、照明系统已经开启了。
这些场景以前都是出现在一些科技大片中的，但是现在它就在我们的身边确实的发生。我们也是在做这样的一些事。
现在已经有厂商跟我们网络合作开发出了一系列的智能可穿戴设备。它的工作原理：可以通过手机远程遥控启动血压仪，数据会随时传输到云端，手机简单运算之后会告诉你结果，并给你提出建议。这些新的技术不仅改变了我们的生活，为新的商业模式和营销模式带来了很多机会。
比如你佩戴这样的一个血压仪，会提醒你，你现在已经座在这儿开两个小时的会了，需要休息一下，喝水一点什么样的饮料适合你。这些营销方式跟以前的方式不一样，它是适合于我们的使用和生活场景的。

『肆』 如何用数据“量化”品牌营销和效果营销

互联网营销现在越来越重视数据，越来越重视精细化营销，通过数据的指导来衡量营销的效果，每一步微型调整都会引起数据的变化，再根据数据的变化进行调整。

忠诚度更多的是指复购率是多少，尤其是一年复购的用户比例，三年复购的用户比例是多少，有了这些数据标准就可以量化进行统计。

在量化前，先记录品牌活动之前的数据指标都是多少，然后品牌活动后，看数据指标变动了多少，再跟以往的活动数据效果进行比较，就能查看这次品牌营销活动的效果如何了。

二 效果营销的数据“量化”

这一块是目前做的比较成熟的，因为每一步数据都是可以跟踪的，从曝光，到点击，再到咨询，购买，复购，一个用户所有的购买流程都能记录下载，在每个页面停留了多长时间，页面浏览热力图是什么样子的，最后是在哪一个按钮上进行了成交。

所有的效果营销平台都提供了详细的数据报表，不需要我们进行二次开发，我们只要根据自己的业务，罗列好计算公式，找到各个数据指标，然后再到数据报表后台找出相关数据，进行横向和纵向的比较就可以了。

『伍』 大数据营销有哪些好处

实现渠道优化

企业可以根据用户的互联网浏览痕迹进行渠道营销效果优化，即根据互联网上用户的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多、哪种用户的实际购买量最多、是否是目标用户等等，从而调整企业的营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

打通线上线下营销

钢铁企业可以将互联网上海量的客户行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的、营销效果不断优化的闭环营销通路。

帮助企业领导者作出决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的分析进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源，这是对钢铁企业高层的挑战。

『陆』 网络营销大数据实际操作七步走

网络营销大数据实际操作七步走

对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。

一、获取全网用户数据

首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。

二、让数据看得懂

采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。

这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库);基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤(用户行为库、URL标签库);中层库(用户标签库、流量统计、舆情评估);用户共性库等。

通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。

三、分析用户特征及偏好

将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息(性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等)、动态信息(资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等)、实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作)分别描述，形成网站用户分群画像系统。

四、制定渠道和创意策略

根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。

五、提升营销效率

在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。

对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度(路径图形化+表格展示);

对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度;

对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。

六、营销效果评估、管理

利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。

七、创建精准投放系统

对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。

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『柒』 大数据营销系统有效果吗

现在市面上的营销系统有很多破解版的，在选择的要主要多对比对比，选择正版yyxgzn5的！
1、一整套的系统
2、不断升级的系统
3、不断更新和修复的软件
4、技术团队的强大，不断跟随时代研发新软件。

『捌』 大数据营销有哪些功能其价值体现在哪些方面

功能一、具备大量数据的端口以及云储存，其次就是拥有海量的客源，全网采集。只有足够庞大的信息群体，才能够更好地从中去进行目标客户信息寻找。信息的基数越大，那么就意味着目标的客户人群就越多。

功能二、针对精准的号码大数据能够随意生成采用爆粉裂变的形式，主动引流。如果不能够做到这一点，那么这个大数据智能平台，就算是信息量在庞大也不能够更好的进行利用，占有的这些信息仅仅只是拥有而不能够利用那也是浪费。

功能三、对于地域的划分，能够进行精准的定位，拥有千万的客源，并且实现信息的实时更新。在拥有庞大的信息数据之后。

对于所有更新的信息能够及时的进行提醒以及更改也是非常关键的，如果信息量全部都是长时间积累、或者是陈年老旧的已经过时的信息，那么同样不存在任何的意义和用处。

功能四，完善数据的分析管理，能够针对采集的大数据进行营销的同时可以分析自动分类，结合ERP以及CRM等企业管理系统来优化客户成交流程。

价值体现：

大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如，大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎，可以根据电影院线搜索量预测票房。

这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高，和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主，比较积极上进，关注于培训等有关。

『玖』 大数据时代如何做好市场营销

大数据时代下，如何做好市场营销的推广工作?下面我为大家整理了在大数据时代，做好市场营销推广工作的要点和技巧，欢迎大家阅读参考!

如何做好市场营销

大数据对用户行为与特征分析

显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

过大数据支撑精准营销信息推送

过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

大数据让营销活动更能投其所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

大数据帮助企业筛选重点客户

许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的'各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

大数据分析消费者的特点

面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。

大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计;F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计;O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。

今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。

但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。

好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。

成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1、通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

2、通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

3、通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。

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『拾』 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、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：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。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。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，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。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。