1. 大數據對營銷有什麼價值和意義
數據營銷助力廣告主贏在行業起跑線，MobTech以數據為基礎，深度洞察用戶行為需求，鎖定精準用戶群體，制定個性化的用戶溝通策略，數據驅動營銷。
2. 大數據時代下，營銷方式發生哪些變化
在這互聯網發達，數據為主的時代，我們先來看看目前企業營銷人員的心頭都有哪些痛。
第一，營銷核心的受眾發生「質」的變化。
我國市場消費階層的購買力分為金領階層、白領階層、灰領階層、藍領階層和無領階層。從消費趨勢的角度看，真正領導消費趨勢的是白領階層、金領階層。這兩個階層一般是25～45歲，大專以上學歷，個人月收入在3000元以上的人群，近日發布的(2014年全球社交、數字和移動》報告顯示，中國有13.5億人口，城市人口比例為51%，其中互聯網網民比例為44%，中國手機設備持有量超12億台，調查結果表明，都市白領和金領正逐漸成為互聯網用戶的中堅力量，網路已成為他們工作、生活不可或缺的工具。這些人群正是營銷的核心受眾，他們普遍具有收入較高、購買力強、消費需求旺盛的特點。由於大眾的生活方式改變，由傳統媒體向網路媒體「漂移」，優質的核心用戶向網路媒體「集結」時，基於傳統媒體的傳統營銷效果便會大打折扣，甚至是逐漸失效。
第二，消費者行為模式的改變，購買決策流程的改變，讓以往的營銷管理流程，對於潛在銷售機會的把握，變得更加困難。研究已經證實買家的決定跟傳統營銷溝通基本上沒有任何關聯，消費者通常用自己的一套路子來獲取產品和服務信息，其中最常用的是網路，當然還有企業之外的信息來源，比如人們的口頭表述或者是客戶反饋。
第三，互聯網讓市場更加廣闊，價格也變得透明，競爭也變得激烈，在企業運營中不斷「成本控制」的高壓下，營銷的預算也成為營銷人員的痛。人們都說CEO(首席執行官)們已經沒那麼多耐心。根據201
1年倫敦Foumaise Marketing
Group(營銷集團)對600名CEO和決策者的調查顯示，73%的人認為他們的CMO(首席營銷官)缺乏商業信譽更重要的是無法驅動收入增長，72%稱很多人只是嚷嚷著要錢但卻無法解釋這些投入如何帶來新增收人，77%的人表示他們天天跟你談品牌資產和其他類似的東西，但他們卻無法將這些工作與真正的市場估值或是其他重要的金融指標聯系起來。又要馬兒跑，又要馬兒不吃草，極高的ROI(投資回報率)考核讓很多營銷人員都覺得崩潰。
第四，社交媒體、電子營銷的出現，讓很多企業專門劃歸出一些新興針對客戶的服務部門，來嘗試新事物。因此，面對同樣的客戶，同樣客戶的各種反饋被把持在不同的部門中，不同的營銷部門之間就會出現在企業資源、客戶信息上的競爭。企業的營銷人員確實有點內憂外患。相應地，這種內耗和無序也帶來企業整體運營成本的上升，而利潤卻未見提升。
第五，我們要講，在日益發展的社交媒體環境中，傳統營銷不僅起不到作用卻也沒有意義。你僱用的多個員工，但是他們並不是買家，不能站在另一方來看待事情，利益和買家是完全相反的，所以在社會媒體的世界裡，傳統媒體已經失效。所以當今的局勢就是這樣，傳統營銷策略已經失效，取而代之的是更多有創意的、符合現代環境理念的、跟得上科技的模式。
3. 當下最熱的大數據怎麼做營銷分析
大數據做營銷分析其實原理並沒有想像中復雜，主要是通過互聯網海量的公開數據進行信息挖掘，再經過專業人員的分析整理，形成營銷分析報告，五節數據可以再大數據營銷分析中做的非常不錯。要是有啥不明白的再問我
4. 什麼是大數據分析和精準營銷，兩者之間的關系
大數據精準營銷師通過大數據來定位你的精準客戶，例如通過BAT方面提供的數據，選擇適合你的客戶人群進行投放針對性廣告，這種營銷方式在最大程度上將廣告效益擴大化，經濟效益增加，成本減少。
5. 如何應用大數據時代下，實現精準營銷的分析
隨便舉個例子：法國的一些航空公司推出免費的APP方便旅客在移動設備上跟蹤自己的行李回，之答後在追蹤的數據平台上發現一部分商務旅行客戶中途在某一城市進行短暫的商業會晤不需入住酒店，行李成了累贅，於是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務，此項服務每周的新創造大概可達100萬美元。
6. 大數據對營銷有什麼價值和意義
1.對用戶個體特徵與行為的分析
只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣等，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這是大數據營銷的前提與出發點，也是最核心的價值。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才會更明確。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品一定投其所好。
2.數據分析是保證廣告與營銷信息的精準推送
過去多年精準廣告與營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因主要就是過去名義上的精準廣告與營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據以及詳細准確的分析。而現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。
3.數據分析才能實現對競爭對手的有效監測
競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。通過大數據分析找准方向，例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，也可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢。
4.數據分析可以監測品牌危機以及提供化解危機的支持
新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。通過大數據可以採集負面信息內容以便及時啟動危機跟蹤和報警，按照社群的社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，即抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理品牌危機。
5.大數據分析可以有效地改善商品用戶體驗
改善商品用戶體驗，關鍵在於要真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況與感受。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命，因為只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，就在你的汽車關鍵部件發生問題之前，會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省幾個金錢，而且對保護生命大有裨益。
7. 大數據時代的營銷怎麼做
大數據時代的營銷怎麼做？
大數據時代的營銷怎麼做？各公司在大數據方面出手闊綽。首席營銷官調查網站（The CMO Survey）報道稱，目前大約有5.5%的營銷預算用於營銷分析，這個數字將在未來3年內增加到8.7%。大家的期望值很高，許多公司正試圖弄清楚如何破譯數據，從中獲得卓越的戰略見解。
我非常支持這種獲取和利用數據來推動決策的趨勢。然而，這也是問題所在。隨著數據量的增長，企業的數據利用率越來越低。我首先在2012年2月提出了如下問題：「在你的公司作出決策前，對現有或者索取的營銷分析數據加以利用的項目佔多大比例？」得到的結果是37%，當時我覺得這個比例太低。但當我在2013年8月提出同樣的問題時，比例降至29%。圖1顯示了這個比例在過去18個月里持續下降。
但這個調查結果並非完全出人意料。回顧30年來相關調查的歷史，數據利用率始終偏低，很多種類的營銷信息都是如此，包括營銷調研、廣告調研和現在的社交媒體調研。這種偏低的營銷分析數據利用率妨礙了大數據對利潤的貢獻。
妨礙有多大？有些人可能會說，營銷分析等各種市場情報的最終衡量標準是能否增進企業對客戶的了解。首席營銷官調查網站請頂級營銷人員對他們公司在「獲得和利用對客戶的深入見解」方面的表現打分。滿分為5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是優秀。回顧過往得分，結果顯示仍然處於普通水平（2013年8月為3.4分，2012年2月為3.5分，2009年8月為3.5分）。因此，即使用於營銷分析的花費增多，但我們並未看到對客戶的深入見解有所提高。
企業應該怎麼做？首先，管理人員必須以終為始。上市計劃、創造需求的活動和銷售活動必須包括關於哪些數據應該收集以及如何利用它們的具體說明。當計劃和策略中植入了大數據方案的時候，偏低的利用率可能會上升。
其次，企業必須花錢培訓管理人員，讓他們知道如何利用營銷分析來獲得洞察力、推動決策、實施策略和評估他們已經採取的行動。正是出於這個原因，我們在福庫商學院（Fuqua）教授「市場情報」課程，專注於信息的「使用」而非「創造」。企業必須更加重視市場分析的應用部分。機構和咨詢公司可以提供這類培訓。
第三，企業必須找到和留住那些能夠充分利用市場分析的合適人才。當問及「你的公司在多大程度上擁有能夠充分利用市場分析的合適人才？」時（1分為沒有合適的人才，7分為有合適的人才），僅僅3.4%的受訪者給自己的公司打了7分，56%的人打了低於平均水平的分數。圖2顯示了完整的分數分布情況（平均分為3.4分，標准偏差為1.7分）。