基於大數據的電商營銷策略

① 電商時代，怎麼依靠大數據大時代做營銷

對於大數據營銷，多數人認為在做的事情可以稱之為「大數據」，但實際上今天所有營銷數據基本上是各家在利用有限的數據資源，雖然這個數據資源可能是龐大的，比如龐大cookie量，附屬性的分析量等，但將其放在互聯網、移動互聯網環境上只是與營銷相關的數據之一。因為現如今產業鏈的特徵，企業都會有自己獨立的DMP系統，但做DMP第三方市場還沒有一個通用型的DMP平台可以提供獲取數據。因此所有的DMP本身是在應用數據，而並非是全網的大數據。
另外，當今的所有的用戶數據都來自於cookie或是APP使用行為等等，如用戶屬性，購買行為等，因其數據本身的局限性再從數據本身的一個維度的擴張來看 今天的數據也夠不成大數據。因為大數據營銷還處在一個概念普及的階段，所以大數據未來的發展方向是指導整個營銷行業趨勢化或並不指導實際運用的作用和價值，而真正指導這個行業運用的還是小數據為主。這也是為什麼如今獨立的第三方DMP生存並不理想的主要原因。
大數據可以幫助品牌發現機遇，如新客戶、新市場、新規律、迴避風險、潛在威脅等，同時亦可以有助於品牌營銷決策的調整與優化。這其中包含了數據人才、數據模型和應變數據管理的組織職能優化等，這也是當前企業大數據營銷轉型中最大的三個門檻。
目前大數據營銷的最真切的切入點就是去做內工層面，即概念普及認識數據的重要性，這其中包括：數據的活性，量級，數據的准確性，以及數據維度的多元化，最後交給市場一個教育的過程。

② 大數據下如何做好電商運營

首先，要了解什麼是大數據營銷?
大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。
大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
關於大數據營銷的價值有哪些？
1、基於需求定製產品
如果想在行業有一席之地，只能增加產品的附加屬性，找到產品的獨特賣點。
2、開展精準推廣活動
那麼在大數據下如何做好電商營銷?
大數據下人群定向技巧有哪些？
1、大數據下買家特徵分析
1>賬號等級；2>買家購物習慣；3>買家性別；4>買家大網時間；5>買家地域；6>；買家消費層次；7>；年齡層次；8>購物終端；pc還是移動......
2、大數據下產品屬性分析應用
所有產品都是為顧客服務的，所以在選產品前，必須明確顧客需求買家屬性分析，圖片設計一定要場景、情景式營銷。
契機
第一，用戶行為與特徵分析。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，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。
第二，精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，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。。
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。
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。淘店家網店過戶認為可以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。

③ 大數據時代要如何做電商

獨立電商正在面臨前所未有的營銷挑戰，這種挑戰突出體現在三個方面。首先，營銷成本越來越高，獲客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒體對定價權的掌握，以及電商巨頭對資源的壟斷；其次，隨著媒體碎片化越來越嚴重，營銷管理效率受到挑戰，機會成本越來越高。電商在找到適合自己的媒體之前，需要一個不小的試錯成本和時間積累；第三，促銷競爭越來越激烈，用戶忠誠度越來越低。一個同行的促銷就輕易把用戶給挖走，不動用特殊優惠難以觸動沉睡的老用戶。以往期望有高二購率的高舉高打營銷模式日漸式微。
電商營銷的關鍵要素，在於營銷渠道的選擇、營銷效率的管控和營銷規模的可放大性。不斷會有新的渠道出現，然而這個渠道是不是一個優質渠道，主要體現在是否可以達到效率與規模的平衡。
大數據正是這樣一個工具，幫助電商進行管控與計算，平衡效率與規模。大數據在電商營銷中的應用，核心是做數據資產的保值和增值。大體可分為CRM數據、訪客數據和第三方數據三類，數據規模依次呈幾何級數遞增。所謂保值，是練內功，通過數據發現消費規律，並在此基礎上對用戶細分和聚類，用適合的工具與用戶交流其關心的內容，最終實現用戶的轉化與再轉化；所謂增值，是走出去，基於對自身用戶的持續畫像，以此在外網尋找「有緣人」，故增值的核心是數據個性綻放，業務需求匹配。不論保值還是增值，應注重積累和持續，而非短平快；注重價值規律由內向外發掘，不同層次的差異化和遞進關系，而非一刀切。

④ 在大數據時代如何做好電商運營

第一個趨勢,移動購物.大家知道去年年底時候,手機用戶已經達到了五億,而PC用戶是版5.9億,而手機的權滲透率增速是遠大於PC的滲透率的.也就是說在2017年,手機用戶將超過PC用戶,也就是說電子商務將來的主戰場不是在PC,而是在移動設備上.而移動用戶有很多的特點,首先購買的頻次更高、更零碎,購買的高峰不是在白天,是在晚上和周末、節假日.而移動購物將會革PC電子商務的命,我們要做好准備,我們要迎接這場新的革命.而做好移動購物,不能簡簡單單的把PC電子商務搬到移動上面,而要充分的利用這種移動設備的特徵,比如說它的掃描特徵、圖象、語音識別特徵、感應特徵、地理化、GPS的特徵,這些功能可以真正的把移動帶到千家萬戶.

⑤ 電商領域對大數據的運用

電商領域對大數據的巨大應用，商城裡面就可以買得到這種商品

⑥ 請問如何使用電子商務大數據分析電商化妝品的相關客戶,達到精準營銷目的請舉一個例子

有一些網店在運營的過程中，為了吸引更多的用戶，宣傳的資料過於誇內大。導致容用戶的匹配度不高，就很難成交，最終就會拉低店鋪的成交量。所以要做好精準引流，要定位好自己店鋪和寶貝的定位，然後圍繞這個定位去確定自己的目標用戶群體，再去分析用戶群的流量特性，以此來做宣傳，直擊用戶的痛點

⑦ 大數據時代電商企業如何實行精準營銷

整合的集成數據技術對於一個成功的分析程序是至關重要的，必須要意識到不同回業務部門對數據的需求是不同答的，數據的形式不能千篇一律。相反，還需要考慮數據供給，IT部門需要將業務類型與數據形式相匹配。並不是所有的業務都需要整合過後的數據。以金融機構的眾多需求為例，風控部門需要未經處理的原始數據，以從中發現異常。比如通過搜尋多組數據中某個人地址信息的，確定其是否申請了多筆貸款等。另一方面，諸如市場部等部門希望實現准確的用戶信息定位，因此只需要其中正確的那組數據。

⑧ 大數據在電商行業的應用是怎樣的如何利用大數據做競品分析

如圖說抄明大數據在電商的應用已經很全面了，現在隨著市場流量成本變高，流量獲取困難，很多品牌方已經認識到利用數據指導業務，管理業務的重要性。

而利用大數據做競品調研主要市場銷量銷額的份額、熱銷SKU、品牌方的定價、促銷政策、投放渠道等幾個維度，可以了解用戶的需求發現市場潛在機會，對比品牌間在市場的競爭力，跟自己的業務情況結合分析做出營銷策略。

大數據分析關鍵點是對海量數據的挖掘，清理、處理，要麼自己組建數據分析團隊，需要一個全面的技術過硬的團隊搭建還是不容易的，要麼是第三方合作，購買數據報告，市場數據分析全面但是成本太高了，或者用第三方數據分析Saas軟體。提供數據源可視化的觀測分析、像是慢慢買、奧維雲網、魔鏡都是做大數據分析系統的，只是每個深耕不同行業、數據源獲取的方式不一樣。