基于大数据分析精准营销

Ⅰ 运营商 大数据和诺信大数据精准营销有什么区别

运营商大数据更偏向于人际关系的和足迹的判定，例如当前最火的行程码都是基于运营商大数据得来的，诺信大数据更偏向于营销体系，还没有使用过，使用效果不知道怎么样

Ⅱ 大数据分析 让精准营销进入企业

大数据分析 让精准营销进入企业

新的营销拓展软件帮助公司从普通销售方法中挖掘出价值——使它们牢牢掌握现有客户。
2013年，Russ Hearl开始尝试扩大自己的公司——位于旧金山的Double Dutch，建立一个面向社交网络软件和活动的市场。在一个只有3名销售人员的团队中，从零开拓这个市场需要经过一番艰苦紧张的工作，每天都在打电话，但是仍然不清楚谁是目标客户。
Double Dutch的全球销售发展副总裁Hearl说：“我们的销售团队实际上都在孤立地拓展业务。当时完全没有成体系的增长动力。”
因为这种社交会议软件仍然属于一个年轻的市场，缺少在网络的曝光率，当时甚至还没有通过搜索引擎优化来开展业务——即研究人员使用的关键字来增加公司网站流量。所以，他各自为战的成员们仍然不得不采用一些老方法来拓展业务：打电话，一个个地向外推销虚拟会议软件的商业案例。
但是，电话营销是一个很困难的工作。打电话给陌生人，完全不清楚对方的背景，这种方法是效率很低的。Double Dutch需要更好的信息，才能在众多销售中挖掘出有用信息，如了解谁是永远不会买我们东西的，以及找到一些会议技术决定制定者。在实现Salesforce.com一个月左右之后，Hearl上线了Inside Sales营销拓展软件，这个软件可以帮助他的团队发现真正对他软件感兴趣的公司，以及有购买决策权的人。
Hearl说：“我希望将时间浪费减到最小，而打电话给完全对业务毫无兴趣的人就是浪费时间。”Inside Sales让Double Dutch能够在这些公司中发现活动规划者的数量，然后再将注意力集中在这些方面。Hearl指出，今年迄今为止，在预算保持不变的前提下，销售团队在生成的3，000潜在客户中发现了350个真实机会。
显然，这里显然需要了解潜在客户信息的数据公司参与。根据Decision Tree Labs在2013年所作的调研，有59%的B2B市场商人对他们的营销打分模型缺少信心，原因是信息不完整;另外有44%的人表示他们还不清楚哪些属性能够反映购买行为。
另一家营销拓展软件公司Lattice Engines的首席市场官Brian Kardon说：“真正的挑战在于数量多带来的麻烦。销售可以打电话给任意数量的潜在客户。但问题是：‘应该先打电话给谁，以及谁最可能购买产品呢?’”
一个新兴市场
Inside Sales是一种新型软件，它们专门收集公司数据(内部与外部)，然后优化对潜在客户及现有客户的分析。有一些人将它称为营销自动化，有一些人将它称为多维营销拓展，还有一些将它称为销售加速软件。
无论叫什么名称，这项技术都会使用数据来帮助公司基于复杂条件来更好地发现潜在销售，深入挖掘现有客户的关系，然后在赶在客户之前发现可能的业务问题。这些技术能够组合利用外部数据库数据(如)、公共记录与公司内部CRM、销售及其他客户数据。
Gartner公司研究主管Todd Berkowitz说：“当营销软件服务公司Marketo和Eloqua出现时，你只能将一些营销方法交给销售人员，由他们来演示自己是什么，以及他们在公司网站上做了什么。这种方式会持续一段时间。然后，我们就在购买环节看到一些变化，即供应商的权力在削弱，而购买者的权力在增强。传统的销售记分模式是有问题的。”
现在，有许多新创公司宣布进入这部分市场，其中包括Inside Sales、Lattice Engines和Salesfusion。这些供应商表示，他们可以帮助公司根据预测条件来优化真实的营销方法，即发现哪些客户准备购买，以及可以给哪些现有客户销售更多的产品和服务。例如，Juniper Networks也是Lattice Engines的一个客户，它发现一些新客户最近搬进了新的办公室，他们准备购买交换机和路由器。其他的提示信息可能包括新专利或收到政府大订单。Lattice Engines的Kardon说：“你想要寻找的是一个活动标识，它将预示着有一个购买周期出现。”
建立更好的客户关系
美国亚特兰大州的SunTrust银行是一个地方银行，它通过深度挖掘客户关系来产生业务。银行副总裁及商务顾问Andrew Yearwood指出，在银行开始使用Lattice Engines之前，它使用各种内部系统来收集客户信息，以准备一个销售电话。这个过程非常耗费时间且效率低下，而且还可能因此无法及时获得正确的客户信息。
Yearwood描述说：“你必须登录多个系统，而且所有系统都有独立的登录帐号。有一些是大型主机，有一些则是基于Web，有一些还会有很深的文件夹层次——根本不可能是一下点击就出报表那样简单。因此，大多数销售人员表面上会承认说他们没有把工作做好，但是他们内心是认为公司应该给我提供一些条件，帮助我把工作做得更好一些。”
认识Lattice Engines
Yearwood指出，通过使用Lattice Engines，销售人员现在只需要使用一个系统，就可以访问现有客户的信息，从中发现他们可能需要哪一些产品和服务。
他说：“如果是一个公司，并且有一位审计会计，那么我们有很多其他类型的产品可以帮助你管理现金流。我们可以用报表帮助你完成业务，控制支付、付款及其他服务的安全性。我们可以使用这些数据来理解客户是如何使用这些工具来运营自己的业务，或者是否还有未购买的解决方案。”
Gartner的Berkowitz说：“客户生命周期管理会给跨行业销售和向上销售带来很大的机会。你不仅会获得外部数据，也会丰富自己数据库的数据。这是一个非常强大的预报工具。”
Yearwood指出，公司下一年度计划将这个软件应用到更多的方面，如营销拓展，但是目前仍有很多工作要做。
权衡利弊
即使这些工具在提高生产力及帮助销售团队方面有很多优点，但是这个软件仍然处于新生阶段，它也有一些局限性。例如，Yearwood希望Sun Trust能提供更灵活的数据视图。
他说，虽然Lattice Engines“在显示快照方面做得很好，但是我们更希望它能够显示趋势数据和时间序列数据。而它现在还无法做到。”查看数据随时间的变化，然后对比各年度的数据，“可以让银行主与客户在讨论现金流或信用卡使用趋势时有更实质的互动内容。在这些谈话中，你会成为顾问，扮演着战略指引的角色。”
Gartner的Berkowitz还提醒说，公司要考虑一些内部假设条件，这些技术模型会用这些假设来确定判断标准。
他说：“这个软件的最大问题在于它是一个黑盒。有一些公司不敢相信他人提供的黑盒模型，因为这些算法是保密的。”Berkowitz指出，他还会尝试区分这个领域中不同供应商的差别。
Berkowitz说：“在这一点上，他们都是相同的。但是，有一些供应商可能会宣称：‘我们已经将算法开源，然后围绕这些算法提供服务。’那么这就是一种差异性。”

Ⅲ 大数据精准营销的价值和方法

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值：

随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。

大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。

当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？

营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。

企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台

营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。

通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。

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Ⅳ 大数据精准营销到底是什么

以大数据将复消费者的消费喜好制精准定位，帮助公司定位目标客户群，使营销精准、高效。比如：我经常在网上关注和购买数码类的产品，我朋友比较喜欢在网上买衣服，那么广告主就会抓住这些数据给并且进行分析然后推送广告。然而在同一个网站上我跟我朋友看到的广告又是不一样的，我看到的肯定是数码类的，我朋友看到的肯定是服装类的广告。
这就是所谓的大数据精准营销
至于有哪些企业我知道的也不是很清楚，不过在网上看到的这种广告大多都是 网络推广，广点通，久旭推广。不一定非要杭州的，只要在这方面有优势的就可以。希望对你有帮助，望采纳

Ⅳ 什么是大数据分析和精准营销，两者之间的关系

大数据精准营销师通过大数据来定位你的精准客户，例如通过BAT方面提供的数据，选择适合你的客户人群进行投放针对性广告，这种营销方式在最大程度上将广告效益扩大化，经济效益增加，成本减少。

Ⅵ 如何利用大数据，分析和挖掘客户价值，实现精准营销

未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息专和知识的计算机处理技属术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapRece的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。 数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

Ⅶ 大数据精准营销怎么实现

以客户为中心，依托强大的数据库资源，通过对数据的分析整合，对客户进行精确的分析定位，做到合适的时间、合适的地点、合适的价格、通过合适的营销渠道，向准确的顾客提供需要的产品，实现企业效益的最大化。精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。
1，以用户为导向。真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。
2，一对一个性化营销。很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。
3，深度洞察用户。深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求，例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。
4，营销的科学性。实践证明，数据指导下的精准营销相对与传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

Ⅷ 基于大数据的精准营销与应用场景

基于大数据的精准营销与应用场景

大数据营销时代来临营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载，数据爆炸、消费者个性化需求的凸显，消费者成为商业行为的主宰者；另一方面，大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。

基于数据的营销基本过程：

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

1、数据层：采集和处理数据

大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。

不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集

2、业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。

3、应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

大数据营销数据类型：

人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。

用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。

交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景：从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。

应用1：客户价值识别（用户特征）

通过对用户交易历史数据收集；

进行RFM分析，定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度；潜在用户：主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。

通过因子分析，发觉影响用户重复购买的主要因素，从类似：价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重，调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导，调整宣传重点或组合营销方式。

应用2：用户行为指标：

通过对用户行为数据收集；

通过用户行为渠道来源的自动追踪：系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类，根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。

营销效用方面：知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定网站，跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。

根据地理位置分别设定目标，比如大多数中上层人士，居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。

应用3：个性化关联分析

通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集；通过分析客户群需求相似程度、产品相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。

大数据精准营销面临挑战：

1、多渠道融合进行精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。

2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。

3、基于数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。

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Ⅸ 利用大数据分析法，企业如何做到精准营销

大数据最大的价值不是事后分析，而是事前预测。在当今社会下，互联网移动数据在迅猛发展，用户的一些活动会在网络中以数据的形式呈现，这将会为企业带来极大的商业利益。一方面，消费者的个性化需求不断显现，为企业带来了很大的利用价值;另一方面，企业对消费者的特征偏好不再陌生，将利用互联网背后下的消费数据，挖掘这些数据背后的真正价值。现代社会中的大多数企业，已深深的感受到大数据可以做到精准营销，并可以为其所带来较大的商业价值，并不断思考如何能将这些数据进行有效整合和充分利用，准确地分析用户的特征和偏好，了解用户真正的需求，挖掘产品的潜在价值，帮助企业找到最精准的用户，实现市场营销的精准化、场景化，进而做到精准营销。
案例解读：对于电信运营商来说，按服务对象的不同，大数据的应用可分为两种：对内应用和对外应用。典型对内应用包括内部经营分析应用、网络优化、客户精准营销等，例如通过适当分离存量和增量用户，分析不同群体用户的特征和偏好，提高用户转化率和提升存量客户的价值。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，特别之处在于结合了机器算法推荐。通过顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型，从而做到一对一营销。
大数据的好处：试举一个示例：如果你想要搜集一个200份有效问卷，普通的方法就是发放。但是你需要发放多长时间呢？这个过程是否较为复杂？通常情况下，按照发问卷、填写问卷、回收问卷、统计问卷这个思路的话，时间大约需要一个月。这样既浪费时间，又耽误工作。但现在不一样了，通过使用大数据分析法，只要3小时就可以轻松完成这个过程。那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据可以轻松得出某位先生通常会在哪个时间段内打开邮件，然而就会在那个时间段给他实时发送，这样既节约时间，又提高准确性。这些都是数据细分受众的好处。
那么企业到底如何应用大数据做到精准营销呢？
（1）运用大数据分析法，分析用户的行为
通过积累数据，才能更加准确的分析出你的新老用户的喜好和消费习惯。虽然过去大多数企业都会说顾客就是上帝，要以顾客为中心，想顾客所想，做客户想做，但是如何真正做到这个口号呢？目前就可以应用大数据分析法，分析客户的基本需求，这其实就是利用大数据进行营销的前提。
（2）运用大数据分析法，营销信息精准推送
企业如何才能将一些营销的信息准确推送给真正需求的用户呢？这就需要大数据分析法。那么现在企业真正做到精准营销还比较难，因为缺少了详细且海量的数据，缺少了对数据详细的分析，自然就不能够做到真正的精准，而现在通过运用大数据分析法，分析客户的真正需求，使营销广告能更精准的推送给用户。
（3）运用大数据分析法，营销活动投其所好
有了精准营销，那么企业如何做到将营销互动推送给客户呢？首先，企业需要明确的知道自己的产品主要倾向于什么样的客户。如果企业在活动之前对受众客户的需求有了解，清楚的知道用户对产品的需求，那么生产出的产品就一定能够投其所好。现在社会，无论是线上还是线下的产品，都可以运用大数据分析法，通过不同渠道了解客户信息，从而在产品的营销中做到投其所好。
（4）运用大数据分析法，筛选重点客户
在众多的用户中，到底哪些是重点客户呢？相信这样的问题是大多数企业都想了解的。现在通过使用大数据分析法，就可以了解这类问题。通过大数据的分析，企业能够筛选出有价值的重点客户。针对这类重点客户，进行精准营销，对目标用户进行多角度的分析，帮助企业更加了解消费者的特点。