电商大数据营销服务

① 大数据下如何做好电商运营

首先，要了解什么是大数据营销?
大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，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。
大数据营销是基于多平台的大量数据，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。
大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
关于大数据营销的价值有哪些？
1、基于需求定制产品
如果想在行业有一席之地，只能增加产品的附加属性，找到产品的独特卖点。
2、开展精准推广活动
那么在大数据下如何做好电商营销?
大数据下人群定向技巧有哪些？
1、大数据下买家特征分析
1>账号等级；2>买家购物习惯；3>买家性别；4>买家大网时间；5>买家地域；6>；买家消费层次；7>；年龄层次；8>购物终端；pc还是移动......
2、大数据下产品属性分析应用
所有产品都是为顾客服务的，所以在选产品前，必须明确顾客需求买家属性分析，图片设计一定要场景、情景式营销。
契机
第一，用户行为与特征分析。只有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”。这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
第二，精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就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。。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。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，那么你的产品生产即可投其所好。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。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。淘店家网店过户认为可以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。

② 大数据在电商行业有哪些应用

大数据在电商行业的应用如下：
1、创新服务。将大数据分析出的结果应用于电商销售的各个环节，根据消费者消费过程提供的数据进行分析，研发更加适合消费群体的个性化电商服务模式。
2、优化资源配置。反推前端对其影响较重要的因子，对这个因子的提升也巧正会相应刺激后端交易量的提升。（如点击量与交易量的关系，点击孝拍悔贺缓量是前端，交易量是后端）。

③ 什么是大数据精准营销

大数据的采集。
前大数据的落地应用中，从事精准营销是一个比较常见的选择，互联网电商平台大多都会通过大数据技术来完成精准营销。大数据精准营销的第一步就是用户覆盖，而用户覆盖的基础则是用户行为数据的采集。
信息推送是大数据精准营销的最后一个环节，同时也是一个非常重要的环节，信息推送的形式对于效果有重要的影响。目前常见的推送形式包括短信息、传统电话以及互联网方式，目前互联网方式更容易被用户接受。互联网信息推送通常需要跟具体的平台进行合作，呈现形式往往也比较多样化，可以根据实际情况进行选择。

④ 大数据时代电商企业如何实行精准营销

整合的集成数据技术对于一个成功的分析程序是至关重要的，必须要意识到不回同业务部门对答数据的需求是不同的，数据的形式不能千篇一律。相反，还需要考虑数据供给，IT部门需要将业务类型与数据形式相匹配。并不是所有的业务都需要整合过后的数据。以金融机构的众多需求为例，风控部门需要未经处理的原始数据，以从中发现异常。比如通过搜寻多组数据中某个人地址信息的，确定其是否申请了多笔贷款等。另一方面，诸如市场部等部门希望实现准确的用户信息定位，因此只需要其中正确的那组数据。

⑤ 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的

信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

项目背景：

年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

投放方案

1、优选投放媒体

优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

2、MOB数据定向

通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

3、重定向

标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

4、投放优化

通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

投放效果

在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​

⑥ 电商引流法，什么是大数据精准营销

所谓大数据精准营销，是指：
顾客在购买的时候，商家搜集了大量的购买数据，比方说日期，购买金额，品类，支付方式等等
在以上这些数据的基础上，分析哪些品类在什么地区最好卖等等规律。
这是大数据精准营销的最基础理解。
关于电商引流，请私信我。希望我的回答能帮到您，望采纳。

⑦ 大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

1、通过大数据进行市场营销

通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。

通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。

实现电子商务平台或是企业营销的高效化。

在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。

2、实现导购服务的个性化

对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。

通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。

针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。

针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。

对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。

这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。

3、为商家提供数据服务

大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。

这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。

(7)电商大数据营销服务扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。

根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

⑧ 如何进行大数据营销

关键词：大数据深度挖掘、用户画像

快速、多维度：在互联网时代，信息的传播速度和变化极快，所以及时、快速获取相如培关的数据信息，有利于整个营销活动的进行。可借助专业的工具，例如新浪舆情通，快速采渣春唯集全网信息，第一时间获取品牌方所需要的多维度营销传播数据、关键词等，帮助企业和品牌抓住营销的核心数据。

精准化：在大数据时代，营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。受众导向则需要以用户为核心做营销活动，抓住用户心理，提升用户可持续购买力。而通过大数据分析技术可以让品牌商了解用户的消费习惯和行为偏好，便于进行个性化营销。

大数据营销已经成为森磨品牌方市场营销活动中重要的一部分。新浪舆情通认为，进行大数据营销最便捷的方式就是使用大数据监测与分析系统，系统运用先进的自然语言处理、音视频处理等技术，为企业用户提供社交热点洞察、精准营销、潜客挖掘等企业级服务。

⑨ 大数据时代要如何做电商

独立电商正在面临前所未有的营销挑战，这种挑战突出体现在三个方面。首先，营销成本越来越高，获客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒体对定价权的掌握，以及电商巨头对资源的垄断；其次，随着媒体碎片化越来越严重，营销管理效率受到挑战，机会成本越来越高。电商在找到适合自己的媒体之前，需要一个不小的试错成本和时间积累；第三，促销竞争越来越激烈，用户忠诚度越来越低。一个同行的促销就轻易把用户给挖走，不动用特殊优惠难以触动沉睡的老用户。以往期望有高二购率的高举高打营销模式日渐式微。
电商营销的关键要素，在于营销渠道的选择、营销效率的管控和营销规模的可放大性。不断会有新的渠道出现，然而这个渠道是不是一个优质渠道，主要体现在是否可以达到效率与规模的平衡。
大数据正是这样一个工具，帮助电商进行管控与计算，平衡效率与规模。大数据在电商营销中的应用，核心是做数据资产的保值和增值。大体可分为CRM数据、访客数据和第三方数据三类，数据规模依次呈几何级数递增。所谓保值，是练内功，通过数据发现消费规律，并在此基础上对用户细分和聚类，用适合的工具与用户交流其关心的内容，最终实现用户的转化与再转化；所谓增值，是走出去，基于对自身用户的持续画像，以此在外网寻找“有缘人”，故增值的核心是数据个性绽放，业务需求匹配。不论保值还是增值，应注重积累和持续，而非短平快；注重价值规律由内向外发掘，不同层次的差异化和递进关系，而非一刀切。

⑩ 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。