營銷案大數據分析

『壹』 企業的大數據營銷方案該怎麼去做

企業要做大數據營銷就需要通過大數據平台，將企業各個部門之間的數據打通，串聯並相互融合，從而指導企業制定科學的營銷方案。
首先把各個部門的數據匯總到一起，通過對這些數據分析，掌握用戶的精準信息，建立用戶畫像，定義用戶屬性。同時企業要知道自己產品的定位是什麼，產品賣點是什麼等，對不同的對象採取不同的營銷策略，直擊痛點，實現轉化。
然後搜集客戶的個性化信息和需求，推送購買建議和相關促銷信息，到提供跨渠道的客戶購買體驗，以及激發相關的品牌聯系。利用小蜜蜂大數據平台進行數據挖掘和分析，發現客戶思維模式和消費行為模式，指導產品的研發與新技術方向。
最後進行全渠道營銷：整合並分析用戶在終端的行為數據，幫助企業打通外部廣告營銷、自有終端平台、會員營銷、商品分析等多種營銷渠道。其具體具體流程可歸納如下：
1.數據採集
數據採集其中分為線下與線上。線下是在指在門店或某個商圈內放置一個數據採集裝置，採集周圍用戶的手機資源。線上是指利用LBS技術對指定區域、地點來精選數據採集調取。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗，也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。 
原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能加快統計分析的速度。
3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。

『貳』 什麼是全網營銷大數據分析

社交網路截至2013年4月，約有一半以上的中國網民通過社交網路溝通交流、分享信息，社交網路已成為覆蓋用戶最廣、傳播影響最大、隨著社交網路用戶的不斷增加，投資者、廣告商、程序開發商等利益相關者也越來越多,不僅構築了一個龐大的網路社會，還為其帶來無限商機。門戶媒體，新聞營銷指企業在真實、不損害公眾利益的前提下，利用具有新聞價值的事件，或者有計劃的策劃、組織各種形式的活動，藉此製造「新聞熱點」來吸引媒體和社會公眾的注意與興趣，以達到提高社會知名度、塑造企業良好形象並最終促進產品或服務銷售的目的。

『叄』 大數據精準營銷如何做

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。大數據精準營銷做法如下：

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於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。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

『肆』 如何運用大數據做好精細化營銷

現在大數據不斷發展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。而該如何利用大數據來進行精準營銷呢？

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，可以幫助業務部門對企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-善融商務

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，進轎培鉛行產品和渠道推廣。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、信用風險評估

銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基於大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基閉好於大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。

4、欺詐風險管理

信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使採取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基於大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。

5、提升客戶體驗

銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定製服務和問候，在節假日為客戶提供定製服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。

6、需求分析和產品創新

大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面中散對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定製產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。

7、運營效率提升

大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力於內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。

8、決策支持

大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基於大數據和人工智慧技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對採集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

『伍』 大數據營銷具體是指什麼呢可以列舉一下具體的大數據營銷案例是什麼樣的嗎

大數據營銷是指基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網回廣告行業答的營銷方式。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。

『陸』 營銷數據分析的作用

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。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾他們最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
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。面對日新月異的新媒體，特別是社會化媒體，企業想要做到品牌傳播的有效性就要通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，特別是對潛在用戶進行多個維度的畫像，此時大數據分析可以精準了解活躍粉絲的互動內容，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，從而有效地篩選目標群體做到精準營銷。
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。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來，從而做好防犯。
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。事實上，美國的UPS快遞公司早在10年前就利用基於大數據的預測性分析系統來檢測全美UPS快遞公司60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理。

『柒』 從大數據中分析營銷思路

從大數據中分析營銷思路

2013年大數據成為人們津津樂道的事，但是這個概念對於許多人來說是模糊的概念。對於企業來說，分析大數據主要是為了從中找到營銷的思路。之前在我們不二碼垛機網站，對數據的研究一直是時有時無的事，總的來說就是不夠重視。之後在意識到，大數據對營銷工作的重要性，才加大對數據的分析。如何從大數據中分析營銷工作，請聽我慢慢道來。

對營銷工作的數據分析是最能體現營銷工作效果的反饋，所以需要對各項數據反映的問題進行深入的了解。在對不二碼垛機的營銷工作的數據分析，我主要是從以下幾點分析的。在我看來，對這樣的數據分析也是真正的從用戶體驗的角度分析營銷，這樣的思路正好符合營銷注重用戶體驗度的思路。

1、分析用戶的行為特徵

對用戶這塊的數據分析是最直接體現我們不二碼垛機的用戶群的，從這些用戶的數據，我們能把握用戶的年齡段、用戶的喜好與購買習慣等等大量的用戶數據。在更加深入的分析這些數據，甚至可以做到比用戶更加了解用戶。

2、分析營銷活動的效果

在不二碼垛機器人生產之前先了解潛在用戶的主要特徵，分析他們對產品的期待，這樣生產出來的不二碼垛機器人http://www.fujiyusoki.com.hk/能投其所好，這樣的產品是符合用戶需要的。例如湖南衛視在拍《爸爸去哪兒》之前，一定有一大堆的數據分析，包括對市場的分析，這樣拍攝的節目才是符合用戶喜好的東西。

3、分析競爭對手的數據

這方面的數據相信是企業想知道的，雖然對方不可能將數據告訴我們，但是我們可以通過大數據監測分析得到相關數據。對競爭對手的數據分析是快速提高我們營銷效果的好方法。但是要注意競爭中手段的利用，不能超越法律。競爭對手的數據監控要合理分析，揚長避短學習優秀的地方。

4、品牌危機監測及管理支持

新媒體時代，許多企業都進軍媒體中，希望利用媒體宣傳自己的產品。我們不二碼垛機面對品牌危機，也一直在找對策。我們營銷總監說過一句話，「現在許多企業都在玩弄媒體，誰的媒體資源多，對品牌的宣傳就成功了一半。」所以我們不二碼垛機也在加大媒體這塊的投入。大數據的分析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。

5、市場預測與決策分析支持

對市場預測與決策的數據分析，有利於我們對市場的把控。現在的數據分析與數據挖掘要求較之前高許多，也更加全面、速度更加及時的大數據分析，多市場的預測及決策分析提供更好的支持。在我們不二碼垛機對市場的預測分析度我們的決策有非常大的幫助。

今後，誰在大數據分析能力上更強，對數據把控力更大，在市場競爭力上會有更大的優勢。

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『捌』 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。

『玖』 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

『拾』 大數據營銷分析應該從哪個角度入手

大數據營銷分析應抄該襲從哪些地方入手呢

1. 首先是公司的需求，或者是你個人的需求上入手。因為只有你公司需要這個數據，或者你個人需要針對這個數據進行分析，才會去對這個角度進行關注和趨利性的選擇，這是一個首先要考慮的問題。

2. 數據的分析難度是所有公司和所有人在對數據分析過程中，最大和最核心的一個要義和要點。你把這個難度分析清楚之後，再去對數據進行分析，才能夠看得出是否能快速的完成，如果時間過長，數據分析完之後也沒有太大的作用。