大数据产品销售

① 产品销售预测与需求管理是大数据在什么领域的

产品销售预测与需求管理是大数据在重点应用领裂嫌域的。根据查询相关资料陆皮信息显示：通过分析大数据在重点应用领域的发展和历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和肆悉手变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。

② 如何进行大数据营销

随着大数据技术发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为这样做会给业务带来直接的价值，帮助业务进行优化和提升，所以数据成了营销人的一项宝贵利器，谁掌握了有效真实数据，能高效利用数据，谁就能赢得市场。

从战略方向上讲，以前在企业内部，主要是决策人员根据经验主观判断进行决策，这样做的风险很大，因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。所以企业必须借助数据的帮助来做决策，并进行客观的验证和预测，要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。

从战术方面上讲，企业可以尝试三种战术方向。首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。其次是通过运营分析、产品定价来做精细化管理。最后是利用实时反馈，以及产品的数据评估来提高控制能力，最终实现全面提升核心价值和能力。

社交媒体的大数据观

打开网络搜索，访问网站，或者网上购物时使用的这些数据都晌宏是是企业在众多用户中收集的。然而，尽管企业已经接受并使用这种资源，但年轻一代的企业家却开始寻找这些数宴改册据的重要之处，也就是人们以最非结构化的方式体现出的最有价值的信息所在之处。一直以来，企业不仅仅利用社交媒体来收集数据，他们改变账户，方法和营销努力以此获取他们所需要的反馈，并鼓励客户参与在线活动,提供最有价值的数据。年轻的一代不仅利用现有的数据，而且还为本身提供最好的服务量体裁衣。

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的歼毁炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

③ 新零售时代，大数据智能如何运用到销售业务

首先，声明一个观点，“不管是哪个时代，只要企业还是要创造客户价值，还需要人与人之间的沟通，销售就不会消亡”，借一句名言，“销售永远不死，只是需要不断修行”。说几点理由，

1）新零售时代，客户体验最重要。“无人便利店”等替代的不是销售员，而是只会做简腔核基单工作（如收款，野蛮推销）的店员。其实能与客户进行感情沟通，对商品和服伍谨务具备专业知识等，恰恰是各小区门口便利店的关键需求。好的体验离不开有“温度”的人，这点从星巴克，7/11等都有体现。

2）2C生意，很多人认为产品最重要，产品经理大行其道。但目前还没有一款“伟大产品”是埋头开发，一出来就大行天下的。产品需要收集客户需求（不是只做客户需求），需要让用户知道，需要用户使用转换，即使一切都通过线上完成，也要有“连接”把产品与用户连起来。大家都了解，最有效的连接是人，是人与人之间的关系，最有效的传播是建立在信任度连接之上的传播。网红就是一种变型过的销售，只不过从技能上多了一些社交，内容媒体等要求。以后的生意模式也许会流行S2B2C。S是大的品牌商，保证产品质量，提高效率，降低价格；B是一些由专业“达人”构成的小B，通过便利店，工作室，小众社群等手段运营用户，把S的商品或服务专业化，高体验地传递给C端用户，本质上是承接了S端的很多销售任务。（OPPO，vivo遍布在各零售终端导购员就是一种雏形）

3）流量越来越贵，大家会逐渐把运营重点从引流拉新转移到维护好老客户，销售既要做好产品销售转换，也需要能解决用户问题，维护氏兆好老客户，对其综合能力要求越来越高，以后的分工不会把岗位按用户不同阶段划分的那么细（以前分市场，销售，售后服务等，其实更多考虑的工业时代的企业内部效益，对最终用户的体验反而是不一致的，会有损害），而是把用户分群，由一个销售组织来完成用户全生命周期的运营。这对组织管理，绩效考核，任务协同等都提出了新要求。

4）新技术应用到销售管理中，不仅仅是为了规范流程，提高效率等作用，也会在增强体验，改善情感交流等方面有很大空间。游戏化销售技能培训和过程管理，智能匹配等大数据算法都是很好的一些尝试。

④ 大数据精准营销到底是什么

大数据营销的精准获客，你真的懂吗？

数字化转型的大趋势下，大数据的作用越来越凸显出来。当大数据的概念被引入营销领域后，大数据营销应运而生。大数据营销需要帮助销售单位及销售人员锁定潜在客户、对销售内容、方式、时机进行预判和调整，并实现转化交易。

那么，大数据营销要如何实现以上功能呢枯瞎？小编为您细细道来。

01大数据营销的特点

大数据营销具有多平台数据采集、强调时效性、个性化营销、性价比高、关联性等特点。

多平台数据采集指的是通过互联网、广电网、智能电视等多样化的平台收集用户数据，由此，可以对用户行为进行更全面而精准的刻画。

强调时效性是指在互联网时代，用户的消费行为很容易在短时间内发生改变。因此，针对用户需求点，进行时机恰当的营销是尤为重要的。对此，大数据手段可以充分理解用户需求，及时提出营销方案。

个性化营销是指通过大数据手段，让不同的用户接收到差异化的信息，实现营销的私人订制。

性价比高是指大数据营销最大程度地节约了成本，并根据实时效果及时调整策略。

关联性是指大数据营销建立了用户和营销内容直接的关联性，实现与用户的深度互动。

02大数据营销的优势

精准获客。大数据营销可以精准描述用户画像，详尽分析用户特征、消费行为、需求特点，将产品更好地触达用户。

收获更全面的客户。受众更加全面。大数据对所有数据进行分析处理，制定精准的营销方案，使客户面扩大，促动非意向客户向意向客户转化。

提高转化率。大数据营销筛选出耐拆的客户更加精准，对此类客户进行广告投放，既节约了成本，也可以显著提高转化率。

03如何用好大数据营销

精准锁定客户。通过大数据分析用户偏好、兴趣、习惯等特没亩空征，挖掘用户深层需求，实现对潜在客户的精准锁定，并供给他们最合适的产品与服务。

个性化产品定制。客户的需求多种多样，通过大数据分析，可以将客户与产品建立关联，针对客户的偏好进行个性化定制，为客户匹配出最合适的产品。

充分挖掘营销渠道潜力。在大数据的背景下，企业与各渠道之前应建立系统的大数据营销平台。通过各营销渠道对产品的推广，激发客户的消费欲望。

寻找新市场和新趋势。基于大数据的分析能力，把握市场趋势。

数据支持决策。根据大数据的梳理，对市场进行预测和分析，由此制定营销决策。

总而言之，大数据营销是大势所趋，抓紧利用起来吧。

⑤ 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。

⑥ 什么是大数据，如何利用大数据来销售产品

先看什么是大数据？网络上的学术定义就不说了，搜一搜兄宽就能找到，超子感性的介绍一下大数据。

首先是大数据的“大”

这个“大”描述为“多”的话比较好理解。然后这个“多”可以指两个方面

1、数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。

2、数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。

再看数据的高精度握庆

不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。

然后还要具有高度时效性

这个时效性也可以分两个方面。

1、数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越“新鲜”的数据，越好。

2、数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的“新鲜”数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。

总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。

一、人群定位

我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。

二、地域定位

分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。

三、产品定位

什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排羡皮亮不同产品的生产和销售方案。

四、趋势定位

通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。

简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。

⑦ 如何运用大数据做好精细化营销

现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销呢？

1、针对性营销

大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。

2、社交化营销-善融商务

人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进轿培铅行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

3、信用风险评估

银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基闭好于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

4、欺诈风险管理

信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

5、提升客户体验

银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

6、需求分析和产品创新

大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面中散对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

7、运营效率提升

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。

8、决策支持

大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

⑧ 如何进行大数据营销

大数据分析处理解决方案

方案阐述

每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。

数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。

原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。

所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据裤颂不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。

大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。

用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

解决关键

如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类：

标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类：

帖子的标题、发迅野言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。

解决方案

多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支亩纯喊撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。

实施收益

多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

⑨ 产品销售预测与需求管理是大数据什么

产品销售预测与需求管理 通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。 大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多拍镇晌维度袭锋组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最旅祥常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。 在某些分析中我们可以发现,在开学季

⑩ 如何通过大数据提高产品销量

商业大数据应用来于营销自主要体现在以下三方面
1、精确市场定位：通过商业智能分析企业销售经营数据，来对销售市场的环境有个全貌的数据了解。比如在某房地产业利用商业智能FineBI，分析一个或多个地区的人口分布，住房条件，交通情况，土地利用率等，来帮助帮助企业在后续开发中因地制宜地制定方案
2、创新挖掘客户需求:客户消费是盈利之根本，营销过程中要不断挖掘新用户，老用户要二次开发。我们可以通过商业智能数据分析，从客户的年龄，地域，收入水平，教育情况，消费方式，喜好等维度进行分析，将客户归类，潜在性地定位了用户需求，提高了销售的成功率。
3、优化产品与服务：前两种都是用于外部环境，通过数据分析，我们还可以分析出企业产品与服务所存在的问题，尤其是在互联网IT领域，这类数据的利用尤为明显。如优化网站结构，产品推送更新等等。