大数据经销渠道

A. 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。

B. 大数据营销有哪些优势

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。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。

关于大数据营销有哪些优势，环球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。

C. 大数据精准营销如何做

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

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，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

D. 大数据精准营销到底是什么

以大数据将消费者的消费喜好精准定位，帮助公司定位目标客户群，使营销精准、高效。版比如：我经权常在网上关注和购买数码类的产品，我朋友比较喜欢在网上买衣服，那么广告主就会抓住这些数据给并且进行分析然后推送广告。然而在同一个网站上我跟我朋友看到的广告又是不一样的，我看到的肯定是数码类的，我朋友看到的肯定是服装类的广告。
这就是所谓的大数据精准营销
至于有哪些企业我知道的也不是很清楚，不过在网上看到的这种广告大多都是 网络推广，广点通，久旭推广。不一定非要杭州的，只要在这方面有优势的就可以。希望对你有帮助，望采纳

E. 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。

F. 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，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。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。

首先，“大数据营销”是伴随互联网平台同步诞生的一种营销模式，在早期的互联网时代，很多平台都是刚刚兴起，本身没有什么名气，自然也没有流量，但是平台想要吸引用户消费，或者吸引商家入驻，甚至是吸引广告主投广告，活跃度都是一个硬性标准。

为了让平台保持高流量的活跃度，平台方就会花钱在各种渠道打广告，这种广告效应在早期会给平台带来可观的流量，但是随着平台的不断壮大，平台本身的偏好特点也会更加显著。

例如早期的网络平台比较偏重“综合服务”的特点，让用户在使用平台的时候能够感受到“应有尽有”的服务，但是伴随着越来越多的互联网公司创立新平台，个性化和专属性就会成为新时代互联网平台的竞争力，比如卖车的平台专注汽车交易，外卖平台专注餐饮跑腿服务，房产平台专注房屋租售服务，这就是新的互联网平台，专属标签更明显的标志。

但是在专属平台越来越成熟的同时，这个平台本身的专注度越高，它本身的用户群体就会因为受到局限而变少，这样的话，跟综合服务类的平台相比，新平台的活跃度就会很快到达瓶颈。

到了这个阶段，平台想要再次获得竞争力，就不能单单地依赖传统的“流量效益”，而是要更加侧重转化，也就是对平台上的商家和广告主来说，从以前的纯粹看重大数据，到看重营销的精准转化，这就是“大数据营销”的概念来源，我们也可以把它叫做“精准营销”。

G. 大数据时代，怎么做好精准营销

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不回同对象进行不同答营销。 营销实验室Convertlab的DMHub透过多触点渠道抓取信息，分析并标签化用户，充分挖掘用户数据价值，推送相关营销内容。

H. 大数据市场营销 有何诀窍

大数据市场营销 有何诀窍
了解一些更智慧的大数据营销示例，有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据，从分析和创新的角度进行思考。
1. 衡量社交媒体影响力
公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析，来衡量社交媒体的影响力。
2. 识别您的品牌推广人员
识别主要的影响者，并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者，不只可以通过传统交易（最近购买、客户服务呼叫），还可以通过社交媒体。
3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术
借助不同学科团队，将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队，业务、IT和分析专家快速评审实际结果，重新校准分析，调整假设，然后测试结果。
4. 创建客户购买预测
将历史行为数据用于一个定义的目标，作为针对不同类别产品的行为指标。例如，测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性，作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。
5. 了解不同营销渠道的真正价值
组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据，创建一个模型，突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动（如呼叫中心交互）的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销，可以比投资广告更有效地增加收入。
6. 通过邮编瞄准销售机会
与其让销售代表超负荷工作，分析海量数据和复杂的模型，不如创建强大的销售工具，用简单、可视的界面，通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。
充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段，迄今很少有大数据见解转变为营销优势，因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例，了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势：
1. 下一代客户重新定位
随着大数据分析变得日益复杂，营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如，试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。
2. 使用热图（Heat Map）技术追踪店内客户偏好
使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量，就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比，告诉零售商产品在线与离线的执行情况，以便调整营销计划。
3. 利用地理空间数据与客户进行沟通
使用地理空间数据来准备有针对性的报价，并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入，并结合了离线和在线营销工作。
4. 分析社交媒体以增加收入
使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现，通过实施社交分析，他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。
5. 注重转换
营销人员应以转换语言来交谈，并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么？”“哪类内容能够激发最强的品牌主张？”“哪些渠道持有最高的转换率？”使用大数据来通知和推动全方位的转换。

I. 大数据精准营销的策略

大数据营销可以划分为三个步骤：

首先，可以做数据信息的收集，主要通过各种互联网工具实现，包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等，尤其是现代智能手机的普及，让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密，各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能，由此导致每个用户在使用各种软件时，个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库，而后便于后续的精准使用。

其次，是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘，对用户情况做特定的细致分析与分类，让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中，同时附带对应的多样信息内容。

最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据，找到用户特质，然后在数据信息中去做精准的用户投放，满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。

甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容，而后保证更广泛用户对营销内容的认可，最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准，效率更高，同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。

J. 如何进行大数据营销

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。