涕零
Ⅰ 大数据营销方案该怎么做
1、淡化商业形象，与消费者进行对话，大数据时代是一个注重社交的网络时代，回人们更愿意通过互答联网进行沟通，企业应淡化商业形象，将自身置身于与消费者同样的环境，以消费者的角度去看待，与消费者进行更靠近的“对话”，才能更加了解消费者的想法和需求，才能制定更合适的大数据营销策略，展开更精准的营销活动。2、在开发新产品时，企业应该参与到消费者对产品的讨论中，根据消费者的看法和实际需求完善产品，做好企业产品的规划，有了合适的产品才能让营销策略奠定好的基础。3、在互联网和社交网络时代的环境下，企业要稳定的发展需要有稳定的客户群，并且有一定的增长稳速，企业可以通过合理的广告宣传、品牌效益等吸引消费者主动关注企业，然后制定更主动的大数据营销策略，积极开发新的用户群体，主动推销企业自身的产品和服务。
Ⅱ 大数据时代的营销怎么做
大数据时代的营销怎么做？大数据时代的营销怎么做？各公司在大数据方面出手阔绰。首席营销官调查网站（The CMO Survey）报道称，目前大约有5.5%的营销预算用于营销分析，这个数字将在未来3年内增加到8.7%。大家的期望值很高，许多公司正试图弄清楚如何破译数据，从中获得卓越的战略见解。 我非常支持这种获取和利用数据来推动决策的趋势。然而，这也是问题所在。随着数据量的增长，企业的数据利用率越来越低。我首先在2012年2月提出了如下问题：“在你的公司作出决策前，对现有或者索取的营销分析数据加以利用的项目占多大比例？”得到的结果是37%，当时我觉得这个比例太低。但当我在2013年8月提出同样的问题时，比例降至29%。图1显示了这个比例在过去18个月里持续下降。 但这个调查结果并非完全出人意料。回顾30年来相关调查的历史，数据利用率始终偏低，很多种类的营销信息都是如此，包括营销调研、广告调研和现在的社交媒体调研。这种偏低的营销分析数据利用率妨碍了大数据对利润的贡献。妨碍有多大？有些人可能会说，营销分析等各种市场情报的最终衡量标准是能否增进企业对客户的了解。首席营销官调查网站请顶级营销人员对他们公司在“获得和利用对客户的深入见解”方面的表现打分。满分为5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是优秀。回顾过往得分，结果显示仍然处于普通水平（2013年8月为3.4分，2012年2月为3.5分，2009年8月为3.5分）。因此，即使用于营销分析的花费增多，但我们并未看到对客户的深入见解有所提高。 企业应该怎么做？首先，管理人员必须以终为始。上市计划、创造需求的活动和销售活动必须包括关于哪些数据应该收集以及如何利用它们的具体说明。当计划和策略中植入了大数据方案的时候，偏低的利用率可能会上升。其次，企业必须花钱培训管理人员，让他们知道如何利用营销分析来获得洞察力、推动决策、实施策略和评估他们已经采取的行动。正是出于这个原因，我们在福库商学院（Fuqua）教授“市场情报”课程，专注于信息的“使用”而非“创造”。企业必须更加重视市场分析的应用部分。机构和咨询公司可以提供这类培训。 第三，企业必须找到和留住那些能够充分利用市场分析的合适人才。当问及“你的公司在多大程度上拥有能够充分利用市场分析的合适人才？”时（1分为没有合适的人才，7分为有合适的人才），仅仅3.4%的受访者给自己的公司打了7分，56%的人打了低于平均水平的分数。图2显示了完整的分数分布情况（平均分为3.4分，标准偏差为1.7分）。
Ⅲ 大数据时代汽车品牌营销解决方案
大数据时代汽车品牌营销解决方案_-数据分析师考试
随着移 动互联网、O2O和车联网的快速发展，数字类渠道贯穿了消费者选车-买车-用车的全过程。消费者的全面数字化，意味着消费者购车前后的行为均可以通过大数据分析进行全方位挖掘，从而实现在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务一系列过程的决策优化，这也成为程序化购买带给汽车品牌营销的一个重要突破。
对于汽车品牌来说，以数据和技术为核心的程序化购买既是挑战，也是重大的发展机遇。汽车品牌需要从以下四个方面，提升营销效率和效果：
一、我的消费者在哪?
随着品牌与消费者的沟通渠道的多样化，如何挖掘隐藏在互联网背后的潜在客户群，成为车企数字营销的首要问题。大数据时代，汽车品牌自身掌握的销售、用户调研等数据已经远不能满足其营销决策的需要，企业所关注的消费者特征和偏好等洞察，完全可通过其自然行为过程中留存的数据进行分析和挖掘。
二、我该如何提升与消费者的沟通效率?
事实上，传统线上营销采用的媒介购买方式，已无法满足消费者的个性化传播。消费者购车到用车是很长一段周期，期间存在诸多不确定性，汽车品牌可根据实时获取的消费者数据，通过程序化购买自动选择适合的媒体和广 告位，并借助智能创意实现广 告创意、目标人群和媒介的完美整合，而这一系列过程可以在短时间飞速完成。
三、我如何更好的服务客户?
消费者在购车前后的很多行为都会影响着身边的潜在客户，汽车品牌试图通过数字营销及数据的挖掘分析更好的了解消费者的兴趣偏好，来提高线上、线下与售前售后的用户体验，以此提高品牌影响力。
四、我的效果如何评估?
“我的广 告费用浪费了一半，但是我不知道是浪费了那一半。“这句广 告界名言将在程序化广 告的浪潮之下被冲刷殆尽。对一个目标客户从潜客到变成购买客户过程的数据纪录和反馈，对于渠道的预算分配和优化推广渠道的组合是有极大帮助的。
针对汽车营销传播中的四大痛点，悠易互通根据多年服务众多汽车客户的经验以及强大的系统开发和技术开发经验，提出了汽车行业的整体解决方案：
一、 DMP数据打通，支持企业全方位营销策略
悠易互通帮助汽车企业搭建专属数据管理平台(Databank 3.0)，收集车企在营销与运营过程中产生的海量线上、线下数据，实现企业第一方数据的聚合管理;并且通过与第三方数据(YOYI DNA)打通，在确保第一方数据安全的前提下，实现数据的互联互通，通过多维度的数据分析与发掘， 帮助车企对其目标消费者进行360度画像，并支持企业全方位的营销决策。
具体来说， 车企可以从各地经销商获取真实的购车用户的基本信息(如年龄、性别、地域等)，而YOYI DNA则在全网收集了以用户为核心的横跨网页浏览、搜索、电商购买、社交分享和广 告投放的数据，并且采用悠易互通统一的标签体系对各来源数据进行标准化处理和结构化细分，形成了悠易互通自有的第三方数据体系。通过将第一方和第三方的数据打通，车企可以确切知道某款车型的购车者兴趣标签和行为偏好，比如家庭构成、收入状况、经常访问的网站、关注的明星、社交媒体上感兴趣的内容、关注的车型和要素等，真正做到对顾客全面而深入的洞察，并对企业制定营销决策提供数据支持。
二、 整合资源，利用算法提升线上传播效率
汽车互联网传播的主要目的之一是收集销售线索。在程序化购买时代，这就需要DSP能够在整合流量资源的基础上，利用先进的算法对数据进行深挖，从而提高销售线索收集的效率和质量。
车企的专属数据管理平台(Databank 3.0)可以无缝对接到悠易程序化购买平台， 实现老访客召回和根据现有客户进行智能扩展(Lookalike)，并借助悠易互通接入的日均130亿多屏海量资源，以及专门为汽车客户定制的算法和优化手段，对每一个展现机会进行CTR和CVR(转化率)的预估，结合智能创意，做到在正确的时间、正确的媒介向正确的人传递正确的信息，为客户的官网引入高质量的访客。
当消费者来到官网后，可以全程监测消费者和品牌的互动过程，从而帮助企业了解消费者在哪里流失，为网站的优化提供指导。同时，根据消费者的访问行为，进行有针对性的召回。例如，针对只了解了车的基本信息，而没有了解车的详细配置、价格信息或金融贷款服务的消费者，可以针对性的采用促销创意将这些访客直接引流到官网的金融方案页面，促进消费者进行预约试驾。
三、 从线上到线下，实现个性化销售和售后服务
通过线上收集到销售线索后，车企的营销重点转移到线下，这就要求车企能够帮助其经销商做到个性化的销售和售后服务。
过去4S门店的销售人员除了潜在客户的手机号、姓名和性别之外，是没有其他信息可以获取的。悠易互通的汽车解决方案通过打通客户线上和线下标签，帮助车企在给经销商下发销售线索时，提供了更为详细的用户信息，如客户的家庭状况、对车型、外观、配置、价格、金融方案的关注程度等。这些信息将极大地帮助销售人员基于客户的画像，展开一对一的个性化销售，从而提高销售线索向实际订单转化的可能性。
消费者购车后，经销商将实际成交的顾客信息反馈给车企，这些信息进入企业数据管理平台(Databank 3.0)。通过对现有用户网络行为、用车行为(车联网数据)的持续跟踪，车企可以更准确地预测现有用户对于维修保养、更换新车的需求，从而制定个性化的营销及售后服务计划，深度挖掘客户的生命周期价值。
四、 效果评估，持续提升营销的整体效率
传统广 告投放的效果评估很难控制，程序化购买则赋予了品牌广 告主对效果更多的控制权。悠易互通记录了消费者在全网范围内每一次和品牌互动的行为，并对每一个销售线索进行追踪溯源，通过归因模型，评估每一次曝光、点击、搜索行为对形成该转化效果的贡献，从而优化营销预算的分配，提升营销的整体效率。
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Ⅳ 大数据怎么在营销推广中起效
大数据对现在的商业模式产生了非常大的影响。在大数据的加持下，未来的商业模式会是什么样的呢？其实不要说未来了，大数据对零售业的改革已经发生在当下了，从一个商超的选址，商品陈列，商品供销，客户关系管理等等各个方面都产生了影响，我们可以简单的说一下。
店铺选址
在过去，大家开店在选址的时候，会出一套的选址方案，在什么地方，准备多大的面积，预估有多少的客流，客户的属性，消费能力，周边的竞争对手，城市的规划，物业条件大概是什么等等。不但需要大量的时间去调查，调查结果是否有偏差，选址确定后是否能达到预期的效果，只能凭借经验和运气了。毕竟在过去，做这种调查只能去现场看，和周边的人打听，找同行了解，半推测，半猜测。
在现在大数据的变革下，选址就更加精准和方便了。我们不说那些专业的大数据系统，比较简单的。我们可以在各类的导航地图上看到周边的商超布局，景点等等，同时还可以看到客流量，相对来说会方便很多了。同时我们还可以从外卖等APP的数据，观察周边的人群的喜好，人均消费等等，这个就是大数据的应用。
有一个比较著名的数据挖掘案例，就是沃尔玛超市的，他们对顾客的购物篮进行分析的时候发现，和尿布一起购买最多的东西是啤酒。原来是因为美国的年轻父亲下班给孩子买尿布的时候，会有30%-40%的人会顺手买上自己喜欢的啤酒。于是沃尔玛超市将尿布和啤酒两个不相搭的东西陈列在一块，两者的销量都提升了。这个就是一个很显著的大数据指导下的商品陈列案例。在现在，结合人工智能的智能化门店，能够做到的更多，可以根据店内的人流量热力图，计算出将热销品或者滞销品放置在更合适的位置。
用户画像
在传统的零售当中，想要实现导购一对一服务、对用户实行个性化服务是很困难的。其中一个原因就是店铺的客流量大，顾客流动频繁，基本上可以说没有哪一个导购能够记住用户是否来过这家店，顾客的喜好是什么。
但是在现代的零售当中，智能化门店能够比较容易的实现这一点了。智能化门店通过面部识别等功能可以检测到顾客来过多少次。同时通过店铺当中的门店管理系统，根据以往的购物数据反馈，顾客在不同的商品前的停留时间，猜测用户的喜好等等，智能为用户推荐商品，又或者将信息推送到导购端的移动管理系统当中，让导购更好的为客户服务。这个就是因为用户的购物数据，行为数据等等大数据勾勒出了一个用户画像。
未来的商业模式已经在逐步走向现实，高新技术正在改变我们的生活，零售业也正在改革，让我们一起见证吧。