大数据营销分析精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据营销分析主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：大数据营销分析范文

关键词：大数据；企业营销；策略分析

中图分类号：F713.83；F274 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）32-0097-02

一、大数据的概念

（一）大数据的定义

大数据（Big Data）的定义是“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）表示大数据的特征：数据量庞大（Volume），全样本的数据足够真实；数据种类多样（Variety）；数据不仅仅是文本形式，还包括视频、图片、位置共享等等；价值密度低（Value）；数据总量越大，价值密度越低；处理速度快（Velocity），具有时效性。数据不同于实体物质的一点是它可以被反复使用，且不损耗。数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据来帮助业务才是关键。

（二）大数据的价值

大数据的价值主要体现在以下几个方面。

第一，客户细分。企业要站在消费者的角度想问题，将消费者按照不同的收入、年龄段、地域等标准细分不同层次，并为之提供个性化的用户体验，深入研究影响其购买决策过程的因素。

第二，帮助企业制定战略决策，提供个性化精准推荐，制定精准销售策略。企业要面对的是一个庞大的消费者群w，消费者个人和家庭是市场基本的购买单位，消费者购买人数众多，需求的产品多而杂，需求范围相当大，因此，个性化需求尤为突出。

第三，搜索产业范畴，设计产品战略计划，发掘新业务增长领域。由于消费者的需求差异性较大，受生活习惯、收入、年龄、职业、文化水平、社会阶层的影响，表现出多样化的需求。对企业来说这就是一个值得深入发掘的部分。通过分析消费者的行为数据，可以找到新的业务增长领域。大数据是互联网时代的“数据金矿”。

第四，对消费者的行为数据进行大量收集，以此来深入研究消费者的行为模式和生活方式。互联网作为一个朝阳产业，诞生了无数的创业者。在生活中我们常用的一些APP也是大数据收集的来源。例如，很多团购网站，通过开发APP占领了用户的移动终端，通过收集到的消费者数据，比如地理位置、浏览记录、消费记录等，企业就可以了解消费者的生活方式，从而改进自己的营销策略，为消费者提供更好的消费体验。

第五，有效良性互动。从用户使用产品的行为过程中能够总结出用户行为的特征，为所有的产品优化和市场的精准营销提供依据。无论消费者最终有没有购买产品，在消费者整个决策过程产生的数据都是有价值的，企业应该重视这种反馈，分析深层次的原因，找到真正的影响因素，改进产品和服务，积极与消费者互动。相信做到这种程度，很难不打动消费者。

第六，管理消费者关系，掌握消费者的消费习惯。由于消费者购买的流动性很大，同一层次品牌的消费者可以有很多选择，这也导致竞争异常激烈，那么，正确的管理消费者关系就显得尤为重要。

二、大数据带来的营销变革

（一）营销模式调整

具体表现在以下两个方面。第一，从因果联系到相关关系。如最典型的尿片与啤酒的例子：美国超市通常可以见到尿布和啤酒摆在相邻的位置，本是两种毫不相关的商品，但是在数据挖掘分析后发现：当婴儿的尿片用完后，通常是男人负责去超市买尿片。在买完尿布之后，男人会顺带在购物篮中放入几瓶啤酒。发现这两种商品的相关性后，超市把尿片和啤酒摆在一起，最终这两种商品的销量都大大增加。第二，手机成为新兴的营销终端。在移动互联网时代，拦截消费者的是手机移动端流量。随着智能手机和平板电脑的普及、各种网络平台的搭建、网络覆盖率的扩大，相对便宜的价格、无障碍的购物流程、支付手续的简化、完善的物流系统等，都为移动电商市场规模的扩大创造了条件。

（二）调整面向消费者的策略

一方面，数据搜集从少量样本到面向所有消费者的全样本。过去商业分析都是通过抽样调查得到结论，然而这本不是完全准确的，如今通过大数据就可以通过网络掌握全体消费者的行为，这样得出的数据也更准确，更有价值。另一方面，企业更加注重网络营销的口碑。提供优质的消费体验是创造企业优良口碑的重要手段。消费者愿意将良好消费体验分享到社交媒体上，不仅有利于企业形象的塑造，也有利于扩大销售。通过数据分析可以知道怎样创造良好的消费者体验，从而引导消费者需求。

（三）真正实现精准化营销

首先，真正实现“一对一沟通”。过去企业面对的是某一个消费者群体，现在运用大数据企业可以捕捉到每个消费者的行为数据，消费者细分更加具体化，这为真正实现“一对一沟通”提供了条件，从而为消费者提供最佳的服务。其次，大量应用网络平台，实现广告的精准投放。过去广告投放最重要的指标是广告的覆盖率，成本大，效果不见得很好。大数据是基于搜索引擎发展起来的，分析用户浏览、搜索等网上行为、了解用户的真正需求，从而实现广告的精准投放，这样就可以实现最佳的广告效果。

三、运用大数据创造消费者体验

（一）提升在大数据驱动下的消费者服务

大多数的网络营销是利用大数据来发展商家的消费者数据库，特别是帮助他们了解最新的市场趋势，保持他们的产品和服务优势，挖掘他们的潜在消费者，维护原有消费者和提升消费者的忠诚度。一份对不同的企业调查的报告显示：超过50%的受访者认为，大数据分析作为其未来三年的公司的重要营销策略。

（二）调整大数据分析工具的使用

分析工具会给出关于用户访问网页或特定网站上产品页面数量的见解。在用户访问网站后，给他们一个重复访问的理由，可以通过业务中已经产生的数据来了解消费者的行为和偏好。当然最好是使用分析工具。该工具可以帮助优化数据的质量，使你更好地理解和反映消费者的行为。对消费者的需求要及时反馈，这就需要实时数据分析与管理。通过获取总的消费者数据，将帮助优化网络营销策略，养成更灵敏的实时应变能力。

（三）分析交易行为

通过评估消费者进行交易的行为能力，形成以消费者为中心的思想来做业务。设计的网站足够吸引消费者吗？也许网页元素加载太久以至于顾客离开网站，也许购物车不方便使用妨碍了消费者完成订单结账过程。这些都有可能影响消费者的购买体验。

四、企业如何运用大数据制定营销策略

（一）在顾客提出之前预测到他们的需求

根据消费者过去在网上的行为来利用大数据提高客户满意度，并增加采购量。公司集聚了大量的客户数据资料，不仅包括他们购买了什么，还包括他们访问了什么网站、居住的地方、是否已经联系客户服务，是否用自己的品牌在社交媒体上互动。企业可以适当挖掘这看似无关的庞大数据量（这就是为什么它被称为大数据），并为客户提供更加个性化的交流接|。要正确预测未来，企业就必须提供正确的渠道、合适的产品给合适的客户。亚马逊早就掌握了在书籍、玩具或厨房用具方面客户可能感兴趣的建议。

（二）让消费者对他们自己的数据感兴趣

“给我数据！”也许会成为新的“给我钱！”例如，NIKE推出的FuelBand运动手环、FitBit的计步器、Jawbone’s UP健康手环，这些产品的出现让客户比以往任何时候都有机会获得更多的自身数据。当然，仅仅把这庞大的数据直接给消费者是不行的，公司需要筛选所有的数据，并为客户提取与他们体验相关的最易理解的信息。但是，如果数据使用得当，不但可以让客户的日常生活有所改变，无论它涉及到他们的健康和健身，或者他们的钱，还可以改变一个公司的投资回报率。

（三）提高客户服务的交互作用

对于许多公司来说，利用大数据可以创造更有效的市场营销和产品开发。用数据提升客户服务的办法在不断进步。如果企业有正确的数据就可以更快速、有效地解决问题。无论是客户愤怒的咆哮或接听电话的社交媒体经理，给员工配备了客户数据的企业将脱颖而出，因为不仅提供了优质服务，还提高了每个环节的互动。例如，西南航空公司使用语音分析提取现场录制的丰富的互动数据，帮助工作人员更好了解他们的客户。企业必须保证客户服务不仅拥有正确的数据，也要知道如何与客户沟通关于数据的知识。

（四）识别并解决客户的难题

大多数企业知道部分客户的难题是什么。正是这些企业深入挖掘数据来解决困难，并改善客户体验。以美国达美航空公司为例，所有航空公司都知道最关心的问题是乘客行李丢失，特别是当他们延误登机或者失去联系的时候。所以，达美航空公司根据乘客数据研究并创建了一个解决方案，消除了乘客对于包所在位置的不确定性。

结语

随着大数据时代的到来，企业的营销模式发生转变并不断升级，大数据让消费者创造价值成为现实。企业要正确清晰地认识大数据的价值并加以利用，通过数据分析找出并满足消费者的需求，提升消费者的忠诚度，在大数据的指导下不断调整营销策略，适应时代的变化，把握大数据带来的机遇，积极迎接挑战。当然大数据带来的不仅是营销模式的变革，也具有潜在的风险。

参考文献：

[1] 宋庆军.大数据条件下的企业营销策略研究[J].统计与管理，2013，（5）.

[2] 廖秉宜.大数据时代移动营销的十大趋势[J].数字营销，2015，（2）.

[3] 傅琳雅，傅琳晶.大数据时代的营销革命――一场席卷全球的商业革命[J].中国商贸，2013，（35）.

第2篇：大数据营销分析范文

大家都说自己在做大数据营销。

基于：

1，业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。

2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。

3.技术：有技术能力处理大数据。

上面3个因素，国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉，这里不谈。

众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据；阿里巴巴优势在商品和交易数据；百度优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。

当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，虽然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数量增多了而已，总体而言仍然属于传统的小数据范畴。

2.大数据营销做什么？

营销业务类型

如果粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道；宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：

1.越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做

2.越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东)；品牌类客户也开始做效果(汽车，考核线下4S店销量转化)。

2.1.实效营销

实效营销，互联网人太清楚了。由于业务特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了)。

例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在很多互联网人眼里，由于熟悉实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。

2.2品牌营销

据我观察，不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。

这里需要先说为什么做品牌营销？

理由1.赚钱的需要：实效(效果)营销钱赚到天花板了，互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。

整个广告市场，大广告主手上的预算，占大头的还是品牌营销预算，投放的媒介上传统媒体(例如电视等)居多，投给数字媒体上的钱只是10%~30%(大概数字)左右。

理由2.客户的需要：别再跟我提CPC了，很多东西没法通过点击衡量，品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量？因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。

百度过去是效果营销的典型代表。

有一种认知，百度在网民眼里是个搜索工具，赚钱靠SEM，靠竞价排名，赚不良广告主的钱。我觉得这也是@Fenng提到的智力上偷懒的表现。

百度除了广泛的中小企业客户，还有大量的大品牌客户，例如宝洁、奔驰、宝马、平安、欧莱雅等等，收入比重很大。对这些大客户，需要品牌营销。

这样百度大数据的价值就体现出来了。前边说到百度数据的优势在于全网信息和消费者真实行为和需求的表达。覆盖的广度不是商品交易数据能比的。因此对为品牌提供整合营销解决方案奠定了基础。

基于以上，对百度最有价值的方式是基于大数据提供品牌营销解决方案。

3.大数据营销怎么做？

基于数据的营销基本过程

大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。

3.1数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

3.2业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3.3应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

4.大数据营销目前做得怎么样？

大数据探索品牌营销目前做得怎么样？

阿里巴巴怎么做我不清楚，感觉阿里的大数据还主要在实效营销的方面发力。通过“西湖品学·大数据峰会”的报道上看来的。

我所在的部门便是基于客户的真实商业需求和问题，通过大数据的应用提供解决方案，目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。

与传统品牌营销的几方面类似，大数据在品牌营销的主要应用方向也有：

1.消费者洞察

2.媒体价值研究

3.市场竞争分析

第3篇：大数据营销分析范文

关键词：企业；数据；信息；精准营销；方法

网络技术的快速发展使人们走进了网络时代，人们在网络使用中产生大量的数据信息，这些信息的增加呈现爆炸式增长，这些信息包含着人们的消费习惯、消费方式、消费类型等多种商业信息，如果企业可以将这些信息进行数据分析，将会给企业带来相当大的利润。数据挖掘成为了企业网络精准营销的重要工作。所谓数据挖掘（Data Mining）就是从数据库中提取并分析隐含的未知具有商业价值的数据信息。这项工作是数据库研究中的一个新兴领域，是人工智能、信息统计、数据库技术多项理论和技术的集合体。

一、信息数据挖掘技术

1.关联分析

关联分析是最基础的数据挖掘分析方法，也是企业精准营销的常用手段之一。在数据挖掘领域关于关联分析的方法也是多样的，例如有APRIORI、AIS、DHP等算法，这种分析方法主要对数据之间的联系进行挖掘，例如在网络购物中我们在数据库中发现购买A商品的顾客点击B关联商品的概率是75%。通过关联数据信息分析找出两者商品的购买关联，更为精确的为顾客提供互补商品集约化销售，进而增加企业利润。

2.序列模式分析

序列模式分析同关联模式分析目的相同都是在挖掘数据之间的联系，但是序列模式分析更为连续化和网络化，例如对关联商品A、B、C之间进行序列化模式分析，客户在购买A 商品后又购买B商品，再购买C 商品，形成了固定的购买模式。每个序列内部都是按照固定模式排列。通过挖序列函数分析交易数据库，获得数据库中出现最高频次的序列，值得注意的是我们在序列模式分析时要输入最小置信度和最小支持度。

3.分类分析

我们对数据库中的不同类型的数据赋予特征标记，数据库就成为了具有分类特征的数据库，分类分析就是通过对具有特征的一组数据进行分析，用分类规则对数据库中数据进行具体分类。例如我们在汽车4S店数据库中有各类用户消费信息，4S店将根据购买不同级别汽车的用户信息进行分类，可以分为A级、B级、C级、D级、 E级用户，然后对类别分类赋予数据库数据。然后对每一等级数据进行4S店装配、保养、置换消费金额分类，通过数据分析我们对不同种类用户进行准确描述和挖掘，针对各类型用户数据进行回归模型、决策树模型、神经网络模型分析，分析结果采用电话回访的方式进行精准营销，充分发挥用户的消费潜力。

4.聚类分析

聚类分析是一组没有分类的记录，对这些数据进行分类事前也没有具体数量判断，在数据分析过程中根据一定的分类规则进行划分记录，然后确定每一个记录的类别。在数据分析过程中采用的分类标准是根据聚类分析工具确定。使用较为普遍的聚类分析方法有系统聚类法、加入法、动态聚类法、分解法。在数据分析法过程中采用不同的分类标准有着不同的划分结果。我们会发现聚类分析和分类分析是一个互逆的过程。在实际的操作过程中，数据分析员可以利用分类经验进行数据初步分析，然后根据数据分类结果进行分类标准再调整，直至得到满意的分类结果。

二、数据挖掘在企业精准营销中的具体应用

现阶段很多企业早已在利用相关的数据挖掘工具进行客户分析进行精准营销，企业管理层也根据相关的分析数据搭建各类模型用于企业决策分析。随着经济国际化，生产全球化，资本开放化程度越来越成熟，企业面临的竞争也具有不确定性，企业需要借助大数据系统进行数据挖掘，对业务数据进行抽取和转换，从中获得有利于商业决策的关键性数据来控制成本和区分市场，进而提高经济效益。

1.有利于客户关系维护与管理

网络营销在如今业已成为各类企业进军的重要领域，如何在网络销售中最大限度地争取客户、扩大客户群体、与客户建立更高的黏度。这些都是网络营销最基本的要求，在网络时代企业如何才能确定精准的目标市场、挖掘客户产品需求、接受产品升级体验都是与以往有很大差距。如果一个企业能让客户流失率降低5%，其企业的利润就能增加40%-60%，通过大数据分析可以更好地了解客户需求，并且与客户进行良好的互动交流，降低户口流失率，不断增加企业产品新意，提高产品知名度。

2.有利于企业精准经营定位

企业通过大数据挖掘可以找出消费者的共性和个性特征，对消费者进行分类，针对不同目标客户群体进行个性营销，同样企业也可以用数据分析结果进行企业经营目标精准定位，针对客户进行一对一的产品服务，另外也可以针对目标群体进行精准营销，让客户建立新的客户群体，通过客户挖掘新的客户群体，现如今在微信上进行团购商品已经非常普遍，做得比较好的是“拼多多”，利用群体的共性进行目标客户精准营销非常到位。另外企业也可以根据客户个人特征进行特殊化的商品，提高客户的满意度和忠诚度。企业只有对客户的真正需求有充分的了解才能够有的放矢，提供多样化和差异化的个，从而对企业的市场进行精准定位。

3.有利于企业对消费需求的预测

网络营销中，消费者是一个不断变化的虚拟用户，这样的消费者一方面是企业产品的购买者，另一方面也是企业商品的消费者和宣传员，在一定程度上充当着产品的网络引导员的角色。企业在精准营销中一方面要考虑到线下客户的需要，也要对网路营销有着充分的考量，分析网络用户群体数据，分析他们在购买产品需求变化的表现，分析他们消费产品的趋势和原因，采用多种方式进行网络营销，多层次、多方面、多类型的营销方式刺激消费者的消费欲望，唤醒他们的消费能力，从而实现产品销售量的提升。

参考文献：

第4篇：大数据营销分析范文

关键词：大数据分析；电子商务；营销；促进

电子商务营销与大数据的结合

（一）营销的定义。此营销非传统的销售，相比于单一的销售而言，营销更具有系统性以及理论性，它是一种投资回报的手段。在营销的过程中，你可以学什么是细分市场，什么是产品定位等等，而这些是销售过程中被忽略的知识。营销的基础是产品，营销的过程是对市场思考的过程，需要做到的是找准商品的市场定位，找准客户的痛点，为客户解决需求，这才是营销要做的事情。一个企业如果能做好营销本身，对企业而言是具有巨大的利益的。因为这是一个低成本投入但是具有高回报价值的事情，能够让企业快速的占领市场，良性发展。（二）大数据的定义。大数据是互联网发展到现在的产物。它是由于互联网信息过多，数据增长过快，导致数据库难以进行有效的储存以及分析而产生的一种新型的技术。大数据时代下，信息资源是共享的，人们现在能够拥有这么方便的生活，主要是因为大数据时代下数据共享所带来的便利性。在日常生活中，人们上网阅读信息能够迅速地游览到世界各地的实时信息，利用的便是大数据技术；上网购物时，平台会根据你的购物记录推荐与你喜好相符的商品，也是根据大数据技术。可以说，大数据的应用已经充斥在人们的现代生活当中，它无处不在。（三）电子商务营销与大数据的结合。电子商务营销与大数据结合，主要是通过大数据进行数据分析，得到消费者的偏好；根据得到的市场偏好分析表，有规划的设计自己的产品进行售卖。当中涉及到数据的分析以及产品的设计，也包括市场的分析等等。但是，最主要的是通过数据的分析，得到一定的结论，找准用户的痛点切入市场，迅速的占领市场，以得到相应的经济利益。

在利用大数据技术进行电子商务营销过程中可能出现的问题

任何技术的应用一定有其两面性，使用者只有深刻的认清技术应用下所暴露的问题，并有针对性的对出现的问题进行解决，才能更好地使用技术，并发挥出其更大的价值。大数据技术也是如此。（一）对客户隐私的侵犯。在利用大数据技术进行电子商务营销的过程中，会涉及到对客户隐私的利用，而这一部分隐私的利用是否会构成对客户隐私的侵犯是我们需要考虑的问题。在外国，网购以及类似支付宝这类的软件不能快速地发展，主要是由于外国人对隐私的过分重视。他们认为大数据的发展是对自己隐私的侵犯。事实上，确实存在对隐私侵犯的可能性。例如，某购物平台拥有购物者的购物数据，可以得到消费者的相关信息，包括电话以及家庭住址等信息，二来是可以通过购物记录数据，分析消费者的家庭情况以及资金情况等等。而这种分析本身就是对顾客隐私的侵犯。只不过在中国，不是出于恶意的侵犯隐私以及相关信息的售卖，国人是愿意让渡这一部分隐私权给相关的企业的。但愿意让渡这一部分隐私权给相关企业获得有关的便利，并不代表着个人隐私是属于绝对安全的。现实中就存在不少企业出卖客户信息以及利用相关的数据分析对顾客进行行为诱导。如何在大数据时代下进行信息以及隐私的保护是值得人们思考和亟待解决的事情。（二）过分依赖大数据进行数据调查而忽略了对产品的研究。本文说到利用大数据进行电子商务营销主要是通过对数据进行采集分析，得到分析结果，从而知道消费者的偏好，找准市场，并且有针对性的解决消费者的痛点，可以使企业快速的抢占市场，获得一定的经济利益。但是，在利用大数据进行电子商务营销的过程中，也不能忽略了产品本身。如果仅仅只注重分析，而忽略了产品的制作，本身就是本末倒置的事情了。市场的痛点可以让企业迅速地切入到市场当中，但是完善产品本身能够使企业更长远的发展。因此，在利用大数据进行电子商务市场营销的过程中，不要忽略了产品本身的重要性。这就像霸王洗发水，找成龙做广告，利用成龙的人气以及防脱发的宣传迅速的占领了市场之后，却因为产品本身具有致癌的性质，从而迅速。现在，市场上早已看不到这一款洗发水的存在了。

利用大数据分析在电子商务营销当中的好处

（一）提高企业的运行效率。利用大数据进行电子商务营销，可以通过大数据技术进行数据的收集与分析，能够让企业更快速地了解整个市场以及人们需求的改变，从而，使得企业迅速地做出生产上面的调整。这种快速的调整能力可以让企业设计的产品更加迎合市场，从而，使得产品的库存率降低，企业的资金周转能力提高，获得更多的经济利益。（二）方便人们的生活。利用大数据进行电子营销的过程也是方便人们生活的过程。购物平台可以根据消费者以往的购买记录迅速地模拟出消费者的偏好，给消费者推荐适合的产品，可以节省消费者的筛选时间。并且部分信息让渡给平台，也能够让消费者获得一定的便利。可以说，人们的网购生活，不用出门，随时随地在家就可以获得自己想要的东西，很大程度上是因为大数据的存在而帮助人们实现的。

进一步利用大数据电子进行商务营销的策略分析

（一）注重对隐私的保护。利用大数据进行电子商务营销的过程中，要进一步地注重对隐私的保护。这就要求参与的公司应当全面的保护消费者的信息安全。同时，也应当在立法层面上严厉打击信息售卖，隐私权侵犯等行为。这就要加大对这类行为惩治力度，包括企业的罚款力度，以及主要信息售卖者的刑罚力度，达到企业和个人都不敢通过信息售卖获得利益的目的。只有当相关信息能够被安全保护时，人们才能够更加信任地运用相关的软件，才能提供更多的信息给相关的企业，让企业拥有足够的样本数据对市场进行分析，这是一个双赢的局面。（二）注重产品本身的质量。利用大数据进行电子商务营销分析，除了要进行相关的分析以外，还要注重产品本身的质量。在进行分析得到市场的偏好后，要有重点地对产品进行修改，使得产品更符合消费者的要求，从而，使得消费者更愿意使用该类产品。利用大数据进行电子商务营销分析，将分析的结果用于产品本身的设计，形成一个良性的循环，除了有利于提高消费者的体验感，还有利于企业的良性发展。因此，在利用大数据进行电子商务营销分析的过程中还应当注意产品本身的质量，从而达到双赢的目的。

结语

大数据在现代生活中的运用颇为广泛。本文立足于大数据在电子商务营销中的分析，研究了什么是营销，什么是大数据，电子商务营销与大数据结合是一个什么样的情况，并且讨论了电子商务营销与大数据结合过程中可能存在的一些问题。经过研究可以发现，问题主要包括对消费者隐私的侵犯以及过于注重数据调查而忽略了对产品本身的研究。针对这一些问题，本文也给出了相关的解决方案，一是加强对隐私的保护，二是加强相关的产品质量。同时，本文也研究了利用大数据分析在电子商务营销当中的好处，主要包括提高企业的运行效率和方便人们的生活。希望本文的研究能够使得电子商业企业在营销的过程中正确的利用大数据进行分析，达到便利人们，同时提高企业运行效率的目的；也为大数据进一步的运用到其他的企业以及其他行业的过程中提供相关的思考以及案例参照。

参考文献

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[5]余芳.大数据背景下电商企业网络营销存在的问题及对策[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),2018,15(03):54-56.

[6]孙静楠.浅谈大数据分析在电子商务中对营销的促进作用[J].中国管理信息化,2016,19(09):148-149.

[7]汪若眉,付正芸.大数据分析在电子商务中对营销的促进作用研究[J].中国管理信息化,2019(20):140-141.

[8]秦洋.大数据发展趋势下的中国电信运营商电子商务营销模式分析[D].北京:北京邮电大学,2014.

第5篇：大数据营销分析范文

访客数就是指一天之内到底有多少不同的用户访问了你的网站。百度统计完全抛弃了IP这个指标，而启用了访客数这一指标，是因为IP往往不能反映真实的用户数量。尤其对于一些流量较少的企业站来说，IP数和访客数会有一定的差别。

访客数主要是以cookie为依据来进行判断的，而每台电脑的cookie也是不一样的。有些情况下IP数会大于真实的访客数。比如一个ADSL拨号用户，可能一天中在三个不同的时段拨号上网并访问了这个网站，那么网站获得的IP数是3，但是真实的访客数只是1.有时候访客数也会大于IP数，因为像公司、网吧这样的地方，往往都是多个用户共用一个IP.比如公司里的某个员工看到了一个非常优惠的团购信息，然后通过QQ群发给了公司内的所有同事，假设有50个人打开了这个团购页面，那么这个团购网站就获得了50个真实的用户，但是IP只有一个。通过上面的两个例子，我们能了解到访客数要比IP数更能真实准确地反映用户数量。

二、访问次数

访问次数是指访客完整打开了网站页面进行访问的次数。如果访问次数明显少于访客数，就说明很多用户在没有完全打开网页时就将网页关闭了。如果是这样的情况，我们就要好好检查一下网站的访问速度了，看看到底是网站空间出了问题还是网站程序出了问题。

如果一个访客30分钟内没有新开或刷新页面，或者直接关闭了浏览器，到他下一次访问网站时，就记为一次新的访问。如果网站的用户黏性足够好，同一用户一天中多次登录网站，那么访问次数就会大于访客数。

三、浏览量(PV)

浏览量和访问次数是相互呼应的。用户访问网站时每打开一个页面，就记为1个PV.同一个页面被访问多次，浏览量也会累积。一个网站的浏览量越高，说明这个网站的知名度越高，内容越受用户喜欢。

对于资讯站来说，PV是一个重要的指标，反映了网站内容是否对用户有足够的吸引力。对于企业站来说，整个网站的页面加起来可能就十几个，商丘网站建设认为只要把重点内容展示给目标客户就可以了，不必一味地追求PV.很多电子商务网站的用户需求也非常明确，用户来到网站之后，往往只会寻找自己需求的产品，所以一味地重视PV也是没有太大意义的。

四、新访客数

新访客数是一天中网站新访客的数量。在百度统计开始对网站统计以来，当一个访客第一次访问网站时，就被记为一个新访客。新访客主要还是以cookie为依据来进行判断的。

新访客数可以衡量通过网络营销开发新用户的效果。在众多的网络营销方法中，搜索引擎营销往往更容易为企业带来新用户。

五、新访客比例

新访客比例是指一天中新访客数占总访客数的比例。对于不同类型的网站，这个指标有着不同的意义。

对于一些讲求用户黏性的web2.0网站来说，比如论坛和SNS网站，如果新访客比例过高，就意味着老用户很少来，这并非是一件好事。而对于主要依靠搜索引擎带流量的资讯站来说，新访客比例反映了网站编辑是否能抓住热点内容做文章、最近的SEO是否效果明显，因为热点内容的搜索量很高，而且通过SEO优化可以增加整站文章的展现量。如果资讯站的访客数不断增加，而且新访客比例较高，往往是网站进步的一个表现。

六、平均访问时长

平均访问时长是用户访问网站的平均停留时间。平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比例。而访问时长主要是根据访客浏览不同页面的时间间隔来计算的，因此最后一页的访问时长是无法计算的。现在非常流行的网络营销单页面也无法统计这一数据，因为单独一个页面是无法计算间隔时间的。

平均访问时长是衡量网站用户体验的一个重要指标。如果用户不喜欢网站的内容，可能稍微看一眼就关闭网页了，那么平均访问时长就很短;如果用户对网站的内容很感兴趣，一连看了很多内容，或者在网站停留了很长时间，平均访问时长就很长。对于企业网站来说，只要把"产品介绍"、"企业案例"、"企业简介"、"联系方式"等几个重要页面展示给我们的目标用户，目的就算达到了，因此没有必要追求过高的平均访问时长。

七、平均访问页数

平均访问页数是用户访问网站的平均浏览页数。平均访问页数等于浏览量与访问次数的比例。平均访问页数很少，说明访客进入你的网站后访问少数几个页面就离开了。

我们往往会把平均访问页数和平均访问时长这两个指标放在一起来衡量网站的用户体验。如果平均访问页数较少，平均访问时长较短，就要分析以下几个问题：网络营销带来的用户是否精准;网站的访问速度如何;用户进入网站后能否找到需要的内容;网站内容对用户是否有吸引力。

八、跳出率

跳出率是指访客来到网站后，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率是反映网站流量质量的重要指标，跳出率越低说明流量质量越好，用户对网站的内容越感兴趣，网站的营销功能越强，这些用户越可能是网站的有效用户、忠实用户。

对于单页营销的网站来说，跳出率只能是100%，因为用户只有一个页面可以访问，所以单页营销网站不必考虑这个指标。在百度搜索推广中跳出率和平均访问时长可以反映出推广关键词的选择是否精准，创意的撰写是否优秀，着陆页的设计是否符合用户体验。

九、转化次数

潜在用户在我们的网站上完成一次我们期望的行为，就叫做一次转化。百度统计中可以记录的转化主要是指用户访问了某个特定的页面，比如电子商务网站中交易成功的页面，企业网站中在线咨询或联系方式的页面。

我们可以在百度统计的后台设置相应的转化页面，用户访问这个页面1次，就记为1次转化。商丘SEO认为转化次数是衡量网络营销效果的重要指标，也是以销售为主导的企业网站最应重视的指标。就好像一个实体商店，多少人来光顾不是最重要的，最重要的是看到底有多少人购买了我们的商品。

第6篇：大数据营销分析范文

关键词：布鲁氏菌；绿色荧光蛋白（CFP）；小鼠巨噬细胞；激光共聚焦显微镜：流式细胞仪

中图分类号：Q38

文献标识码：A

文章编号：1007-7847（2014）05-0401-06

布鲁氏菌属于革兰氏阴性胞内菌，可以对人类和家畜造成严重的慢性感染。人若患有此病会经常发高烧.精神萎靡，嗜睡，关节炎和脾肿大。在反刍动物中，布鲁氏菌病可导致流产，造成巨大的经济损失。近几年的研究发现布鲁氏菌没有典型的外毒素、Ⅲ型分泌系统等毒力元件，其毒力主要表现在侵袭力和繁殖力。作为胞内寄生菌.它们既能在小鼠巨噬细胞生存，也能在非巨噬细胞（如滋养层细胞，上表皮细胞等）中生存，并且可以引起天然宿主网状内皮系统持续性感染。因此了解布鲁氏菌在细胞内的生存繁殖及其分子机制是理解布鲁氏菌致病性的关键。布鲁氏菌强毒株16M和疫苗株M5是两种典型胞内寄生菌，同属布鲁氏菌I型标准菌株，进入宿主后，能以不同方式逃避巨噬细胞的杀灭并在细胞内生存、繁殖，还能逃避体液免疫和抗生素的杀灭作用，使巨噬细胞反而成为庇护所，导致临床治疗困难。但就日前来说，对布鲁氏菌进入宿主胞内和繁殖机制还有很多未知。因此，通过含有GFP的载体pMC-221电转进入布鲁氏菌16M和M5，利用GFP布鲁氏菌侵染RAW 264.7进行流式细胞和胞内生存能力分析，对布鲁氏菌16M和M5侵染小鼠巨噬细胞过程的侵袭力和繁殖力比较，分析导致两者毒力差异的主要因素。

1 材料与方法

1.1 试验材料

1.1.1 菌种、细胞系和载体

布鲁氏菌标准强毒株16M和弱毒株M5、RAW 264.7系由新疆石河子大学人畜共患病实验室保存。载体pMC-221由美国威斯康星大学Jerome S.Harms博士惠赠。

1.1.2 主要试剂和仪器

布鲁氏菌液体和固体培养基均购白美国BD公司； DMEM培养基、胎牛血清购自美国Gibco公司：丙三醇、庆大霉素、青霉素、链霉素、过氧化氢均为国产试剂；PCR仪（Techne、Bl0 -RAD、Biometra）； UV凝胶成像系统（BIO-RAD）；超速离心机（Eppenclorf， centrifuge -5415D）；恒温培养箱（DNP-9162）；恒温摇床（7HWY-2102C），高速冷冻离心机（Sigma，2-16K）；常温离心机（Beickmanmi-crofuge16、Thermo PC21）；水浴锅（DKB-501A）；全自动高压蒸汽灭菌罐；超低温冰箱；电泳仪：超净工作台；去离子水仪器（Thermo）；电热恒温培养箱（DNP-9162型、EYELA SLI～700）；电转仪（Eppen-dorr eporator）；电击杯（eppendorf）。

1.2 方法

1.2.1 布鲁氏菌16M和M5的培养

将布鲁氏菌16M和M5接种到布鲁氏菌固体培养基上，封口置于37 ℃培养箱倒置培养3～5 d。挑取单菌落置于20 mL布鲁氏菌液体培养基中，置于37℃，180 r/min摇床振荡培养3～4d。

1.2.2 布鲁氏菌16M和M5电转化感受态细胞的制备

挑取布鲁氏菌16M和M5单菌落.分别至20 mL布鲁氏菌液体培养基中，180 r/min、37 ℃振荡培养24 h；转接50 μL菌液至100 mL布鲁氏菌液体培养基，培养16～18 h，取94μl_的菌液至无菌EP管中，取出布鲁氏菌16M和M5的菌液冰上放置30 min，期间摇动几次，保证冷却均匀；4 ℃ 8 000 r/min离心5 min，收菌；用20 mL预冷的去离子水重悬浮菌体，4 ℃ 8 000 r/min离心5 min，倒掉上清；重复卜一步3次；加入预冷的15 %甘油，加入的量为浓缩60～80倍；重悬菌体，分装，每管100 μL，置于-80℃保存。

1.2.3 电击转化

取pMC-221质粒f41（图1）9μL加入布鲁氏菌感受态细胞中，吹打混匀，冰上静置15 min，转移至l mm电击杯中，电击参数为1.8 kV/mm， 4.5 ms，1次脉冲。电击完成后立即加入37℃预热的900 μL的布鲁氏菌液体培养基，吹打均匀，转移到1.5 mLEP管中，封口膜封口，置于37 ℃， 180 r/min培养24 h。常温8 000 r/min离心2 min收菌，重悬菌体，涂布于氯霉素抗性的布鲁氏菌同体培养基上，置于37℃恒温培养箱培养3～5 d，挑出单菌落。挑取单菌落至含有1mL的布鲁氏菌液体培养基的EP管中，置于37℃ 、180 r/min振荡培养24h。取100μL菌液至1 mL的EP管中85 ℃金属浴灭活1 h。菌液PCR鉴定阳性克降菌。

1.2.4 巨噬细胞系RAW264.7培养和细胞计数

无菌条件下将细胞瓶内小鼠巨噬细胞经2.5%胰酶消化后，转移至6孔板中，孔内细胞培养液加至4mL，放人细胞培养箱，5% C02、37℃，24 h半量换液，培养2 d，备用。取六孔板中1孔，用300 μL 2.5%胰酶消化2 min，加1 mL培养液，用吸管吹打至完伞脱落，收集至1.5 mL离心管，2 000r/min离心2min，弃上清，加入lmL PBS，取10 μL至另一含90 μL PBS的1.5 mL离心管，稀释混匀，取10μL悬液滴在计数板上，细胞计数。1.2.5 布鲁氏茵16M和M5侵染小鼠巨噬细胞和菌液计数

取lμL经计数的菌液于50 mL离心管中，3 min 12 000 r/min，PBS洗3次，然后加19 mL无双抗、含10%胎牛血清的新鲜细胞培养液，重悬。按照布鲁氏菌与RAW 264.7的比例为100：1，麦氏比浊至所需浓度，稀释至1 mL重悬细菌液。弃去六孔板中旧完全培养基，加入重悬细菌液，放入细胞培养箱，5%CO2、37 ℃条件下分别培养5、10、20、30 min、I、1.5、2、2.5、6、12、24、48 h取出六孔板，PBS洗3遍，加入2 mL含20/c双抗、10%胎牛血清的新鲜细胞培养液，备用。

1.2.6 布鲁氏菌16M和M5的胞内存活实验

RAW 264.7传代至六孔板，分别编为16M组、M5组、GFP-16M组、CFP-M5组。培养至铺满六孔板底部，细胞计数。将布鲁氏菌16M和M5接种到20 mL的布鲁氏菌液体培养基中，180r/min，37℃恒温摇床培养至对数期。收菌，PBS反复重悬浮菌体。依照1.2.5步骤计算出的细胞与细菌比例

将布鲁氏菌加入到六孔板中，置于CO2浓度为5.0，37 ℃恒温培养箱培养。侵染l h之后六孔板中每孔加入2.5μL庆大霉素作用45 min，仪染4、8、12 h之后的小鼠巨噬细胞用PBS清洗3次，每次5 min；收集细胞接种密度为lxl0个，之后加入0.2%细胞裂解液lmL，用移液器将RAW264.7完全吹打混匀，释放出胞内菌。然后转移至1.5 mL的EP管中，冰浴处理5 min；然后按照10-1、10-2、10-3、10-4、10-5、10-6梯度稀释，移液器吹打均匀，然后每个梯度取100μL，均匀涂布至无抗性的布鲁氏菌固体培养基上，置于37℃恒温培养箱倒置培养，3～4 d，记录平皿中细菌的数量，每组实验重复3次。

1.2.7 布鲁氏菌16M和M5侵染RAW 264.7的激光共聚焦显微镜试验

将RAW 264.7传代至六孔板（盖玻片置于每孔中），分别编为Brucella组和过氧化氢Brucella组（盖玻片以备置于每孔中）每孔3 mL，放入细胞培养箱，5% C02、37℃条件下过夜培养（激光共聚焦显微镜试验中平铺在六孔板的数量最好维持在（1～lO）xl0 5/mL为最佳，细胞数量较多，平铺在6孔板中形成层叠，造成荧光重叠，对荧光观测有一定影响）。次日在六孔板中将已爬好细胞玻片用PBS浸洗3次，加入无双抗的培养液，备用；取1 mL经麦氏比浊法稀释的菌液加入每孔中，侵染时间分别为4 h：侵染完成后在过氧化氢Brucella组中加入过氧化氢.取出细胞爬片盖向滴有70%甘油的载玻片上，制片完成放入保湿盒，用于共聚焦显微镜观测.每组实验重复3次。

1.2.8 羊布鲁氏菌16M和M5侵染RAW 264.7的流式细胞仪试验

将RAW 264.7加入六孔板，放人细胞培养箱，5%CO2、37℃条件下过夜培养。次日取l mL经麦氏比浊法稀释的菌液加入每孔中，侵染时间分别为5 .10、15、20、25 min、6、12、24、48 h，根据侵染时问依次加入PBS吹打细胞收集放入1.5 mLEP管中，离心3min 12 000 r/min，去除PBS加入4%多聚甲醛和庆大霉素2.5μL吹打混匀，静止30 min，在侵染1 h后加入2.5μL，庆大霉素为了防止残留在胞外的细菌侵染细胞影响实验结果。之后用于流式细胞仪分析试验，每组实验重复3次，

2 结果

2.1 布鲁氏菌侵染之前RAW 264.7和茵量的计数结果

根据细胞计数方法得到细胞lxlO11/mL.按照细菌与细胞的MOI为100：1别需要细菌lxlO 8。利用麦氏比浊管将布鲁氏菌比浊稀释至1×lO8/mL。

2.2 布鲁氏菌侵染RAW 264.7激光共聚焦显微镜试验结果

按照图2A中显示结果来看，布鲁氏菌侵染进入RAW 264.7后产生CFP绿色荧光蛋白，未进入胞内的布鲁氏菌在胞外不产生绿色荧光。图2B结果显示来看，加入过氧化氢的目的是使小鼠巨噬细胞破裂死亡并杀死胞内布鲁氏菌，但是发现GFP没有因为RAW 264.7破裂被释放和伴随着布鲁氏菌的死亡而荧光强度受到影响。2.3 16M和M5侵染小鼠小鼠巨噬细胞的胞内生存能力实验结果

布鲁氏菌侵染小鼠巨噬细胞0～12 h的胞内菌CFU计数.从图3A、B可以看出，CFP布鲁氏菌16M和M5对比正常布鲁氏菌16M和M5在胞内生仔能力方面并没有影响。因此，GFP基因的整合重组并不会影响布鲁氏菌本身的生物特性。

2.4 16M和M5侵染小鼠巨噬细胞0―48 h流式细胞仪检测

图4A中结果得知含有GFP的布鲁氏菌16M和M5侵染小鼠巨噬细胞264.7在6―24 h内GFP+细胞百分数增长迅速，证明是细胞免疫强烈阶段、 24～48 h增长趋于平缓。图4B中我们可以看出在0―24 h之问CFU数量减少，24～48 h后逐渐增加。图3A、B结合分析发现GFP+细胞百分数与CFU数量在0～48 h之问有一一对应关系，图3A实验结果可以得出流式细胞仪通过GFP+细胞的百分数，反映含有GFP布鲁氏菌16M和M5进入小鼠巨噬细胞264.7的数量，但不能确定GFP布鲁氏菌进入宿主细胞后的存活状态，但通过胞内菌CFU计数，可以很好地弥补这一点。

2.5 16M和M5侵染初期小鼠巨噬细胞5―25min流式细胞仪检测

图5表示细菌侵染细胞的初级阶段，5 min时GFP+细胞数量少且可忽略不计，10 min时GFP+细胞逐渐增多但布鲁氏菌16M和M5之间的差异并不明显，经统计学检验无显著性差异（P>0.05），得知在侵染初期（5～25 min之内）布鲁氏菌16M和M5进入小鼠巨噬细胞的数量大致相同。

第7篇：大数据营销分析范文

【关键词】大数据时代 大数据营销 海尔营销案例

互联网行业发展迅速、更新换代速度极快。从05年以yahoo和google为主流的搜索营销，到11年以国外的Facebook、国内的人人网、校内网为焦点的社会化营销。12年全球畅销书《社会消费网络营销》作者拉里韦伯在腾讯智慧峰会上表示：大数据时代已经来临，大数据时代中市场营销的核心价值如何体现，成为下一步发展的关键点。这不由得引起万千marketer的关注：何为大数据时代？

海尔的大数据营销案例充分体现了大数据营销的力量以及海尔SCRM会员大数据平台的神奇与魅力。大数据时代其实早已渗透入我们的生活，在生活中的方方面面都可以体现着我们对大数据的使用，不少网络编辑通过对搜狗热搜榜、百度搜索风云榜的挑选，来整理出每天信息热点和网民的兴趣所在，从而调整推送内容，提升公司网站点击量、书籍杂志购买量，而这些信息热点就是通过输入法和搜索引擎的数据中得到。我们也常借助网易新闻等大数据平台的整理来找寻每日、每周点击量最高的新闻来进行了解，学习当下热点。中国通讯运营商三巨头联通、电信、移动利用拥有的数亿用户建立数据库，通过跟踪用户的话费消耗情况，对正在流失的客户进行电话回访和优惠力度的加大……种种事例无一都表明我们现如今正处在大数据时代。阿里巴巴集团移动事业群总裁、阿里妈妈总裁俞永福在他的演讲中表示以大数据作为互联网核心的时代正在到来。

将大数据营销分一为二，“大数据”是需要新处理模式才具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的意义便在于对这些有意义的海量数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现“增值”。“营销”是指，企业发现或挖掘准潜在消费者需求，从整体氛围以及自身产品形态的营造去进行推广、销售，深挖产品的内涵，切合准消费者的需求，让消费者深刻了解某产品进而购买的过程。将二者结合来看，“大数据营销”就是以多平台的大量数据、技术为基础，应用于互联网广告行业的营销方式。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，使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

在案例中，海尔建立SCRM会员大数据平台，对大量的会员做筛选分析处理，在这一网络化时代为海尔会员提供精准营销与互动服务。海尔通过SCRM定位到上海虹桥新城小区，通过相似映射找到北京景泰西里小区，对小区成员进行调查找到潜在顾客，然后投递广告杂志，达成交易，而这仅仅是初步成功。之后又成功推荐智能电视，和开发出新产品――零气压燃气灶。整个流程简单便捷一气呵成，通过大数据平台分析筛选定位，发掘潜在用户并与之保持联系，用平台黏住用户，终而成功营销。海尔SCRM一改传统营销的缺点和劣势，一切都在线上操作，快速智能匹配，定位精准无误，直击用户需求。

其实海尔只做了营销步骤中的第一部分――分析用户的行为特征，大数据营销的基本思路还应包括：分析竞争对手的数据，品牌危机监测及管理支持，市场预测与决策分析支持。通过完整的营销思路，企业方能从多方面考虑并保证成功实施营销方案。

海尔成功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，而这也就是大数据营销的核心。通过SCRM会员数据确定合适的时间和对象，SCRM会员大数据平台成为合适的载体，通过客户所选择的推荐方式，刺激客户的潜在需求达到成功。除此之外，大数据营销的核心还应包括个性营销，在这个个性化充斥的时代，企业若想让数据为其所用，就应多维度地分析数据，寻找差异化产品，并且通过特殊、合适、个性的方法迎合顾客喜好，达成需求、营销的双赢。

案例中并未提到海尔的信息收集工作，实际上海尔成立了“梦享+”会员俱乐部，即SCRM数据平台。通过线下实名数据采集，线上匿名数据追踪，平台生成用户属性数据标签，建立精准营销数据模型。通过RTB进行分析、研究、定位，利用第三方技术在数以百万计的网站上对每一个用户进行特性评估及出价，又通过DMP为SCRM会员信息进行管理，发掘客户的潜在需求，合理管理数据 ，形成海尔SCRM会员大数据平台，并取得成功。

其实这样做的企业很多，大数据营销的领域也在不断拓展。《纸牌屋》从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，定位分析用户喜好，进行精准创作，由需求决定生产，从而获得收视大胜，震惊全世界的文化产业界。趣多多利用大数据营销活动，创造6亿多次页面浏览并影响近1，500万独立用户，品牌被提及的次数增长了270%，关注度大大提升，诙谐幽默的品牌基因深入到人们意识层面。一汽-大众奥迪开发“奥迪云镜”大数据分析应用系统，客观清晰地看清自己及周围的环境，最终成功提供创新的产品，在市场营销方面提供创新方案和成功案例…

营销手段瞬息万变，数据也源源不断，想要成为一个成功的marketer，除了了解大数据营销还应贴近社会现状，迎合现展趋势，出奇制胜，实现进一步成功。

参考文献：

[1]阿生.海尔的大数据营销案例[Z].2014-04-24.

[2]中国电子报.大数据的四个典型特征[Z].电子信息产业网，2012-12-4.

[3]36大数据，大数据营销名词解释[Z].2014-06-25.

第8篇：大数据营销分析范文

计算机技术的发展和互联网时代的到来，使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务，而随着人们在互联网上花费时间的增多，一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理，并成为了企业营销中的主要分析数据，而随着海量数据的出现，大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”，即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析，能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态，同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业，尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。

二、大数据在电力营销中的应用策略

大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。

1通过消费者视角，分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上，企业要想获得更为精确的信息，就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此，电力营销企业要想做好营销体系的构建，扩大企业经济市场，就要制定好多种方案，在大数据中寻找潜在的客户需求，学会通过客户的视角，对客户的消费行为进行行为与特征分析，从而进一步提高客户满意度，最大化的打开企业知名度。

2精准定位消费群体，开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息，让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式，从而划分出消费群体，打造个性化营销。随着社会经济的发展，电力营销企业开始越来越重视营销的精准化，而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量，导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者，而不是群体消费，这样一来，个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。

3拓展营销新市场，制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据，这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发，往往是通过大数据来进行精确地分析，从而使其能够领先于其他手游行业，牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据，开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业，牢固自身市场地位，就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据，制定更为符合客户个性化需求的产品战略，并进一步确定产品营销渠道，拓宽产品领域。

4依靠互联网技术，合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起，互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上，大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据，互联网行业拥有者手握最大的数据源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起联合线下进行，已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展，就要挤入互联网行业中，进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外，还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。

三、结语

第9篇：大数据营销分析范文

1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化

数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。

新意互动策略中心总经理邓继民在接受采访时表示，大数据营销的价值无外乎表现在两个方面，一是数字品牌，二是效果营销。而如何优化提升品牌数字资产，这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度，更重要的是品牌与消费共创的数字生态价值，从而实现数据的商业化，进行有效的导流和促进销售。

他认为品牌会把“数据”当成营销运营的核心部分，打造符合企业、品牌行业及企业、产品特质的更加深度的数据体系和数据应用。毕竟数据是海量的，如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式玩儿法要实际的多。然而数字时代，一个品牌不仅仅在收集数据，同时也在制造和影响数据，如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流，必然成为今后品牌营销必须面对的重要课题。因为大数据不是目的，营销投入的关键在于产出，如何合理运用数据最大化影响营销投入的ROI才是最终根本所在。

2、大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值

中传互动营销传播院院长于明在接受采访时认为，通过大数据抓取用户，让社交平台价值倍增，而大数据营销不仅起到了一个连接社交平台，精准抓取用户的作用，而且通过数据整理做营销后提炼大众意见去做产品，完成了社交平台营销中的最基础环节。这表现在，一个新产品的推广中，完全可以利用大数据来整理用户需求利用粉丝力量，设计出新的产品，而众多参与者就是最原始的购买群体，随之打开销售渠道。

3、大数据营销让广告程序化购买更具合理性

面对互联网媒体资源在数量以及种类上也在快速增长越发多样化，不同广告主的需求也在日益多样，越发意识到投放效果、操作智能的重要性。大数据是通过受众分析，帮助广告主找出目标受众，然后对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并完成广告投放的营销整个过程。

传漾创始人及资深技术副总裁王跃在接受采访时表示，大数据营销未来趋势将向程序化购买方面发展，随着程序化广告发展热潮带来的效率提升，企业将会把越来越多预算放到程序化购买里。而大数据对企业来说，可以更加明确地知道自己的目标用户并精准地进行产品定位，从而做出极具针对性的布置，获得用户参与。

那么怎么衡量大数据网络广告价值呢？所谓的大数据营销不仅仅是量上的，更多的是数据背后对受众的感知，这体现在对大数据的规模，速度、挖掘及预测四个方面。另外王跃表示，对广告来说，产消逆转将导致头脚倒立的新型广告的出现。网络广告领域的探索颇具先见之明，其依托云端的数据库获取到海量可交互的结构与非结构化数据，并由最底层的数据分析平台支撑中上游的应用服务，打通PC和移动互联网的数据通道，逐步催生垂直的产业链形态。

4、大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代。

“目前的数据挖掘更多还是停留在线上数据的分析和挖掘上。因此未来的关键点就在于如何能够实现线上线下数据的打通。一旦线上的数据和广告主的第一方数据相结合，大数据营销在更精准的基础上就会做到人群量的扩大，”悠易互通产品副总裁蒋楠在接受采访时表示，多屏时代的到来，正在把受众的时间、行为分散到各个屏幕上，而广告主想要更好地抓住消费者的兴趣点，就需要实现多屏的程序化购买。未来大数据营销的大趋势便是多屏整合下的数字营销。

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，数据碎片化，各自为政。许多公司组织中，数据都散落在互不连通的数据库中，并且相应的数据技术也都存在于不同部门中，面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享，才能够最大化大数据价值，提供决策支持。

5、大数据营销并非“量”的存在而在于“智慧的数字生态”

“对于大数据营销的理解，多数人的理解停留在‘很大的数据’这一概念，然而大数据实际上是一种“数据生态”的表现，即从交易型数据管理拓展到社会化数据管理层次，从结构化数据管理拓展到非结构化数据管理等。在此基础上必须要有BI的商业智能分析模型的数据管理能力，否则无意义而言。”珍岛集团副总裁张蓬在接受采访时说道。

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而目前市场上很多大数据营销技能的企业存在很多片面性，首先整个SNS体系的生态数据应该是完整的数据展现而并非微博、微信数据平台等单一的数据支撑。其次，配套程度有限。大数据智能除了像EDM通道外，还需要和终端配合，这点目前市场上做的还很分散。最后，企业在做大数据营销时对个体消费群体真正能够接受大数据给自己带来的便捷同时也因为涉及“个人隐私”这个敏感的词汇而有所收敛。

张蓬认为大数据营销的两个核心方向是To B和To C。To B即商业智能化，涉及企业智能化供应链决策体系优化，这个供应链不是常规理解的传统意义的物流，而是囊括企业人力资源、服务采购、销售市场拓展、内控成本分析等诸多层面。To C，即生活服务，涉及餐饮、旅游、医疗等诸多领域，以个人信息为核心的信息组织管理模型，将在未来，重构民生体验。

6、大数据营销是“大规模个性化互动”实现高效转化的基础

大数据营销以DMP为核心，包括CMO辅助决策系统，内容管理系统，用户互动策略系统，效果评估与优化系统，消费者聆听和客户服务系统，在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层，分析层和执行层几个方面来完成营销，服务和销售全流程管理。

时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递；在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买；而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。这里的互动指的是更加广义上的接触点策略，比如更加有针对性的传播内容，更加人性化的客服信息，千人千面的个性化页面，而实现这一核心的基础就是消费者大数据的管理。大规模代表效率，个性化代表更好的转化效果。因此，所谓大数据营销的价值就在于能够实现更加高效的转化。

每个公司所处的阶段不同，关心的问题也不同。未来除了广告平台以外，品牌主会更加关注其消费者生命周期的数据管理，与平台合作，实现在多个接触点上的个性化沟通。因此，传统意义上广告策略将渐渐被基于对用户画像的自动化沟通机制所替代，而CMO也必须借助构建DMP，SCRM等IT设施来应对这一趋势。

7、大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效

微播易技术经理林星在接受采访时认为，数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法，像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统，如SNS社交媒体，利用更加开放的系统，在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下，理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹，然后存储在服务器上，形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。

目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂，这时需要对数据的有效性进行过滤，例如行为噪声，重复数据，非目标用户数据等等。换句话说，大数据时代，数据和处理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识，也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解，需要一些列建模的过程，然后把它转化成为具体的计算问题。

林星表示，目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效，但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天，也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴，或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此，未来基于大数据技术的提升，大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。

8、大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用

对于大数据营销，多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”，在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。她认为，今天所有营销数据基本上是各家在利用有限的数据资源，虽然这个数据资源可能是庞大的，比如庞大cookie量，附属性的分析量等，但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征，企业都会有自己独立的DMP系统，但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据，而并非是全网的大数据。

另外，当今的所有的用户数据都来自于cookie或是APP使用行为等等，如用户属性，购买行为等，因其数据本身的局限性再从数据本身的一个维度的扩张来看今天的数据也够不成大数据。因为大数据营销还处在一个概念普及的阶段，所以大数据未来的发展方向是指导整个营销行业趋势化或并不指导实际运用的作用和价值，而真正指导这个行业运用的还是小数据为主。这也是为什么如今独立的第三方DMP生存并不理想的主要原因。