大数据文章营销文章

① 京东产品经理的分享基于大数据的购物车营销玩法

如果在购物车中加入人工智能的算法模型，会有什么新的营销方式呢?

线上的购物车的概念源于线下商超的实体购物车，其主要作用是方便消费者在网站上购物，易于商品结算和抉择意向商品。购物车作为商品交易的中转站，全网每天有上亿用户在向购物车内添加中意的商品，顷刻间，就能产生过亿的销售额。

面对如此具大的流量，各家大厂都在惦记这个金矿。以往基于大数据的购物车营销，主要的产品形式为猜你喜欢和为你推荐，两者都是围绕用户的购物行为，用户商品爱好和用户画像属性展开，再经过大数据分析后，系统智能的推荐符合用户口味的商品。但是，这种营销方式是围绕购物车的商品或者用户画像推荐的其他商品，并非是对购物车内商品做营销策略，这种手段略微有点本末倒置了。

下文结合笔者的工作经历，讲述了如何基于购物车内商品，利用AI技术，设计一款购物车营销产品。

一、营销流程

商家端查看加购数据，如加购人数，加购件数，系统自动分析加购这部分人的画像数据，人群可以标签化

商家端根据自身需求，创建不同标签的人群的营销，例如可以选择新客户，老客户，15~25岁的用户群体，提供降价40元的服务

创建活动后，会触达给对应的覆盖人群。

第二天，商家端可以查看对应的营销数据。同时能够对比自然的转化率与促销后的转化率

二、商家端洞察购物车数据

购物车承载了所有的商品信息，包含商品名称，价格，店铺，促销，凑单和优惠券等。在进行大数据分析时，就需要把这些数据精分拆解清洗，提取有价值的部分。购物车的每件商品都可以看成一个实体，可能在不同的地点，不同的时间，有部分人把同一商品加进了购物车。这就说明这些群体是对这件商品感兴趣的，可能会下单，但却差些火候。也有部分人早早的就将商品加进了购物车，但却一直没有下单，临门却不入。 利用大数据技术，则可以把加购人群标签化，对不同标签的人群进行精准的营销策略，在一定程度上，能够提高购物车的转化。

如何进行呢?按照以下步骤：

商家加购数据盘点

产品需要考虑商家端和用户端。首先商家端需要了解自家的产品状况，销售情况，加购数据等，这样才能针对性的做营销策略。

商家端可以看到其店铺内的加购商品的人数，实时的计算某件商品，在多少人的购物车内，实时加购总件数，实时的库存。还能够查询到，这些商品的在未做干预的情况，自然的转化率情况(过去15天内加购该商品的消费者在昨日的转化率)。

列表中的商品按照加购人数从高到低排序，加购的人数越多代表这个商品越受欢迎。对加购人数多的商品进行营销干预，会起到更好的效果。当然，这里会把部分已经下架的，失效的商品自动的剔除掉。

画像部分把汇总所有用户的账户信息，画像纬度，从新客户，性别、消费层级、淘宝等级、地域5个纬度提供。画像将用户进行了标签化，利用这些标签，可以对其进行不同的营销动作。具体的分群策略可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》

商家可以单独对每个商品进行营销，根据自身品牌情况，投放给特定的人群，并进行低价，促销干预。

根据标签的选择，系统会根据用户在网站上的行为数据，提前预知已加购人群的转化比例，通过机器学习，能够自动过滤掉转化概率低的那部分用户群体。这里的计算规则是根据用户曾经是否购买过相同商品，或者是加入购物车是否是为了进行比价。

促销效果分析

通过用户分群能够了解你的客户群体特征，到底是什么样的人购买了你的商品或者对你的商品有意向，精准营销能够将这部分客户牢牢的抓在手里，用手段干预他们。对于商家来言，还需要效果分析数据。

圈定人数：活动覆盖的人群。系统能够计算符合活动标签和促销价格能够触达的人群

成交人数：活动开启后，提交订单的人数

触达人数：通过push和消息中心最终触达到的人群数量

成交金额：成交订单的总金额

三、消费者端触达的逻辑

当然，商家举办的所有活动都需要最终触达消费者端。基于购物车的营销，他的触达方式最优解就是在购物车参加活动的单品上进行用户触达，但只有覆盖的用户才会覆盖的到。触达方式分为：

购物车icon触达

购物车展示“限时”icon提醒，实时的促销倒计时提醒。时间的提醒能够增强消费者购物的紧迫感，通过促销和时间感提升喧嚣转化

降价提示，具体降价金额用红字展示，着重提醒。

消息中心触达

当活动开启时，在消息中心会收到push的营销内容，该内容为实时发送给已覆盖的人群。点击消息内容会跳转至购物车。不过这种push触达的方式效果并不是很好，点开率较低。具体的触达方式也可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》

结语

购物车的玩法多种多样，应该结合自家产品和研发能力评估当前阶段需要做哪些改进。但核心的目标是一致的，尽可能多的将购物车商品全部转化为订单，带来实际的收益。

② 大数据带来的营销机会(1500字左右)

银行的数据库营销方面
比如通过历史数据分析，发现开手机衡答乎银行的人，很多会用手机银行买基金，那么就可举哗以推荐办理了手机银行的咐悉客户购买基金，这叫交叉营销

还有超市的啤酒和尿不湿的故事
曾经在沃尔玛一家分店，发现每逢周末，啤酒和尿不湿会同比上涨，经过调用记录及现场分析发现，购买啤酒的多位已婚男性，购买尿不湿是其妻子嘱咐给孩子买的。由此，商场将两个毫不相干的商品发在了一起，并增添了一些下酒的小食，使营业额增加。

③ 大数据营销，软文广告怎么写

软文，英文抄是Advertorial，是相对于硬性广告而言，指由企业的市场策划人员或广告公司的文案人员来负责撰写的“文字广告”。与硬广告相比，软文之所以叫做软文，做软文推广找锦随推，精妙之处就在于一个“软”字，让用户不受强制广告的宣传下，文章内容与广告的完美结合，从而达到广告宣传效果。

④ 大数据在市场营销方面的优势有哪些

1、规划

大数据分析师为产品营销部分供应了抵消费集体个人行为近期趋势的精深解析，使业务人员能拟定全方位的战略并为更有效性的活动做好充分的预备。

2、定制

客户体会是销售业务成功的根本必要条件中的一种。

在大数据时代，业务人员能定制操作，并提高消费集体旅程，让简直每一个消费集体都能按照本身喜欢来承受产品或服务。

3、产品定价

作为市场营销组合中最重要的原因中的一种，公司企业的产品定价依然需要解析和仔细的评估。

但自从运用大数据到现在，业务人员能及时调理产品和服务的报价。

现在，公司企业有或许按照很多原因进行报价多样化。

4、客户忠诚度

忠诚消费集体是一切公司企业的销售业务主导，这些人是品牌产品或服务的宣扬者。近来的查询显示，55%的美国消费集体借助向这些人的朋友和家人推荐这些人喜欢的品牌和集团公司表达忠诚度。

运用大数据，公司企业能检测到比较常见的购买模式，调理这些人的服务，然后扩大忠诚消费集体的基础。

5、广告盈利才能

就像现代人现在可以看见的那样，不但大数据有才能提高公司企业营销策略，一起还能够促进提高其各个细分市场。

考虑到商业智能服务的越多投入，广告是获得越多盈利的原因中的一种。

广告现在是个性化的，并应对特定的消费客群，这让这些人看起来更具有吸引力，一起参加的或许很大程度上提高了这种宣扬方法。

关于大数据在市场营销方面的优势有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑤ 大数据技术在网络营销中的策略研究论文

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。

摘要：

当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。

关键词：

大数据；网络营销；应用策略；营销效果；

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足

信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学，更明智

在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：

首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制：

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.

[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论，2018(19):58-59.

[4]李研，高书波，冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术，2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学，2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池，林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济，2016(12):3-6.

[10]赵玉欣，王艳萍，关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业，2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.

[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.

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⑥ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

⑦ 大数据时代电力营销管理创新研究论文

大数据时代电力营销管理创新研究论文

摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。

关键词： 大数据；电力营销管理；创新

在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。

1.基于大数据的电力营销管理的弊端

在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：

第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；

第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。

2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战

2.1机遇

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：

第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；

第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；

第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。

2.2挑战

在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：

第一，国家经济转型期的'结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；

第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；

第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。

3.基于大数据的电力营销管理创新研究

在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。

3.1通过大数据分析客户的潜在需求行为

大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。

3.2通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销

从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。

3.3运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场

对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。

3.4依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务

随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。

3.5与税务部门合作减小电费回收风险

对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。

4结束语

综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。

参考文献：

[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134.

[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,2013.8:33-35.

[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296.

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⑧ 大数据对网络营销的影响

大数据对网络营销的影响

在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，那么，大数据对网络营销有何影响呢？

大数据对网络营销的影响 篇1

[摘要] 互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。

[关键词] 大数据;网络营销;互联网

1前言

21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网平台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。

2大数据概述

麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:

(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。

(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。

(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。

3大数据处理与网络营销

3.1大数据时代下的网络营销

网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。

3.2网络营销需要借力大数据

(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网平台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。

(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费习惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。

(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为

3.3商业定位的转变

大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。

3.4商业理念

从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水平越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。

4结论

2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一席之地。

参考文献:

[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.

[2]蔡承秉.掘金大数据数据驱动商业变革[M].北京:时代华文书局，2013:103-110.

[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: 中国传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.

大数据对网络营销的影响 篇2

［摘要］

文章对当前有关大数据时代网络营销模式的相关概述进行了梳理和分析，进而对大数据时代网络营销模式的创新、精准性以及效果性研究作以归纳，最后进行了总结与展望。

［关键词］

大数据;网络营销模式;综述

1引言

大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。

2大数据与网络营销模式相关概述

2.1大数据的定义

20世纪80年代大数据被提出，到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合;《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据;［3］维基网络将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。

2.2网络营销模式的定义

Rafi－AMohammed和RobertFisher等将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系;孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式;芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动;徐艳旻将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。

2.3网络营销模式主要类别

芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放;张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值链服务提供商、网络渠道和虚拟社区;玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销;本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。

2.4大数据时代网络营销模式的特征

陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。

3大数据时代网络营销模式创新研究

张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式;王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。

4大数据时代网络营销模式精准性研究

李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。林燕提出了传播和广告精准营销策略。以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。

5大数据时代网络营销模式效果性研究

胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题，张艳红提出从政府层面、企业层面实现网络营销的效果性，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。

6总结与展望

本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准;大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究;从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究;加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。

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⑨ 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品

传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，

知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。

接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。

人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。

何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。

何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。

两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。

大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：

其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。

当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。

以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。

盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？

用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，

姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。

购物数据

购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。

紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：

购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》

促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行业数据

当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。

社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期

预热期：扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。

爆发期：寻找精准流量

爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。

收尾期：人群二次触达

当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。

当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。

⑩ 大数据营销可以带来哪些好处

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。

精准营销信息推送

相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性还是在精准性方面，都有非常大的优势。精准是建立在对海量消费者的行为分析基础之上的。消费者的网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息……在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

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。

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。

关于大数据营销可以带来哪些好处，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。