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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❷ 大数据营销知识点总结
一、走进大数据世界
大数据的特征（4V）：
1. 数据的规模性
2. 数据结构多样性
3. 数据传播高速性
4. 大数据的真实性、价值性、易变性；
结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
大数据处理的基本流程图
大数据关键技术：
1. 大数据采集
2. 大数据预处理
3. 大数据存储及管理
4. 大数据安全技术
5. 大数据分析与挖掘
6. 大数据展现与应用
二、大数据营销概论
Target 百货客户怀孕预测案例
大数据营销的特点：
1. 多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等
2. 强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销
3. 个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向
4. 性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整
5. 关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性
大数据运营方式：
1. 基础运营方式
2. 数据租赁运营方式
3. 数据购买运营方式
大数据营销的应用
1. 价格策略和优化定价
2. 客户分析
3. 提升客户关系管理
4. 客户相应能力和洞察力
5. 智能嵌入的情景营销
6. 长期的营销战略
三、产品预测与规划
整体产品概念与整体产品五层次
整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。
产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的
一切物品和服务。
整体产品包含：有形产品和无形的服务
整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品
大数据新产品开发模型：
1. 需求信息收集及新产品立项阶段
2. 新产品设计及生产调试阶段
3. 小规模试销及反馈修改阶段
4. 新产品量产上市及评估阶段
产品生命周期模型
传统产品生命周期划分法：
（1）销售增长率分析法
销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%
销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；
销售增长率大于10%时为成长期；
销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；
销售增长率小于0时为衰退期。
（2）产品普及率分析法
产品普及率小于5%时为投入期；
普及率在5%—50%时为成长期；
普及率在50%—90%时为成熟期；
普及率在90%以上时为衰退期。
大数据对产品组合进行动态优化
产品组合
销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来
四、产品定价与策略
大数据定价的基本步骤：
1. 获取大数据
2. 选择定价方法
3. 分析影响定价因素的主要指标
4. 建立指标体系表
5. 构建定价模型
6. 选择定价策略
定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法
影响定价的主要指标与指标体系表的建立
影响定价因素的主要指标：
1. 个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。
2. 工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等
3. 兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等
4. 消费行为：消费心理、购买动机等。
定价策略：
精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业
差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价
动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。
价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格
用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。
协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略
价格歧视：
一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；
二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；
三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。
五、销售促进与管理
促销组合设计概念
大数据促销组合设计流程
精准广告设计与投放
[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。
通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。
在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。
六、客户管理
大数据在客户管理中的作用
1. 增强客户粘性
2. 挖掘潜在客户
3. 建立客户分类
客户管理中数据的分类、收集及清洗
数据分类：
描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。
如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；
如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。
促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。
包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等
交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。
包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。
收集：
清洗：
首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估
其次，通过相关字段的对比了解数据真实度
最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试
客户分层模型
客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。
RFM客户价值分析模型
时间（Rencency）：
客户离现在上一次的购买时间。
频率（Frequency）：
客户在一定时间段内的消费次数。
货币价值（MonetaryValue）：
客户在一定的时间内购买企业产品的金额。
七、 跨界营销
利用大数据跨界营销成功的关键点
1. 价值落地
2. 杠杠传播
3. 深度融合
4. 数据打通
八、精准营销
精准营销的四大特点
1. 可量化
2. 可调控
3. 保持企业和客户的互动沟通
4. 简化过程
精准营销的步骤
1. 确定目标
2. 搜集数据
3. 分析与建模
4. 制定战略
九、商品关联营销
商品关联营销的概念及应用
关联营销：
关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。
关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。
关联分析的概念与定义
最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。
电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；
保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；
电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等
简单关联规则及其表达式
事务：简单关联分析的分析对象
项目：事务中涉及的对象
项集：若干个项目的集合
简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）
或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）
例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)
性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）
支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型
置信度和支持度
support(X→Y)= P(X∩Y)
confidence(X→Y)= P(Y|X)
十、评论文本数据的情感分析
商品品论文本数据挖掘目标
电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。
针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：
分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；
从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；
提炼不同品牌的商品卖点。
商品评论文本分析的步骤和流程
商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建
数据采集：
1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器
2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据
预处理：
1文本去重
检查是否是默认文本
是否是评论人重复复制黏贴的内容
是否引用了其他人的评论
2机械压缩去词
例如： “好好好好好好好好好好”->“好”
3短句删除
原本过短的评论文本 例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”
机械压缩去词后过短的评论文本 例如：“好好好好好好好好好好”->“好”
4评论分词
文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析
情感倾向分析：
基于情感词进行情感匹配
对情感词的倾向进行修正
对情感分析结果进行检验
语义网络分析：
基于LDA模型的主体分析
十一、大数据营销中的伦理与责任
大数据的安全与隐私保护
数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用
大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”
大数据伦理困境的成因：
用户隐私意识淡薄
用户未能清晰认知数据价值
企业利益驱使
] 管理机制不够完善
大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系
这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。
❸ 互联网+物流与大数据和物流云将对行业产生哪些影响
越传统的行业，在互联网化的今天，越有商业机会。当然物流也不例外。 一、必须关注到物流前端商业变迁 过去10年电子商务的发展，将传统的中国物流推进快车道，今天京东、阿里等企业陆续在海外上市，物流成为其估值的重头戏。这也是为何刘强东自始至终都强调京东物流的核心价值，这也是为何马云会在阿里上市头一年（2013年）高调启动菜鸟物流平台的关键内因，物流对于大型平台电商企业有着不言而喻的战略价值。 从另外一个角度来看，真正服务于电商的物流企业，反而缺乏对行业价值的认识。诸多物流企业的经营者的思路大部分处于被动服务角色，从运营中获取微薄的利润，这样的企业是典型的低头做事的思维，缺乏抬头看天商业视觉。先来看看2014年的行业变化吧： 1、快递量的变化：当物流企业看全国包裹数量从2012年57亿到，2013年的92亿变迁，2014年可能超过120个亿的趋势时，只看到量的变化，没有注意物流前端商业的变化。 2、物流需求的变迁：曾经诸多企业在服务于合同物流（B2B）的业务时，电商B2C物流需求来了；当物流企业全面争夺B2C物流需求时，O2O和C2B来了。面对京东、阿里、苏宁O2O的布局，面对海尔、小米C2B的趋势，顺丰、日日顺等企业早就开始布局这个市场了。 3、物流载体的变化：有关数据显示，2013年高速路货车的流量相对于上年降低了2-5%，半挂车销量降低了27%；而三通一达、顺丰等的流量增幅到50%-100%，顺丰的飞机达到34架（自有全货机达15架），德邦等零担企业的业务量递增40%左右。这一切基础数据可以看出整个物流业态的变迁。 4、物流上游商业的变迁：2014年的商业已经从工业化思维升级到互联网思维。从供应链的角度看，2014年各大产业的供应链模式都面临新的变迁。传统的工业化思维是批量生产产品，从不同的渠道渗透末端消费者，渠道供应链是卖库存模式；而2014年的互联网商业已经从O2O的体验到C2B的定制化服务，传统的手机模式到C2B小米模式，传统的家电模式到海尔的互联网转型的DIY模式，传统的底特律汽车模式到硅谷的特斯拉生产汽车模式，这一切互联网化的产业，都将是C端驱动为核心，以信息替代库存，颠覆了传统的商业模式，当然随之而来的是物流服务模式的变革。 新型的互联网商业，带动的是个性化的定制消费+O2O的体验，这将催生小批量、多批次、高频率的物流服务需求，B2B的物流服务一定会落寞，随之而来的是快递、零担的需求递增，要打造这样的物流服务体系，一定是平台化物流企业的春天。 所以，物流上游商业因互联网思维而加速发展，物流企业若还不快速转型和创新，市场的淘汰是无情的。 二、互联网思维给物流行业带来的商机 那么物流互联网化究竟会有哪些商机呢？ 1、物流平台互联网化 中国物流的平台化企业2014年已经初具规模，但平台化的商业业态还尚未成型，物流平台企业的商业模式还比较传统，如何转型经营思维？ 物流平台应该思考阿里巴巴模式、小米模式、360模式： 1）物流平台企业应该学习阿里巴巴生态模式，不赚取上下游的钱，从平台角度延伸出数据、金融、流量、营销等商业价值，其实物流平台交易的资金池是足够大的，大数据的价值也明显，阿里巴巴的平台思维帮助诸多想利用互联网创业的创业者实现梦想，同样物流平台也会带动更多的中小物流企业来实现创业。 2）物流平台企业应该学习小米模式，主流产品手机并不赚钱，代工而且是外包富士康，备件和增值服务是其主要的盈利渠道。同样，物流平台应该是上游下游整合的模式，自己的主流商品或服务不赚钱，延伸出来的服务是获利的重要方式。 3）物流平台企业应该学习360模式，那就是免费模式，当年金山、瑞星、卡巴斯基打得火热的时，360的免费模式推出，让整个杀毒市场颠覆性的变革，今天还有那家杀毒软件卖钱的，这种颠覆性的思维，可以吸收大量的用户，从而带来另一种商业升级。 2014年的今天，陆续有企业推出互联网车队、互联网整合物流园区、互联网的物流交易平台、以及美国打车软件Uber开始应用到物流领域，这一切都是互联网模式融入到传统物流的商业模式，蕴含这重要的商业潜力。 2、物流业为什么不能有粉丝经济？ 当今的物流企业是抱着金饭碗讨饭吃。如何理解？物流企业作为乙方，通过提供物流服务获取微薄的利润，其实物流作为商业通路，拥有重大的营销和数据价值。这是互联网时代唯一能面对客户的群体，在保证信息安全的前提下，这里蕴含这重大的大数据分析和精准营销的价值，物流行业积累粉丝的价值远远超出常人所意料。 以快递来说，2013年全国快递包裹数量92亿，中国的网购人群超过4亿，这4亿网名的地理位置、购物频率、购物喜好都可以通过物流角度去分析和挖掘。物流行业的粉丝经济的玩法： 1）整合物流用户的粉丝经济，通过微信或APP提供给顾客查询追踪服务，最终获取用户的信息，实现精准营销，这个方面顺丰、百世物流做得很不错，而且积累了大量的使用快递用户的粉丝，获得良好的体验的同时汇集了大量的用户人群。将快递C端用户（会员）与电商平台整合，这是典型的顺丰速运+顺丰优选模式。 2）ToB的粉丝经济，多说粉丝经济是toC的服务，其实toB的粉丝经济一样的有潜力，如果企业能够整合各大甲方（物流需求方）的需求和关注点，帮助甲方打造一个为甲方高层服务的有价值的平台，这将带来很大的客户粘度。 3）最大的物流行业粉丝平台，所有物流行业的商业合作都是由人决策的，不同层次的物流人的商业需求差异很大，细分不同人群的需求，本质上就是一种粉丝经济的服务，面对72万的物流人的需求（截至2014年6月1日）有着重大的商业的价值。 3、信息扁平化，促进行业供求和运营监控的平台化 互联网特别是移动互联网快速发展带来的价值，就是将商业沟通、交易变得越来越轻松、便捷、高效、安全，电子商务发展到今天，大家都能亲自体会到。当互联网和移动互联网融入到物流行业，将会带来哪些革命呢？ 1）货主与承运方的交易将越来越扁平化，当然革掉信息中介黄牛的命，还不是一时半会，因为新一代的货运车场黄牛，他们也在互联网化。不管怎么样信息通路打通，对行业健康发展一定起到良好的促进着用。2014年第一个将打车模式融入到物流的“路歌车场”就是很重要的一个例子，他将是2014年物流行业互联网化的重要标杆。 2）监控管理越来越可视化，实现物流运营数据的实施可视化监控，让一线的信息与后台的监控彻底扁平化。 3）公路港、物流园区平台化的整合，也将促进信息扁平化的发展的重要手段。 4）物流人才供求的扁平化，中国物流行业唯一的新媒体平台的物流指闻，5月启动了一项免费的服务，就是帮助企业向72万人发布行业招聘信息，通过微博、微信同步覆盖全行业，坚持一个月下来，成功帮助几十家企业找到40多位行业优秀人才，互联网的思维彻底将物流行业的供求信息扁平化，这只是第一个尝试。 4、众筹模式，对物流行业发展带来新的思维 将互联网领域的众筹模式应用到物流行业——不管是资本的众筹还是资源的众筹，都会带来很大的想象空间。 1）资本的众筹，大家可以想到互联网领域的3W咖啡模式，是典型的用互联网思维众筹业界大佬，形成的一个商业平台。其实物流行业的平台思维完全可以参考3W咖啡模式，这对物流行业资本、资源整合带来很大的想象空间。前台表象整合的是资本，后台整合的是资源，最后整合的是商业。 2）运力整合，这个低级点的玩法就是属于快递、零担的加盟模式，新的社会化运力整合就是今年快速兴起，因为外行不懂物流行业的潜规则，而快速被“灭掉”的“人人快递”。模式本无错，错在经营的思维和商业策略。众筹的运力整合会给当前的物流行业带来巨大商机，有的在观望，有的已经在尝试，行业发展的新长征路上，一定会有很多血和泪的。 5、物流新营销、物流新媒体迎来新商机 物流行业的营销方式将面临新的变革，基于互联网思维的营销将变革传统物流营销模式，"内容驱动产品"的时代已经全面到来，尤其是移动互联网领域，一个优秀的总编足抵100个优秀的销售代表。物流业的营销思路必须面临新的转型，谁手上掌握了物流行业最有影响力、最有价值的粉丝群体，谁将是最大的营销平台。同时营销方式也必须采用互联网的思维，体验式、互动式、案例式成为主流趋势。 未来的物流互联网化将是： 1、免费经济经济的出现； 2、扁平化信息通路将彻底打通； 3、粉丝经济和流量思维将成为下一个盈利点，而不是通过物流运营盈利； 4、社会化营销和大数据驱动的精准营销将是未来物流营销的主流趋势，得粉丝者得天下； 5、商业模式的变化，将是驾驭在技术创新基础上的新的创新； 6、众筹的思维、平台的思维、跨界整合的思维将为物流行业带来新的商业价值。