淘宝大数据的精准营销案例

① 请问如何使用电子商务大数据分析电商化妆品的相关客户,达到精准营销目的请举一个例子

有一些网店在运营的过程中，为了吸引更多的用户，宣传的资料过于夸内大。导致容用户的匹配度不高，就很难成交，最终就会拉低店铺的成交量。所以要做好精准引流，要定位好自己店铺和宝贝的定位，然后围绕这个定位去确定自己的目标用户群体，再去分析用户群的流量特性，以此来做宣传，直击用户的痛点

② 大数据精准营销是什么哪家做的好

什么是精准营销，举个简单的例子，你家人都是移动的卡，你比较喜欢上网，你爸爸打电话比较多。移动公司后台的智能分析系统（crm），通过几个月的数据分析，判断出你喜欢上网，然后下发流量套餐的营销或者活动短信，你爸爸不会收到，因为系统判定他不是流量用户。
通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销的过程，叫做精准数据营销。核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
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。可通过网络搜索“亿美软通”了解。

③ 传统零售业的精准营销:大数据的魅力

传统零售业的精准营销:大数据的魅力__数据分析师考试

当前互联网公司对数据挖掘可谓赖以生存。目前几乎所有的用户体验产生的数据都可以进行数据挖掘。从传统零售企业走电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？

国内大数据公司信柏科技CEO柏林森指出:大数据是一个动态的洞察、清晰的预测的过程。有了洞察就可以慢慢走进预测。举例来说，对于传统的零售企业来说，他的零售模式就会遇到数据瓶颈。以前商家自己其实不知道是哪位顾客来买他的东西，就算商家有了顾客的会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来也是无法知道顾客是谁，即使掏出来会员卡也无法知道顾客的消费偏好及个人家庭情况等。但是有了大数据分析之后，可以对消费者进行全方位的分析，描述消费者画像，从而对其开展个性化精准营销。

那么，大数据能够让传统零售业脱困吗？业内有两种观点。有人认为大数据只是一个数据量的加大。从kb，MB，到GB和TB，计算能力的增强必然导致数据更多；另一种观点是大数据把原始数据从date变成了信息，再把信息变成了商业。

所以大数据是一个很好的工具，关键是如何是使用好这个工具，换算成数值理论的说法，就是怎么建立网络，怎样建立商业模式。举个例子，商品在超市里面卖，这个卖商品就不是一个简单的过程。超市需要根据顾客的习惯，在不同时间，不同时段推出不同的款产品，通过什么的样的方式进行销售......这些复杂的过程都需要通过大数据的分析结果进行商品配合和销售。

随着大数据商业应用的发展，越来越多的企业认识到大数据的价值，那么怎么利用创新型的大数据？一个生动的例子能够很好的诠释大数据。在抗日战争时期，军团指挥官往往能通过缴获的枪支和装备来确定敌军司令部的位置。因为缴获的装备高级，很大程度上就代表着司令部的位置。这个虽然不是大数据处理的典型例子，但是可以很好解释如何利用创新型的大数据技术。

其次，还需要大数据团队的支持。一个企业首先要有数据驱动的意识，作为企业的带头人应该首先做一个决策，但是决策制定后，需要一个团队进行支持。因为很多大数据的应用都是在执行层面，如何对数据进行整合，需要各个系统的数据模型。

总之，传统零售业向电子商务大数据转变时，首先要进行决策分析、数据分析，数据整合，团队执行，这样才是一个理想的大数据变革。

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④ 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

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⑤ 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。

⑥ 有没有一个有具体数据的大数据营销案例

暂无大数抄据营销案例。袭
目前大数据还都是刚刚兴起，第一是拥有大数据的企业很少，第二是拥有大数据且具有足够的大数据挖掘分析的人才的企业更是屈指可数，第三是大数据挖掘分析的作用在银行、金融、政务、电商等平台起到的作用都非常大，绝大多数的精力都还放在如何提升效率和效益上，能用于营销的精力真的很少。

⑦ 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。

⑧ 如何利用大数据做到对客户的精准营销

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料

大数据营销
大数据营销三个案例分析

案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

⑨ 大数据时代，怎么做好精准营销

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。 营销实验室Convertlab的DMHub透过多触点渠道抓取信息，分析并标签化用户，充分挖掘用户数据价值，推送相关营销内容。

⑩ 大数据时代,招商快车十大精准营销案例

大数据时代,招商快车十大精准营销案例

2015年，招商快车——中国最大全渠道大数据营销服务供应商大动作频频，先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十大知名品牌达成深度战略合作——从企业营销代运营到大数据精准营销匹配服务。截止目前，招商快车销售额同比增长350%，一线合作企业占比60%，势态喜人。互联网+大数据时代的来临，招商快车勇于突破，敢于先行，DSP商机速配平台、DMP数据营销平台应运而生，全渠道大数据营销服务供应商驻足当代。

2015年是“互联网+”发展的元年，李克强总理在两会期间提出“互联网+”行动计划，互联网首次写入国家政策纲要，标志着互联网产业在新常态经济下的重要作用。随着互联网+战略的不断深化，大数据的话题在新媒体环境下裂变式传播，大数据一词也慢慢被大众所熟知，特别是在“云计算”和“物联网”的广泛应用，大数据的价值越来越受重视和关注。2015年9月5日，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展和应用；奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好，无不标志着大数据时代的到来。

思路决定出路。大数据时代如山洪猛兽滚滚而来，招商快车基于超过2000万的渠道商、创业者精准数据库，截止日前，招商快车已完成超过2000万IT软硬件设备升级的投入，打造以DSP商机速配平台为核心、以DMP营销数据平台为有力支撑的两大超级平台。依托大数据营销智能化应用、服务，致力于为处于不同生命周期的中国企业，围绕营销及金融价值链中所产生的商业困惑，提供一站式商业模式定位、渠道系统建设、营销内核构造、营销教练、营销外包、O2O解决方案、全网营销、微商解决方案、DMP营销数据应用、DSP商机速配服务、金融增值服务等全渠道大数据营销服务。

十大精准营销案例。由于商业模式成功升级以及IT软硬件设备的成功导入，招商快车先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十多家国内外知名企业达成深度合作，销售额同比增长350%，一线品牌企业客户占比60%，创下历史新高。

（2015招商快车十大经典案例）

以志高为例，招商快车结合双方知名度及影响力，为志高制定“互联网+家电+大数据营销”战略，一、提供营销拓展代运营服务；二、依托招商快车DMP营销数据平台为志高提供大数据营销配套；三、全渠道招商落地执行，帮助志高扩大国内外市场占有率，持续推进志高集团由“中国制造”向“中国创造”产业升级。

大数据时代背景下的全球经济，是一场以信息科技为核心的商业革命，它将颠覆传统经济形式、重构全球经济格局新兴产业链。招商快车成功升级商业模式，致力于帮助中国企业提高生产力、降低运营成本，减少运营盲区，使资源配置合理化，经济效益最大化，从而实现国民经济与商业价值的战略双赢。

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