大数据平台建设方案营销方案谁有啊,求赐教?

如何用大数据指导市场营销?
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摘要: 搜索复制【本文资料收集于互联网,并由发源地数据交易平台整理发布。】准确应该说是“如何用大数据探索市场营销实践”。国内外大家都在摸索,还谈不上玩转。以下我以“大数据营销”指代“用大数据指导市场营销”,不 ...
【本文资料收集于互联网,并由发源地数据交易平台整理发布。】准确应该说是“如何用探索市场营销实践”。国内外大家都在摸索,还谈不上玩转。以下我以“大数据营销”指代“用大数据指导市场营销”,不是大数据概念本身的营销。目录:1. 谁在做大数据营销?2. 大数据营销做什么?3. 大数据营销怎么做?4. 大数据营销现如今做得怎么样?=================1.谁在做大数据营销?大家都说自己在做大数据营销。基于:1,业务:和市场营销相关,因此政府机关单位数据不考虑。2.体量:拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。3.技术:有技术能力处理大数据。上面3个因素,国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉,这里不谈。众所周知,三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据;阿里巴巴优势在商品和交易数据;百度优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业,其自身肯定积累了大量的数据,基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务,虽然现今都冠以“大数据”的名义,但这与我们讨论的大数据还不尽相同,他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析,能基于那些数据进行挖掘,只是数量增多了而已,总体而言仍然属于传统的小数据范畴。2.大数据营销做什么?营销业务类型如果粗略划分的话,广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块,根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业,平安等金融类企业主要做效果营销,互联网是更适合做效果的媒体投放渠道;宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销,传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变,主要反映在:1. 越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做2. 越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东);品牌类客户也开始做效果(汽车,考核线下4S店销量转化)。2.1.实效营销实效营销,互联网人太清楚了。由于业务特性,过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告,腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估,但是金融方面的了)。例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型,Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术,在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销,考核CPC。在很多互联网人眼里,由于熟悉实效营销,会有一种认知,市场营销就是这些东西。挂广告,考核CPM/CPC/CPD/CPS。2.2品牌营销据我观察,不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。关于品牌营销这里需要先说为什么做品牌营销?理由1.赚钱的需要:实效(效果)营销钱赚到天花板了,互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。整个广告市场,大广告主手上的预算,占大头的还是品牌营销预算,投放的媒介上传统媒体(例如电视等)居多,投给数字媒体上的钱只是10%~30%(大概数字)左右。理由2.客户的需要:别再跟我提CPC了,很多东西没法通过点击衡量,品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量?因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。百度过去是效果营销的典型代表。有一种认知,百度在网民眼里是个搜索工具,赚钱靠SEM,靠竞价排名,赚不良广告主的钱。百度除了广泛的中小企业客户,还有大量的大品牌客户,例如宝洁、奔驰、宝马、平安、欧莱雅等等,收入比重很大。对这些大客户,需要品牌营销。这样百度大数据的价值就体现出来了。前边说到百度数据的优势在于全网信息和消费者真实行为和需求的表达。覆盖的广度不是商品交易数据能比的。因此对为品牌提供整合营销解决方案奠定了基础。基于以上,对百度最有价值的方式是基于大数据提供品牌营销解决方案。3.大数据营销怎么做?基于数据的营销基本过程大数据的基本营销过程与过去基本过程没有差别,需要在定义商业问题之后,采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。3.1 数据层:采集和处理数据传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集,例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。而互联网时代里,大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。3.2 业务层:建模分析数据使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法,传统数据和大数据的做法差别不大,例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增,算法也获得极大优化提升的空间。3.3 应用层:解读数据数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。4.大数据营销目前做得怎么样?大数据探索品牌营销目前做得怎么样?阿里巴巴怎么做我不清楚,感觉阿里的大数据还主要在实效营销的方面发力。通过“西湖品学·大数据峰会”的报道上看来的。我所在的部门便是基于客户的真实商业需求和问题,通过大数据的应用提供解决方案,目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。与传统品牌营销的几方面类似,大数据在品牌营销的主要应用方向也有:1.消费者洞察2.媒体价值研究3.市场竞争分析4.品牌管理等方向。本文系发源地投稿大数据人,转载请注明出处!
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大数据营销案例与如何实施
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身处大数据时代,企业有更多的机会去了解消费者,甚至会比消费者自己还要了解自己的需求。罗兰贝格资深合伙人比约·布劳卿认为,以顾客为中心创造价值,是企业大数据营销战略成功的唯一指标。那么大数据营销有什么内容?大数据营销要怎么做呢?
1.大数据营销一:懂得数据利用的宗旨
数据科学家为营销部门提供了对客户行为最新趋势的精湛分析,使营销人员能够制定全面的战略并为更有效的活动做好准备。最难的是利用数据。前者都是可以通过技术实现的,唯有利用数据、用好数据,是需要把数据进行“富化”,以至像各种“化学反应”一样来创造或是创新的,因为大数据本质是一种工具,毫无价值,只有当数据被企业利用,并开始创造价值时,它们才有了真正的意义。但怎么去用数据,怎么去进行“化学反应”,利用数据应该以用精准的个体数据为需求进行客户细分,以实现个性化服务为宗旨。
2.大数据营销二:对小数据纵深挖掘
罗辑思维创始人罗振宇曾经说过一句话:“ 共享经济这件事其实遮盖了人类经济发展的总趋势。这个总趋势是不可逆的,叫分工再合作。”技术发展带动分工细化,而分工细化保证了每个环节的专业化。精细化分工如同一个个齿轮,带动整个机器不断自我进。想了解更多大数据营销课程或者讲师资源,欢迎联系企业咨询,唯信号GZqiyezixun。在互联网领域也同样如此。跑马圈地的草莽时代在2016年渐渐谢幕,地推、并购等粗放的增长方式呈现乏力迹象,互联网公司开始专心打磨产品,向纵深的垂直化和精细化运营进化。
3.大数据营销三:定价和预测
作为市场营销组合中最重要的因素之一,企业的定价始终需要分析和仔细的监测。但是自从应用大数据以来,营销人员可以实时调整产品和服务的价格。如今,企业有可能根据众多因素进行价格差异化。例如,电影院为普通消费者提供定期门票,但也为价格敏感的人士提供一定的奖励(优惠券,周末促销等)。数据科学能够分析当前的营销策略,但也有能力成功预测未来趋势。这就是为什么营销人员利用它来创建业务预测的原因,这使得他们能够更加积极主动,并且比竞争对手领先一步。在不断争取更多市场份额的环境中,大数据的这个功能对许多公司而言至关重要。
以上就是大数据营销的内容。
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