大數據下的營銷
1、針對性營來銷
大數據可自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。
B. 大數據時代的營銷怎麼做
大數據時代的營銷怎麼做？
大數據時代的營銷怎麼做？各公司在大數據方面出手闊綽。首席營銷官調查網站（The CMO Survey）報道稱，目前大約有5.5%的營銷預算用於營銷分析，這個數字將在未來3年內增加到8.7%。大家的期望值很高，許多公司正試圖弄清楚如何破譯數據，從中獲得卓越的戰略見解。
我非常支持這種獲取和利用數據來推動決策的趨勢。然而，這也是問題所在。隨著數據量的增長，企業的數據利用率越來越低。我首先在2012年2月提出了如下問題：「在你的公司作出決策前，對現有或者索取的營銷分析數據加以利用的項目佔多大比例？」得到的結果是37%，當時我覺得這個比例太低。但當我在2013年8月提出同樣的問題時，比例降至29%。圖1顯示了這個比例在過去18個月里持續下降。
但這個調查結果並非完全出人意料。回顧30年來相關調查的歷史，數據利用率始終偏低，很多種類的營銷信息都是如此，包括營銷調研、廣告調研和現在的社交媒體調研。這種偏低的營銷分析數據利用率妨礙了大數據對利潤的貢獻。
妨礙有多大？有些人可能會說，營銷分析等各種市場情報的最終衡量標準是能否增進企業對客戶的了解。首席營銷官調查網站請頂級營銷人員對他們公司在「獲得和利用對客戶的深入見解」方面的表現打分。滿分為5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是優秀。回顧過往得分，結果顯示仍然處於普通水平（2013年8月為3.4分，2012年2月為3.5分，2009年8月為3.5分）。因此，即使用於營銷分析的花費增多，但我們並未看到對客戶的深入見解有所提高。
企業應該怎麼做？首先，管理人員必須以終為始。上市計劃、創造需求的活動和銷售活動必須包括關於哪些數據應該收集以及如何利用它們的具體說明。當計劃和策略中植入了大數據方案的時候，偏低的利用率可能會上升。
其次，企業必須花錢培訓管理人員，讓他們知道如何利用營銷分析來獲得洞察力、推動決策、實施策略和評估他們已經採取的行動。正是出於這個原因，我們在福庫商學院（Fuqua）教授「市場情報」課程，專注於信息的「使用」而非「創造」。企業必須更加重視市場分析的應用部分。機構和咨詢公司可以提供這類培訓。
第三，企業必須找到和留住那些能夠充分利用市場分析的合適人才。當問及「你的公司在多大程度上擁有能夠充分利用市場分析的合適人才？」時（1分為沒有合適的人才，7分為有合適的人才），僅僅3.4%的受訪者給自己的公司打了7分，56%的人打了低於平均水平的分數。圖2顯示了完整的分數分布情況（平均分為3.4分，標准偏差為1.7分）。
C. 大數據營銷怎麼做
大數據營銷現在市面上破解版太多太多了！一定要注意區分,避免上當！！1.看公司成立時間。2.看是否自主研發。3.看品牌，口碑。選擇公司成立時間長的，品牌大的，口碑好的。
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D. 大數據時代下，營銷方式發生哪些變化
在這互聯網發達，數據為主的時代，我們先來看看目前企業營銷人員的心頭都有哪些痛。
第一，營銷核心的受眾發生「質」的變化。
我國市場消費階層的購買力分為金領階層、白領階層、灰領階層、藍領階層和無領階層。從消費趨勢的角度看，真正領導消費趨勢的是白領階層、金領階層。這兩個階層一般是25～45歲，大專以上學歷，個人月收入在3000元以上的人群，近日發布的(2014年全球社交、數字和移動》報告顯示，中國有13.5億人口，城市人口比例為51%，其中互聯網網民比例為44%，中國手機設備持有量超12億台，調查結果表明，都市白領和金領正逐漸成為互聯網用戶的中堅力量，網路已成為他們工作、生活不可或缺的工具。這些人群正是營銷的核心受眾，他們普遍具有收入較高、購買力強、消費需求旺盛的特點。由於大眾的生活方式改變，由傳統媒體向網路媒體「漂移」，優質的核心用戶向網路媒體「集結」時，基於傳統媒體的傳統營銷效果便會大打折扣，甚至是逐漸失效。
第二，消費者行為模式的改變，購買決策流程的改變，讓以往的營銷管理流程，對於潛在銷售機會的把握，變得更加困難。研究已經證實買家的決定跟傳統營銷溝通基本上沒有任何關聯，消費者通常用自己的一套路子來獲取產品和服務信息，其中最常用的是網路，當然還有企業之外的信息來源，比如人們的口頭表述或者是客戶反饋。
第三，互聯網讓市場更加廣闊，價格也變得透明，競爭也變得激烈，在企業運營中不斷「成本控制」的高壓下，營銷的預算也成為營銷人員的痛。人們都說CEO(首席執行官)們已經沒那麼多耐心。根據201
1年倫敦Foumaise Marketing
Group(營銷集團)對600名CEO和決策者的調查顯示，73%的人認為他們的CMO(首席營銷官)缺乏商業信譽更重要的是無法驅動收入增長，72%稱很多人只是嚷嚷著要錢但卻無法解釋這些投入如何帶來新增收人，77%的人表示他們天天跟你談品牌資產和其他類似的東西，但他們卻無法將這些工作與真正的市場估值或是其他重要的金融指標聯系起來。又要馬兒跑，又要馬兒不吃草，極高的ROI(投資回報率)考核讓很多營銷人員都覺得崩潰。
第四，社交媒體、電子營銷的出現，讓很多企業專門劃歸出一些新興針對客戶的服務部門，來嘗試新事物。因此，面對同樣的客戶，同樣客戶的各種反饋被把持在不同的部門中，不同的營銷部門之間就會出現在企業資源、客戶信息上的競爭。企業的營銷人員確實有點內憂外患。相應地，這種內耗和無序也帶來企業整體運營成本的上升，而利潤卻未見提升。
第五，我們要講，在日益發展的社交媒體環境中，傳統營銷不僅起不到作用卻也沒有意義。你僱用的多個員工，但是他們並不是買家，不能站在另一方來看待事情，利益和買家是完全相反的，所以在社會媒體的世界裡，傳統媒體已經失效。所以當今的局勢就是這樣，傳統營銷策略已經失效，取而代之的是更多有創意的、符合現代環境理念的、跟得上科技的模式。
E. 如何建立企業營銷在大數據下的可視化管理
可視化管理其實就是數字化管理，就是把原來含混不清靠感覺和經驗的管版理變成有明確數字支撐有智能權化數字決策模型支撐的管理方式，如何做到呢?
1.對營銷流程進行再造，把原來攀枝錯節的流程從業務主流程到具體每一項流程都要打通，為什麼第一步是這個，這是因為管理脈絡理清了，數據的產生和統計結構才能清晰;
2.對營銷數據進行數字化處理，這個數字化說的顯然不是說用Excel而是必須藉助更為強大的Bi工具進行加工，一方面引入更為精美炫酷的報表，二方面引入更為智能的分析模型，比如數據聯動，數據鑽取等等。
3.以上兩點的結合其實就是藉助BPM+BI的路徑，因為是手工打字，這里不能闡述更多，我自己接觸過的一個案例是中建四局藉助天翎BPM和帆軟報表工具去實現供應鏈數字化轉型，在流程的打通上把供應鏈涉及的部門和合作夥伴都融入和梳理清晰，在數據處理上則融入了業財一體化和產業數據互聯的思想，實施效果很棒，業務開展過程和管理結果都實現了可視化。
F. 大數據引擎下如何精準營銷
1．零售企業數據管理數據收集是零售企業實現精準營銷的基礎。通過POS機、觀測設備、移動終端、互聯網、智能終端等收集企業與顧客的交互數據，同時在企業運營過程中重視對商品數據、銷售數據、會員關系數據等交易數據的收集。另外，企業外部的數據如市場調查數據、專家意見、第三方機構數據等也可收集，並對數據進行清洗、重構、填補，保證數據質量，補充到資料庫。根據企業的商業目標，對2．消費者分群及理解消費者的消費行為，利用收集到的數據進行消費者分群，分析不同消費群體的特徵、消費偏好，進行消費需求預測。對得到的消費者類別進行描述性分析，根據帕累托的二八原則，企業80%的利潤是由20%的重要消費者創造的。零售企業只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優先滿足重要消費者的需求。
2. 營銷方案設計零售企業首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業知名度等。總的來說，可描述為優化消費者價值、獲取新消費者、實現消費者保持、實現交叉銷售和增量銷售，最終提升企業利潤。通過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，並保持其忠誠度。
3. 營銷方案實施利用數據分析選擇最合適的營銷方案實施渠道，並對營銷活動進行活動效果跟蹤。既需不斷保證方案實施的靈活性，也要對實施過程中出現的意外情況保持警惕，才能在競爭對手發現其市場份額被搶占之後再發起反擊之前，將營銷活動的影響開展到盡可能大的局面。
4. 營銷結果反饋通過對營銷方案實施過程中的數據進行分析並總結經驗，用於指導下一階段的營銷方案制定。對整個營銷過程效果的評估可從營銷成本、銷售收入、企業知名度、消費者滿意度等方面進行綜合分析。在當今大數據時代，信息技術不斷發展和完善，為零售企業帶來了海量數據，同時數據挖掘技術使得零售企業能夠有效應用數據，數據被提升到前所未有的高度。零售企業應重視數據的力量，深層次挖掘隱藏在海量數據中有價值的市場信息，指導企業制定各項決策，建立符合自身實際情況的精確營銷體系，有針對性地實施營銷計劃，比以往靠管理者個人經驗和判斷作決策更科學有效。
G. 大數據對營銷有什麼價值和意義
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。
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。
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。
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。
H. 大數據下的營銷價值
大數據下的營銷價值_數據分析師考試
營銷是一門學問嗎?當然是，從人類有交易活動開始，營銷便一直存在，且隨著時代的變化而不斷產生新的形式。進入大數據時代，市場營銷也隨之而慢慢進化。
在某些方面，當前的市場營銷行業也存在著前所未有的潛力，這便是大數據時代市場營銷專業就業方向的新趨勢。很多人表示，將傳統的市場營銷智慧與大數據的巨大威力相結合，可能會在定性分析和定量分析方面產生巨大的優勢。但是要做到這一點，首先還有很多工作要做。沃頓商學院運營與信息管理學教授桑德拉·希爾(shawndrahill)表示：「這是一個非常激動人心的時代。有大量的數據可挖掘，以深入了解客戶，了解他們的態度和他們在想什麼。此外，數據挖掘在過去的十年已經取得了長足的進步，但我們還有很長的路要走……也就是要弄清楚人們說話背後的真正含義。」
許多人感覺到大數據時代正在到來，但往往只是一種朦朧的感覺，對於其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容--不明覺厲。實際上，還是應盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對於多數企業而言，大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。
第一，用戶行為與特徵分析。
顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。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更明確。
第二，精準營銷信息推送支撐。
過去多少年了，精準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營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，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，而其背後靠的即是大數據支撐。
第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。
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，那麼你的產品生產即可投其所好。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，即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。
第四，競爭對手監測與品牌傳播。
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。品牌傳播的有效性亦可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，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五，品牌危機監測及管理支持。
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。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，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，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。
第六，企業重點客戶篩選。
許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
第七，大數據用於改善用戶體驗。
要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理
第八，SCRM中的客戶分級管理支持。
面對日新月異的新媒體，許多企業想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，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據應用可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
第九，發現新市場與新趨勢。
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。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的DavidRothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。
第十，市場預測與決策分析支持。
對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。
那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用，或許能有所啟發。
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