1. 怎么利用大数据提升品牌价值

引导产品及营销活来动投自用户所好能力

如果能用大数据了解潜在用户特征、用户画像、用户对产品期待的样子，那么你的产品生产即可投其所好，再结合裂变营销传播（关注本公众号，留言“加入品牌经理人”即可入群随时与营销大咖交流如何裂变营销），那就无往不利。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，即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。他们都是先通过数据分析再开始行动的，因此投用户所好是一切营销的开始，而这一切都基于数据，尤其是大公司牵一发而动全身，所以应该一切行动听数据，而这就不单单是品牌经理人所能做的了，需要公司高层对数据的认知能力。

九一数榜大数据分析师王宇认为品牌营销要想进入用户心智，通过数据“找到对的人”还不够，还需要“讲对好故事”，用目标人群能够接受的素材、内容和方式，去做立体化沟通，快速有效地建立用户和品牌间的联系。这些步骤，都可以为品牌数据资产赋能，提升每一次决策的效率。

2. 大数据对营销有什么价值和意义

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。
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。
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。
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。

3. 大数据时代OPPO品牌传播有哪些变革

一般情况下的话，大数据时代OPPO品牌传播的话，他依然就是运用了进媒体行一下传播

4. 大数据营销是什么

大数据（big data），指无法复在一定时间范围内制用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

5. 企业进行大数据营销的目的是什么

大数据营销的目的与传统营销一样，都是为了获取更多客户，宣传品牌，为企业带来更多的利润，但是大数据获得的客户更精准，成交率更高，而且投入的费用更低且利用率更高。
这里分享某一4S店的大数据营销的案例。
1、客户需求

未采用大数据营销之前，该4S店每月参加两次车展，成交效果不理想，而且投入的成本也高，而且售后客户流失严重。客户想通过大数据营销增加意向客户店铺到访量，提高成交量，降低推广营销投入的费用。
2、投放方案

① 通过线下获客设备进行核心区域（特别是车展）投放，每日24小时不间断收集区域内用户设备信息。

目的：获取营销核心区域客户设备的数据信息。

② 以每三个工作日为单位，将客户设备数据信息打包进行大数据智能分析初处理：去重、人群属性分析、时段分析、区域划分、人群标签分析、人群行为分析等。

目的：得到更精准的客户设数据信息。

③ 针对周期获得的精准客户设备数据信息分析结果，制定更加具有吸引力与体验感的在线广告展示样式，并选择最佳投放渠道，通过DSP广告投放平台进行广告投放。

目的：让触达的广告能更好的引起用户关注，增强体验感，提升用户表单填写与报名数量。

④ 将广告投放反馈的数据与投放结果进行比对，选取最佳的投放渠道与广告展示样式，进行集中投放。

目的：去除效果差，体验感差，用户反馈差的广告投放。

⑤ 通过制定线下落地活动，将最终广告投放获取的用户全部邀约至活动现场进行客户成交转化。

目的：快速抓取用户，快速邀约客户，快速成交客户。

3、投放结果

通过一个月的大数据营销，到店的日均客流量比上个月提高了9%，客户满意度上升46%，客户在该4S店的消费量增长了8%，而在推广营销方面投入的费用下降了36%。
该案例中4S店不需要去参加车展就能获取周围的客户设备信息，不仅省下了参加车展所投入的人力和费用，还能获取更多精准的客户资源。从此案例中可看出整个营销环节中采集数据信息和精准的广告投放是两个重要环节。通过小蜜蜂线下数据采集器获取周围客户的手机识别码，然后上传至大数据平台对客户信息进行分析、筛选、分类，建立客户属性画像，用户可以在配套的手机客户端中查询到这些画像并针对这些客户推送店铺的服务信息，而信息投放的效果则通过手机客户端反馈给用户，然后用户可以针对反馈的效果实时进行广告内容调整，最终实现精准营销。

6. 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）。

7. 在品牌思享会，数榜科技CEO是否真的解开了品牌传播效果背后的数据秘密

叶玮获得香港城市大学传播与新媒体硕士学位，现任中国传媒大学公共关系专业建设专家顾问。多年来，他一直深深投身于媒体、公共关系和市场。他曾为阳光传媒集团、中信出版集团和中国首家众筹出版平台工作，并于2017年创立舒邦科技(Shubang Technology)。舒邦科技专注于“大数据传播”领域，为国内外品牌提供全网络传播效果分析服务。

在问答环节，企业家们向叶玮询问了一系列关于他们公司的问题，得到了满意的回答。在与同行交流经验的过程中，大家还讨论了初创企业面临的公关问题及解决方案，现场讨论非常活跃。分享会后，一些企业家表示，“这种经验理论加上具体操作案例的分享更加有益，问答交流也可以为公司提供具体的诊断，这对方法的实施非常有帮助。”

8. 企业如何利用大数据分析法做好品牌营销

网络信息的分析以数据技术为基础，在人类学习生活各个方面都起到不可或缺的作用，它促进了社会的转型和媒介的发展。在企业品牌传播方面，以大量的数据为基础并且进行深度挖掘，来获得消费者状态、品牌传播的有效方法和传播效果。一般的数据分析方法已经落伍，满足不了企业品牌传播的更高要求。
企业要学会利用大数据建立品牌意识，对品牌的名称、定位、形象等等一系列精准，让客户对你留有更深刻的印象，借助信息传播的便利性，将品牌概念传输给消费方。其次，要利用大数据抓取产品差异。开放的市场大环境下，产品的共性特别的多。但企业缺失的往往是抓取产品差异，找出产品的闪光点。同时也要了解客户及其需求点。企业要用大数据的分析，优化推广渠道，这样才能更好的在客户心中留下印象，不难发现，现在很多的行业区域性特别强，如果一个品牌在地域上越做越大，慢慢延伸，会得到很广泛及牢固的效果。

9. 大数据营销的契机

第一，用户行为与特征分析。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，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
第二，精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及，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营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。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，那么你的产品生产即可投其所好。
第四，竞争对手监测与品牌传播。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。品牌传播的有效性亦可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，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。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。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，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，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业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，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。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。
第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。似是而非或错误的、过时的数据对决策者是灾难。