涕零
① 大数据时代，怎么做好精准营销
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不回同对象进行不同答营销。 营销实验室Convertlab的DMHub透过多触点渠道抓取信息，分析并标签化用户，充分挖掘用户数据价值，推送相关营销内容。
② 大数据是如何推动营销的
这是数字时代，智能手机，平板电脑，数百个电视频道，成千上万的应用程序，社交媒体和网络购物是我们日常生活的一部分。
数字革命之前，营销人员集中在周末的时间，投放制作精良或有创意的广告。而现在的营销方式已迅速转变为大数据营销，通过分析用户的行为偏好，给用户发送更有针对性的信息。
数据营销趋势
根据最新的EmailCar的研究报告分析，近86%的受访者说，目前他们的企业正在使用或者正计划使用数据营销。此外,近75%已使用数据的营销人员都认为其效果是“非常”或者“极其”有效。另还有83%的企业表示很有可能继续扩大使用数据营销方式在企业整体的营销策略中。
以大数据定位用户
当涉及到数据营销，营销人员必须采集到有大量的用户数据，如姓名，电话号码，或邮寄地址。而其中性价比最高的就是利用数据做电子邮件营销。虽然电子邮件地址并不能简单的构成大数据，但邮件行业中平均花费1元就会有超过40元的投资回报率。
电子邮件营销只是一个利用数据对大规模的用户提供营销的有效方式，还有许多其他的营销方式，如内容营销和搜索引擎的营销策略。随着越来越多的营销人员使用这种线上的营销策略，大数据的营销潜能也越来越大了。
数据的4大来源
1.人口统计
你可能会从用户注册行为或购买行为时收集到基本的数据信息，比如A / S / A(年龄、性别、地址)。这部分数据不会经常改变，人们不会改变他们的名字，性别或地址（当然不排除个别特殊情况）这些基础的数据信息便于细分。
2.偏好数据
偏好数据通常是通过相同类型的偏好中心收集的，可能包括关于用户的首选产品，服务，品牌，规模或邮件频率。
3.交易数据
在你的电子商务平台中分析出有商业价值的交易数据，是你在电子邮件营销中可以做的最好的事情之一。将这个数据导入你的ESP（电子邮件服务提供商）可以大大提高你的数据细分，并打开了自动电子邮件营销的新天地。
4.行为数据
你的用户感兴趣的是什么？最近的行为数据是最可靠的指标。这种类型的数据可以从电子邮件收集（打开/点击）或从你的网站（网页浏览）情况中收集。
③ 大数据应用是如何做产品推广的
离开具体的产品，大数据的应用就成了无本之木。有了产品，就有了务实发展内，大数据的应用才能落地容，大数据的价值才能向纵深层面扩展，去整合社会数据，让消费者和用户受益，真正成为产业的一个不可分割的重要部分。网络在产品推广方面的成果堪称国内做得最好的，包括语音助手、以图识图、机器翻译、搜索、广告等产品方面，都成功应用了大数据，极大地提升了它的产品价值。
④ 如何利用大数据进行互联网推广
大数据最关键的在于数据的分析和整理，从千千万的数据当中以最快的速度找出适合我门推广的数据。
⑤ 如何做好大数据应用
去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！大数据重要以及不重要的一面与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。网络数据与电子商务对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。一些有价值的应用场景大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。技术、流程、方法、组织、人、文化作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapRece等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。
⑥ 大数据时代下的网络推广要如何去做
一、高清自己的目标用户在哪儿？利用大数据找出用户画像；二、针对用户专画像，去分属析用户的喜好，需求，痛点在什么地方；三、结合步骤二的分析，去策划自己的推广活动，在推广的过程中，记住以下几点： a、内容营销以情感做驱动，根据用户画像，去做针对用户的情感营销和文案创作； b、活动推广记得以利益做驱动，用户参与的门槛越低越好； c、做好推广过程中的用户互动，让用户帮你自发做分享与传播； d、切忌一点：现在的网络推广已经不是靠单纯的硬广就能获取用户的时代了
⑦ 大数据营销怎么做
随着来互联网的发展，大数据技术、AI算法源技术应用越加普及。大数据在营销中的应用也越加广泛。例如，1.对用户个体特征与行为的分析，例如MobTech企业覆盖138亿+设备，自有数据庞大，利用自有数据与第一方数据匹配，帮助企业做精准的用户画像和标签补充，进而通过数据分析进行广告与营销信息的精准推送，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。MobTech用户标签维度达到6000+，覆盖性别、年龄段、收入水平预估、消费倾向、媒介使用倾向等，精细化描述用户的各维度数据。
⑧ 大数据时代，怎么做好数字营销
移动互联网时代，数字营销的本质是构建品牌在数字化媒体（PC端及移动端）的内容分发能力。而品牌内容的分发能力，已经成为品牌在数字化时代是否能够成功的核心能力，不是可选，而是必选。那么，企业如何建立自己的品牌数字化内容分发能力、如何通过数字手段进行品牌认知性攻击，构筑品牌内容资产及被动流量？一场成功的数字营销战役怎么打？至少需要具备五大成功要素：广告营销首先不是一种创意工作，首先是一种关于消费者心智的科学，营销的本质是要占领消费者心智，所以我们要研究品牌的核心价值是什么？需要占领消费者的心智点是什么？在目前的竞争环境中，品牌如何营销才能有效地占领该消费者心智点，采取怎样的竞争策略？不同的竞争策略决定了之后营销的赤裸创意点完全不同，比如采取捆绑第一名的竞争策略，就需要采用强冲突及挑战性的创意内容；不对称竞争的差异化竞争策略，就需要采取自成一派的差异化创意内容等等。创意是数字营销的起点，也是根本；优秀的创意才能赋予内容自传播效应、病毒传播的能力，才能真正使用到移动互联网营销的最大的优势，赤裸大创意才会让这场数字营销战役还未开打，就具有了核弹裂变的能力，就如孙子兵法所说，未战而先胜。移动互联网时代的数字营销战役无疑都是在社会化媒体上发起的，也无疑要在手机端进行传播；而移动互联网时代品牌营销最大的区别在于：广告失效了。为什么广告在移动互联网时代会失效呢？道理很简单，因为在移动互联网时代，消费者的主权被无限放大，用户可以自主地选择是不是看广告，这样选择的结果很自然的是用户自动跳过了广告；在移动互联网上，用户不消费广告，而是消费内容。所以说，电视的时代是广告的时代，而移动互联网时代则是内容的时代。第四、传播路径的选择第五、饱和度的资源放大以上就是数字营销需要具备的五大成功要素。一场成功的数字营销战役并不简单，但企业做好了数字营销，能为传播扩散起到强力支撑的作用，带来高营销的精准流量。
⑨ 如何处理好大数据发展，大数据服务，大数据
大数据在生活中的应用随处可见，比如：
1、最常见的，手机购物推荐商品给我内们
精准的目标群体用容户画像描绘，逐渐成为许多品牌商进行营销的重要工具。能够全面、准确的采集营销活动数据，经过大数据技术精准分析后可视化呈现。
2、移动端推送感兴趣的内容（图文、视频）给我们
移动互联网技术的持续突破、智能手机的功能不断增强、社交媒体平台不断涌现，内容传播也以几何倍数保持高速增长，消费者被海量信息环绕，难免会造成选择疲劳，倾向于选择真正感兴趣的内容，个性化需求得到了释放，获取信息时表现出随机性与碎片化特征。
3、吃住行都有大数据的参与
大数据更结合具体的经济应用，例如大数据+金融、大数据+教育、大数据+交通等，在各行各业发挥的价值越来越大。智慧医疗增加疾病诊断的准确性，治疗的有效性和副作用的最小化；智慧交通为人们出行保驾护航，高效率出行再也不是梦想；大数据在教育领域的应用推动教学改革，让教育成果更加普及…
⑩ 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）。