数据库精准营销简介

2024-07-06

数据库精准营销简介（共12篇）（共12篇）

1.数据库精准营销简介篇一

对于中高端定位的产品、品牌来讲，他们往往会更多地关注他们受众的消费力和消费习惯，甚至是生活方式，来判定这个人群到底是不是我们的受众。所以，在需求方面现在是没有一个很好的解决方法。这就是数据库出现的市场原因。

基于数据库而进行的精准营销是什么呢？数据库又是什么？个人认为数据库它就是一套涵盖了用户或顾客，且可以随时更新的动态数据管理系统。简单来说就是一个收集和积累会员（用户或消费者）信息的文档。经营的核心是挖掘有价值的数据。如何经营好这些数据？如何与有价值的用户产生互动？这将是数据库营销的核心和难点之一！

那么关联到营销上讲，目前基本的应用为分析筛选后针对性的使用电子邮件、短信、电话、信件等方式进行客户深度挖掘与关系维护。或者是以与顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。注意，目前的应用是沟通关系和客户维护，进行的促销也是针对数据库人员的信息传输，而没有进行真正的产品直接供需。

同时我们说精准，那么不得不说细分，最早的时候大家是用统计学的一些方法，比如说对于地域的判断、年龄的判断、心理的判断开始对于人群的细分。之后，渐渐地引入了经济学的方法，就是纳入了职业、教育背景、收入等等这些因素来对于人群做一个细分。这些方法到目前来讲，都被广泛的应用，同时做到了很好的精准性的作用。就是不管用什么样的方法把人群找来了，到底有多少人、对应某一个品牌的受众是多少？这是基于数据库的互动营销的一大难点。

第三个是互动，既然可以把人群根据他的特征、特性做一个细分，这对于任何一个细分人群，这也是带有特殊性比较细分的人群，怎么样找到一个对于这些人群一个最能够接受的方式，这对于任何一个准备做互动营销的挑战。第一，他觉得没意思，或者是这是十几岁孩子做的事情，或者是不符合他的生活价值观，就算他勉勉强强会参与，这也不是广告商所要达到的效果。

就是四个阶段，就是认知、参与、认同、行动。

基于以上的简短叙述，我得出的简单经营思路是：

首先积聚这些有逻辑化的生活方式，并且有非常强的消费能力的都市的精英群体。这群人他们对于生活质量和他们的社交圈，还有他们的人脉关系。那么通过**刊和青年企业家俱乐部这两个平台，把他们从城市的各个角落聚集起来！同

时采用了一个严格准入制度来核定数据库的信息，这样的模式有助于我们建立一个非常具有高信任度、非常有高质量的社交的环境和社交的平台。

然后是说到我们的精准，如何向广告主或者是合作商证明，针对他们的产品，我们精准的受众比例是多少？我们可以告诉他们看了你广告的这些人里面，有多少是满足你的种种条件的，有多少人是符合你的受众，同时有多少人买了你的产品。再深入挖掘，我们可以做到对于合作商家的产品产生响应的人，邀请他们做一些反馈，做一些调研的工作，这样也是可以更好地帮助品牌商更加地了解他们的用户是怎么想的。

之后说到互动，我们在线上也进行互动，线下做会员的活动，我们有DM，我们有企业家俱乐部，我们有协会组织，同时联合豫商卡或其他有影响力的会员卡系，进行服务植入。

这个时候，我们就可以传播他们这群人最关心，他们认为最有价值的资讯和产品了。

我们的口径

精准营销是什么？

对商家群体：基于数据库的精准互动营销，它是经过严格的准入制度，建立的动态信息管理系统，通过系统内会员的需求提交，进行购买意愿和购买力的区隔，最终完成产品定制和产品配送的过程！它真正做到个人化、区隔能力、实时性的营销方式，它可以针对不同需求和特性，直接将最适合的信息传送给最需要的人，并通过俱乐部及杂志的互动方式传达给目标人群！最明显的特点是知晓需求后的信息释放，真正做到一对一的有需有供，传播更有效率，效果更明显！

对目标群体：“牛B”是为注重生活品质、具有高尚生活方式、对社交人脉和朋友伴侣有更高要求的人士专门建立的一对一精准服务社区。我们的会员有着相近的生活背景、生活理念，以及兴趣爱好。在这个独有的平台上结识新的朋友、拓展人脉、与老朋友分享品质生活，与志同道合的人交流，约会，并一起参加各种派对、时尚活动，并且我们为您提供购买需求上的高品质服务。“牛B”只能通过邀请方式加入, 这样可以更好地确保真实、可信的交流。

它的优势是什么？

对商家群体：在我们所处的市场上，各个品牌和产品的同质化特征越来越明显，消费者的选择意愿也越来越置后，而我们的产品和品牌都需要建立在公众的需求之上。那么，如何在第一时间抓住消费者的需求和意愿，并经营他们对品牌的感受就是我们最应该做的！而这需要我们去建立一个为品牌与消费者之间的专属认知感知管道，并且在承馈消费者需求的时候，给予一个完美的服务！

对目标群体：怎样才能在第一时间获取潮流和意愿购物资讯？怎么才能将众多商家所售商品在同一时间同一平台进行比较？怎样的方式不必担心买贵买亏买假？想解决这些问题，那么从你身边朋友那里获取“牛B”人邀请卡吧。我们即刻为您提供专享服务！

实现精准互动营销的关键因素？

第一、由多种方式组合的整合传播会极大增强推广效果。新颖的创意构思、精美统一的设计、以客户为中心的悉心操作，都给客户留下深刻印象，吸引了众多客户反馈。

第二、准确的数据是项目高效运行的基础。

第三、产品诉求与传播对象“痛点”的把握。

第四、数据库营销成为整合传播的支撑。

在**刊数据库里，我们的分析——

我们认为，数据库营销的目的主要有三个方面：客户开发、客户保留和客户价值的最大化。在郑周刊，就体现在发展更多的订阅读者、保持高的续订率、提供附加服务来获得更大收益。这一切，都需要精确的目标客户分析作为基础。

该杂志的目标读者是大中型企业和事业机构的中高层管理者及部分综合管理人士，其他读者如普通职员、学生等并不被看重。

因此，我们首先需要分析潜在的读者分布并且确定目标读者群。这个目标读者群既要符合业务的要求，还需要考虑到实际的可操作性。也就是说读者的数据库可以建立，读者数据也有较大可能收集到。我们通过数据库的查询和分析，初步确定了以**为主的10000个企业中高层管理人士为目标读者。目前，推广项目主要以直邮宣传和直接赠阅推广为主。

我们的操作流程？

完善的数据库有功能----征集需求-------谈合作商家产品----实物配送----收取费用-----售后跟进------兴趣调查-----资讯补充-----

注：为了进一步详细了解数据库营销的具体操作方式，在整个环节中最具有关键作用的是电话营销中心。

经调查：我们认为，电话营销是企业整体营销规划的一个重要组成部分。比如：汽车行业多种营销活动，如对车主的回访、试驾活动前期目标客户的邀请、对潜在客户的新车推广、市场调研等等。

电话营销有什么优点呢？

第一、互动性。电话访问过程中的交流是双向的，电话营销代表可以及时了解受访对象的看法，得到反馈；同时，受访对象也可以及时了解更多他想知道的相关内容。

第二、成功率高。通常情况下，直邮的反馈率大约在0.1％～3％，而电话营销的反馈率大约是30%～50％。

那么如何成为“牛B”会员？

每个得到我们认证的会员，可以邀请一定数量的朋友加入“牛B”，您可以询问身边的朋友来得到邀请。您也可以留意我们在合作商场、会所和青年企业家俱乐部的活动。

如果您对加入我们非常有兴趣，请登记您的资料，我们有可能会邀请您加入或参加我们的俱乐部活动。

2.数据库精准营销简介篇二

目前,大数据还没有普遍认可的定义。一般认为大数据是一种通过信息处理观察世界的新方法,数据量已进入到ZB( 1TB = 1024GB,1PB = 1024TB,1EB = 1024PB,1ZB = 1024EB) 时代,海量的数据将对各个产业产生巨大的影响。大数据中的“大”是其标志,是对总体进行分析,并不是抽样调查,通过海量数据的追踪分析,从宏观的环境去观察微小的个体,正是这种精确定位,提高了企业的生产效率,为人类创造更高价值。

Netapp公司指出大数据应该包括三个方面,即分析( Analytic) 、内容( Content) 和带宽( Bandwidth) 。大分析是指通过对大数据的宏观分析带来新的商业视角,为企业提供新的客户信息,从而提高生产效率; 大内容一方面指总体海量的数据,另一方面指处理数据的信息技术高,能轻松实现数据的使用和安全管理; 高带宽指能准确高效地追踪处理海量的数据。

Google公司指出大数据具备四个特征,简称“4V”,即数据体量大( volume) 、类型复杂( variety) 、价值密度低( value) 、速度快且时效高( velocity) 。数据体量大是指数据量达到10TB以上,互联网的普及,智能工具的推广,通讯工具的使用,通过数据把人们的行为记录下来,海量数据中含有大量的信息,企业可以从中提取有用信息。类型复杂: 海量数据只包括结构化和半结构化数据,而大数据还包括非结构化和交互数据。价值密度低: 庞大的数据量中,隐藏的有用信息却不多,需要提高分析数据的能力。速度快及时效高: 人的行为在变,数据也是动态变化的,这是大数据的一个重要特征。

二、大数据时代的营销变革

处在信息爆炸的时代,流式数据呈指数增长,庞大的数据可以分析消费者的行为,提供了一种新的营销思维,带来了营销的变革。

( 一) 营销理念的变革

大数据是一个镜像世界,它与现实世界相连,不仅记录人们的行为轨迹,还包括人们的情感与生活习惯。以前的营销理念是根据顾客的基本属性,如顾客的性别、年龄、职业和收入等来判断顾客的购买力和产品需求,从而进行市场细分,制定相应的产品营销策略,是一种静态的营销方式。大数据时代的到来,企业通过数据挖掘消费者的兴趣爱好和行为习惯,能够精准预测顾客的需求,从而实现以客户生命周期为基准的精准化营销,这是一个动态的营销过程。这种营销理念的转变为企业创造巨大利益的同时也方便了消费者。如,在以有线数字电视互动双向网络为支撑、以数字电视终端为介质的家庭信息平台建设中,记录用户行为和反馈信息的数据通过数字电视终端传达给企业,企业可以深入分析数据得出有价值的信息,针对性地进行广告投放、媒体宣传,实现精准化营销,结合物联网以及物流配送体系,形成一个高效、方便和完整的营销过程。

( 二) 营销方式的变革

大数据是营销活动中的“显微镜”和“导航仪”,帮助企业筛选重点客户,开发新领域,挖掘用户的潜在需求。大数据带来营销方法的变革,主要表现为: 1. 以客户生命周期为依据对顾客进行动态细分,确定重点客户。如酒店行业存在“二八定律”,即80% 的企业利润由20% 的客户创造,20% 的利润由剩下的大多数客户创造。大数据可以帮助企业在众多用户群中筛选出重点客户,利用某种规则关联,确定企业的目标客户。2. 开发新领域,挖掘需求潜力。大数据的一个巨大创新就是可以通过对海量数据的处理,了解客户的消费习惯,发现关联规则,开发新市场,进行产品创新甚至是定制化营销。3. 动态的数据追踪可以改善用户体验。企业可以追踪了解用户使用产品的状况,做出适时的提醒,比如食品是否快到保质期; 汽车使用磨损情况,是否需要保养维护。流式数据使产品“活”起来,企业可以随时根据反馈的数据做出方案,精准预测顾客的需求,提高顾客生活质量。4. 检测营销环境。企业可以通过本行业数据确定自身在行业中的竞争力,监测竞争对手的行为,提前预测行业走向。对大数据分析可以监测品牌传播效率,找准营销方向。如《小时代》电影预告片投放后,通过大数据分析得知其主要观众群为“90后”女性,因此后续的营销活动主要针对这些人群展开。分析大数据还可以预知品牌危机,找准传播途径,遏制危机源头和关键节点,及时高效解决问题。

三、大数据时代下的精准营销

( 一) 精准营销的涵义及特点

精准营销理论最初由菲利普·科特勒提出,是营销理论发展的必然产物。在4Cs理论、市场细分理论和顾客让渡价值理论的基础之上,提出精准营销就是利用信息技术和数据处理技术对客户进行精准的细分,实行一对一的准确营销,提高顾客让渡价值,充分满足客户的个性需求。著名学者徐海亮提出精准营销包括五个体系的内容: 精准的市场定位体系、适合一对一的集成销售组织、与顾客建立个性传播沟通体系、顾客增殖服务体系和提供更适合顾客的产品。只有这五个体系相辅相成,企业才会实现个性化精准营销,利于企业低成本扩张,实现可持续发展。

精准营销最大的优点在于“精准”,在市场细分的基础上,对不同消费者进行细致分析,确定目标对象。第一,精准的客户定位是营销策略的基础; 第二,高效、投资高回报的个性化沟通是精准营销的又一大特点,过去营销活动面对的是大众,目标不够明确,沟通效果不明显,精准营销是在确定目标对象后,划分客户生命周期的各个阶段,抓住消费者的心理,进行细致、有效的沟通; 第三,精准营销为客户提供增值服务,为客户细致分析,量身定做,不必进行商品的挑选,节约了客户的时间成本和精力,同时满足客户的个性化需求,增加了顾客让渡价值; 第四,发达的信息技术有益于企业实现精准化营销,“大数据”和“互联网 + ”时代的到来,意味着人们可以利用数字中镜像世界映射出现实世界的个性特征。这些技术的提高降低了企业进行目标定位的成本,同时也提高了对目标分析的准确度。

( 二) 大数据下的精准营销

1. 互联网广告颠覆性创新———实时竞价( RTB)

在淘宝上搜索过连衣裙,无论在哪里登陆都会看到连衣裙广告,这种精准的广告投放大大提高了市场接受率。RTB智能投放系统的操作过程简单地说就是用户浏览网页时会发出访问请求,该请求信息会在数据库进行比对,推测出来访者的身份和偏好,然后发送到后方需求平台,有广告商竞价,出价最高的企业可以把自己的广告瞬间投放到用户的页面上。整个过程只需0. 1秒就可以完成。RTB运用Cookie技术能够记录用户的网络浏览痕迹和IP,运用大数据技术对海量数据进行甄别分析,得出用户需求信息,向用户展现相应的推广内容。这种智能广告投放能精准地确定目标客户,显著提高广告接受率。在美国接近90% 的广告投放采用RTB,其具有巨大的商业价值和广阔的应用前景。

2. 利用大数据挖掘的新方向———交叉销售

“啤酒与尿布”是数据挖掘的经典案例,在海量数据中含有大量的信息,企业建立一个完善的信息管理系统,通过对数据的有效分析,可以发现客户的其他需求,制定套餐服务,可以通过互补型产品的促销,为客户提供更多更好的服务。如银行和保险公司的业务合作、通信行业制定手机上网和短信包月的套餐等。

3. 运用大数据分析的成功案例———视觉雅虎

进入雅虎网站,映入眼帘的是最上方目前正在浏览的用户数量,从跳动的数字感受到雅虎实时动态监测,左侧栏是性别和年龄的选择,右侧栏是新闻、娱乐、时尚和金融等分类。选择不同的年龄和性别,都会出现这个群体普遍感兴趣的内容,雅虎利用了大数据处理技术,为每个用户量身打造“首页推荐”,提高了用户忠诚度。雅虎透露它的核心业务大多数与大数据分析相关,从搜索、购物到广告投放。雅虎找出隐藏在海量数据中的用户的兴趣和需求,进行精准定位,实行智慧化服务,达到事半功倍的效果。

“大数据”和“互联网 + ”时代的到来,给企业开辟了一个新天地,激发企业的创新能力,可以让企业更准确地了解客户兴趣,更有效地挖掘客户需求,提高企业价值。同时,企业面临着新的挑战,还需要解决提高数据处理技术和辨别数据真伪等难题,企业既要努力创新,跟随时代潮流,又要不断加强协作,增强挖掘数据的能力。

摘要：随着“大数据”和“互联网+”时代的到来,为企业营销提供了一种全新的思维方式,大数据具有体量大、类型复杂、价值密度低、速度快和时效高等特点,促进了营销理念和方式的变革,企业通过现代信息技术挖掘隐藏在海量数据中的消费者信息,更准确地了解客户兴趣,有效地挖掘客户需求,实现了实时竞价(RTB)、交叉销售等精准营销。

关键词：大数据,精准营销,数据价值

参考文献

[1]万红玲.大数据时代下的精准营销[J].新闻传播,2014(1).

[2]徐云.大数据时代烟草精准营销方法研究[J].企业研究,2014(2).

[3]李巍,席小涛.大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向[J].科技管理研究,2014(6).

3.数据库精准营销简介篇三

在这一探索过程中，除了面向PC端的数字营销市场依旧火热，移动营销的优势也渐露端倪，显现出极具潜力的发展前景。

随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善，网民使用习惯发生了巨大变化，用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重，呈现出跨屏互动的趋势。同时，由于可选择的媒介范围增大，在用户规模上，“PC端+移动端+...”跨屏用户数量相比传统的单屏数量，也出现爆发式增长，市场潜力不可小窥。

对于在PC端产业链布局完整的互联网广告公司来说，强大的资源整合能力成为助力其在跨屏时代打造竞争优势的一张王牌。在打造差异化核心竞争力的过程中，作为互联网广告技术公司全产业链布局代表的传漾科技，在技术开发和业务创新方面，在业内可谓特色鲜明。

跨屏时代，移动营销成为排头兵

跨屏时代的到来，不仅给传统PC端的数字营销市场提供了新的空间，而且也为移动数字营销绽放光芒，提供了难得的发展机遇。目前，主要存在的问题是，传统数字营销的优势如何与移动营销方面进行优势对接，实现数字营销媒介的基因迭代。

移动端广告市场潜力巨大而且移动端数字营销将会成为数字营销的热点和趋势，这个观点在行业内已经得到相关产业链上下游公司和广告主的共识。但是，近年来移动广告行业仍然是话题热度不减但费用投入不足，虽然移动端广告投放的增长率在不断提升，但是从总的投放费用来看，广告主投入的费用仍然非常有限。

如何激活这一前景广阔的数字营销新蓝海？对广告商来说，是一个必须考虑的课题。

首先，相对于传统PC来说，移动端的普及速度可以说非常迅速，以至于市场教育程度不足，造成大部分广告主对于移动广告投放的技术和转化率认知程度有限。很多熟知PC端营销套路的广告主，对于移动营销的第一反应，则是直接移植沿用了PC端的方法。由于移动端与PC端在营销手法、广告形式、传播方式及用户行为等方面，都有着截然不同的特点，传统的投放惯性导致多数公司的移动营销的效果并不如人意。这一市场效果的大量出现，进一步促成了广告主对移动营销的观望态度，影响到他们在这一新兴领域的投放预算。以上这些，也是影响移动广告爆发临界点一直没有到来的重要因素。

其次，由于移动设备本身的终端特性，对大数据技术、媒体资源的需求更为迫切，如何充分利用好相关数据、技术和优质媒体资源，成为网络广告公司在移动营销领域抢占先机的必备条件。一般的网络广告公司，在传统数字营销业务都有所布局，目前最现实的方式，不是从头再来，而是如何找到广告主需求、自身积累的资源、移动营销属性之间的契合点。

对于像传漾这样的公司来说，要想在未来的移动营销领域占有一席之地，需要依托在PC端积攒了大量的数据、技术和媒体资源，结合移动端特性，找准行业契合点进行移动端全产业链布局，为广告主提供较好的效果回馈，为市场提供更多移动营销的优势案例，以激活移动营销市场，为进一步业务整合打下基础。

整合“PC+移动”数据，

跨屏营销趋势显现

随着营销理念和相关技术的发展，在程序化购买的各个细分领域出现了相应业务的垂直公司。但是，面对着这样一个纷繁复杂的数字营销市场，有越来越多的客户对与多家公司的合作感到心身疲惫，他们更愿意寻求一站式的解决方案。

根据相关统计数据，在跨屏用户中，大部分人群在一台设备上开启一项活动，但会切换到另外一台设备来完成它。GfK报告显示，在美国和英国，每天60%成年人至少使用2台网络设备，其中，25%的英国用户和20%的美国用户会每天使用3台网络设备。

用户行为习惯和终端使用方式属性的变化，使得跨屏链接、数据匹配及智能定向的组合，成为数字营销技术突破的方向。有需求就有市场，作为数字营销一站式解决方案的提出者，传漾科技在基于PC端业务已有技术基础上，开发出行业首创的跨屏捕捉识别同一ID技术，帮助广告主更好的收集、分析网民行为，实现具有完整数据端、技术端、资源端的数字营销体系。

依托这一完善的数字营销体系，传漾推出了专属的跨屏移动广告管理产品线，发布了首款网络广告发布管理Dolphin Mobile、移动版SameData移动端网民数据智能引擎及传漾移动DSP平台等技术产品。同时，对移动富媒体创意形式进行了针对化拓展。

另外，为实现真正意义上的跨屏营销服务。在智能电视上，传漾也对相关应用平台参数进行了适配和调整，逐渐将电视端用户行为进行追踪，并结合其终端信息和浏览轨迹，判断用户的需求、爱好及其他属性，形成了集电视、移动端、互联网用户数据库，逐步实现跨屏时代的跨屏行为识别。

画像技术，实现跨屏受众精准营销

对于移动端来说，与PC端的不同之处在于，它的终端使用情境，具有“一对一”的特性。在借助技术对其人群进行画像时，产生的定位信息更为精准。

在PC端，进行精准定位人群是靠电脑的IP，基于大量的数据分析然后对人群画像，数据量越大对于人群画像就越精准。但是，这种基于海量数据的人群画像，往往得出的结论是某一类人的特征。对于移动端来说，由于终端使用的特殊性，一个手机往往只代表一个人。所以，在移动端上的精准人群画像更趋近于“一对一”的精准定位。这一特征，对于数字广告投放的精确度和转化率都将产生较大的营销价值。

由于传漾在PC端数字营销技术和业务方面的成熟度，其所开展的跨屏精准营销业务，从一开始，就显露出独具特色的专业优势：

——通过结合PC端上的业务经验，利用大数据、LBS定位及独有的SameID技术，深挖移动端业务潜力，使得移动营销成为跨屏营销的一个组成部分。

——借助现有的PC端数据分析挖掘的一些方法，通过演进和修正，从算法上来提高成熟度，并结合移动领域、智能电视领域的一些特性，互相之间进行直接调用。

——将PC端上富媒体的丰富广告经验，转换成跨屏媒体创意的表现技术。同时，实现传统PC管理系统无缝管理移动端、电视端等业务模块，实现广告客户、媒体资源层面的统一部署和优势互补。

“数据银行”，挖掘DMP平台优势

在数字营销标准系统中，DMP是非常重要的一环。对于DMP来说，数据的重要性不可忽视。而目前所处的大数据时代，让数字营销公司愈发重视数据的价值。

网民行为数据是DMP平台的基础数据，网民行为直接关系到DMP计算结果的精准度。跨屏时代，用户在不同屏幕中随意切换，优质的DMP平台基石是布局移动端延伸产业链最厚重的资源。

鉴于DMP平台的重要程度及其与数据的密切关系，网络广告技术公司不论是发展还是转型抑或是延伸自己的产业链，大数据方面的积累、分析、挖掘、清洗、优化利用都是必须的技能。在为客户提供营销服务的过程中，技术平台的每个业务环节、每类终端的不同服务形式，都会产生各有特点海量数据，如何将这些数据进行有效关联，实现数据资源的充分利用，以便更好地促进相关业务的优化，是数字营销提供商需要研究的重要课题。

为了解决DMP在跨屏营销时代的相关问题，传漾去年起就率先创新推出了为品牌客户量身定制的“VIP数据银行”，通过整合PC端、移动端、智能电视端等产生的业务数据，并运用模型算法进行提取分析，同时结合多种消费维度对数据进行深入研究再加工、再开发和再利用，为客户在进行跨屏精准投放时，提供更具价值的智能化数字营销服务。

在燰IP数据银行中，传漾不仅为重点品牌广告主提供了其在传漾网络中投放的汇总数据，而且对相关数据进行专业评估，以形成长期积累可利用的品牌广告主专属数据库。这一数据积累服务，将为客户进行营销策划、精准投放、效果预知方面，提供更深层服务。

借力资本，稳固数字营销地位

同时拥有“技术”和“数据”两大法宝，并能够合理整合跨屏资源的传漾科技，近日获怡和联创和梦想资本领投的3千万美金融资。其中，怡和联创在美国和亚洲投资了超过140家高科技公司，曾成功投资台积电、展讯、联发科等知名公司。

提到对传漾的评价，怡和联创的合伙人黄鸣浩Fred表示：“像传漾这样重视大数据营销技术底蕴的公司才真正具有同美国本土企业一样的IPO机会。”原好耶创始人董事长，现传漾董事长兼CEO王建岗还提到：“怡和联创早在2010年就与传漾展开密切的交流，这次决定投资也是双方对于数字营销行业的发展方向以及传漾的企业愿景高度一致的结果传漾将继续秉承创新和专注的企业文化，为中国数字营销行业提供最新最强大的技术支撑。”

据了解，传漾所开展的本轮投资将主要用于发展五个方向的业务：首先，借助资本力量，进一步稳固其在互联网广告技术行业的领先地位：推动移动和跨屏技术营销产品及业务的推广；与政府相关部门展开的跨行业大数据运算平台；引进证券化广告交易平台；开展可穿戴设备的营销技术研发以及上市前的资本准备等。

总结

4.大数据下的精准营销方式篇四

大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。电影《天下无贼》里有这样一句经典对白：“21世纪什么最贵？人才！”如今，选项可能还要加上一个：数据。

而这数据，已不是传统意义的一般数据，而是超大数据、海量数据，就是现在所谓的“大数据（Big Data）”。

如今大数据可谓是风起云涌，红红火火，俨然成为信息技术领域最时髦的词汇。IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄，像是寻找到了新的金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，而众多中小IT厂商也跟着蜂拥而至，以分得大数据市场一杯羹。

数据爆炸的冲击波

“大”字不仅意味着数据的数量庞大，还代表着数据种类繁多、结构复杂，变化的速度也极快。研究表明，大数据呈现三种特性：Volume（极多的数据量）、Velocity（极快的处理速度）、Variety（极繁的数据种类）。如今有许多企业已面临单日数据量以数

十、数百TB（万亿字节）的速度增加，而近几年累加的总数据量也达到了PB(1000个TB)甚至EB(一百万个TB)等级，这样的数据量已让传统的数据库难以处理；而且企业数据增加的速度也越来越快，诸如移动化、社交网络的广泛应用，使得数据增加的速度比传统的企业应用程式来得快很多，一旦数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就得跟上；此外，数据更是呈现出多样性、复杂性的特征，一方面互联网不但产生文字资讯，同时也不断在产出与以往不同的数据：照片、视频、微博等，另一方面，IT遍及工作生活中的每个角落，各种各样的传感器、监控器也不断产生，各种机器资讯数据的形式日趋复杂、多样了，从结构化数据到非结构化数据不断转化。这就催生了大数据技术的强烈需求。今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备，全球互联网上的信息总量正以每年30%-50% 的增速不断暴涨，包括每天Facebook上分享的几亿条内容，每日15 TB的Twitter信息，每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览记录及上亿的成交、收藏记录以及3000多万条传感器资讯，等等。市场研究机构IDC的研究结果显示，去年全球创造的信息数量达到1800EB，并且还以每年50%的速度高速增长，到2020年，全球每年产生的数字信息将达到35ZB（1ZB=1024EB）。据IDC统计，2011年全球所产生的数据总量是1.8ZB，如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈。

可以说，目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合，发掘有价值的数据，给公司营销管理提供决策支持，已成为摆在企业信息部门及其他管理部门面前的难题。

而浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息，如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想像的。而用户想要从庞大海量的数据库中提取对自己有用的信息，就离不开大数据分析技术和工具。事实证明，传统基于过往事实的商业管理系统如BI（智能分析系统）、CRM（客户管理系统）也能够为企业带来价值，但是今天一个优秀的大数据系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，找出对未来企业战略具有影响的因素，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值，让企业营销管理能“运筹帷幄，决胜千里”。

像Facebook、Twitter这样面临数据量大爆炸的国际社交网络公司，已开始用分布式程序系统基础架构、非关系型的数据库等新兴大数据技术来解决海量市场信息问题，并取得了成效。国内最大电子商务公司阿里巴巴也在利用大数据技术提供具体服务，如阿里信用贷款与淘宝数据魔方。以淘宝数据魔方为例，利用淘宝平台上的大数据应用方案，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的销售情况、市场排名、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

重构精确营销模式

大数据时代之前，企业多从哪些平台提取数据、利用哪些营销数据？一般是CRM或BI系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能，并不足够给出一个重要洞察和发现规律。

而其他85%的数据，诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据等等，更多以图片、视频等方式存在，几年前可能被置之度外，不会被运用，而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用，这类数据在竞争激烈的市场日显宝贵、作用突出。

包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾客意见等是如何对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。

如果说以前的一些CRM系统，只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在一个优秀的大数据系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”，最终发展为非常活跃的数据仓库，从而能判断“用户想要什么事发生”。

比如当一个顾客进入店铺后，一个零售商利用大数据技术搜索他们的数据库，发现这位顾客是其希望留住的有价值顾客，之后他们通过将其过去的购物历史和Facebook主页获得的这位顾客的信息综合起来，来了解需要花多少钱来留住他，从而确定所售卖物品的合适价格和零售商可以退让的利润空间，并最终针对这位顾客给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。

如今在美国的沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，并正在促销，位于D5货架上，您要购买吗？”这时，顾客也许会惊讶地说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才一直没找到，那我现在再去买。”

这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”的一个实例。因为计算机系统早就算计好了，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有80%的可能需要买配酒小菜、作料了。而提供这一决策分析支持的就是其位于美国一个庞大的、通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。企业要为营销准备什么

虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用，不过，大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的是技术难题，毕竟大数据技术尚处于活跃前期，各方面技术并不太扎实，各项工具需要进一步完善。但实际情况是，真正启动大数据营销，企业面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，来真正地挖掘那座数据金矿。

大数据的资源极大繁杂丰富，如果企业没有明确的目标，就算没有走入迷途至少也会觉得非常迷茫。因此，首先要确定企业运用大数据的短中期目标，定义企业的价值数据标准，之后再使用那些能够解决特定领域问题的工具。逐步推广，步步为营，不要把理想定得太高，否则失望会越大。当然，企业运用大数据为营销管理服务之前，技术团队要到位是基础。企业的营销团队要能够非常自如地玩转数据。

企业启动大数据营销一个最重要的挑战，是数据的碎片化，各自为政。许多企业中，数据都散落在互不连通的数据库中，而且相应的数据技术也都存在于不同部门中，如何将这些孤立错位的数据库打通、互联，并且实现技术共享，才是能够最大化大数据价值的关键。营销者当留意的是，数据策略要成功提升网络营销成效，要诀在于无缝对接网络营销的每一步骤, 从数据收集、到数据挖掘、应用、提取洞悉、报表等。

5.论数据分析对卷烟精准营销的意义篇五

引言

麦当劳、沃尔玛、亚马逊，这3家这个时代炙手可热的企业，如果说他们之间存在着什么相关性的话，会是什么呢？

答案是：数据。麦当劳的强大不在于它能在全世界做出风味一致的汉堡，而在于精准的选址能力，它对街区人物流量数据的挖掘丝毫不逊于任何房地产商。沃尔玛早在1969年就开始使用计算机来跟踪存货，1983年所有门店开始采用条形码扫描系统。1987年完成完成覆盖全公司内部卫星系统的安装。如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，里面存储着数千家连锁店最近65周内每一笔销售的详细记录，业务人员可以通过这些数据更加了解客户的消费行为。在其连锁超市的表象之下，沃尔玛俨然已成为一家巨大的数据公司。

亚马逊更不必赘言，作为全球市值仅次于facebook和google的互联网公司的首席执行官，杰弗·贝索斯（Jeff Bezos）从不掩饰他对于数据的看重，长期以来，亚马逊一直通过数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。从卖书到卖百货，从销售数字音乐、进入视频流媒体，到打造颠覆传统阅读方式的电子书Kindle，从为卖家提供第三方仓储物流服务到为中小企业提供“云存储”和服务，亚马逊在其短暂而又扎实的发展历程中逐渐蜕变成一家涉足硬软件领域、横跨实体经济与虚拟服务的公司，而支撑起这一庞大架构的，正是它强大的数据系统。”

在今年年初的瑞士达沃斯世界经济论坛上，一份题为《大数据，大影响》的报告率先宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2月，《华尔街日报》发表了一篇名为《科技变革即将引领新的经济繁荣》的文章，两位物理和应用科学界的专家马克·P·米尔斯（Mark P.Mills）、胡里奥·M·奥蒂诺（Julio M.Ottino）大胆预言：“我们再次处于三场宏大技术变革的开端，他们可能足以匹敌20世纪的那场变革，这三场变革的震中都在美国，他们分别是大数据、智能制造和无线网络革命。”

更值得注意的是，今年3月29日，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。该计划也被认为是1993年时任美国副总统戈尔宣布“信息高速公路”计划后，美国政府政策层面的一次“狂飙突进”，是将大数据分析提升到国家意志的体现。在一次电话会议上，奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，美国政府认识到了一个国家拥有数据的规模，活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外另一个国家核心资产。

这些当今世界最富有生命力和创造力的企业应当可以给予我们以启示。工欲善其事，必先利其器。而在债务危机蔓延的年代，全球工商学界正对以超前消费

1带动的资本主义资源消耗型经济进行反思，数据的价值再次被提上桌面，其对于商业决策的意义已突破“工具”的范畴，成为一种资源。

国外典型的数据分析方法

美国高档零售店的一项调查显示，买高档男士衬衣的男人往往和买芭比娃娃的客户群重合，随后的研究显示，买高档男士衬衫的人大部分是大公司的白领，年龄在30岁到48岁之间，其孩子年龄大约在3岁到10岁之间。他们的购物心理是，为自己买昂贵的东西会产生心理内疚，因此往往会选择同时给家人带一点礼物。基于这一调查分析，在美国一些高档零售店，会将男士衬衫和芭比娃娃这两类看似毫无关联的产品放在一起。

尽管数据分析在外行看来是一个完全看不懂的黑箱，而专业人士则可以从数据中读出故事。例如，通过分析哪种宣传方式能够吸引顾客到相应的店面，从而制定相应的销售策略。或者在数据中精准地找到合适的促销对象，提高促销费用的利用率。此外，专业人员还可以给你列举一堆令人眼花缭乱的技术模型、统计方法等。

对于任何企业来说，数据都是其商业皇冠上最为耀眼夺目的那颗宝石。伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，商业决策已经越来越依赖于数据。然而，传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。事实上，这些数据只占到了企业所能获取的数据中很小的一部分——不到15%。

通常情况下，企业的数据可以分为3种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。

在瑞典沃尔沃集团，通过在卡车产品中安装传感器和嵌入式CPU，从刹车到中央门锁系统等形形色色的车辆使用信息，正源源不断地传输到集团总部。这些数据正在被用来优化生产流程，以提升客户体验和提升安全性。将来自不同客户的使用数据进行分析，可以让产品部门提早发现产品潜在的问题，并在这些问题发生之前提前向客户预警。

同样对大数据情有独钟的还有IT巨头们。IBM当年之所以完成从PC厂商开始向商业智能服务商的成功转型，一个重要的原因就是其较早预见到了数据的商业机遇并果断布局。纵观IBM近5年10亿美元以上级别的大手笔收购多与如何有效处理大数据有关。2007年，IBM花费20亿美元收购了商务智能软件供应商Congnos；2009年7 月，以12亿美元收购SPSS软件，这是一家集数据整理、分

析功能于一身的统计分析软件；2010年9月，以17亿美元的代价将数据库分析供应商Netezza收之麾下，自2005年以来，IBM投资160亿美元进行了30次与大数据有关的收购。这一系列布局，为IBM业绩带来了稳定高速的增长。

美国国际数据中心（IDC）在其报告中指出，领军企业与其他企业之间最大的差别在于新数据类型的引入。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业，不太可能成为其行业的领军者。

国金证券在其发布的大数据系列报告中提出了数据时代应用软件互联网化，行业应用垂直整合和数据成为核心资产等3个主要的趋势，其中最为值得注意的就是在传统操作系统，数据库平台软件同质化趋势日趋明显的背景下，未来越靠近最终用户的企业将在产业链中拥有更大的发言权。而且企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。

国内行业营销信息系统现状

在卷烟营销网络建设中，数据流与商流、物流、资金流共同构成卷烟营销网络建设现代流通领域的四大要素。数据流不仅包括工业企业、商业企业、零售客户和消费者自身的信息，还包括工业企业与商业企业、商业企业与零售客户、工业企业与消费者之间的信息。

在卷烟营销网络建设中，需求预测、品牌规划、货源组织、物流仓储、市场推广、订单采集、物流配送、货款结算和客户关系管理等“网络作业链”共同构成卷烟营销网络的“物理层”。在卷烟营销网络“物理层”的基础上，可以进一步抽象出“四流”，即商流、物流、资金流和数据流，共同构成卷烟营销网络的“逻辑层”。物理层管理是卷烟营销网络建设的基础，而逻辑层管理是卷烟营销网络建设向更高层次发展的趋势。

卷烟营销网络逻辑层就好比是卷烟营销网络的神经系统。数据流联接、调控商流、物流、资金流，并影响它们的决策。信息的重要功能，是使决策当事人了解动态变化的状况，以减少不可避免的不确定性，从而为他的行为做出恰当的选择，并控制行为的后果。数据越完善、充分、及时，不确定性就越少，决策就可以越合理。

对于我们卷烟纯销区商业企业而言，数据分析的运用首先可以和国家局大力倡导的卷烟精准营销联系起来，两者之间有着天然的联系。

所谓精准营销（Precision marketing），就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。精准营销以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，以精细操作为特征，对目标市场实行精准有效的出击，从而达到整体性结构性地解决市场问题。

国家局姜成康局长在《2010年全国烟草工作会议上的报告》上的讲话称，“加强市场分析研究，全面了解重点骨干品牌市场表现和发展趋势，提出品牌改

进提高的建议意见，实施重点骨干品牌精准营销，努力促进重点骨干品牌良好成长。”何泽华副局长在视察上海中烟与山西省开展“中华品牌精准营销试点”也指出指出，“今后的卷烟营销讲求精确信息精准投放与精准管理，实现从总量控制向精确性调控转变，从多层节的向通道式的信息渠道转变，从多环节的向扁平化的投放方式转变。”

其中精确的数据是精确营销的基础和前提，在销售数据方面，就是重点挖掘和集成零售订单信息，在市场信息方面，就是重点建立针对零售终端的零售价格零售库存零售动销的信息采集分析和反馈共享体系，在客户信息方面，就是重点梳理和创新零售业态分类标准，实现业务信息与业态分类的有机统一。

卷烟精准营销就是以扎实的网建为基础，以卷烟营销数据库为支撑，依托现代信息技术手段，运用定量和定性相结合的方法选择准确的目标市场，通过制定有针对性的营销策略，实施卷烟产品宣传的目标人群准确覆盖，实施卷烟货源投放的目标市场需求有效满足，使有限的营销资源得到最大化配置。

目前卷烟品牌投放主要有窄渠道（点投放）和宽渠道（面投放）两种方式，前者是对零售客户有选择地投放，具体又可细分为完全点投放、以点带面投放和点交叉投放三种，而后者则是对零售客户的无选择投放。

新品渠道策略可分四个阶段，分别为定点定量阶段、定量扩点阶段、扩量定点阶段和全面投放阶段，当市场内销售量达到一定规模，一般零售客户的积极性已经带动起来，消费者的口碑已经形成，则可以判断市场的拐点已经到来，对市场拐点的判断成为精准投放的关键。

可引入的方法及应注意的地方

正确和完整的数据以及恰当的分析方法与模型，是精准计量营销的前提。欧美大企业在数据库的建立上已经先行一步。国内企业的数据整合尚处于起步阶段。数据分析过程，需要基于历史数据作出对未来策划的指导，而国内的大部分企业尚未建立起自己完善的历史数据库。这意味着，在精准营销计量方面，国内大部分企业还有不少功课要做。

首先，数据卷烟营销决策无法准确预测多变的中国市场。因为市场变化太快，很多行业存在裂变式、爆发式、跳跃式发展的机遇，这些都是数据所无法预测的。1990年第一部手机在我国投入使用时，政府有关部门曾放胆预测：到2000年，中国手机的用户将达到80万户。事实上，到2000年，中国手机用户已达到8700万，是预计数字的100多倍，而到2002年，中国手机用户迅猛增长到2.06亿。2006 年，中国手机用户已超过了4亿。数据给我们开了个不大不小的玩笑。对应到我市各区国民经济的发展，关键性投资项目对当地经济乃至消费水平的影响不容小觑，由此带来的城市面貌的改观甚至可能是根本性的，这些效应都不易在短期、局部的数据图景中显现出来。

其次，数据卷烟营销决策不能洞察到消费者内心最真实的需求。中国人对网络的热爱已是众所周知的事实，中国同时也全球是社交媒体参与度最高的国家之

一，但中国人上网主要是为了娱乐而非工作，中国人倾向于在查看其他网友或公司评价之前不会轻易购买从大件商品到食物的各项产品，这提高了口碑营销策略的整体复杂度。与此同时，中国的互联网公司虽拥有世界上最丰富的用户信息，但缺乏成熟高效的利用机制。由于没有洞察到消费者内心最真实的需求，真实的数据如果不加判断往往会失真，被数据误导而进行错误品牌营销策略的教训不胜枚举。正如营销大师汤姆·彼得斯所言，“数据重要，但对数据的判断更重要。”调研中获得的数据很重要，是我们参考的依据，但隐藏在数据背后的判断则更重要。

数据时代，一些传统的商业思想正在被颠覆。这其中最为重要的，就是必须将数据作为企业的核心资产。在进入大数据时代之前的漫长的商业社会进化过程中，企业脱离于人才而单独存在的智商基本是零。在大数据时代，人才固然重要，却并非企业智商最重要的载体——数据才是企业智商真正的核心载体。这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业全业务流程的任何一个环节进行有效运营和优化，并帮助企业做出最明智的决策。在大数据时代的企业智商，才是真正被企业全部掌控的智商，而这一切的基础就是形形色色的数据。

总而言之，数据不是万能的。每项决策方法都有它自己的弊端,数据营销也不例外。数据营销只是传统营销手段的一种补充，不可能单独使用数据营销。对于纯粹看数据的决策者来说,可能在决策的过程中是捡了芝麻丢了西瓜。数据有没有用，精准且全面的数据有用，而且是非常有用,不准确的信息则会起误导作用。

6.数据库精准营销简介篇六

近几年，大数据精准营销这个概念充斥着我们生活的方方面面，可以这么说，无论是公司的发展，还是产品的营销，大数据都起着不可比拟的作用，尤其是它发挥的指导性的作用成为很多企业发展的参考依据。

但对于很多人来说，虽然置身大数据之中，但对于这个概念还是一知半解，今天小编就带大家来了解一下是什么大数据以及大数据精准营销的概念。

大数据精准营销起源于互联网行业，它依托多平台的大数据采集和大数据技术的分析与预测能力，使广告更加精准有效，给品牌和企业带来更高的投资回报率。其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。

为了让更多的大学生感受到什么是大数据精准营销，近日，来自西安某高校的学子来到陕西华信智原，倾听大数据精准营销项目总监刘晓宇的体验课程。在体验课现场，刘老师以提问和回答的互动模式让大家明白了“互联网+”在各个领域的应用，同时也进一步明白了大数据精准营销在企业发展和产品营销中的关键作用，同时还向大家展示了专业的概念及魅力。这一堂精彩的体验课下来，大家都收获满满。

“在大学我们学习的是电子商务专业，但感觉内容过于陈旧，跟不上现在时代的发展，虽然明知是这样，但要去改变，却无从下手。”一位学习电子商务专业的学生表示说。

“大数据精准营销这个概念被越来越多的人知晓，同时对于学习电子商务的学生来说，进一步了解并掌握营销方法的使用，是很多高校需要解决的问题。”陕西华信智原项目总监胡老师表示说。

7.精准营销背景下大数据的应用研究篇七

大数据是信息技术发展的产物,如何让海量信息资源产生较高的商业价值,已成为大数据研究领域的一个热点。从国内外发展情况来看,大数据还是一个较新的领域,对其研究还处于初步阶段。目前我国利用大数据进行精准营销还不够成熟,仍存在数据采集、分析和处理方法不先进、商业应用模式不明朗等问题。如何在海量的数据中运用恰当的方法对其进行挖掘应用,发现隐藏在数据背后的商业价值,是利用大数据的关键。

相关学者在大数据研究方面作出了大量贡献。2013年,马建光、姜巍从宏观角度对大数据的概念、特征及在应用过程中的挑战进行了分析[1]。宗威、吴锋(2013)从企业的视角出发,认为大数据的质量对企业的发展至关重要,并从流程、技术和管理三个角度探讨了企业在大数据时代所面临的数据质量问题[2]。李文莲、夏健明(2013)在对大数据内涵释义的基础上,从三个角度分析和讨论了大数据对商业模式创新的影响[3]。胡东波等学者从消费者角度出发,研究了大数据背景下消费者群体特征及其行为变迁等(胡东波,2013;李富2014)[4][5]。贾利军、许鑫(2013)首先对大数据特征的进行了研究,然后讨论了大数据给营销带来的影响[6]。而王东(2014)则从技术角度研究了大数据在精准营销中的技术实现问题[7]。

通过对以上文献梳理可以发现,学者们从不同角度研究了大数据应用给传统企业及商业模式带来的影响,而在精准营销与大数据的应用方面并没有进行专门的阐述。大数据与精准营销的结合,定会对传统营销的思维、模式、方法等产生巨大影响。大数据的应用会给精准营销带来怎样的发展机遇?又会给精准营销带来什么样的挑战?基于对以上两个问题的研究,希望会对我国精准营销应用大数据提供一些经验借鉴。

二、大数据的特征

目前对于大数据的定义,相关学者并没有达成一个广泛的共识,在对大数据特征的研究上,目前比较认同的是“4V”理论,即数据量巨大、数据种类多样、数据增长速度快和价值密度低四个特点。企业只有在对大数据特征充分了解的基础上,才能发现和利用大数据的潜在价值,为其企业注入新的活力。

数据量巨大(Volume)是指大数据拥有海量的数据,数据量通常以PB、EB甚至ZB来衡量,数据量巨大是大数据最明显的一个特征。在互联网时代,数据已经成为企业拥有的一项重要资源,随着我国互联网的普及及移动互联网的发展,企业拥有的数据量将会越来越大。海量的数据资源为电商企业挖掘潜在的商业价值提供了基础,目前在我国应用大数据较多的主要集中在两类企业:一类是像淘宝、京东这类较成熟的线上电商平台,这类企业拥有大量的客户资源和较为成熟的营销模式;二是如百度、360这样专门的数据公司,其有着丰富海量数据和较先进的数据挖掘技术,掌握着客户消费趋向。虽然大数据在其他企业也有利用,但是因挖掘技术不先进或数据量少等其他原因,大数据并没有在这些企业中产生较高的商业价值。

数据种类多样化(Variety)是指数据结构和数据来源的多样化。在大数据时代,处理的数据不再仅限于结构化的数据,半结构和非结构化将成为数据处理的主要类型。数据的定义也不再局限于数值、字母等,更多的将以图片、视频、音频等不规则的结构方式存在。数据多样化的另一层含义是指数据来源途径及采集方式的多元化,技术的发展允许将人们的一切行为转化为可被追踪的数据,数据的采集方式将彻底脱离低效率的人工手段,未来数据采集的方式将更加丰富、更加智能。

数据增加和变化的速率加快(Velocity)是指数据增长的速度大大加快,也指对大数据的处理和反馈更加及时。随着计算机硬件设备费用的下降以及各种智能软件的广泛应用,数据的产生越来越容易,而各种智能算法的优化以及人工智能的发展,使得人们对数据的反应能力和处理速度越来越快。大数据要求人们对数据处理结果的反馈更加迅速,企业如果对数据处理的结果反应不及时将会大大降低数据的时效性。

价值密度低(Value),在大数据时代,数据呈爆炸式增长,但是数据在增长的同时,数据的相关性、准确性将随着数据的量的增加而大幅度降低,而数据中的噪音会不断增多,这将给数据挖掘带来较大的难度。在一定时间内,隐藏在数据中的价值是一定的,如果企业对数据的处理不及时,数据中的价值量会大大降低。

以上四大特征是在大数据研究领域较为认同的主流观点,另外还有学者认为大数据具有(Veracity)准确度低和数据复杂(Complexity)等特征。笔者认为对大数据特征的研究与其应用相比,并不是特别重要,大数据的关键在于如何让数据高效地利用起来。虽然大数据是一个较新的概念,但其已经在我国产生了较为广泛的影响,大数据与营销的结合,必将颠覆传统的营销观念,重塑新的商业结构。

三、大数据给精准营销带来的机遇

(一)颠覆了传统的营销模式

大数据时代的到来对传统营销观念及营销模式的影响是颠覆式的。在传统的营销模式下,企业无法做到精准预测消费者需求,更无法挖掘潜在的意向顾客,生产和销售没有数据支持,处于一种不断摸索的盲目状态。在互联网及智能设备广泛应用的今天,以数据为基础提供的个性化服务已发挥出巨大威力,庞大的数据量使企业精准预测消费者需求成为了可能,企业的生产销售有了数据的支撑,风险将会大大降低,这种新的营销模式必定会对以往“以产定销”的销售观念产生巨大冲击。企业利用大数据可以发现潜在的消费趋势,深层次挖掘其需求,提供更加个性、更加精准的产品推广和广告投放,对传统的营销模式产生了颠覆性的影响。

(二)消费者的差异性需求得到了释放和满足

目前的生产模式正在从大批量、标准化生产向个性化定制方向转变,随着对大数据研究的深入及电子商务的发展,电商企业可以通过大数据研究客户的消费数据、需求轨迹、行为轨迹等来分析消费者未来的消费倾向。在市场推广方面,企业可以利用数据精准定位目标客户,将目标客户进一步细分,然后针对不同的消费群体采取不同的营销策略;另一方面,消费者也可以通过电商平台表达自己的消费诉求,要求其满足自己的对产品和服务的个性化要求。消费者可以在线上寻找符合自己的商品和服务,让其有了更大的选择空间,也可以直接通过线上电商与线下商家直接沟通,提出自己的消费需求。线上电商平台可以利用自身优势收集、挖掘消费者潜在的消费数据,然后将这些分析的结果有偿或无偿的提供线下生产厂商,促使其按消费者意愿进行生产,这样消费者的需求就大大得到了释放和满足。

(三)大数据推动了电子商务企业的差异化竞争

我国电子商务目前正处于高速发展的时期,大量电商平台不断涌现,然而目前电商企业发展模式基本上相同,同质化竞争严重。我国的电商平台是仿效美国的团购模式发展起来的,线上电商平台靠低价位的营销和高额补贴来吸引消费者,快速积累了大量的客户资源。然而,大量的客户资源并不等于高的客户黏性,如何把大量的客户资源变成忠实的可靠客户,是目前电商平台亟需解决的问题。在大数据时代下,电商企业可以以累计的客户资源数据为基础,采用更加高效的数据挖掘方法,研究客户的消费趋势,针对不同的客户口味,提供差异化产品和服务。大数据利用水平的高低,使同类企业之间的产品和服务产生了分层,促进了企业的差异化发展,企业也可以利用大数据延长产业链,引导消费者参与产品生产和价值创造的全过程,从而推动电商企业的差异化竞争。

(四)数据支持的差异化营销策略更加细化

随着电商市场的不断发展,各行业电商平台发展已接近饱和,进入了“提质”发展时期。这一阶段,云计算平台、复杂分析系统和神经网络算法等应用和发展给线上电商提供了精准高效的数据挖掘方法和工具。特别是移动智能终端的快速发展可以让企业实时了解消费者需求,精准的推送产品和服务。从消费者和厂商的博弈的角度上来看,大数据的发展很大程度上解决了企业和消费者之间信息不对称的问题,企业可以通过各种途径发现消费者的潜在需求,提供更具有针对性的产品和服务,消费者也可以通过线上平台了解更多的产品信息。大数据信息技术的发展,推动了传统企业价值创造方式的改变,产品的生产和销售有了消费者的参与,更明显的体现了消费者的意愿,即使是同类型的企业,因消费者个性化需求的不同及企业利用数据水平的高低,使同类的厂商提供的产品和服务产生了巨大差异,大数据使产品的定位更加精准高效,让生产和服务更具有了针对性。

四、大数据给精准营销带来的挑战

我国互联网经济及电子商务企业发展的历史并不长,而大数据的结构差异很大,来源广泛,对动态性、实时性要求很高,这些导致我国利用大数据进行营销还存在诸多问题。

(一)数据共享困难,运用成本高

大数据的重点并不在于数据的“大”,而在于数据应如何利用。虽然我国线上电商平台发展如火如荼,企业也进行了大量的信息基础设施建设,然而目前我国企业的信息化建设还远远不能满足大数据商业化的要求。一方面,大数据对企业的数据存储和处理能力提出了更高的要求,为了存储处理这些海量数据,企业不得不再次购买或者租借存储设备,进行第二轮的信息化改造升级建设;另一方面,数据的共享机制还没有建立,企业间、行业间数据共享还比较困难,数据作为一项重要的生产要素,涉及到公司很多机密,大量企业并不愿意共享;企业、行业间数据的标准不统一,也给数据共享带来了不小的困难。为了获得数据,企业不得不支付高昂的使用费,给企业生产经营带来了一定的负担。

(二)数据挖掘方法不成熟,数据利用困难

传统的数据挖掘方法已经不适合应用于大数据,因为传统的数据挖掘方法主要是以处理结构化的数据为主,数据处理量少,处理流程简单、固定,大数据的“4V”特征直接决定了其结构的复杂性和利用的困难度。目前应用比较广泛的数据挖掘方法主要有机器学习、人工智能等,然而这些方法基本上都是从其他学科领域引进的,在大数据方面的应用还处于研究探索阶段,还远远不能满足企业商业化的需求。另外,企业如果对采集到的数据无法做到及时处理反馈,数据垃圾会越来越多,给后续的数据挖掘带来了更大的困难。

(三)数据垃圾多,污染严重

随着数据采集手段的不断丰富,数据的来源渠道越来越多元化,企业可以从各种途径得到大量数据,但由于数据标准并未建立,使数据的形式和结构存在很大的差异,还面临着数据的可信度低,数据量大且冗余,价值密度低且稀疏等问题。据麻省理工学院的抽样统计,大部分数据的精确度连95%都达不到。另外,从不同途径获取的信息还会相互矛盾,每种矛盾又有多种成因,例如,内容残缺、精度有误、重复冗余、格式矛盾等,给利用大数据带来了较大困难。数据不仅被污染了,而且污染的速度已经远远超出了现有技术的处理能力。

(四)大数据挖掘人才短缺

随着互联网经济的发展,与数据分析相关的岗位需求不断上升,数据分析人才的短缺也愈发明显。大数据的主要作用在于预测分析,为未来的产品推广提供数据支持,而目前国内的数据分析师擅长根据数据处理已经发生的问题,在数据预测方面还有待提高,这样就使得人才的需求与现实的供给产生了矛盾。另外,企业需要的人才是既懂计算机又掌握统计技术的跨学科人才,要有大量的经验积累及丰富的技能,而这恰恰是我国人才培养的一个短板。大数据处理人才已经成为一种稀缺资源,成为我国电商企业面临的一个巨大挑战。

(五)客户的隐私安全问题

客户大量个人信息遭泄露事件已数不胜数,在互联网高度发达的今天,个人隐私的保护越来越脆弱,人们在享受互联网经济高效便捷的同时也深受其害,个人信息在不知情的情况下被劫去利用,特别是移动智能终端的发展,让我们的生活轨迹时时处于被监控的状态下,这对消费者来讲无疑是一场灾难。目前通过spyware间谍软件和cookie这两种技术获取消费者信息比较广泛;虽然现在也有了许多技术措施来规避个人信息的泄露,但这并不能从根本上解决问题,还需要国家及行业层面出台相关的法律法规来遏制肆意窃取用户个人信息的行为。

五、结语

目前,我国经济已经步入了转型升级的新常态,各种问题层出不穷,面对复杂的经济环境,企业都在寻找新的利润突破点。李克强总理强调,要让中国经济站在互联网+的风口上腾飞起来。大数据作为互联网经济的重要组成部分,已成为推动社会经济发展的强力马达,在我们的日常生活中已显示出了巨大的数据威慑力,受到了广泛关注。

营销需要数据的支持,而大数据与精准营销的融合势必会引起行业的重新洗牌,虽然目前对大数据的研究还不深入,相关学者在概念、特征等方面还没有达成共识,数据挖掘手段还远远不能满足企业的实际需求,大数据的商业化应用面临较多的问题,但利用大数据进行营销已是大势所趋,在大数据已经成为一项重要生产要素的情况下,其利用程度的高低必定对企业未来的发展有着重要的影响。

摘要：互联网经济改变了我们的生活,而大数据是互联网经济的重要组成部分,应用前景普遍被各方看好。文章在论述大数据特征的基础上,探讨了大数据给精准营销带来的机遇和挑战,描绘了大数据在精准营销应用中的前景,旨在将大数据和精准营销有机结合起来,为大数据在我国的应用发展提供方向指引和经验借鉴。

关键词：大数据,电子商务,数据挖掘

参考文献

[1]马建光,姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,2013,(2).

[2]宗威,吴锋.大数据时代下数据质量的挑战[J].西安交通大学学报(社会科学版),2013,(5).

[3]李文莲,夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济,2013,(5).

[4]胡东波,肖璇,周锦.基于数据挖掘的移动电子商务用户群体特征分析[J].科技管理研究,2013,(9).

[5]李富.大数据时代消费者行为变迁及对商业模式变革的影响[J].中国流通经济,2014,(10).

[6]贾利军,许鑫.谈“大数据”的本质及其营销意蕴[J].南京社会科学,2013,(7).

8.彪马：精准营销　友好传递篇八

在奥运营销方面，彪马推出消费者喜爱的全新富有创意的运动产品，并在奥运期间启动以跑道系列产品为主题的大型市场推广活动。而最让大众印象深刻的一定是“博尔特之吻”了。此外，彪马与F1合作，还赞助了2008-2009沃尔沃环球帆船赛，并进行网络、手机、户外、平面、电视、活动等360度的营销。

彪马营销一般有两步：第一步是需要让大家知道怎么回事，让越多人知道越好；第二步是如何把信息传递给那些真正想知道的人。这就是我们一直推行的精准营销策略。2009年，精准营销依然是我们努力的方向。对大众来说，选择服装品牌时往往比较注重文化和精神层面的东西，所以彪马如何给消费者营造良好体验环境是很重要的。此外，彪马的精准营销不单要考虑投资回报率，还要考虑如何让广告友好地传递给消费者，而不是强行送达。对用户友好是我们一直坚持的原则，我们不希望一夜成名，而希望大家都能喜欢和认同我们的品牌。

相对于整个行业来讲，我觉得彪马是比较看重新媒体的，不管是2008年我们已经做的事情，还是2009年将要做的，都体现出这一点。因为新媒体有很多新技术，可以弥补一些传统媒体没有办法做到的事情。比如说和F1合作的时候，我们推出了很多赛车系列的服装，也做了一些边缘礼品，用户只要在彪马的网站上注册，我们通过手机发送给他彩信，凭着彩信他在店里就可以领取这样的产品。这是传统媒体无法做到的。

我们还会一直在网络营销方面努力，因为PUMA自己的电子商务网站还没有建立起来，我们希望通过有影响力的网络营销，打造彪马品牌的影响力，并把这些人成功地吸引到我们的店里去。

在对新媒体的选择上，我们有两个考虑：一是注重借助新媒体锁定我们目标消费群的消费行为和兴趣爱好。一些目标消费者更愿意上网，而另外一些则喜欢使用手机，我们要根据不同消费群体的行为习惯去选择媒体，从而去影响他们的消费行为；第二，每个媒体都有自己的个性。如果你的广告活动在这个媒体失败，并不意味着媒体不好，可能是策略方面出了问题。如何把自己的品牌特性和媒体特性很好地结合并体现出来，是很重要的。比如视频媒体，我们跟土豆和优酷都有过合作。我们曾经想过，如果做DIY的视频会怎么样?但是中国的消费者只是喜欢浏览或是简单参与，并没有条件深度地参与进来，所以这个方案不可行。

总之，每个媒体都有它存在的价值和意义，关键是你怎样找到一个很好的切入点，让你的品牌特性和媒体优势相结合，并完美地展现出来。

9.营销心得-精准营销篇九

--突围销售瓶颈

面对变幻莫测的市场环境，如何走出目前疲软的销售状态，是公司营销的一大课题。只有紧跟市场变化，改革传统销售模式，转变传统销售观念才能适应市场，在这样的背景下推出精准营销战略方针。如何落实这一战略方针呢？

一、精准的市场定位体系

市场的区分和定位是营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。通过对客户的客户行为的精准衡量和分析，并建立相应的数据库体系，通过数据库分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。

二、提供个性化的产品

与精准的定位和沟通相适应，只有针对不同的用户群体、不同的用户需求，设计、制造、提供个性化的产品和服务，才能精准地满足市场需求。

个性化的产品和服务在某种程度上就是定制。以国家电网电能表为例：电能表本身标准化很高，要全方位地满足客户对电表计度方式、功能和缴费等各方面的综合需求，相对比较容易。通过综合运用先进的技术支持、流程管控等多种手段，能够实现按需的大规模定制生产。而对于其它标准化程度不高、客户需求更加复杂，既要实现大规模生产，实现成本最优，又要适应日益差异化的客户需求，就必须有选择地满足能够实现规模和差异化均衡的客户需求。通过精准定位、精准沟通找到并“唤醒”大量的、差异化的需求，通过个性化设计、制造或提供产品、服务，才能最大程度满足有效需求，获得理想的经济效益。

三、顾客增值服务体系

10.精准营销成败关键篇十

网络营销已经得到了很多企业和公司的认可，见效快，节省了企业成本的消耗，在未来会不断的走向成熟，大家在不断的实践当中，可能有这样的感觉，精准营销成为了主流趋势，优化的难度小，客户的成交率高。

SEMtime解析精准网络营销的技巧一：针对搜索引擎做相关长尾关键词的推广、优化。长尾关键词就是网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词。它们比较长，往往是2-3个词组成，甚至是短语，存在于内容页面，除了内容页的标题，还存在于内容中。搜索量非常少，并且不稳定。长尾关键词带来的客户，转化为网站产品客户的概率比目标关键词高很多。事实证明：存在大量长尾关键词的大中型网站，其带来的总流量非常大。长尾关键词基本属性是:可延伸性,针对性强,范围广。

比如我们拿出一些案例来分析一下：有个婚庆网站，做两个关键词婚庆公司和婚庆服务，我再百度指数查了一下，前面的是200次，后面的是80次，如果两个词都做到了第一页的话，平均流量应该在150次以上吧，做了一个月以后，婚庆公司比较的热，还在10多页，根本就没有什么流量，婚庆服务已经杀到第二页，这样带来的客户量是很客观的。

某婚庆站，每天30多个IP流量，每日平均成交了几个客户，SEMTIME仔细研究该站，才做了不到2个星期，观察该站关键词，婚庆公司，婚庆服务根本没有任何的排名，主要来自于长尾关键词，长尾关键词有20多个，预计每天一个词也就有2到3个的流量吧，但是搜索这类长尾关键词，站都排在了首页，优化难度也较小，词量也就20万左右，而婚庆公司可是有500万的词量。所以做关键词优化，不能做费力不讨好的事情，否则就没有意义。

SEMtime揭示：精准网络营销会成为以后发展的趋势，对于中小企业做一定数量的长尾关键词的网络推广、优化，也能有不错的流量，竞争压力也小，是个不错的选择。但是流量好不容易来了，一定要有好的转化，也就是客服一定要好，就是一定要有主动邀请功能，详细的排除顾客的疑虑。其次要做好网站的客户分析跟踪，统计客户通过什么词进来的，浏览了我们网站的哪几个页面，知己知彼，才能百战百胜，了解顾客的需求，才能提高成交率。传统的网站板、加Q营销已经过时了，网络营销关键在于从一个全新的角度来提高网站的流量，然后进行合理的流量转化，从而提高客户成交，也就是精准网络营销的核心内容。

其实搜索引擎优化只是网络营销的一个很小的方面，长尾关键字推广、优化，只是提高客户流量的一个方式。网络营销是个长期的、持续的过程，只有通过长期的网络营销实践，才能找到最适合自己的网络营销方式，但是网络营销要是做好了，影响也将是长久的。

11.数据库精准营销简介篇十一

微营销从微博1.0升级到微信2.0

拜新浪微博所赐，中国企业经历了微营销1.0时代的狂欢，经过营销大号的风起云涌、僵尸粉们的潮水来袭，微博在急功近利的运营下逐步没落。此时，微信成为企业近距离接触消费者的新途径。微信天生与移动化联系紧密，在移动终端普及化的背景下发展迅速。并且，背靠腾讯这棵大树，微信专注于用户体验，并一直强调“公众账号运营者不要把微信当成营销渠道，而是要提供有价值的服务”。

然而，目前大多数企业都将关注点放在粉丝数量上，并没有投入太大心力做适合微信传播的内容，甚至将微信平台视为广告板，引起受众反感。因此，以“服务”理念取胜的招商银行、杜蕾斯等账号，成为让人传诵的经典案例。以杜蕾斯官方微信为例，其私密、大胆的话题始终吸引着读者，不管是“杜杜小讲堂”还是“一周问题集锦”，都是大家感兴趣却不方便讨论的话题，基于其产品品类，讨巧的内容“服务”让消费者产生了深度依赖。

至于如何巧妙运营企业微信，不少业内人士提出了建议。鞭牛士编辑牛智超说：“少即是多，不要试图把一大堆内容一股脑地推送给读者，把内容做精更重要。”另一位知名IT评论人白鸦认为：“微信公众平台是一个与用户互动和沟通的渠道，而非一个粗暴的营销通道，用服务的角度来做会好很多。”

都市丽人微小说，给你贴心“闺蜜”

显然，手机客户的争夺战绝非渠道之争，更是内容为王、创意为王的战斗，夺的是个性，更是服务。

都市丽人公共关系部总监赵岩介绍说：自媒体时代，每个人都是信息接受者和传播者，内容的重要性已然超过渠道。如果用户喜欢一条信息，将会引发上规模的自传播，并且，这些传播是可以跨渠道跨平台的。新兴的企业微博各有风格，“都市丽人”微信则希望设计出具有高度针对性、有个性的微小说来“娱乐”大家的零散时间。在都市丽人系列微小说中，主人公“大丽妞”是一个开朗泼辣、仗义敢言的小闺蜜，充分体现了内衣企业营造的产品文化。

都市丽人微信的目标人群非常明确，就是“会员及其他潜在会员”。微信不仅能加强会员与都市丽人的情感互动，还可以通过有价值的信息发展新的追随者，增强潜在用户好感度，进而达到增强消费者与企业之间的友好度以及品牌黏性的效果。

在信息大爆炸的时代中，精品内容弥足珍贵。因此，都市丽人微信采取针对性的内容策略，描述、点评社会热点事件，紧抓都市大众化女性的心理特点，以诙谐、个性的语言风格加以表述。简单风趣的原创微小说、漫画占领了受众生活中的碎片時间，以极其贴近化的笔触让受众享受畅快淋漓的情感表达，甚至是情感宣泄。目前，都市丽人的粉丝持续增长，平均阅读人数占送达人数的40%，图文转化率50%左右，分享次数逐步提升，保持15%以上，数据十分可观。

作为一种工具，微信平台“正复为奇，善复为妖”，企业营销一定要探索适合其发展规律的营销策略。

12.数据库精准营销简介篇十二

基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台的模型分析结果,挖掘潜出在客户,实现可持续的营销计划。

1 应用基础

1)物理基础。利用Hadoop平台作为大数据架构的物理基础,首先需要对商业银行整体的数据量作出评估,计算出需要设置的节点个数。在此基础上确定Hadoop中的每一块组件是否适合并能满足目前及未来的业务处理需求。Hadoop的物理架构如图1所示。

2)数据基础。商业银行需要在对内外部数据梳理、清洗、整合和建立映射的基础上,将各类不同数据关联成为一个有机整体,并构建统一的数据划分维度体系,以此作为大数据平台的数据基础。

数据基础基础主要由四大部分组成:数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块,如图2所示。

2 应用需求分析

为获得更好的精准营销效果,并实现全流程的精准营销解决方案。整体的应用目标是希望依托大数据平台的分析结果在线获取客户的各类信息,再通过模型分析、客户个性化需求、不同产品的特点等,在客户与产品之间建立精准的对应关系。在业务操作上,还应当能帮助客户经理对客户做出准入判断、提供营销方案、实现限额管理、定价指导等智能决策信息。这些应用目标可以拆分成如下应用需求:

1)客户挖掘功能。精准营销的首要目的就是寻找目标客户,只有寻找到精准的营销对象才可能实现最终的精准营销结果。客户挖掘功能应当从不同角度、不同渠道进行挖掘,最大程度发掘潜在客户群。

2)智能决策引擎。在获得客户挖掘结果后,精准营销应用的下一步功能应当是针对具体客户,提供一整套智能决策方案,包括客户准入判断、产品推荐、定价指导等。对于集团客户、上下游客户或关联方客户等,还应当能够提出整体的营销计划。

3)业务统一工作平台。精准营销系统除了可以提供精准营销的方案、计划等决策结果,还应配备完整的业务操作平台完成业务实现。业务统一工作平台可以实现整个精准营销从客户挖掘直至业务完成的各工作环节,最大化程度缩短业务操作流程、减少贷前调查复杂程度,实现精准营销的“一站式”操作。

4)全生命周期的营销计划。精准营销的应用不应只以单次营销为目标,而是应当从纵向和横向两个方向提供持久的精准营销计划。纵向的可持续是指跟随客户的成长过程,在客户不同时期提供适时提供客户需要的产品和服务;横向的可持续是指通过集团客户、上下游客户和其他关联方客户不断挖掘目标客户,扩大精准营销范围。

3 系统功能详述

下面针对应用需求分析,从系统实现上把应用需求分解到系统功能点上进行详细描述。

1)客户类型初分。对于不同类型的目标客户,精准营销模型应当给出具有针对性的营销方案。因此需要对大数据平台里的所有客户进行类型的区分。建立合理的客户类型初分体系是精准营销的基础。客户类型初分可以按照图3 给出的体系进行划分。

值得指出的是,在精准营销应用中,对公客户和零售客户并非完彼此独立。完备的精准营销应用应当具备从对公客户中挖掘零售客户或从零售客户中挖掘对公客户的功能。

2)准入客户筛选。客户准入筛选是对客户质量进行把关的工具,良好的客户准入筛选标准是确保客户质量、引导客户结构的保障。实践中考虑根据大数据平台的黑白灰名单对客户的准入进行判定:原则上白名单客户属于精准营销判定的推荐客户;黑名单客户则是禁止准入的客户;灰名单客户可设为风险提示类客户。

3)客户信息整合及验证。利用大数据平台打通内外部数据、不同业务数据、不同结构数据之间的壁垒,形成以客户为中心的“一户一条”数据记录。

为确保精准营销结果的准确性,还应建立严密的客户信息验证机制。客户信息校验包含两方面:一是错误信息的验证,如同一企业在不同系统中的行业分类存在差异,大数据平台将设置校验规则判定哪一来源数据正确,并自动用正确数据覆盖错误数据;二是数据时效的验证,如大数据平台有多个来源提供某个企业的营业执照有效期,系统将自动获取最新的日期作为改企业的营业执照有效期。

4)客户及场景标签设定。根据精准营销的不同角度设定不同类别的标签,标签应当具有灵活性,可以随着业务发展和精准营销场景的变换随时增减或改变。标签的设定主要包含以下几类:

客户标签:主要区分客户的属性特征,如职业信息可设定诸如企业高管、普通白领、职场新人、全职妈妈、小企业主等。

事件标签:主要根据客户生活场景或者银行业务场景设定标签,如对于客户生活场景可能出现的标签包括买房、买车、装修、出国等。

行为标签:主要针对客户日常规律的行为情况设定标签,如对客户上下班的出行情况可以区分成地铁族、打车族、开车族、走路族、骑车族等。

偏好标签:主要对于客户的兴趣爱好等设定标签,如网购达人、资深吃货、旅游爱好者、大牌控等等。

5)精准营销模型设计。利用SAS等建模工具设计算法,建立精准营销应用模型。精准营销模型可拆分为多个子模型,部分子模型属于精准营销内部模型,如客户准入模型、行为分析模型、业务推荐模型等;还有部分子模型是调用其他系统的模型结果,属于精准营销调用的外部模型,如定价模型、客户评级模型、限额模型等。

整体的精准营销模型是结合客户、产品、事件、行业及发展情况等各方面,按需调用不同的子模型进行进一步计算,获得最终的精准营销智能决策方案。

6)业务统一工作平台开发。根据应用目标中所述的业务统一工作平台应用目标,该模块的开发包含但不限于以下功能:

(1)营销推荐功能。营销推荐功能应当从两个角度提供推荐信息:一是根据产品特点推荐适合的客户;二是根据客户偏好推荐适合的产品。无论哪个角度的推荐,系统推荐的都应当以精准为评判标准。

(2)客户准入判定功能。对于客户经理自主开发的客户,精准营销系统应当可以提供客户准入的判定。客户准入的判定不仅包含客户的黑白灰名单信息,还应包含客户评级信息等其他可作为客户准入条件的信息。

(3)O2O的调查报告。对于可准入的客户,系统可自动线上(on-line)生成标准模板的调查报告。如报告中需要获取的信息通过线上可自动采集,则直接生成在调查报告中,其余系统无法获取的内容则可由客户经理线下(off-line)调查核实后补充至调查报告中。

这种O2O的调查报告生成方式可使数据的自动取数率高达80%以上,大大减轻了客户经理的工作量,同时也保证了报告内容的准确程度。