❶ 大數據營銷的主要用途有哪些

這里先說下什麼是大數據。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，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。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。
大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷的主要用途
1.基於用戶的需求定製改善產品。消費者在有意或無意中留下的信息數據作為其潛在需求的體現是企業定製改善產品的一項有力根據。ZARA公司內部的全球資訊網路會定期把從各分店收集到的顧客意見和建議匯總並傳遞給總部的設計人員，然後由總部作出決策後再立刻將新的設計傳送到生產線，直到最終實現「數據造衣」的全過程。利用這一點ZARA作為一個標准化與本土化戰略並行的公司，還分析出了各地的區域流行色並在保持其服飾整體歐美風格不變的大前提下做出了最靠近客戶需求的市場區隔。同樣，在ZARA的網路商店內，消費者意見也作為一項市場調研大數據參與企業產品的研發和生產，且由此映射出的前沿觀點和時尚潮流還讓「快速時尚」成為了ZARA的品牌代名詞。
2.開展精準的推廣活動。基於數據的精準推廣活動可大致分為三類:
首先，企業作為其產品的經營者可以通過大數據的分析定位到有特定潛在需求的受眾人群並針對這一群體進行有效的定向推廣以達到刺激消費的目的。紅米手機在QQ空間上的首發就是一項成功的「大數據找人」精準營銷案例。通過對海量用戶的行為泡括點贊、關注相關主頁等)和他們的身份信息泡括年齡、教育程度、社交圈等)進行篩選後，公司從6億Q
cone用戶中選出了5000萬可能對紅米手機感興趣的用戶作為此次定向投放廣告和推送紅米活動的目標群體並最終預售成功。
其次，針對既有的消費者，企業可以通過用戶的行為數據分析他們各自的購物習慣並按照其特定的購物偏好、獨特的購買傾向加以一對一的定製化商品推送。Turge佰貨的促銷手冊、沃爾瑪的建議購買清單、亞馬遜的產品推薦頁無一不是個性化產品推薦為企業帶來可預測銷售額的體現。
最後，企業可以依據既有消費者各自不同的人物特徵將受眾按照「標簽」細分(如「網購達人」)，再用不同的側重方式和定製化的活動向這些類群進行定向的精準營銷。對於價格敏感者，企業需要適當地推送性價比相對較高的產品並加送一些電子優惠券以刺激消費:而針對喜歡乾脆購物的人，商家則要少些干擾並幫助其盡快地完成購物。
3.維系客戶關系。召回購物車放棄者和挽留流失的老客戶也是一種大數據在商業中的應用。中國移動通過客服電話向流失到聯通的移動老客戶介紹最新的優惠資訊:餐廳通過會員留下的通訊信息向其推送打折優惠券來提醒久不光顧的老客戶消費;Youtube根據用戶以往的收視習慣確定近期的互動名單並據此發送給可能瀕臨流失的用戶相關郵件以提醒並鼓勵他們重新回來觀看。大數據幫助企業識別各類用戶，而針對忠誠度各異的消費者實行「差別對待」和「量體裁衣」是企業客戶管理中一項重要的理念基礎。

❷ 大數據營銷是什麼

大數據（big data），指無法復在一定時間范圍內制用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

❸ 大數據營銷會給企業和用戶帶來什麼價值

隨著大數據應用的普及，企業越來越重視從大數據中挖掘潛在的商業價值，大數據在企業管理中的應用主要在於提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力 。

在大數據時代，企業將是完全以數據分析驅動的企業，利用大數據分析，能夠轉化成洞察的能力，充分釋放企業潛能，實現轉型與進化，本文重在分析大數據在企業當中所起到的作用。

瑤貝網路是基於移動互聯門戶基於用戶細分的大數據整合服務平台，用數據說話，我們更在行。公司面向社會化用戶開展精細化服務，打造線上精品商城，給老百姓提供更多便利、產生更大價值。

❹ 基於大數據的社群營銷特徵是什麼

社群營銷，是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。

❺ 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。

❻ 基於大數據的社群營銷如何構建

大數據是創新2.0時代復雜性科學視野下的數據收集、管理、處理和利用。用戶不僅是數據的使用者，更是數據的生產者。數據圍繞人的生產、生活而產生，不再是實驗室里的樣本，而是廣闊社會空間的全數據。大數據也為以用戶為中心、實現從封閉的實驗室創新到以社會為舞台的開放創新提供了新的機遇，也為基於大數據的社群營銷提供了新的機遇。

構建基於大數據的社群營銷需要：

(1)挖掘需求。利用前期大數據預測或老客戶優勢，不斷洞察到潛在用戶群需求，進行挖掘和分析。
(2)社群口碑。確定用戶畫像和鎖定品牌目標社群後，根據其社群畫像細節制定創意表現，與受眾及社群保持活動或互動溝通，最終達成有效鏈接和高效口碑。
(3)精準引流。根據數據模型和數據挖掘，選擇合適的媒體效果投放平台或大數據交易平台，用精準廣告或數據模型來影響目標受眾，完成低成本高轉化的信息精準觸達。
(4)促進交易。基於商業形態，打造線上鏈接和線下交易模式。推動消費者的購買行為，最終達成銷售目標，同時為品牌獲取更真實的用戶數據。
(5)閉環CRM。詳實的交易數據進入 CRM 系統，根據 Social CRM 繼續完善用戶畫像，為觸發二次甚至多次消費，以及品牌的再營銷做准備。

社群營銷的目標不僅僅是品牌如何在社交媒體和社群上的發聲，更重要的是從一開始的數據分析、用戶引流到最後促進交易的過程。而其中活動、KOL、O2O 等互動數據留存和分析，通過大數據交易平台共享更多原始數據的共享，以及整合挖掘關聯數據產品和數據預測，構建自己的SCRM 系統，實現價值數據和商業智能的不斷提升，打造最低成本最高效果的大數據平台上的社群營銷。

❼ 如何利用大數據做到對客戶的精準營銷

大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而，數據本身不會產生價值。為此，我們要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，真正實現了從數據到知識的轉變，為領導決策提供服務依據本例根據工作實踐。
本例以三個工作實例，展示如何通過對數據分析進行對客戶的精準營銷。
工具/原料

大數據營銷
大數據營銷三個案例分析

案例一：筆者在銀行工作，通過對儲戶身份證信息進行海量剖析，發現一個有趣的現象，即購買理財產品的客戶以40-50歲的女性居多。
根據這一信息，有經驗的理財經理通過身份證信息即能准確的分析出支行有哪些符合條件的客戶，迅速的對新推出的理財產品進行電話營銷，做到不出門即可實現銷售，較快的完成了銷售任務。
而另一些更具創新性的理財經理，通過身份證信息，在情人節期間組織了網點沙龍客戶邀約活動，對符合18-30歲、30-45歲這兩個年齡段的男性客戶進行了電話營銷，通過贈送愛人鮮花、化妝品以及高價值的禮品進行金融產品營銷，較好的引起男性客戶的興趣，有力的拉升了業績增長。
這些數據分析手段就能夠做到個性化營銷和定位，加強對客戶的認知，為客戶找到價值，從而帶動銷量。
案例二：在與供電部門合作期間，供電部門提供了一條信息，市裡每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前。供電部門認為，出現這種「怪現象」的原因是因為現在的人們普遍睡覺前都會有上網的習慣。
這條信息當時很多人沒有注意，似乎與銀行搭不上關系，但我們市場經營部門的一個年輕的大學生針對人們這種「強迫症」，通過手機銀行與商家合作，在晚上12點進行促銷秒殺活動，即推動了手機銀行業務量的提升，同時也帶動商家銷量的倍增，實現了雙贏。
案例三：在為企業代發工資數據中，我們曾發現一個現象，即一般企業員工代發帳戶每月都會沉澱一定的余額，金額不大，1000元也有，幾千的也有，長期不動的也有，活期利率很低，但是這些客戶的帳戶金額又達不到理財產品的起售金額，這些客戶工資用了也就用了，成了「月光族」，沒有理財理念。
如何通過分析這些數據信息直接進行客源組織，為這些具有相同需求的人群量身定做金融服務，並享受」一客（群）一策「的定製服務，我們進行專題研究。
最終，我們在零存整取、基金定投和適時到帳理財產品上進行了產品打包宣傳，同步利用信用卡宣傳，幾場現場專題沙龍下來，引起了不少企業員工的注意和興趣，著實為這些收入不高的人群提供了一條實實在在的理財渠道。
這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律，它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
簡單來說就是：5個合適，在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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具體來講，當我們通過對完成數據分析之後，找出相同的規律，當然還有一些個性化數據體現，為此具體的應用場景需要根據企業、業務的具體情況進行精準營銷策劃、設計。
概括來講，我們需要以下三個步驟：
第一步：數據採集，了解用戶，通過收集用戶所有的數據，主要包括靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如消費習慣、購買行為等;
第二步：分析這些數據，給客戶畫像，畫像代表客戶對營銷內容有興趣、偏好、需求等，分析推算客戶的興趣程度、需求程度、購買概率等;
第三步，也就是最後一步，將這些畫面綜合起來，拼成一張較為完整的圖，這樣我們對客戶就有了一個大概的了解。

❽ 大數據對營銷有什麼價值和意義

數據營銷助力廣告主贏在行業起跑線，MobTech以數據為基礎，深度洞察用戶行為需求，鎖定精準用戶群體，制定個性化的用戶溝通策略，數據驅動營銷。