大数据技术在精准营销中的应用
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大数据技术在精准营销中的应用
作者：李殿彬
来源：《中国经贸》2017年第13期
【摘要】随着人类在社会上的发展，互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大
数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来，互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下，各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战，人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此，本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。
【关键词】大数据技术；精准营销；应用
一、前言
大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会，并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说，预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态，所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题，并提升数据信息的准确性，为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。
二、大数据技术概述
1.大数据概述
大数据是指用一般软件无法完成的数据，其数据规模非常庞大，种类繁多，与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息，并将其合理利用，将其中的真正价值体现出来，从而促进电力营销行业快速发展。
2.大数据特点
大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距，主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式，这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成：
（1）自主化服务：大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务，并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成，满足不同用户的使用需求；
（2）不确定服务：大数据知识服务模式在对大数据处理工程中，可以通过生态系统中的技术、手段进行操作，并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案，保证处理工作可以顺利进行下去。另外，大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用
大数据在市场营销领域的五大应用方向
大数据在市场营销领域的五大应用方向 知识就是力量。知识尤其对于那些知识销售者更显重要。营销人员深谙此道，并且知道过去几年，大数据的到来为什么是他们的一大幸事。当今世界，技术驱动大数据产生了很多创意营销，这也产生了无尽的信息需求。 这是一个对数据迫切需要的时代。需要量化的情况变得越来越多，一个人的生活的各个方面都可以被测量、存储、计算和分析，并得出有价值的结论。这样的结论对很多人包括广告商、政治家、社会学家都有帮助。这样关于个人数据量的快速增长，这是前所未有的。 所有这些数据就像是一个能梦想成真的营销者，能精确定位潜在客户。而在以前要实现它是很不容易的。技术人员现在可以使用大数据找到目标客户，在十年前这是不可能的。 传统教科书的营销方式，如电子邮件、订阅、新闻已经被基于网络浏览习惯挖掘的现代市场营销策略所替代，而现在实现这些却很容易。 所以，在不同的领域如何利用大数据进行市场营销？我们列举了最常见的应用。 应用1：谷歌趋势视角 作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词，并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用，它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。 应用2：定义你的ICP ICP即完美客户画像，可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层，而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。 一旦定位到了理想的目标客户，你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如，针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息，让目标客户真实感受到公司的用心良苦。 应用3：确定客户的购买要素 现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户？是什么要素使他们真正有意愿购买？而这些问题在几年前一直没有 答案，现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容，来引导目标客户，并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。
大数据下的精准营销策略
学士学位毕业论文 题目：大数据下的精准微博营销策略 学院：经济与管理学院 专业班级：工商管理 姓名：尹铭 指导教师：林彦新 完成日期：2017年3月31日
摘要 大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。 关键词：大数据；精准营销策略；微博营销
精准营销下的大数据分析利用
大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。
具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
大数据精准营销
方法 91 2016年第十一期 “精耕细作”的精准营销是企业营销管理发展的大趋势。精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析 , 根据他们不同的消费心理和行为特征 , 企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略 , 实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。精准营销与传统营销的对比见表。 一、精准营销的主要方法 1.基于数据库营销 建立一个相关信息比较完备的潜在消费者数据库,是进行精准营销的重要基础,需要企业持续的努力,如果企业还没有建立独立的、完备的消费者数据库,可以借助其他组织的数据库,从中挑选出符合企业需要的潜在消费者的信息,来开展自己的精准营销活动。 大数据为精准营销提供了海量的数据,以此建立起更加精确的市场定位与分析,高效地寻找客户,为客户提供更加个性化的产品和服务。 大数据精准营销 关键词:大数据精准营销数据库营销 文/魏想明张晶向贤松
2.关键词搜索广告 搜索引擎利用特殊的信息过滤技术,将不同的内容,例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等, 推荐给可能感兴趣的用户,从而实现精准推送。百度、谷歌、bing 等搜索网站都提供关键词搜索广告服务。大多数消费者购买某类产品或服务时,都会通过搜索网站去查询相关信息。企业的产品信息通过搜索网站,就出现在需要的消费者面前, 针对性、精准性强。如购买手机, 你很可能会通过搜索网站去查询手机的相关信息,而当你浏览其他网页时,也会显示手机的广告。 3.数据挖掘技术 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的是在信息不完全和随机的庞大数据中, 提取出隐含于其中有用的信息和知 识。其目的是让企业分析内外部的信息、预测客户的行为、检验异常模式,帮助企业决策者调整市场策略、减少风险,以做出正确决策。 4.自媒体营销 自媒体时代,很多意见领袖脱颖而出, 例如粉丝众多的微博名人、豆瓣小组、高质量的微信号。这些自媒体明星的特点是,只针对某一类人群,形成了话语体系与传播公信力,如果商家的潜在消费者刚好就是这些自媒体既有的读者人群, 与这些自媒体合作推广,就等于集中面向你的人群。微博能够实现网络数据库精准营销,这种微博营销通过话题互动, 充分利用名人效应, 而且操作简单,费用较低,是一种很好的精准营销方式。 二、大数据对于精准营销的作用 大数据为精准营销提供了海量的数据,以此建立起更加精确的市场定位与分析,高效地寻找客户。
大数据在营销和销售中的十大应用
大数据在营销和销售中的十大应用
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大数据在营销和销售中的十大应用 当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务，大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC)，客户终身价值(ＣLＴV)的信息，管理许多其他客户驱动的指标，这些指标对于经营云业务至关重要。 下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1．大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。 麦肯锡的分析发现，一家典型的公司７5%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中3０%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,１%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。 根据下图的调查问卷,Forresteｒ的研究发现44%的B2Ｃ的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，3６%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。
高承远：大数据精准营销的五大弊端
大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代，猪也能被吹上天。这两年，各种各样的名词层出不群，刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的，就有大数据营销。 百科里面，是这样解释的：大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点，大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 看上去很美好，实际操作过程中却乱想丛生，甚至是一地鸡毛。 首先，从法律法规的层面来看，大数据精准营销非常容易剑走偏锋，实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具，本来无可厚非，各行各业，大到国家经济政策变动，小到一个马路口红路灯的时长，背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”，掌握了大量个人信息之后，如果缺乏有效地管控，大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次，从经营的层面，大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎，对老顾客不闻不问，此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商，还是滴滴打车等互联网企业，对客户分层分级、标签化的结果就是，对那些产生利润的老顾客，尽量少投入营销资源，对于新客户以及不稳定的老客户（存在流失风险的），反而花大力气营销，企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”，说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次，从客户感知的角度，大数据精准营销往往有一种等着客户，守株待兔愿者上钩的感觉，很是“无礼”。传统广告，无论是电视、报纸还是户外广告，总是静静地等在那里，无论你是否看到，它都在那里，而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告，像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动，你经常会心里嘀咕，是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且，动不动就弹出的广告，对用户行为很是打扰。 同时，从传播效果的角度看，大数据精准营销广告由于传播的分散，缺乏
大数据营销的成功案例
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3、在愚人节当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，全面贯彻 实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透，使品牌在最佳时机得到有效曝光，也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。 4、今年，趣多多更是联合今晚80 后脱口秀，将趣多多以有趣为主题的品 牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相，主 持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。 、纸牌屋：依靠大进行营销一部《纸牌屋》，让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix 在一季度新增超300 万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26% ，达到每股217 美元，较去年8 月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000 万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。 《纸牌屋》的数据库包含了3000 万用户的收视选择、400 万条评论、300 万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的c2b ，即由用户需求决定生产。 如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。 【篇二：大数据营销的成功案例】 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：
大数据与精准营销研究综述
大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.wendangku.net/doc/349088309.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，
浅谈大数据时代的精准营销
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/349088309.html, 浅谈大数据时代的精准营销 作者：陈稳 来源：《商情》2016年第43期 【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。 【关键词】大数据；精准营销；意见建议 一、精准营销的概念 精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。 精准营销核心是“精准”。依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。 二、精准营销的作用 （一）精准营销降低营销成本 随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。 （二）精准营销缩短销售周期 精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。 （三）精准营销实现可持续发展 先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。
大数据时代下的精准营销精编版
大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现
电子商务精准营销大数据技术应用研究.docx
电子商务精准营销大数据技术应用研究电子商务可谓近几年来最热门的行业之一，人们感受到了电子商务为生活所带来的翻天覆地的变化，在B2C电商网站数量不断增多的情况下，电商企业从商品销售到配套服务都有了显著改进，但是，若要在众多的电商企业中脱颖而出取得网络营销的胜利，仍然存在许多需要不断完善的地方。借着互联网的飞速发展带来的网络数据大爆发的契机，对基于互联网环境进行交易的电子商务企业来说，网络数据信息获取和分析具有格外重要的意义，如何获取更全面的数据并通过对数据的分析精准的找到客户群和优化管理，也已逐渐成为今天电子商务交易中的关键环节。 1国内B2C电子商务发展现状及趋势 电商行业经过二十多年的发展，从具体的技术应用发展到相关产业的形成，已经发展融入到国民经济的各个组成部分中。随着互联网及移动上网技术的普及，网络消费大军的队伍日益壮大，越来越多的商家和品牌意识到发展线上业务的重要意义，纷纷在电商领域增大投入。许多企业不仅通过各种网络途径开展品牌宣传、增加品牌知名度，更将线上官方旗舰店作为提升产品销量的前沿阵地。根据数据显示，仅在20XX年双11当天：天猫购物逛欢节成交额超过两千亿，京东商城全球好物节中下单金额接近一千六百亿，苏宁的拼购订单数比20XX年同期增长十倍以上。从交易量、区域及产品种类等方面来看，我国B2C电子商务市场呈现了国际化、消费群体扩散化、品牌优势明显、业态模式更灵活、配送效率提升等持点。在中国移动电商用户规
模稳步增长的态势下，B2C电商作为移动电商主流模式，如何对客户画像进行精准营销、提升资源配置效率将是电商企业未来发展所面对的新问题和关键问题。 2大数据技术的特点及其在电商企业中应用的优势 大数据并非是简单的巨量信息的集合，其数据类型的多样化、数据价值密度都与传统的数据有着很大的区别，必须依靠新的存储、分析技术才能处理和应用。对大数据应用的战略意义不在于拥有信息数量的多少，而在于对庞大数据进行分析转化并指导企业运作。作为可以对庞大数据做快速搜集与深度挖掘的技术，大数据技术能够对市场和企业的实施情况做出最符合逻辑的分析与判断，为解决核心问题和重大需求提供正确决策所要求的理论基础，为企业和单位带来创新和发展。企业和政F可以通过建立庞大的数据资源中心，对各种类型的海量数据进行及时处理和判断，给正确的核心决策提供不容辩驳的科学基础，能够显著控制企业和社会的风险，提高应变的速度和带来显著的改变。在电子商务行业应用方面，可以对市场情况进行大样本分析，传统调研中样本占比仅为5%，通过大数据技术采集样本数据可达到数据总量的80%以上，且得到的数据维度也更大，使得分析更为精准，分析的角度也更广。在电子商务B2C模式中大数据技术的应用可以归结为以下几个方面：一是精准定位目标客户群，然后根据目标群体的特征开展个性化的营销策略；二是运用大数据优化物流流程，对有效数据分析以制定最合理的物流方案；三是提升库存管理的效率，通过大数据技术参与产品研发、生产、价格及库存量控制等，保持最
大数据精准营销的价值和方法
大数据营销价值 随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。 大数据营销关键问题： 问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为
中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。 问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？ 当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？ 问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？ 营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。 问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？ 企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。 大数据营销系统组成： 基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度
运营商大数据精准营销
大数据时代下的互联网精准营销THE AGE OF BIG DATA OF INTERNET PRECISION MARKETING
0102 电信精准营销03电信核心优势 04 电信合作品牌 CONTENT S 目录 大数据时代
社会信息化发展步入大数据时代 数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因 素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来，大数据正成为最值得关注的领域之一 .“大数据”在互联网 行业通常表现为互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。 ?每一秒：全球发送290万封电子邮件； ?每一分钟：微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络 Facebook的浏览量超过600万； ? 每一天：全球上传2.88万小时视频至Youtube； ? 每个月：网民在Facebook上花费7千亿分钟； ? 上一年：人们制造并使用的数据达1.8ZB。
大数据给社会带来巨大价值 大数据为我们更深入准确地认识和把握事物发展的内在规律提供了信息基础，蕴涵着非常大的潜在价值。这一点不 仅是许多业内研究机构的共识，更已经在商业应用中得到了体现。 据美国麦肯锡公司预测，大数据为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。 零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。 经合组织（OECD ）的一项最新研究成果还对互联网数据的市场价值进行了估计，佐证了大数据的巨大 潜在价值。 市场价值2013年 2025年$181亿$1600亿
大数据挖掘下的精准营销策略探析.docx
大数据挖掘下的精准营销策略探析大数据成为商业发展的条件，这是因为科学技术的发展和进步，尤其是信息技术的普及产生的。大数据整合的是更大范围的数据，互联网和信息技术的融合使得大数据产生，为很多行业的发展都创造了条件。大数据来源于人群各种信息，也作用于人群信息，它能够精准化分析数据，从而为人群贴上标签。商业发展中应用大数据能够让信息的多样性和全面性作用被发挥出来，确保企业投放的服务符合人群的需求，达到营销的目的。 1大数据背景下精准营销的概念 大数据的优点是精准，它的精准程度高于传统营销，需要利用互联网技术以及计算机智能技术。主要是通过记录并收集消费者消费行为以及习惯给消费者贴标签，以便于针对性地提供消费服务。智能技术对于收集到的信息和数据能够准确分类，营销活动的开展就会顺利许多。大数据背景下的精准营销包括了三个步骤，数据信息的收集属于第一个步骤。收集信息和数据需要借助互联网工具，目前较为常见的互联网工具包括了以微信、QQ、微博为主的社交软件。当前社会的信息化程度加深，智能手机的使用人群数量增加，几乎每一个人都与网络信息技术之间具有联系。很多平台都会采集用户数据，从而形成了专业的数据库，为营销活动的开展提供了基础。紧接着就是对所收集的信息数据加以汇总和分析，信息智能工具在这当中起着重要的作用。它能够将收集到的信息挖掘分析，从而建立起模型，形成标签贴到用户身上。最后则是将经过了分析和归总的信息数据应用到营销
策略当中，提高营销的精准度。这一环节非常关键，营销单位会根据自己目标群体或者对方投放服务，获得更好的反馈，建立有效消费。企业在制定营销宣传的时候会结合用户对象的不同特征，因此会产生多种营销宣传内容，让用户认可营销内容。从整体上来看，大数据背景下的营销非常精准，而且具有高效率的优势。 2大数据背景下的精准营销策略 现代市场环境非常复杂，企业的数量增加，市场也呈现出前所未有的活跃状态。大数据背景下的企业精准营销，除了充分拥抱和利用大数据背景之外，还需要积极应用互联网技术，使得营销产生更明显的效果。精准的营销工作不仅会提高工作效率，而且能够减少投入，让企业用最少的成本创造更大的收益。企业在精准营销的策略下，能够逐渐形成品牌形象，这对于扩大影响力，增加用户数量，具有重要意义。实践中企业需要做到的是科学调控各个精准营销策略的应用比例，针对不同的情况选择不同的营销策略，提高营销的效果。 2.1自媒体营销 自媒体营销属于当前最常见的营销方式，这有赖于互联网技术的发展。研究当前自媒体平台会发现，数量非常大，而且每一个自媒体都拥有集中的粉丝群。从自媒体平台的性质和内容来看，他们在建立自媒体之前有着明确的定位，并不是向着所有人群发布信息、提供服务的。无论是针对女性的美容时尚自媒体平台，还是针对男性的运动电竞自媒体平台，都是通过企业的内容以及发展方向确定的。为了做好自媒体营销，获得经济效益，需要深入分析自媒体的情况。实践中
商业银行基于大数据下的精准营销
Financial View | 金融视线 MODERN BUSINESS 现代商业134用户群，建立自己的网上银行，构造自己的“支付宝”。但是不可否认的是，如今在互联网领域，国内各大银行占据的份额远远低于两大平台。因此，积极与两大平台合作，而不是通过竞争增加社会的不稳定性可能是浦发银行突破自身业务局限性的有效措施之一。浦发银行可以利用平台的便捷、稳定，创新信贷产品，在平台上开办网上银行。将两大平台的用户群转嫁到自己的平台 上，获得潜在的客户。 参考文献： [1]Tor Jacobson, Kasper Roszbach. Bank 1ending Po1icy, Credit Scoring and Va1ue -at-Risk [J]. Journa1 of Banking & Finance, 2003, (4): 615-633. [2]Zhang CF, Han SY. Research on the Performance of Credit Risk Management of Commercia1 Bank in China. Proceedings of China-Canada Workshop on Financia1 Engineering and Enterprise Risk Management,2010, 2010: 328-331. [3]B I S.B a s e l Ⅱ. I n t e r n a t i o n a l C o n v e r g e n c e o f C a p i t a l Measurement and Capital Standards. a Revised Framework,2012.[4]吕正道.商业银行个人信贷业务的风险防范[J].内蒙古电大学刊，2010(02). [5]茅朝阳.我国商业银行个人信贷业务风险管理体系的完善 [J].金融经济,2010(12). [6]陈宏.基于风险管理的商业银行信贷业务内部控制的研究[J].会计之友，2010(1) [7]蒋萍.宏观调控下个人消费信贷业务风险防范[J].中国外资(下半月)，2011(4) [8]王落存.我国商业银行个人信贷业务风险及化解探究[J].金融经济：下半月，2012(12) [9]冯菁.有效运用征信数据加强信贷风险防范[J].中国信用卡，2013(4) [10]郁晶磊.浅析我国商业银行个人信贷业务的潜在风险[J].商情，2013(8) 作者简介： 王珏，(1994.03.27—)，男，民族：汉，籍贯：江苏镇江，学历：研究生，作者单位：上海大学悉尼工商学院，研究方向：金融学。 商业银行基于大数据下的精准营销 钱俊伟 何丹妮 大连财经学院 116600 摘要:首先本文针对商业银行在大数据背景下精准营销模式的应用基础进行阐述。其次，与实际情况进行有效结合，提出商业银行精准营销模式在大数据背景下的实施需求，并且对其系统功能进行详细分析。关键词:商业银行；大数据；精准营销 我国现在已经全面进入网络化社会时代，特别是在大数据背景下，很多行业都受到大数据的影响。大数据本身属于一种新兴的数据处理技术，在当前各个领域的发展过程中，都可以看见大数据的有效应用。特别是在当前商业银行快速发展过程中，其已经逐渐朝着网络化、信息化趋势发展，商业银行在日常经营管理过程中，会产生出大量的数据。在针对这些数据进行处理的时候，如果利用单一方式进行操作，那么势必会对商业银行的经营效果产生影响。因此，为了保证商业银行数据的真实性和有效性，同时提高数据的利用率，利用大数据可以实现精准营销。这样不仅能够实现可持续的营销计划，而且还能够将一些潜在客户挖掘出来，为商业银行的未来可持续发展打下良好基础。一、商业银行在大数据背景下精准营销模式的应用基础 (一)物理基础 在大数据平台的构建过程中，要从根本上意识到大数据平台对商业银行实现精准营销模式的重要性。商业银行可以利用Hadoop平台作为大数据框架的物理基础，为了实现这一目的，需要对商业银行整体的数据量进行预估。在预估过程中，要对其需要具体设置的节点个数进行计算，这样才能够确定Hadoop中各个组件是否能够满足现阶段以及未来业务在处理时的个性化需求。 (二)数据基础 商业银行在日常经营管理过程中，会产生大量数据，其中包括客户信息数据、商业银行日常运作时产生的数据等。商业银行为了保证这些数据的真实性和有效性，提高数据的整体利用率，需要对数据进行整合分析。商业银行在针对内部、外部数据进行梳理、整合过程中，需要将不同类型的数据进行关联处理。只有将这些庞大的数据源关联成一个有机整体，并且构建出统一数据划分维度体系，才能够将这些数据科学合理的利用，同时为大数据平台的构建提供准确有效的数据作为依据支持。 在针对数据基础进行分析时，通过对其实际运作情况进行调查得出，其主要是由以下四个部分相互组合而成。其中包括数据采集模块、数据冗余、维度定义以及并行分析模块。 二、商业银行在大数据背景下精准营销模式的应用需求分析 (一)客户挖掘功能 在当前大数据背景下，商业银行在日常经营管理过程中，想要实现精准营销模式，就需要将大数据平台科学合理的利用起来，同时还要保证大数据平台中数据的真实性和有效性。精准营销模式的构建以及具体应用是为了能够寻找出准确的目标客户，商业银行只有找到精准的营销对象，才能够实现其最终的精准营销效果。在针对客户的时候，要从不同的角度出发对其进行挖
大数据背景下房地产精准营销模式研究
大数据背景下房地产精准营销模式研究 大数据的兴起为房地产行业的营销提供了新的视角和途径，使得房地产精准营销的实现成为可能。据此，介绍了大数据在房地产行业的运用概况，通过数据挖掘與数据分类整合，结合某房地产电子商务公司精准营销理念，构建大数据背景下的房地产精准营销模式，有效结合传统房地产线上线下营销模式，形成大数据背景下房地产精准营销流程图，并对大数据背景下的房地产精准营销提供了相关建议。 标签：大数据；房地产电子商务；精准营销 1大数据在房地产行业中的运用概况 我国房地产行业经过了数十年的发展黄金周期，伴随着大数据时代的到来，房地产行业在开发投资方面积累了城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等大量历史数据。在大数据的背景下企业可以根据收集到的相关数据进行挖掘分析，以此来预测未来的供需情况，合理评估项目投资价值，提高开发决策的准确性。Google公司就曾利用搜索引擎記录的相关数据，通过分析海量的关键词词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。 房地产行业的价值链主要是融资、拿地、设计建造、销售以及物业服务等几个环节。大数据时代的到来，为传统的房地产企业提供了新的视角。房地产行业迅猛的发展，开发和营销模式不断成熟和完善，但是在市场逐步趋向饱和，不确定性增大的情况下，传统的发展方式也遇到了瓶颈，经营风险扩大迫使不少企业转型以谋求新的利润增长点。在大数据的背景下，当地产企业可以深入分析挖掘到通过以往传统数据分析手段无法获得的各类有效价值，借此对房地产企业未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理各个环节对于房地产企业未来发展至关重要。 2大数据背景下房地产公司精准营销模式 大型房地产公司为了获得巨大利润，需要最大程度的运用企业现有资源和投入资本，尽最大可能减少房地产企业管理运营成本，通过结合传统地产营销和电子商务地产的线上线下营销模式，在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下，深入挖掘消费者的需求、意愿、行为以及心理数据，制定针对不同客户的个性化服务营销方案。 大数据背景下房地产精准营销指的是房地产企业依托互联网精准营销系统支撑，在准确进行房地产企业产品市场定位的基础上，以满足客户差异化需求、激发客户潜在需求为切入点，找准营销人群、配准营销策略匹配营销渠道、投准营销资源，其特点是针对性强、命中率高、效果更佳。该精准营销模式包含以下四个步骤。
基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训
https://www.wendangku.net/doc/349088309.html, 基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训 如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。 面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。 虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。 恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。 周期/节奏 2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设
https://www.wendangku.net/doc/349088309.html, 计。 2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。 2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。 2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。 2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。 客户名称/所属分类 恒丰银行/客户管理 任务/目标 根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。 针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统： 1.用户画像：结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。