① 大数据营销是什么
大数据来（big data），指无法在一定时源间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
② 企业怎样运用大数据制定营销战略，促进其快速发展
信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和版不确定性，企业核心能力的主要差权异越来越体现在各个细节之中。企业应该积极在精准营销、风险识别、产品个性化定价等方面开展数据分析，形成相应的核心竞争力，用数据为经营管理提供帮助。
同时随着数据应用带来价值的提升，各企业扩大数据收集范围和应用数据分析的意识普遍提高，可以考虑借助其他平台程序，迅速产生实际成果，让大家快速看到数据应用带来的成效，还要考虑如何让这些数据产生更大的价值。
③ 基于大数据的消费者战略
基于大数据的消费者战略
只要涉及大数据，无论是谁都会注意到与之相关的争论已日益两极化。一方面，热情倡导大数据价值的人认为，大数据不仅彻底改变了我们的经营方式，而且还从根本上改变了科学和我们实际生活世界的组织方式；而另一方面，怀疑论者认为，大数据的宣传言过其实，它并没有从根本上改变什么东西。
本书关注的是，在营销方面企业该如何利用大数据，并从这方面对两极化的争论提出自己的见解。本书阐述的是，我们人类理解数据并从中获取意义和生活在数据媒介世界的体验。虽然书中会不可避免地涉及其他一些方面，但这是本书的核心所在。本书所阐述的大部分内容也适合非营利组织和政府机构，但为了简化起见，还是把企业作为主要参照对象。
当然，大数据有时不免会被夸大其词。在这一点上，技术专家通常需要负主要责任。他们经常会让我们认为，只要把各种人类行为简化成一系列数据点，那么就能够预测未来的大部分活动。这种人类行为的简化主义观点没有认识到我们生活的世界、居住的微妙生态系统和行为发生的环境条件的复杂性。简单地利用大数据（指个人数据），意味着营销人员降低了大数据的作用，使之成为组织的战术而不是战略组成部分。
本书要阐述的是，营销人员如何从技术专家那里重新夺回大数据的控制权和如何更多地从战略角度来重审大数据的意义。这样做势必会使营销职业重焕生机活力。理解人类行为的数据是营销人员和社会科学家的一项长期有效的技能。我们开始看到，在大数据领域，他们的很多专业技能可以帮助我们有效理解和解释数据。当然，新的挑战也日益明显，而这恰恰意味着我们需要用原始的方式来考虑这些问题。
我们能够从数据痕迹中获取很多有价值的东西，但许多分析和解释仍然停留在很基本的行为层面上。企业力图差异化，但技术削弱了企业在竞争中脱颖而出的能力，而这就创造了一个机会。人类的行为是复杂的，但大数据提供了理解复杂性的新方式。复杂性应该是营销人员的朋友，因为复杂性提供了寻求差异化的机会。
在开发利用大数据带来的机会方面，社会科学家通常都走在企业的前面，诸如网络心理学、计算社会学、文化分析之类的新领域正方兴未艾。因此，我们可以充分利用大数据和提高信息处理能力，对人类行为形成新的认识。通过这些新的领域，企业可以找到探索隐藏在数据泥沼中的意义的新方法。
在所有这些当中，我们不能忘记消费者体验。这是因为是消费者产生了这些数据，而且他们还是这些数据所产生的活动的接受者。消费者愿意参与其中吗？我们需要探索消费者理解其体验的方式，因为诸如隐私和授权之类的问题本身正在迅速成为企业差异化的来源。
虽然书中有很多有用的指导原则，但本书并不是详细的使用方法手册。本书号召组织抓住机会，了解如何以令人激奋的新方式利用大数据更好地理解消费者。本书的核心是，为了明智应对大数据，我们确实需要深入理解人类本身。如果我们不能了解在此过程中可能陷入的陷阱，也就不能解释数据。我们需要行为框架模式来帮助我们探索数据集。为了理解企业如何能够最有效地执行数据战略，我们需要理解人类如何应对数据媒介环境。
本书能够帮助营销管理者、品牌经理、战略家和高层管理者认识数据经济如何彻底改变客户关系，以人为中心的大数据策略如何为品牌创造真正的价值，书中提出了应对大数据带来的各种挑战和机会的方案措施，可帮助组织理解和消化吸收其数据资产，并创建了形成差异化的系统性分析方法，让决策者成功穿越迅速变化的数据经济环境。
④ 基于大数据的营销模式和传统营销模式的区别 投入更小 针对性更强 转化率低
大数据营销的本质核心是数据，以数据指导营销，为企业制定相应的营销策略提供版数据依据。实现大数据营权销，需要借助一体化的平台，将企业上下间的数据打通，使数据相互融合一体化。
传统营销，营销思维模式的不同。传统营销是讲求单方向、并且强制性向消费者进行产品的营销，在消费者里留下强烈的印象，从而影响影响者的购买行为。
基于大数据的营销更加精准，可对用户人群进行精准的用户画像，进而实现精准营销。针对性更强，所带来的转化率更高。
⑤ 如何根据客户"大数据"采取有效的营销策略
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
大数据加深对客户行为的洞察
在精准营销理论中，客户洞察是精准营销的第一步。企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。基于通信行为、上网数据等，可以对客户行为特征进行洞察。这些特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的，通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，得到有价值的用户行为洞察。
可通过兴趣点机制，作为客户洞察的基础。兴趣点的初始化建立，可以通过收集和整理开放式分类目录、各大行业主流网站、热门门户网站以及参考互联网分类行业标准来制定。同时需建立兴趣点调整的动态机制。
对于给用户打上兴趣点标签，其难点一是要保证能正确理解用户的上网行为，恰当地描述用户上网行为，其难点二是要在用户的即兴上网行为与上网嗜好之间取得平衡。
基于用户上网次数、流量、时间段等属性，可以给用户打上合理的兴趣点标签；针对较少上网的用户，可以通过已经标记标签用户的基础数据特征（如年龄、性别、流量、终端等基础资料），使用数据挖掘工具和方法，利用历史数据生成用户基础数据特征与偏好的对应关系的模型，来近似预测其偏好标签。针对用户上网的不同风格，可把用户的偏好分为即时偏好、天、周、月、年，以应对即时营销等不同的营销需要。
亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
⑥ 大数据时代的营销怎么做
大数据时代的营销怎么做？
大数据时代的营销怎么做？各公司在大数据方面出手阔绰。首席营销官调查网站（The CMO Survey）报道称，目前大约有5.5%的营销预算用于营销分析，这个数字将在未来3年内增加到8.7%。大家的期望值很高，许多公司正试图弄清楚如何破译数据，从中获得卓越的战略见解。
我非常支持这种获取和利用数据来推动决策的趋势。然而，这也是问题所在。随着数据量的增长，企业的数据利用率越来越低。我首先在2012年2月提出了如下问题：“在你的公司作出决策前，对现有或者索取的营销分析数据加以利用的项目占多大比例？”得到的结果是37%，当时我觉得这个比例太低。但当我在2013年8月提出同样的问题时，比例降至29%。图1显示了这个比例在过去18个月里持续下降。
但这个调查结果并非完全出人意料。回顾30年来相关调查的历史，数据利用率始终偏低，很多种类的营销信息都是如此，包括营销调研、广告调研和现在的社交媒体调研。这种偏低的营销分析数据利用率妨碍了大数据对利润的贡献。
妨碍有多大？有些人可能会说，营销分析等各种市场情报的最终衡量标准是能否增进企业对客户的了解。首席营销官调查网站请顶级营销人员对他们公司在“获得和利用对客户的深入见解”方面的表现打分。满分为5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是优秀。回顾过往得分，结果显示仍然处于普通水平（2013年8月为3.4分，2012年2月为3.5分，2009年8月为3.5分）。因此，即使用于营销分析的花费增多，但我们并未看到对客户的深入见解有所提高。
企业应该怎么做？首先，管理人员必须以终为始。上市计划、创造需求的活动和销售活动必须包括关于哪些数据应该收集以及如何利用它们的具体说明。当计划和策略中植入了大数据方案的时候，偏低的利用率可能会上升。
其次，企业必须花钱培训管理人员，让他们知道如何利用营销分析来获得洞察力、推动决策、实施策略和评估他们已经采取的行动。正是出于这个原因，我们在福库商学院（Fuqua）教授“市场情报”课程，专注于信息的“使用”而非“创造”。企业必须更加重视市场分析的应用部分。机构和咨询公司可以提供这类培训。
第三，企业必须找到和留住那些能够充分利用市场分析的合适人才。当问及“你的公司在多大程度上拥有能够充分利用市场分析的合适人才？”时（1分为没有合适的人才，7分为有合适的人才），仅仅3.4%的受访者给自己的公司打了7分，56%的人打了低于平均水平的分数。图2显示了完整的分数分布情况（平均分为3.4分，标准偏差为1.7分）。
⑦ 基于大数据的社群营销如何构建
大数据的社群营销是通过大数据挖掘相同定位的客户形成社群。以达到精准营销的目的。如果你想要实现社群精准营销，你可以试试（晓客）
⑧ 大数据对营销有什么价值和意义
1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。
⑨ 如何用大数据做到精准营销
1、针对性营销
大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以回帮助业务部门对企答业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。
2、社交化营销
人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、数据平台
如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。