运用大数据的网络营销能实现什么价值

1. 运用大数据的网络营销能实现什么价值

大数据可以对用户行为与特征分析。
大数据是一个重要的数据支撑确保营销信息的精准推送。
通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为（即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为）进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量 。减小风险，避免不必要的损失。

2. 大数据在网络营销中的应用

大数据在网络营销中的应用
什么是大数据?　　根据我个人理解：在网络营销中，大数据就是通过不同的方法收集到客户以及潜在客户的信息资料，如客户喜好、联系方式、姓名、消费习惯等。　　为何会想到使用大数据?　　以前做SEO、电商推广的时候想的更多的是如何带来更多的流量，但是这几个月重新回到传统行业中，更加明白客户才是根本，而维护一个老客户的成本与开发一个新客户的成本是完全不对等的，流量旨在开发新客户，固然重要，但是网络营销想要营销，客户关系的维护与管理就更显重要了，而这其中大数据的收集与使用就是呼之欲出的了。　　怎样收集大数据?　　1.诱饵设计方案。如何获得客户信息资料，只有让客户主动将信息告诉我们才是最真实、有用的客户数据库。那么，如何让客户主动告知呢，这就是诱饵设计，有相应的诱饵，满足客户的需求与欲望，辅以相应的客户信息收集机制，客户不难将信息告知于你。譬如，你有一个行业内的精品且不公开的资料，需要这份资料的需要留下邮箱地址(当然也可以是QQ、微信、手机等)，然后发送给留下的邮箱，相信需要这份资料的人不会不愿意留下他的邮箱地址的，这就是一份成功的用于收集客户数据的诱饵设计方案。　　PS：因为这样的客户信息收集是客户主动提供，所以我们设计诱饵方案时必须考虑到用户的操作简单方便，越简单方便越好。　　2.线下数据收集。其实，每个人、每一个生意都是有线下的圈子、客户的。尤其是对于现在进入电商的传统企业来说，线下客户数据是一份优质的资源，譬如经销商的客户购买信息的录入与整理等等。　　3.相关相近行业合作。尤其是不同产品但是属于相同或相近行业的。萧伯纳说过：“你有一个苹果，我有一个苹果，我们彼此交换，每人还是一个苹果;你有一种思想，我有一种思想，我们彼此交换，每人可拥有两种思想。”，同理，这个道理用于客户数据的收集与整理也同样适用，如果有2个公司同为出售汽车产品，一个公司出售汽车灯，一个公司出售汽车坐垫，这样2家公司完全可以达成合作关系共享客户数据，这样可以增加一倍的潜在客户。　　4.其他。如有某些平台出售客户信息资料。　　常用的大数据信息有哪些?　　个人觉得客户信息的收集当然是越完善越好，如客户喜好、阅读习惯、消费习惯、收入情况、工作、职位等等，这样能够更加完善的分析客户需求，当然，考虑到方便于利于分析的原因，我们现在网络营销中常规使用的客户信息主要有邮箱、QQ、电话、微信号等联系方式，然后根据对应行业分析几个重要的信息维度，以此组成完善的客户信息数据库。　　大数据如何使用?　　1. 信息的收集与整理。收集自然不必多说，重要的是在数据的整理。根据不同的维度有条理的整理，譬如根据联系方式(影响到内容推送渠道)、信息收集渠道(影响到内容推送政策、时间、产品需求等)。很简单的一个例子，一个公司经营有不同的产品，如果你没有在客户信息数据库中将客户信息分开整理列表，而是将所有的信息一股脑的都推送给同一个客户，那么造成的结果可能是：轻则推送的内容信息、产品不能达到应有的效果，做无用功，费时费力罢了;重则导致客户对推送的信息产生厌烦、抵触情绪，或取消关注的信息，或直接忽略，或直接放弃购买产品……。　　2. 内容的推送。这个涉及到内容推送渠道(如微信、QQ、邮箱等)的选择与内容推送机制(如内容推送周期、内容定位、内容展示方法等)。确保信息能够及时、准确的传达到客户手上。这一个步骤与上一个步骤：信息的收集与整理是一脉相承的。　　3. 效果的监控。内容发送到客户手上并不代表万事大吉，信息的展示量、点击量、咨询量、成交量(转化率)等数据监控是保证效果是否优秀的凭证，也是后期方案制定和改进的参考，所以一个合理的数据监控机制是必不可少的。　　4.持续改进。大数据的利用是否合理，内容推送的时间是否恰当，内容推送是否合理，这个不是一蹴而就，不能一次性的完美，只有通过一次次的实践与数据分析，然后才能一步步的改善，使大数据的使用更加完美。　　使用大数据的好处?　　1.潜在客户的增加;1+1=2，信息的交流不同于2个人苹果的交换，如果能够建立相同、相近行业之间(其实相同的产品也是可以存在的，毕竟存在品牌、地区等方面的差异，要视具体情况而定)的合作联盟，并能够互相共享客户资源，如果有20个相同规模的企业，那么这20个企业就都有了相对于自己20倍的客户资源了;　　2.客户关系的管理与维护;不论是传统企业与网络营销，客情关系的管理都是不可缺少的部分，利用大数据对客户分类整理，不同的时间、节日等等奉上不同的内容与活动，这对于企业的客户关系、企业形象、订单成交量、企业曝光量等等方面都有积极正面的作用。　　3.赢利能力大大增强。网络营销的根本就是赢利，老客户多次购买能力的增强，更多潜在客户的挖掘，无疑会网络营销订单的增加有很大的促进作用。　　结尾　　当然，以上内容本人并没有亲自实践操作，只是本人经过电商推广工作后的一些想法!说起来容易，做起来当然不会简单，中间也会遇到更多的问题。
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3. 简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果？

随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

4. 试说出现有主要的互联网产品数据分析工具并比较其特点。

你好亲亲，互联网产品数据分析工具有以下这些一、基础软件：Excel、SQL：Excel的功能很强大，能做的事情很多，不仅仅可以做数据存储和制作工作表，与数据分析有关的功能；结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
二、BI软件（分析型报表，支持多维分析，可以进行简单的数据挖掘，与Excel良好集成）
①传统BI软件：SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE
②敏捷BI软件：Tableau、Power BI、FineBI
三、统计分析软件：MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews（用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域）
四、数据分析编程语言：Python、R语言（是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言）
五、大数据分析框架（它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 ）
①批处理：MapReduce、Spark
②流处理：Spark Streaming、Flink
③交互式处理：Hive、Spark SQL【摘要】
试说出现有主要的互联网产品数据分析工具并比较其特点。【提问】
您好，很高兴为您服务，接下来2小时我会对您的提问进行解答，一定要及时关注消息哦～【回答】
你好亲亲，互联网产品数据分析工具有以下这些一、基础软件：Excel、SQL：Excel的功能很强大，能做的事情很多，不仅仅可以做数据存储和制作工作表，与数据分析有关的功能；结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
二、BI软件（分析型报表，支持多维分析，可以进行简单的数据挖掘，与Excel良好集成）
①传统BI软件：SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE
②敏捷BI软件：Tableau、Power BI、FineBI
三、统计分析软件：MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews（用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域）
四、数据分析编程语言：Python、R语言（是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言）
五、大数据分析框架（它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 ）
①批处理：MapReduce、Spark
②流处理：Spark Streaming、Flink
③交互式处理：Hive、Spark SQL【回答】
希望我的回答对你有帮助哦【回答】

5. 试分析大数据营销发生在哪些领域

3. 社交媒体：大数据可以帮助企业更好地了解客户的行为习惯，从而更有针对性地推出营销活动，提升品牌知名度。4. 搜索引擎优化：大数据可以帮助企业更好地了解用户搜索习惯，从而更有针对性地优化搜索引擎结果，提升网站曝光度。5. 电子商务：大数据可以帮助电子商务企业更好地了解客户的购买习惯，从而更有针对性地进行营销活动，提升销售额。【摘要】
试分析大数据营销发生在哪些领域【提问】
亲，您好。大数据营销可以应用于许多领域，包括但不限于：1. 广告：大数据可以帮助广告主更加准确地定位受众，提高广告投放效率，并有效提高营销投入产出比。2. 客户关系管理：大数据可以帮助企业更好地了解客户的需求，提高服务质量，提升客户满意度。【回答】
3. 社交媒体：大数据可以帮助企业更好地了解客户的行为习惯，从而更有针对性地推出营销活动，提升品牌知名度。4. 搜索引擎优化：大数据可以帮助企业更好地了解用户搜索习惯，从而更有针对性地优化搜索引擎结果，提升网站曝光度。5. 电子商务：大数据可以帮助电子商务企业更好地了解客户的购买习惯，从而更有针对性地进行营销活动，提升销售额。【回答】

6. 大数据常见的数据分析手段有几种

（一）怎样获取到这些数据现在淘宝直通车的操作数据越来越清晰化，可以直接看到实时访问的数据。在淘宝直通车左下方，可以看到实时概况。在淘宝直通车报表中，我们也可以看到历史数据，帮助我们对账户进行相应的分析和调整，还可以通过不同的维度数据列表综合分析。
（二）数据解读点击率=点击量÷展现量点击转化率=成交笔数÷点击量投资回报=花费÷销售金额一般来说，常用的直通车数据公式主要有以上三个。对于账户来说，点击率和点击转化率是越高越好，而投资回报好不好就要看PPC的高低。所以，不要一味追求高点击率，高点击转化率，这样效果反而会不好。其次，通过关键词列表，定向列表，地域列表，我们知道账户中核心转化的关键词有哪些，及账户是否适合开放定向投放，投放地域在哪里。
（三）对应的优化方案
1、优化点击率

提升点击量：优化宝贝主图、关键词优化、宝贝价格。提升展现量：提高出价、关键词优化、优化类目属性、优化投放地域、优化投放时间。
2、优化点击转化率

提升详情页装修质量及好评度，如关怀买家、好评营销活动、差评防御等。3、删除不精准流量当发现没有投资回报的地域，或者亏损厉害的，我们可以关闭这些地域的投放，降低定向花费或者关闭投放。在PC端或手机端投放转化不理想的，同样可以通过设置来进行流量精准化。

7. 大数据洞察有哪些特色，大数据营销案例，大数据企业

特色案例分析：
1、浪潮GS助力广安集团一猪一ID强化食品安全
作为辐射全国的农牧企业集团，多年来广安集团一直企业信息化进程与企业发展需求不匹配的问题。2013年，广安集团引入浪潮GS，采用单件管理系统，通过一猪一ID对其成长周期进行全过程监控，促使食品安全可追溯，实现饲养流程精细化、集约化管理，使每年饲料节约了2成左右，为广安的智慧企业养成之路奠定了基础。
2、华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
3、神州数码助张家港市更”智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录由”神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项”在线预审”服务、130余项”网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。
4、中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
5、中国电信基于物联网的智能公交解决方案
中国电信提出了基于物联网的智能公交应用整体解决方案。该方案紧密结合公交行业特点，涵盖了全球眼视频监控系统、GPS定位调度系统、无线数据采集系统等技术，是基于物联网技术的公交行业车辆监控调度管理综合性解决方案。中国电信智能交通系统利用物联网技术，提高了公交系统中的人(乘客、司乘人员、管理人员)、公交设施(道路、场站等)和公交车辆等之间的有机联系，从而最佳地利用了交通系统的时空资源，通过信息资源的合理开发、利用和整合，提高了公交行业运行效率，改善了服务质量，为应对重大突发事件提供了必要的手段，在公交公司的科学运营管理、安全监控等方面发挥了重要的作用，物联网的应用已成为公交业务发展的必然趋势。
6、明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台
税务系统的数据在很长时间内大量来自于纳税人的申报行为数据和报表数据，面向税务工作人员的是割裂的不同业务系统，信息本身被业务消解为固定的逻辑和处理形式。明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台定位为面向税务部门的数据服务产品。产品充分利用明略底层大数据平台相关技术，数据挖掘建模技术及明略税务行业研究专家对税源管理专业化，风险控制精细化，决策分析智能化的理解，搭建以分析预测为核心的数据应用平台，以帮助税务部门征管工作更有效、更全面、更精细化的展开。
7、悠易互通汽车行业大数据经验助奥迪品荐二手车
2015年，奥迪品荐二手车项目通过悠易互通程序化购买平台进行为期5个月的推广活动，传播受众主要以男性以及已有奥迪车主为主，悠易互通规划的投放策略是，首先，通过人群标签及关键词，对精准受众人群进行全网竞价;其次，对以上竞价成功人群进行优化召回，分析以提高下一轮竞价成功率;根据悠易互通汽车行业大数据经验，消费者的行为路径为”兴趣-认知考虑-转化”，程序化购买可以通过人群召回的方式将流失人群引导到下一环节，从而促进转化可能。最终投放结果显示，悠易互通通过以上策略高效达成客户KPI，曝光量超过预估13%，点击量超过KPI 26%，注册量高达163%。
8、东风风神大数据”动”悉全系目标受众，打破传统促销方式
派择科技应用底层行为数据管理平台Action DMP支招东风风神全系营销推广活动， Action DMP实现全网用户行为元数据、应用元数据、场景元数据的实时无损解析，精准捕获各车型目标受众;通过分析用户行为场景，了解他们的触媒习惯，展开品牌与用户定制化沟通，其中也包括个性化创意载体与沟通渠道组合。项目最终CPL成本较目标降低40%。
9、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路
苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。首先，建立数据仓库;其次智子云个性化推荐引擎Rec-Engine;智子云智能动态出价引擎Delta-Engine;智子云全网跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放，还能从访客转化率、媒体、地理位置、时段、设备类型、设备号等多个维度建立访客转化率预测模型和商品推荐模型;最后，重定向投放，针对每一个到访访客计算广告点击率和到站转化率，然后通过自动聚类算法将访客人群分档打分，对不同分值的人群，在综合媒体环境、竞价成功率等因素后，进行实时差异化出价。最终，本次活动找回苏宁易购的流失访客9,572,163次，并促成36,748个直接有效订单;最终投资回报率>3。
10、 “优衣·幸运·穿回家”优衣库2016春节场景营销OxO
2016年，优衣库中国推出了”优衣·幸运·穿回家”的春节主题活动，融入”LifeWear服适人生”品牌理念。结合大数据分析规模化的消费者共性，合适的移动媒介精准传播，借助自媒体传播，连接到店体验。制定优质的移动媒介策略，结合自媒体、网络广告、社交媒体平台、零售店和微信支付，精准覆盖受众，，一系列线上活动让优衣库品牌和冬春装产品形象直达人心，有效地将线下用户带到线上参与互动并积极分享，实现OxO导流，收获了比较理想的品牌营销和销售增长效果。

8. 互联网公司,可通过数据分析人们的哪些方面?( )

互联网公司，可通过数据分析人们的饮食、购物、地理位置、心理倾向等方面。

因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹，所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性，通过运用大数据技术对这些数据进行分析，可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略，从而获取更大的效益。近年来的实践证明，合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。

互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。