大数据智能营销（数据营销）

本篇文章给大家谈谈大数据智能营销，以及数据营销对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文主要内容一览

• 1、大数据营销是做什么的
• 2、什么是大数据营销大数据营销简述
• 3、大数据营销知识点总结
• 4、数字化智能营销系统享策云销助力实体商家解决营销难题

大数据智能营销（数据营销）

1大数据营销是做什么的

大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据。首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。

大数据智能营销（数据营销）

2什么是大数据营销大数据营销简述

1、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。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。

2、大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

3大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1. 数据的规模性

2. 数据结构多样性

3. 数据传播高速性

4. 大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1. 大数据采集

2. 大数据预处理

3. 大数据存储及管理

4. 大数据安全技术

5. 大数据分析与挖掘

6. 大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1. 多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2. 强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3. 个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4. 性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5. 关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1. 基础运营方式

2. 数据租赁运营方式

3. 数据购买运营方式

大数据营销的应用

1. 价格策略和优化定价

2. 客户分析

3. 提升客户关系管理

4. 客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6. 长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

大数据新产品开发模型：

1. 需求信息收集及新产品立项阶段

2. 新产品设计及生产调试阶段

3. 小规模试销及反馈修改阶段

4. 新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

产品普及率小于5%时为投入期；

普及率在5%—50%时为成长期；

普及率在50%—90%时为成熟期；

普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1. 获取大数据

2. 选择定价方法

3. 分析影响定价因素的主要指标

4. 建立指标体系表

5. 构建定价模型

6. 选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1. 个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2. 工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3. 兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

大数据在客户管理中的作用

1. 增强客户粘性

2. 挖掘潜在客户

3. 建立客户分类

客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1. 价值落地

2. 杠杠传播

3. 深度融合

4. 数据打通

八、精准营销

精准营销的四大特点

1. 可量化

2. 可调控

3. 保持企业和客户的互动沟通

4. 简化过程

精准营销的步骤

1. 确定目标

2. 搜集数据

3. 分析与建模

4. 制定战略

九、商品关联营销

商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包-牛奶(S=85%,C=90%)

性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”-“好”

3短句删除

原本过短的评论文本 例如：很“好好好好好好好好好好”-“好”

机械压缩去词后过短的评论文本 例如：“好好好好好好好好好好”-“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

4数字化智能营销系统享策云销助力实体商家解决营销难题

37度礼购在2021年8月2日发布了全新的数字化智能营销系统——“享策云销”，用互联网技术助力实体商家解决营销活动难题，以实现业绩倍增。据悉，这是大数据和人工智能技术，在营销策划领域的首次融合，享策云销也是该领域首家得到了阿里高德授权合作的营销系统。

破解实体商家经营困局

据《2020中国企业发展数据年报》显示，我国有超过9600万的商家，曾一度贡献了全国超过60%的GDP，现在是几家欢喜几家愁，许多实体商家生意惨淡，已是不容回避的事实。抛开疫情冲击等客观环境因素的影响，大部分实体商家的营销能力，不能适应当下不断变化的消费环境，面临着客户引流难、截流难、回流难、策划执行难等一系列营销难题。对于商家来说，与外部策划公司的合作，是个不错的选择。但实际过程中会发现，传统的人工策划不仅费用高、耗时久，调研数据不准确、方案创意老套等因素也都影响着商家的营销效果和收益。

“享策云销”智能营销服务系统的诞生，为打破实体商家的经营困局提供了有力帮助。平台运用大数据、人工智能等先进技术手段，深度学习了行业超过180万+的成功案例经验，更能迅速直击“商家痛点”，为各行业商家量身定制科学精准的专属营销策划方案，帮助商家快速解决营销难题，实现业绩倍增。

做活动，找小策，四大核心服务助力营销活动落地

1.秒级市场大数据分析

准确的市场分析能够更有效地把营销活动触达目标人群，传统策划公司往往采用人工调研的方式收集市场数据，不仅费时费力，而且调查样本数量有限，调研结果客观程度有限。

享策云销和高德、阿里合作，借用其大数据技术，能够秒级实现市场大数据分析，根据商家门店位置，智能对商家周边人群、同业机构、异业机构、竞对促销活动等进行数据筛选和分析；生成市场大数据分析报告和经营建议，助力商家实现精准营销。

2.精准匹配成功案例，借鉴复用

很多商家会借鉴其他人做过的营销案例，但活动结果往往都不理想，因为每个门店的经营情况，周边情况都不一样，盲目照搬只能效果一般。

享策云销基于大数据和人工智能技术，根据商户的实际经营情况，进行智能化大数据匹配；一键分析，精准推荐适用于门店的成功案例，供商家借鉴复用。

3.科学诊断，一对一AI定制营销方案

为了实现比人工策划更优秀的营销方案，享策云销基于CNN深度学习智能营销算法，融合了超过180万+的活动案例经验，用人工智能技术，科学诊断商家经营情况，智能生成1V1的定制化营销方案，并同时配套详细的活动思路与营销锦囊帮助商家更好的实现营销活动落地。

4.管家式执行指引，保障活动落地

能落地的方案才是好方案，享策云销为商家提供了管家式的方案执行指导，来保障活动落地效果。系统智能生成营销计划日历，科学分解执行方案细节，实时提醒活动进程，每一步如何操作都有专业的行策专家辅助视频讲解活动细节，让商家不会遗漏任何一个关键节点。商家只需要按照指引按部就班地执行，就能轻松完成活动落地。

好的工具助力，让活动，更容易

为了让活动更有吸引力，一般商家会选择用活动礼品吸引客流。享策云销的礼品商城，与众多国内外一线知名品牌战略合作，大数据精挑细选客户喜欢的热门礼品，供会员商家低价采购，提升活动效果，节省活动费用。

借助葱花、热门活动等系列的互联网营销工具，辅助商家进行线上宣传及引流到店，提高客户裂变及转化效率。让商家更轻松地开展营销活动，实现员工和客户管理。

助力实体商家数字化转型，从营销破局开始

据普华永道数据分析，预计到2030年，人工智能将拉动全球生产总值增长14%，为世界经济贡献15.7万亿美元，相当于目前中国与印度两国生产总值之和。人工智能已由实验室阶段转向产业化生产阶段，并逐渐进入千行百业，于无声处服务群众。

为了促进市场主体经济发展，十三届全国人大会议《政府工作报告》中多次强调保障市场主体的经济政策；并且在报告中还提出要加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。

37度礼购创立之初就一直为市场主体中最广大的的实体商家提供营销服务，也将依托全新的数字化智能营销系统享策云销，立足商家营销活动，不断致力于人工智能领域的研发与突破，帮助商家破局现阶段的营销难题，实现数字化转型。

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