基於大數據分析精準營銷

Ⅰ 運營商 大數據和諾信大數據精準營銷有什麼區別

運營商大數據更偏向於人際關系的和足跡的判定，例如當前最火的行程碼都是基於運營商大數據得來的，諾信大數據更偏向於營銷體系，還沒有使用過，使用效果不知道怎麼樣

Ⅱ 大數據分析 讓精準營銷進入企業

大數據分析 讓精準營銷進入企業

新的營銷拓展軟體幫助公司從普通銷售方法中挖掘出價值——使它們牢牢掌握現有客戶。
2013年，Russ Hearl開始嘗試擴大自己的公司——位於舊金山的Double Dutch，建立一個面向社交網路軟體和活動的市場。在一個只有3名銷售人員的團隊中，從零開拓這個市場需要經過一番艱苦緊張的工作，每天都在打電話，但是仍然不清楚誰是目標客戶。
Double Dutch的全球銷售發展副總裁Hearl說：「我們的銷售團隊實際上都在孤立地拓展業務。當時完全沒有成體系的增長動力。」
因為這種社交會議軟體仍然屬於一個年輕的市場，缺少在網路的曝光率，當時甚至還沒有通過搜索引擎優化來開展業務——即研究人員使用的關鍵字來增加公司網站流量。所以，他各自為戰的成員們仍然不得不採用一些老方法來拓展業務：打電話，一個個地向外推銷虛擬會議軟體的商業案例。
但是，電話營銷是一個很困難的工作。打電話給陌生人，完全不清楚對方的背景，這種方法是效率很低的。Double Dutch需要更好的信息，才能在眾多銷售中挖掘出有用信息，如了解誰是永遠不會買我們東西的，以及找到一些會議技術決定製定者。在實現Salesforce.com一個月左右之後，Hearl上線了Inside Sales營銷拓展軟體，這個軟體可以幫助他的團隊發現真正對他軟體感興趣的公司，以及有購買決策權的人。
Hearl說：「我希望將時間浪費減到最小，而打電話給完全對業務毫無興趣的人就是浪費時間。」Inside Sales讓Double Dutch能夠在這些公司中發現活動規劃者的數量，然後再將注意力集中在這些方面。Hearl指出，今年迄今為止，在預算保持不變的前提下，銷售團隊在生成的3，000潛在客戶中發現了350個真實機會。
顯然，這里顯然需要了解潛在客戶信息的數據公司參與。根據Decision Tree Labs在2013年所作的調研，有59%的B2B市場商人對他們的營銷打分模型缺少信心，原因是信息不完整;另外有44%的人表示他們還不清楚哪些屬性能夠反映購買行為。
另一家營銷拓展軟體公司Lattice Engines的首席市場官Brian Kardon說：「真正的挑戰在於數量多帶來的麻煩。銷售可以打電話給任意數量的潛在客戶。但問題是：『應該先打電話給誰，以及誰最可能購買產品呢?』」
一個新興市場
Inside Sales是一種新型軟體，它們專門收集公司數據(內部與外部)，然後優化對潛在客戶及現有客戶的分析。有一些人將它稱為營銷自動化，有一些人將它稱為多維營銷拓展，還有一些將它稱為銷售加速軟體。
無論叫什麼名稱，這項技術都會使用數據來幫助公司基於復雜條件來更好地發現潛在銷售，深入挖掘現有客戶的關系，然後在趕在客戶之前發現可能的業務問題。這些技術能夠組合利用外部資料庫數據(如)、公共記錄與公司內部CRM、銷售及其他客戶數據。
Gartner公司研究主管Todd Berkowitz說：「當營銷軟體服務公司Marketo和Eloqua出現時，你只能將一些營銷方法交給銷售人員，由他們來演示自己是什麼，以及他們在公司網站上做了什麼。這種方式會持續一段時間。然後，我們就在購買環節看到一些變化，即供應商的權力在削弱，而購買者的權力在增強。傳統的銷售記分模式是有問題的。」
現在，有許多新創公司宣布進入這部分市場，其中包括Inside Sales、Lattice Engines和Salesfusion。這些供應商表示，他們可以幫助公司根據預測條件來優化真實的營銷方法，即發現哪些客戶准備購買，以及可以給哪些現有客戶銷售更多的產品和服務。例如，Juniper Networks也是Lattice Engines的一個客戶，它發現一些新客戶最近搬進了新的辦公室，他們准備購買交換機和路由器。其他的提示信息可能包括新專利或收到政府大訂單。Lattice Engines的Kardon說：「你想要尋找的是一個活動標識，它將預示著有一個購買周期出現。」
建立更好的客戶關系
美國亞特蘭大州的SunTrust銀行是一個地方銀行，它通過深度挖掘客戶關系來產生業務。銀行副總裁及商務顧問Andrew Yearwood指出，在銀行開始使用Lattice Engines之前，它使用各種內部系統來收集客戶信息，以准備一個銷售電話。這個過程非常耗費時間且效率低下，而且還可能因此無法及時獲得正確的客戶信息。
Yearwood描述說：「你必須登錄多個系統，而且所有系統都有獨立的登錄帳號。有一些是大型主機，有一些則是基於Web，有一些還會有很深的文件夾層次——根本不可能是一下點擊就出報表那樣簡單。因此，大多數銷售人員表面上會承認說他們沒有把工作做好，但是他們內心是認為公司應該給我提供一些條件，幫助我把工作做得更好一些。」
認識Lattice Engines
Yearwood指出，通過使用Lattice Engines，銷售人員現在只需要使用一個系統，就可以訪問現有客戶的信息，從中發現他們可能需要哪一些產品和服務。
他說：「如果是一個公司，並且有一位審計會計，那麼我們有很多其他類型的產品可以幫助你管理現金流。我們可以用報表幫助你完成業務，控制支付、付款及其他服務的安全性。我們可以使用這些數據來理解客戶是如何使用這些工具來運營自己的業務，或者是否還有未購買的解決方案。」
Gartner的Berkowitz說：「客戶生命周期管理會給跨行業銷售和向上銷售帶來很大的機會。你不僅會獲得外部數據，也會豐富自己資料庫的數據。這是一個非常強大的預報工具。」
Yearwood指出，公司下一年度計劃將這個軟體應用到更多的方面，如營銷拓展，但是目前仍有很多工作要做。
權衡利弊
即使這些工具在提高生產力及幫助銷售團隊方面有很多優點，但是這個軟體仍然處於新生階段，它也有一些局限性。例如，Yearwood希望Sun Trust能提供更靈活的數據視圖。
他說，雖然Lattice Engines「在顯示快照方面做得很好，但是我們更希望它能夠顯示趨勢數據和時間序列數據。而它現在還無法做到。」查看數據隨時間的變化，然後對比各年度的數據，「可以讓銀行主與客戶在討論現金流或信用卡使用趨勢時有更實質的互動內容。在這些談話中，你會成為顧問，扮演著戰略指引的角色。」
Gartner的Berkowitz還提醒說，公司要考慮一些內部假設條件，這些技術模型會用這些假設來確定判斷標准。
他說：「這個軟體的最大問題在於它是一個黑盒。有一些公司不敢相信他人提供的黑盒模型，因為這些演算法是保密的。」Berkowitz指出，他還會嘗試區分這個領域中不同供應商的差別。
Berkowitz說：「在這一點上，他們都是相同的。但是，有一些供應商可能會宣稱：『我們已經將演算法開源，然後圍繞這些演算法提供服務。』那麼這就是一種差異性。」

Ⅲ 大數據精準營銷的價值和方法

大數據精準營銷的價值和方法

大數據營銷價值：

隨著全球的信息總量呈現爆炸式增長，移動互聯網、可選渠道和設備增加以及不斷變化的消費者特徵，同時大數據技術的更新日益。大數據營銷依託多平台的數據採集及大數據技術的分析及預測能力，使企業的營銷更加精準，為企業帶來更高的投資回報率。無論是線上還是線下大數據營銷的核心在於在合適的時間，基於你對用戶的了解，把你希望推送的東西通過合適的載體，以合適的方式，推送給合適的人。

大數據營銷首先要解決的是數據匯聚的問題。通過打通用戶在多個渠道上的行為數據，構建對用戶行為和用戶數據的深入洞察，一方面實時監控各渠道的用戶行為特徵，運營和營銷的效果，進行優化；另一方面集中用戶的數據，便於後續的深入挖掘工作，實現以用戶為中心的數據匯聚，提升用戶數據價值，實現用戶交互的精準識別和多渠道數據打通，為用戶提供更准確的服務和營銷。

當營銷預算不夠的時候，如何在搜索和其他的渠道間進行營銷預算的分配？是選擇電子商務最優搜索渠道還是選擇跨渠道組合營銷呢？跨渠道營銷預算如何進行排列組合？

營銷方式從海量廣告過度到一對一以用戶體驗為中心的精準營銷，一對一精準營銷實際上是對於任何一個互聯網用戶在那一刻，在那一個渠道以一個獨特的價格，推送一個獨特的廣告創意，效果是怎麼樣的。圍繞用戶、業務場景、觸點、營銷推送內容/活動推薦，並且基於跨渠道觸發式的營銷能力，在注重用戶體驗同時達到最佳的營銷效果，並且可對營銷進行跟蹤，從而不斷優化營銷策略。

企業希望通過實時分析來獲取競爭優勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數據，立即優化營銷效果。

基於大數據的精準營銷過程分為：採集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。通過對客戶特徵、產品特徵、消費行為特徵數據的採集和處理，可以進行多維度的客戶消費特徵分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過准確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。

網舟科技大數據營銷項目的解決方案主體為：數據整合營銷平台

營銷管理平台中心有一個通用的工作流引擎，以及創新生動的用戶界面。它具有高度自動化的特點，基於角色的協作，工作流工具使營銷上很容易定義流程規劃和管理預算、資源和內容，細分客戶，定義規則和機制，創建和重建模板，執行活動，捕捉反應，定義領導流程和結果分析。營銷商根據需求動態的格式化內容協調所有營銷過程與跨越多渠道的用戶交互，而視覺框架使這一切變得更直觀。

通過一個表達式構建器、原始SQL、或通過預定的過濾器進行構造。即可以基於一個無限數量的隱式或顯式條件下，利用底層營銷數據：包括歷史客戶交易、人口統計、模型評分、營銷歷史以及瀏覽行為等實時變數，進行細分和決策規則的配置。支持Offer（針對不同特點客戶所要提供的營銷內容、素材等的供給物）與渠道(網站、手機應用、郵件簡訊等)的關聯配置。數據營銷後台可對各觸點的推送offer中的推送規則、推送內容進行定義，還可實現多渠道、多波次的營銷定義，並負責精準營銷的推薦實施。

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Ⅳ 大數據精準營銷到底是什麼

以大數據將復消費者的消費喜好制精準定位，幫助公司定位目標客戶群，使營銷精準、高效。比如：我經常在網上關注和購買數碼類的產品，我朋友比較喜歡在網上買衣服，那麼廣告主就會抓住這些數據給並且進行分析然後推送廣告。然而在同一個網站上我跟我朋友看到的廣告又是不一樣的，我看到的肯定是數碼類的，我朋友看到的肯定是服裝類的廣告。
這就是所謂的大數據精準營銷
至於有哪些企業我知道的也不是很清楚，不過在網上看到的這種廣告大多都是 網路推廣，廣點通，久旭推廣。不一定非要杭州的，只要在這方面有優勢的就可以。希望對你有幫助，望採納

Ⅳ 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。

Ⅵ 如何利用大數據，分析和挖掘客戶價值，實現精準營銷

未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息專和知識的計算機處理技屬術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。 數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

Ⅶ 大數據精準營銷怎麼實現

以客戶為中心，依託強大的資料庫資源，通過對數據的分析整合，對客戶進行精確的分析定位，做到合適的時間、合適的地點、合適的價格、通過合適的營銷渠道，向准確的顧客提供需要的產品，實現企業效益的最大化。精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。
1，以用戶為導向。真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。
2，一對一個性化營銷。很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。
3，深度洞察用戶。深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求，例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。
4，營銷的科學性。實踐證明，數據指導下的精準營銷相對與傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

Ⅷ 基於大數據的精準營銷與應用場景

基於大數據的精準營銷與應用場景

大數據營銷時代來臨營銷學領域過去半個多世紀的發展讓我們見證了從「以產品為中心」到「以客戶為中心」的轉變。隨著近年來互聯網、移動互聯網、新社交媒體的發展，信息過載，數據爆炸、消費者個性化需求的凸顯，消費者成為商業行為的主宰者；另一方面，大數據分布式存儲、大數據分析及挖掘技術的發展使得對海量數據中收集、分析、整合並進行分析成為可能。基於大數據精準營銷這個過程對企業的營銷戰略提出了很大的機會和挑戰。

基於數據的營銷基本過程：

基於大數據的精準營銷過程分為：採集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這么三個大層面。通過對客戶特徵、產品特徵、消費行為特徵數據的採集和處理，可以進行多維度的客戶消費特徵分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。通過准確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執行。

1、數據層：採集和處理數據

大數據處理的數據類型包括：括圖片、文本、網頁、社交網路，還有傳統的交易數據。

不局限在傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集你能採集

2、業務層：建模分析數據

使用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法。

3、應用層：解讀數據

數據指導營銷最重要的是解讀。傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。

而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

大數據營銷數據類型：

人口統計學數據：包括用戶的年齡、性別、國籍、注冊時提供的信息；

用戶行為數據：訪問、頁面停留時長、觸點等。

用戶內容偏好數據：感興趣的話題、評論內容、品牌偏好、位置偏好、時間偏好等。

交易數據：實際訂單、客單件、訂單轉化率、促銷響應率等大數據營銷應用場景：從企業營銷應用層面上看，主要是圍繞客戶、產品、消費行為三大元素進行營銷策略的制定和實施的。這三要素之間彼此獨立又相互聯系，每個獨立要素都可制定營銷策略，同時三要素之間的關聯組合更是企業制定有效營銷策略的關鍵。

應用1：客戶價值識別（用戶特徵）

通過對用戶交易歷史數據收集；

進行RFM分析，定位最有價值用戶群及潛在用戶群。最具價值客戶提高忠誠度；潛在用戶：主動營銷促使產生實際購買行為。客戶價值低用戶群在營銷預算少的情況下考慮不實行營銷推廣。

通過因子分析，發覺影響用戶重復購買的主要因素，從類似：價格因素、口碑原因、評論信息等信息中識別主要因素及影響權重，調整產品或市場定位。查明促使顧客購買的原因指導，調整宣傳重點或組合營銷方式。

應用2：用戶行為指標：

通過對用戶行為數據收集；

通過用戶行為渠道來源的自動追蹤：系統可自動跟蹤並對訪客來源進行判別分類，根據三大營銷過程對付費搜索、自然搜索、合作渠道、banner廣告、郵件營銷等營銷渠道進行營銷跟蹤和效果分析。

營銷效用方面：知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進入特定網站，跨屏、瀏覽某個網站時他們會做什麼。

根據地理位置分別設定目標，比如大多數中上層人士，居中位置比較集中。不在是籠統的客戶群。

應用3：個性化關聯分析

通過對用戶購買了什麼產品、瀏覽了什麼產品、如何瀏覽網站等網站行為數據收集；通過分析客戶群需求相似程度、產品相似度，通過個性化推薦引擎向用戶推薦哪些產品或服務是哪些用戶感興趣的。他們在多大程度上被促銷活動、其他買家對產品的評論所影響。

大數據精準營銷面臨挑戰：

1、多渠道融合進行精準營銷：全球數據爆炸、移動互聯網、社會化媒體、可選渠道和設備增加、不斷變化的消費者特徵、營銷自動化：營銷和銷售行為、供應鏈、客戶關系都整合在一起。如何更好的實現將各渠道數據融合對提高精準營銷的准確度提出挑戰。

2、最近幾年，互聯網的產品呈現出一輪爆發性發展態勢。尤其是移動終端的普及，使得很多傳統的互聯網產品也開始移動化。地理位置融入社會化媒體營銷是精準營銷要考慮的問題。

3、基於數據挖掘的即時營銷：企業如今正在漸漸遠離批量處理，轉向實時分析來獲取競爭優勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數據，立即優化營銷效果。

4、精準營銷系統：自助式營銷、可擴展的場景及營銷規則管理功能。

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Ⅸ 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。