营销领域半个世纪的发展，让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。 近年来，随着互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载、数据爆炸、消费者个性化需求更加凸显。 消费者已成为商业行为的主人。 另一方面，大数据分布式存储、大数据分析和挖掘技术的发展，使得海量数据的采集、分析、整合和分析成为可能。 基于大数据的精准营销过程给企业营销策略带来了巨大的机遇和挑战。
数据营销的基本流程：
基于大数据的精准营销流程分为三大层面：数据收集与处理、数据建模与分析、数据解读。 通过对客户特征、产品特征、消费行为特征等数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析、销售策略指导分析。 通过准确把握客户需求、增加客户互动，促进营销策略的规划和执行。
1.数据层：收集和处理数据
大数据处理的数据类型包括：图像、文本、网页、社交网络、传统交易数据。
收集数据的过程不限于传统方法，传统方法通常是有限的、有意识的和结构化的。 您可以收集数据。
2.业务层：数据建模与分析
使用的数据分析模型，例如基础统计、机器学习以及数据挖掘分类、聚类、关联和预测等算法。
3.应用层：解释数据
数据引导营销最重要的是解读。 传统上，在定义营销问题后，收集相应的数据，然后根据确定的建模或分析框架对数据进行分析，并对假设进行验证和解释。 解释的空间是有限的。
大数据提供了基于营销问题以封闭的方式挖掘相应数据进行验证的可能性，或者公开地探索并得出一些可能与常识或经验判断完全不同的结论。 可解释的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型：
人口统计数据：包括用户的年龄、性别、国籍以及注册时提供的信息；
用户行为数据：访问次数、页面停留时间、接触点等。
用户内容偏好数据：兴趣话题、评论内容、品牌偏好、地点偏好、时间偏好等。
交易数据：实际订单、客户订单、订单转化率、促销响应率等。
大数据营销应用场景：
从企业营销应用的角度来看，营销策略主要围绕顾客、产品、消费者行为三大要素制定和实施。 这三个要素既相互独立又相互联系。 每个独立的要素都可以制定营销策略。 同时，三要素之间的关联性是企业制定有效营销策略的关键。
应用一：客户价值识别（用户特征）
通过收集用户交易历史数据；
•进行RFM分析，定位最有价值的用户群和潜在的用户群。 最有价值的客户会提高他们的忠诚度； 潜在用户：主动营销驱动实际购买行为。 客户价值低的用户群体在营销预算较小的情况下会考虑不实施营销促销。
•通过因素分析，发现影响用户重复购买的主要因素，从价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及其影响权重，调整产品或市场定位。 找出促使顾客购买的原因，调整宣传重点或组合营销方式。
应用2：用户行为指标：
通过收集用户行为数据；
•用户行为渠道来源自动跟踪：系统可自动跟踪和分类访客来源，基于三大营销，对付费搜索、自然搜索、合作渠道、广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析流程。 。
•营销效果：了解什么样的媒体营销影响特定用户，他们如何进入特定网站，以及他们跨屏幕浏览某个网站时会做什么。
•根据地理位置设定目标。 例如，大多数中上层人士集中在中层。 它不再是一般的客户群体。
应用三：个性化相关性分析
通过收集用户购买了哪些产品、浏览了哪些产品以及如何浏览网站等网站行为数据； 通过分析客户群体需求的相似度和产品的相似度，利用个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务以及用户对哪些产品或服务感兴趣。 他们在多大程度上受到促销、其他买家对产品的评论的影响。
大数据精准营销面临挑战：
1.多渠道整合精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社交媒体、可选渠道和设备增加、消费者特征不断变化、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。 如何更好地整合各渠道的数据，对提高精准营销的准确性提出了挑战。
2、近年来，互联网产品呈现爆发式发展趋势。 尤其是移动终端的普及，让很多传统互联网产品变得移动化。 将地理位置融入社交媒体营销是精准营销需要考虑的问题。
3、基于数据挖掘的实时营销：企业现在逐渐摆脱批量处理，转向实时分析，以获得竞争优势。 精准营销还要求我们能够在活动进行的同时获取数据，立即优化营销效果。
4、精准营销系统：自助营销、可扩展的场景和营销规则管理功能。
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