大数据品牌运营策划营销

① 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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② 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品

传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。

孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，

知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。

接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。

人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。

何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。

何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。

两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。

大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。

大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：

其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。

当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。

以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。

这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。

盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。

用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？

用户基础数据

这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，

姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。

购物数据

购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。

当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。

紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。

再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向

不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：

购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》

促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。

还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行业数据

当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。

其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。

社交数据

社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。

根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。

新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。

做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。

这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期

预热期：扩大人群范围

预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。

爆发期：寻找精准流量

爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。

收尾期：人群二次触达

当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。

当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。

③ 如何进行大数据营销

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

④ 大数据时代汽车品牌营销解决方案

大数据时代汽车品牌营销解决方案_-数据分析师考试

随着移 动互联网、O2O和车联网的快速发展，数字类渠道贯穿了消费者选车-买车-用车的全过程。消费者的全面数字化，意味着消费者购车前后的行为均可以通过大数据分析进行全方位挖掘，从而实现在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务一系列过程的决策优化，这也成为程序化购买带给汽车品牌营销的一个重要突破。

对于汽车品牌来说，以数据和技术为核心的程序化购买既是挑战，也是重大的发展机遇。汽车品牌需要从以下四个方面，提升营销效率和效果：

一、我的消费者在哪?

随着品牌与消费者的沟通渠道的多样化，如何挖掘隐藏在互联网背后的潜在客户群，成为车企数字营销的首要问题。大数据时代，汽车品牌自身掌握的销售、用户调研等数据已经远不能满足其营销决策的需要，企业所关注的消费者特征和偏好等洞察，完全可通过其自然行为过程中留存的数据进行分析和挖掘。

二、我该如何提升与消费者的沟通效率?

事实上，传统线上营销采用的媒介购买方式，已无法满足消费者的个性化传播。消费者购车到用车是很长一段周期，期间存在诸多不确定性，汽车品牌可根据实时获取的消费者数据，通过程序化购买自动选择适合的媒体和广 告位，并借助智能创意实现广 告创意、目标人群和媒介的完美整合，而这一系列过程可以在短时间飞速完成。

三、我如何更好的服务客户?

消费者在购车前后的很多行为都会影响着身边的潜在客户，汽车品牌试图通过数字营销及数据的挖掘分析更好的了解消费者的兴趣偏好，来提高线上、线下与售前售后的用户体验，以此提高品牌影响力。

四、我的效果如何评估?

“我的广 告费用浪费了一半，但是我不知道是浪费了那一半。“这句广 告界名言将在程序化广 告的浪潮之下被冲刷殆尽。对一个目标客户从潜客到变成购买客户过程的数据纪录和反馈，对于渠道的预算分配和优化推广渠道的组合是有极大帮助的。

针对汽车营销传播中的四大痛点，悠易互通根据多年服务众多汽车客户的经验以及强大的系统开发和技术开发经验，提出了汽车行业的整体解决方案：

一、 DMP数据打通，支持企业全方位营销策略

悠易互通帮助汽车企业搭建专属数据管理平台(Databank 3.0)，收集车企在营销与运营过程中产生的海量线上、线下数据，实现企业第一方数据的聚合管理;并且通过与第三方数据(YOYI DNA)打通，在确保第一方数据安全的前提下，实现数据的互联互通，通过多维度的数据分析与发掘， 帮助车企对其目标消费者进行360度画像，并支持企业全方位的营销决策。

具体来说， 车企可以从各地经销商获取真实的购车用户的基本信息(如年龄、性别、地域等)，而YOYI DNA则在全网收集了以用户为核心的横跨网页浏览、搜索、电商购买、社交分享和广 告投放的数据，并且采用悠易互通统一的标签体系对各来源数据进行标准化处理和结构化细分，形成了悠易互通自有的第三方数据体系。通过将第一方和第三方的数据打通，车企可以确切知道某款车型的购车者兴趣标签和行为偏好，比如家庭构成、收入状况、经常访问的网站、关注的明星、社交媒体上感兴趣的内容、关注的车型和要素等，真正做到对顾客全面而深入的洞察，并对企业制定营销决策提供数据支持。

二、 整合资源，利用算法提升线上传播效率

汽车互联网传播的主要目的之一是收集销售线索。在程序化购买时代，这就需要DSP能够在整合流量资源的基础上，利用先进的算法对数据进行深挖，从而提高销售线索收集的效率和质量。

车企的专属数据管理平台(Databank 3.0)可以无缝对接到悠易程序化购买平台， 实现老访客召回和根据现有客户进行智能扩展(Lookalike)，并借助悠易互通接入的日均130亿多屏海量资源，以及专门为汽车客户定制的算法和优化手段，对每一个展现机会进行CTR和CVR(转化率)的预估，结合智能创意，做到在正确的时间、正确的媒介向正确的人传递正确的信息，为客户的官网引入高质量的访客。

当消费者来到官网后，可以全程监测消费者和品牌的互动过程，从而帮助企业了解消费者在哪里流失，为网站的优化提供指导。同时，根据消费者的访问行为，进行有针对性的召回。例如，针对只了解了车的基本信息，而没有了解车的详细配置、价格信息或金融贷款服务的消费者，可以针对性的采用促销创意将这些访客直接引流到官网的金融方案页面，促进消费者进行预约试驾。

三、 从线上到线下，实现个性化销售和售后服务

通过线上收集到销售线索后，车企的营销重点转移到线下，这就要求车企能够帮助其经销商做到个性化的销售和售后服务。

过去4S门店的销售人员除了潜在客户的手机号、姓名和性别之外，是没有其他信息可以获取的。悠易互通的汽车解决方案通过打通客户线上和线下标签，帮助车企在给经销商下发销售线索时，提供了更为详细的用户信息，如客户的家庭状况、对车型、外观、配置、价格、金融方案的关注程度等。这些信息将极大地帮助销售人员基于客户的画像，展开一对一的个性化销售，从而提高销售线索向实际订单转化的可能性。

消费者购车后，经销商将实际成交的顾客信息反馈给车企，这些信息进入企业数据管理平台(Databank 3.0)。通过对现有用户网络行为、用车行为(车联网数据)的持续跟踪，车企可以更准确地预测现有用户对于维修保养、更换新车的需求，从而制定个性化的营销及售后服务计划，深度挖掘客户的生命周期价值。

四、 效果评估，持续提升营销的整体效率

传统广 告投放的效果评估很难控制，程序化购买则赋予了品牌广 告主对效果更多的控制权。悠易互通记录了消费者在全网范围内每一次和品牌互动的行为，并对每一个销售线索进行追踪溯源，通过归因模型，评估每一次曝光、点击、搜索行为对形成该转化效果的贡献，从而优化营销预算的分配，提升营销的整体效率。

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⑤ 大数据营销究竟该怎么做

1、数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数专据采集，例属如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
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，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售
商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
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。

⑥ 大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

⑦ 大数据时代市场营销策略

大数据时代市场营销策略

1、利用大数据改进企业广告投放策略

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

2、基于大数据的精准推广策略

没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。

3、规模个性化产品策略的实施

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。

近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。

4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘

以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。

通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。

5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略

现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台);不同的客户需求;不同的细分市场;以及不同的但可以区隔的市场区域。

这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度;分析各种渠道形式的测试销售数据;以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

⑧ 大数据对品牌营销究竟有什么用

九一数榜认为：对品牌数字资产的全面掌控能力

在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合，而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说，它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等，甚至是奖励给用户的积分，都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲，企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源，即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要，全世界所有的资产，只有一个资产越用越有价值，它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系，你不用数据它就变成了一堆数字，如果你用，这个数字越多，对应的数字资产就越有价值。

在对品牌营销数据的积累上，上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产，它有赖于两个维度的拓展：一是垂直纵深数据的收集，二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤，从而才能找到最核心有效的数据进行运用，这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产（九一数榜）。

⑨ 大数据市场营销 有何诀窍

大数据市场营销 有何诀窍
了解一些更智慧的大数据营销示例，有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据，从分析和创新的角度进行思考。
1. 衡量社交媒体影响力
公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析，来衡量社交媒体的影响力。
2. 识别您的品牌推广人员
识别主要的影响者，并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者，不只可以通过传统交易（最近购买、客户服务呼叫），还可以通过社交媒体。
3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术
借助不同学科团队，将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队，业务、IT和分析专家快速评审实际结果，重新校准分析，调整假设，然后测试结果。
4. 创建客户购买预测
将历史行为数据用于一个定义的目标，作为针对不同类别产品的行为指标。例如，测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性，作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。
5. 了解不同营销渠道的真正价值
组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据，创建一个模型，突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动（如呼叫中心交互）的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销，可以比投资广告更有效地增加收入。
6. 通过邮编瞄准销售机会
与其让销售代表超负荷工作，分析海量数据和复杂的模型，不如创建强大的销售工具，用简单、可视的界面，通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。
充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段，迄今很少有大数据见解转变为营销优势，因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例，了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势：
1. 下一代客户重新定位
随着大数据分析变得日益复杂，营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如，试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。
2. 使用热图（Heat Map）技术追踪店内客户偏好
使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量，就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比，告诉零售商产品在线与离线的执行情况，以便调整营销计划。
3. 利用地理空间数据与客户进行沟通
使用地理空间数据来准备有针对性的报价，并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入，并结合了离线和在线营销工作。
4. 分析社交媒体以增加收入
使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现，通过实施社交分析，他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。
5. 注重转换
营销人员应以转换语言来交谈，并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么？”“哪类内容能够激发最强的品牌主张？”“哪些渠道持有最高的转换率？”使用大数据来通知和推动全方位的转换。