① 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
② 企業怎樣運用大數據制定營銷戰略，促進其快速發展
信息化時代市場競爭進一步加劇，企業的運作越來越復雜，充滿了各種風險和版不確定性，企業核心能力的主要差權異越來越體現在各個細節之中。企業應該積極在精準營銷、風險識別、產品個性化定價等方面開展數據分析，形成相應的核心競爭力，用數據為經營管理提供幫助。
同時隨著數據應用帶來價值的提升，各企業擴大數據收集范圍和應用數據分析的意識普遍提高，可以考慮藉助其他平台程序，迅速產生實際成果，讓大家快速看到數據應用帶來的成效，還要考慮如何讓這些數據產生更大的價值。
③ 基於大數據的消費者戰略
基於大數據的消費者戰略
只要涉及大數據，無論是誰都會注意到與之相關的爭論已日益兩極化。一方面，熱情倡導大數據價值的人認為，大數據不僅徹底改變了我們的經營方式，而且還從根本上改變了科學和我們實際生活世界的組織方式；而另一方面，懷疑論者認為，大數據的宣傳言過其實，它並沒有從根本上改變什麼東西。
本書關注的是，在營銷方面企業該如何利用大數據，並從這方面對兩極化的爭論提出自己的見解。本書闡述的是，我們人類理解數據並從中獲取意義和生活在數據媒介世界的體驗。雖然書中會不可避免地涉及其他一些方面，但這是本書的核心所在。本書所闡述的大部分內容也適合非營利組織和政府機構，但為了簡化起見，還是把企業作為主要參照對象。
當然，大數據有時不免會被誇大其詞。在這一點上，技術專家通常需要負主要責任。他們經常會讓我們認為，只要把各種人類行為簡化成一系列數據點，那麼就能夠預測未來的大部分活動。這種人類行為的簡化主義觀點沒有認識到我們生活的世界、居住的微妙生態系統和行為發生的環境條件的復雜性。簡單地利用大數據（指個人數據），意味著營銷人員降低了大數據的作用，使之成為組織的戰術而不是戰略組成部分。
本書要闡述的是，營銷人員如何從技術專家那裡重新奪回大數據的控制權和如何更多地從戰略角度來重審大數據的意義。這樣做勢必會使營銷職業重煥生機活力。理解人類行為的數據是營銷人員和社會科學家的一項長期有效的技能。我們開始看到，在大數據領域，他們的很多專業技能可以幫助我們有效理解和解釋數據。當然，新的挑戰也日益明顯，而這恰恰意味著我們需要用原始的方式來考慮這些問題。
我們能夠從數據痕跡中獲取很多有價值的東西，但許多分析和解釋仍然停留在很基本的行為層面上。企業力圖差異化，但技術削弱了企業在競爭中脫穎而出的能力，而這就創造了一個機會。人類的行為是復雜的，但大數據提供了理解復雜性的新方式。復雜性應該是營銷人員的朋友，因為復雜性提供了尋求差異化的機會。
在開發利用大數據帶來的機會方面，社會科學家通常都走在企業的前面，諸如網路心理學、計算社會學、文化分析之類的新領域正方興未艾。因此，我們可以充分利用大數據和提高信息處理能力，對人類行為形成新的認識。通過這些新的領域，企業可以找到探索隱藏在數據泥沼中的意義的新方法。
在所有這些當中，我們不能忘記消費者體驗。這是因為是消費者產生了這些數據，而且他們還是這些數據所產生的活動的接受者。消費者願意參與其中嗎？我們需要探索消費者理解其體驗的方式，因為諸如隱私和授權之類的問題本身正在迅速成為企業差異化的來源。
雖然書中有很多有用的指導原則，但本書並不是詳細的使用方法手冊。本書號召組織抓住機會，了解如何以令人激奮的新方式利用大數據更好地理解消費者。本書的核心是，為了明智應對大數據，我們確實需要深入理解人類本身。如果我們不能了解在此過程中可能陷入的陷阱，也就不能解釋數據。我們需要行為框架模式來幫助我們探索數據集。為了理解企業如何能夠最有效地執行數據戰略，我們需要理解人類如何應對數據媒介環境。
本書能夠幫助營銷管理者、品牌經理、戰略家和高層管理者認識數據經濟如何徹底改變客戶關系，以人為中心的大數據策略如何為品牌創造真正的價值，書中提出了應對大數據帶來的各種挑戰和機會的方案措施，可幫助組織理解和消化吸收其數據資產，並創建了形成差異化的系統性分析方法，讓決策者成功穿越迅速變化的數據經濟環境。
④ 基於大數據的營銷模式和傳統營銷模式的區別 投入更小 針對性更強 轉化率低
大數據營銷的本質核心是數據，以數據指導營銷，為企業制定相應的營銷策略提供版數據依據。實現大數據營權銷，需要藉助一體化的平台，將企業上下間的數據打通，使數據相互融合一體化。
傳統營銷，營銷思維模式的不同。傳統營銷是講求單方向、並且強制性向消費者進行產品的營銷，在消費者里留下強烈的印象，從而影響影響者的購買行為。
基於大數據的營銷更加精準，可對用戶人群進行精準的用戶畫像，進而實現精準營銷。針對性更強，所帶來的轉化率更高。
⑤ 如何根據客戶"大數據"採取有效的營銷策略
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據加深對客戶行為的洞察
在精準營銷理論中，客戶洞察是精準營銷的第一步。企業從大規模製造過渡到大規模定製，必須掌握用戶的需求特點。基於通信行為、上網數據等，可以對客戶行為特徵進行洞察。這些特徵往往是在用戶不經意的行為中透露出來的，通過對信息進行關聯、參照、聚類、分類等方法分析，得到有價值的用戶行為洞察。
可通過興趣點機制，作為客戶洞察的基礎。興趣點的初始化建立，可以通過收集和整理開放式分類目錄、各大行業主流網站、熱門門戶網站以及參考互聯網分類行業標准來制定。同時需建立興趣點調整的動態機制。
對於給用戶打上興趣點標簽，其難點一是要保證能正確理解用戶的上網行為，恰當地描述用戶上網行為，其難點二是要在用戶的即興上網行為與上網嗜好之間取得平衡。
基於用戶上網次數、流量、時間段等屬性，可以給用戶打上合理的興趣點標簽；針對較少上網的用戶，可以通過已經標記標簽用戶的基礎數據特徵（如年齡、性別、流量、終端等基礎資料），使用數據挖掘工具和方法，利用歷史數據生成用戶基礎數據特徵與偏好的對應關系的模型，來近似預測其偏好標簽。針對用戶上網的不同風格，可把用戶的偏好分為即時偏好、天、周、月、年，以應對即時營銷等不同的營銷需要。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
⑥ 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）。
⑦ 基於大數據的社群營銷如何構建
大數據的社群營銷是通過大數據挖掘相同定位的客戶形成社群。以達到精準營銷的目的。如果你想要實現社群精準營銷，你可以試試（曉客）
⑧ 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。
⑨ 如何用大數據做到精準營銷
1、針對性營銷
大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以回幫助業務部門對企答業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定製的理財產品，保險產品。
2、社交化營銷
人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平台，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，藉助於開放的互聯網平台，依據大量的客戶需求數據，進行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平台返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。
3、數據平台
如何做到精準營銷，從而增加客戶粘性，這無疑是要有一個強大的數據平台做後盾，依靠大數據平台，類似多雲數據，這樣的數據平台為支點，進行客戶需求的引導性作用，不斷加強互聯網+的實際應用，達到從大數據中快速獲取客戶的購買慾望及購買需求。