营销案大数据分析

『壹』 企业的大数据营销方案该怎么去做

企业要做大数据营销就需要通过大数据平台，将企业各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从而指导企业制定科学的营销方案。
首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握用户的精准信息，建立用户画像，定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等，对不同的对象采取不同的营销策略，直击痛点，实现转化。
然后搜集客户的个性化信息和需求，推送购买建议和相关促销信息，到提供跨渠道的客户购买体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析，发现客户思维模式和消费行为模式，指导产品的研发与新技术方向。
最后进行全渠道营销：整合并分析用户在终端的行为数据，帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：
1.数据采集
数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈内放置一个数据采集装置，采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。
2.数据清洗
原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗，也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 
原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。
对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能加快统计分析的速度。
3.数据运用
前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。
数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。
除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

『贰』 什么是全网营销大数据分析

社交网络截至2013年4月，约有一半以上的中国网民通过社交网络沟通交流、分享信息，社交网络已成为覆盖用户最广、传播影响最大、随着社交网络用户的不断增加，投资者、广告商、程序开发商等利益相关者也越来越多,不仅构筑了一个庞大的网络社会，还为其带来无限商机。门户媒体，新闻营销指企业在真实、不损害公众利益的前提下，利用具有新闻价值的事件，或者有计划的策划、组织各种形式的活动，借此制造“新闻热点”来吸引媒体和社会公众的注意与兴趣，以达到提高社会知名度、塑造企业良好形象并最终促进产品或服务销售的目的。

『叁』 大数据精准营销如何做

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。大数据精准营销做法如下：

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于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。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

『肆』 如何运用大数据做好精细化营销

现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销呢？

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，可以帮助业务部门对企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-善融商务

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，进轿培铅行产品和渠道推广。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、信用风险评估

银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基闭好于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

4、欺诈风险管理

信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

5、提升客户体验

银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

6、需求分析和产品创新

大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面中散对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

7、运营效率提升

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。

8、决策支持

大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

『伍』 大数据营销具体是指什么呢可以列举一下具体的大数据营销案例是什么样的吗

大数据营销是指基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网回广告行业答的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

『陆』 营销数据分析的作用

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。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众他们最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
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。面对日新月异的新媒体，特别是社会化媒体，企业想要做到品牌传播的有效性就要通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，特别是对潜在用户进行多个维度的画像，此时大数据分析可以精准了解活跃粉丝的互动内容，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，从而有效地筛选目标群体做到精准营销。
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。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来，从而做好防犯。
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。事实上，美国的UPS快递公司早在10年前就利用基于大数据的预测性分析系统来检测全美UPS快递公司60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。

『柒』 从大数据中分析营销思路

从大数据中分析营销思路

2013年大数据成为人们津津乐道的事，但是这个概念对于许多人来说是模糊的概念。对于企业来说，分析大数据主要是为了从中找到营销的思路。之前在我们不二码垛机网站，对数据的研究一直是时有时无的事，总的来说就是不够重视。之后在意识到，大数据对营销工作的重要性，才加大对数据的分析。如何从大数据中分析营销工作，请听我慢慢道来。

对营销工作的数据分析是最能体现营销工作效果的反馈，所以需要对各项数据反映的问题进行深入的了解。在对不二码垛机的营销工作的数据分析，我主要是从以下几点分析的。在我看来，对这样的数据分析也是真正的从用户体验的角度分析营销，这样的思路正好符合营销注重用户体验度的思路。

1、分析用户的行为特征

对用户这块的数据分析是最直接体现我们不二码垛机的用户群的，从这些用户的数据，我们能把握用户的年龄段、用户的喜好与购买习惯等等大量的用户数据。在更加深入的分析这些数据，甚至可以做到比用户更加了解用户。

2、分析营销活动的效果

在不二码垛机器人生产之前先了解潜在用户的主要特征，分析他们对产品的期待，这样生产出来的不二码垛机器人http://www.fujiyusoki.com.hk/能投其所好，这样的产品是符合用户需要的。例如湖南卫视在拍《爸爸去哪儿》之前，一定有一大堆的数据分析，包括对市场的分析，这样拍摄的节目才是符合用户喜好的东西。

3、分析竞争对手的数据

这方面的数据相信是企业想知道的，虽然对方不可能将数据告诉我们，但是我们可以通过大数据监测分析得到相关数据。对竞争对手的数据分析是快速提高我们营销效果的好方法。但是要注意竞争中手段的利用，不能超越法律。竞争对手的数据监控要合理分析，扬长避短学习优秀的地方。

4、品牌危机监测及管理支持

新媒体时代，许多企业都进军媒体中，希望利用媒体宣传自己的产品。我们不二码垛机面对品牌危机，也一直在找对策。我们营销总监说过一句话，“现在许多企业都在玩弄媒体，谁的媒体资源多，对品牌的宣传就成功了一半。”所以我们不二码垛机也在加大媒体这块的投入。大数据的分析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。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警。

5、市场预测与决策分析支持

对市场预测与决策的数据分析，有利于我们对市场的把控。现在的数据分析与数据挖掘要求较之前高许多，也更加全面、速度更加及时的大数据分析，多市场的预测及决策分析提供更好的支持。在我们不二码垛机对市场的预测分析度我们的决策有非常大的帮助。

今后，谁在大数据分析能力上更强，对数据把控力更大，在市场竞争力上会有更大的优势。

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『捌』 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。

『玖』 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。

『拾』 大数据营销分析应该从哪个角度入手

大数据营销分析应抄该袭从哪些地方入手呢

1. 首先是公司的需求，或者是你个人的需求上入手。因为只有你公司需要这个数据，或者你个人需要针对这个数据进行分析，才会去对这个角度进行关注和趋利性的选择，这是一个首先要考虑的问题。

2. 数据的分析难度是所有公司和所有人在对数据分析过程中，最大和最核心的一个要义和要点。你把这个难度分析清楚之后，再去对数据进行分析，才能够看得出是否能快速的完成，如果时间过长，数据分析完之后也没有太大的作用。