通過大數據分析來進行營銷

㈠ 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

㈡ 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。

㈢ 利用大數據分析法，企業如何做到精準營銷

大數據最大的價值不是事後分析，而是事前預測。在當今社會下，互聯網移動數據在迅猛發展，用戶的一些活動會在網路中以數據的形式呈現，這將會為企業帶來極大的商業利益。一方面，消費者的個性化需求不斷顯現，為企業帶來了很大的利用價值;另一方面，企業對消費者的特徵偏好不再陌生，將利用互聯網背後下的消費數據，挖掘這些數據背後的真正價值。現代社會中的大多數企業，已深深的感受到大數據可以做到精準營銷，並可以為其所帶來較大的商業價值，並不斷思考如何能將這些數據進行有效整合和充分利用，准確地分析用戶的特徵和偏好，了解用戶真正的需求，挖掘產品的潛在價值，幫助企業找到最精準的用戶，實現市場營銷的精準化、場景化，進而做到精準營銷。
案例解讀：對於電信運營商來說，按服務對象的不同，大數據的應用可分為兩種：對內應用和對外應用。典型對內應用包括內部經營分析應用、網路優化、客戶精準營銷等，例如通過適當分離存量和增量用戶，分析不同群體用戶的特徵和偏好，提高用戶轉化率和提升存量客戶的價值。譬如服裝網站Stitch fix例子，在個性化推薦機制方面，大多數服裝訂購網站採用的都是用戶提交身形、風格數據+編輯人工推薦的模式，特別之處在於結合了機器演算法推薦。通過顧客提供的身材比例，主觀數據，加上銷售記錄的交叉核對，挖掘每個人專屬的服裝推薦模型，從而做到一對一營銷。
大數據的好處：試舉一個示例：如果你想要搜集一個200份有效問卷，普通的方法就是發放。但是你需要發放多長時間呢？這個過程是否較為復雜？通常情況下，按照發問卷、填寫問卷、回收問卷、統計問卷這個思路的話，時間大約需要一個月。這樣既浪費時間，又耽誤工作。但現在不一樣了，通過使用大數據分析法，只要3小時就可以輕松完成這個過程。那是因為數據做到了發送時間的"一對一定製化"，利用數據可以輕松得出某位先生通常會在哪個時間段內打開郵件，然而就會在那個時間段給他實時發送，這樣既節約時間，又提高准確性。這些都是數據細分受眾的好處。
那麼企業到底如何應用大數據做到精準營銷呢？
（1）運用大數據分析法，分析用戶的行為
通過積累數據，才能更加准確的分析出你的新老用戶的喜好和消費習慣。雖然過去大多數企業都會說顧客就是上帝，要以顧客為中心，想顧客所想，做客戶想做，但是如何真正做到這個口號呢？目前就可以應用大數據分析法，分析客戶的基本需求，這其實就是利用大數據進行營銷的前提。
（2）運用大數據分析法，營銷信息精準推送
企業如何才能將一些營銷的信息准確推送給真正需求的用戶呢？這就需要大數據分析法。那麼現在企業真正做到精準營銷還比較難，因為缺少了詳細且海量的數據，缺少了對數據詳細的分析，自然就不能夠做到真正的精準，而現在通過運用大數據分析法，分析客戶的真正需求，使營銷廣告能更精準的推送給用戶。
（3）運用大數據分析法，營銷活動投其所好
有了精準營銷，那麼企業如何做到將營銷互動推送給客戶呢？首先，企業需要明確的知道自己的產品主要傾向於什麼樣的客戶。如果企業在活動之前對受眾客戶的需求有了解，清楚的知道用戶對產品的需求，那麼生產出的產品就一定能夠投其所好。現在社會，無論是線上還是線下的產品，都可以運用大數據分析法，通過不同渠道了解客戶信息，從而在產品的營銷中做到投其所好。
（4）運用大數據分析法，篩選重點客戶
在眾多的用戶中，到底哪些是重點客戶呢？相信這樣的問題是大多數企業都想了解的。現在通過使用大數據分析法，就可以了解這類問題。通過大數據的分析，企業能夠篩選出有價值的重點客戶。針對這類重點客戶，進行精準營銷，對目標用戶進行多角度的分析，幫助企業更加了解消費者的特點。

㈣ 大數據營銷怎麼做

大數來據營銷現在市面上破解版源太多太多了！一定要注意區分,避免上當！！1.看公司成立時間。2.看是否自主研發。3.看品牌，口碑。選擇公司成立時間長的，品牌大的，口碑好的。
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㈤ 大數據營銷是什麼

大數據來（big data），指無法在一定時源間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

㈥ 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。

㈦ 如何將大數據與具體營銷現象結合 ，分析其優缺點

大數據可以用來來做聚類，可以探索自出營銷中的人群特性，演算法通過每個人的信息可以發展人以群分的結構，就可以對不同類型人群做不同研究，針對不同人群定製產品，提高營銷能力
可以做關聯分析，發現交易數據中的交叉銷售情況，分析這種交叉銷售可以提供業務指導。

㈧ 企業如何利用大數據分析法做好品牌營銷

網路信息的分析以數據技術為基礎，在人類學習生活各個方面都起到不可或缺的作用，它促進了社會的轉型和媒介的發展。在企業品牌傳播方面，以大量的數據為基礎並且進行深度挖掘，來獲得消費者狀態、品牌傳播的有效方法和傳播效果。一般的數據分析方法已經落伍，滿足不了企業品牌傳播的更高要求。
企業要學會利用大數據建立品牌意識，對品牌的名稱、定位、形象等等一系列精準，讓客戶對你留有更深刻的印象，藉助信息傳播的便利性，將品牌概念傳輸給消費方。其次，要利用大數據抓取產品差異。開放的市場大環境下，產品的共性特別的多。但企業缺失的往往是抓取產品差異，找出產品的閃光點。同時也要了解客戶及其需求點。企業要用大數據的分析，優化推廣渠道，這樣才能更好的在客戶心中留下印象，不難發現，現在很多的行業區域性特別強，如果一個品牌在地域上越做越大，慢慢延伸，會得到很廣泛及牢固的效果。

㈨ 利用大數據分析法，企業如何做到精準化營銷

答復：做市場營銷提出這幾個問題怎麼解答？
（1）、如何挖掘潛在客戶資源？
（2）、如何維穩客戶關系，並開發新客戶？
（3）、如何提升銷售業績？
（4）、如何進行產品市場推廣？
做市場營銷解決這幾個問題分析如下？
（1）、作為客戶資源，能夠進一步挖掘客戶潛力的優勢，以進行營銷資源整合，以規劃市場營銷目標，以優化營銷資源合理配置，以深度謀合市場機遇，以創造市場潛力為有利契機，以進一步深化客戶的信任與合作關系。
（2）、作為客戶關系，以產品與客戶之間建立信任的關系，以提升品質服務的保障，以提高產品的優質服務，以銷售的原則為：「對客戶立信於人，並做到立信於心，對客戶感興趣的是，對方的為人之心」。
（3）、作為銷售業績，以銷售團隊為中心思想，以培養銷售團隊的凝聚力和號召力，以增強團隊的集體榮譽感和使命感，以加強銷售人才的梯隊建設，在共同協作與共同努力的指導下，以共同創造最佳的銷售業績，而做出堅持不懈的努力奮斗為目標。
（4）、作為市場推廣，以進一步加強市場公關的推廣力度，以做到高端產品的優化升級平台，以產品信息平台做好產品的終端服務，以推廣上市平台，以做好客戶的反饋與回饋的工作，以共同實現客戶的市場價值為承諾。
謝謝！

㈩ 如何利用大數據進行品牌營銷的最新相關信息

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。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更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準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營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，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，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。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，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。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。品牌傳播的有效性亦可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，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。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。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，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，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。