大数据时代,招商快车十大精准营销案例

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数据营销是依托大数据技术的基础上，基于多个平台的大量数据，在互联网广告行业应用的营销方式。其核心在于让网络广告在适合的时间，通过合适的方式投给有需要的人。数据营销诞生于互联网行业，又在互联网行业中作用。依托于大数据技术的分析以及预测技术，可以让广告更加精准有效，带给品牌更多回报。大数据最大的优势在于数据的全样本模式，在一定程度上，只要群体数据样本足够，可以分析预测出所有的可能性，且准确率极高。很大程度解决了产品营销如何精准锁定目标群众的困扰。

企业营销数据关系到企业的发展方向，有计划的报告数据尤为重要。智能化工作的今天，我可以通过系统自动生成数据。节省人员时间也更加精确。focusdo智能企业管理平台，企业数据看板，时实展现营销数据。个人、部门、企业尽在掌握。

时间步入2022下半年，虽然大型营销节点暂时迎来空窗期，但品牌方仍在持续性用户心智种草，不断提升曝光，为新品销售及下一次大促充分准备。小红书作为年轻群体的生活方式平台和消费决策入口，已经成为品牌广告投放的重要渠道，而为了帮助用户更好的了解品牌在整体行业下的投放效果，新红上线小红书品牌SOV分析及SOV查询功能，把握投放声量的趋势变化，分析竞品投放效果，优化品牌投放策略。01衡量品牌曝光，总结投放经验互动数、笔记数、阅读数等，都是小红书投放复盘的重要数据指标，但分析维度比较有限，品牌方如果想更深入了解，品牌种草内容的曝光量占该类商品种草内容的总曝光量的比重，需要借助SOV数据，从行业占比的角度进行分析，并实现品牌曝光优化。新红最新上线的小红书品牌SOV分析功能，用户进入品牌详情页即可查看，该功能针对指定时间范围，统计品牌的投放力度、投放声量等在整个行业内的变化趋势，帮助品牌衡量其曝光程度。▲新红-品牌详情-SOV分析如，兰蔻近30天连续登上新红-「商业投放榜」周榜TOP3，查看该品牌的SOV分析可以发现：该时间周期内，兰蔻的互动SOV、笔记SOV、阅读SOV均超过同分类下99%的品牌，即该品牌相关的笔记在行业笔记中所占的声量比例较大，更有效地突出了品牌商品。而SOV趋势则展现出，6月24日至6月30日出现4个声量小高峰，7月7日出现1个最高峰值，其互动SOV和阅读SOV分别为110.187和305.917，曝光度远远超出品牌日常水平，在当日行业互动占比较高，即品牌相关种草内容触达了更广泛的小红书用户。▲新红-品牌详情-SOV分析名词解析：互动SOV=该品牌种草笔记互动总量/同行业所有品牌种草笔记互动总量*1000笔记SOV=该品牌种草笔记数/同行业所有品牌种草笔记总数*1000阅读SOV=该品牌种草笔记预估阅读数/同行业所有品牌种草笔记预估阅读数*1000在了解该周期内，品牌SOV数据及趋势变化后，可以更有指导性地对品牌投放的细节进行总结分析。在品牌详情页的种草笔记列表中，筛选查看兰蔻7月7日的相关笔记，发现当日表现最佳的是由达人@派小轩发布的《蓝色妖姬属于玫瑰刺客了吧！》，互动量6.33w，点赞数6.06w，预估阅读数37.35w。▲图源：小红书该笔记通过视频形式，演绎了抠门男友带女友度假出现的种种搞笑事件，内容穿插近期热点，如夏日度假、汽油涨价、XX刺客等，并在视频后段植入产品广告。通过新红数据的笔记详情，可以看到该笔记的传播效果非常好，其中“广告”甚至成为评论热词，用户面对尴尬剧情表示“终于有广告进来了，脚趾头可以休息一下了”，不仅实现了品牌的曝光，用户也呈现出正面的情绪反馈。▲新红-品牌详情-笔记详情此外，品牌当天还通过腰部达人&初级达人的搭配，投放兰蔻新品“七夕星河限定口红”及爆品“极光水”的商业笔记，且笔记赞藏评数据基本都超过了达人笔记的平均水平。▲新红-品牌详情-笔记详情我们发现，种草内容中既有使用时下热点吸引用户互动，打造出的较为爆款的视频笔记；又有根据目标客群近期的需求趋势，从“七夕”、“夏日混油皮”等切入的多个高质量笔记，组合下来，一定程度上帮助品牌提升了当日的全站声量。品牌方通过SOV趋势，能观察品牌近期的相对曝光效果，并且可以通过投放测试，筛选出成功的投放思路进行复用，实现产品热度持续发酵。02调研行业投放情况，快速制定运营策略而当品牌监测到自身品牌在某一关键词的声量份额不足时，则需要及时加大投放力度，调整运营策略。新红近期还上线了「SOV查询」功能，帮助品牌方快速统计其在行业内的投放笔记互动量占比，更好的了解品牌在整体行业下的投放效果占比。▲新红-SOV查询当“某奶粉品牌想了解，不同段位的奶粉在全站的投放效果占比情况”时，可以在「SOV查询」中选择全站SOV，并在范围关键词中输入奶粉，在目标关键词中输入1段，2段，3段，4段，选定时间范围后确认查询，获取全站SOV报告。*报告将查询所有包含范围关键词的笔记中有多少还包含目标关键词，不输入范围关键词时视为对应品牌的全量种草笔记。在报告中，我们可以发现该时间范围内，目标关键词“3段”在范围关键词“奶粉”中的占比最重，约占76%，并且除笔记SOV外，“3段”的SOV趋势与全量关键词的SOV趋势几乎平行，该奶粉品牌可以根据自身投放情况，适度调整对“3段”奶粉的投放强度，以提升产品声量。▲新红-全站SOV报告同时，报告中还展示了头部相关品牌、热门笔记、热门达人的SOV数据，不同类型的品牌，可以根据需求使用。▲新红-全站SOV报告对于知名品牌或头部品牌SOV指数为此类品牌进行行业研究、竞品调研提供了更丰富的数据分析维度，并且能通过竞品表现，找到投放突破点。例如在头部相关品牌中，子母的互动SOV、阅读SOV最高，而美素佳儿的笔记SOV表现最佳，品牌方可通过对这两个品牌进行横向对比，分析各自优势，优化自身的投放策略。▲新红-全站SOV报告对于新品牌或中小品牌SOV报告还能帮助其实现查找竞品、分析选题、找号投放。许多品牌方初次通过小红书投放广告时，往往想快速查找一批竞品账号，分析其优质笔记内容，匹配最佳达人合作。现在在SOV报告中，同时展现了以上所需内容及参考数据，不仅大幅缩短搜索整理所花费的时间，还可以根据行业占比情况，辅助制定更高效的投放策略。品牌SOV分析，可以帮助品牌拓展营销投放思路，通过监测投放声量、分析竞品动作、反哺内容创作等，找到差异化投放策略，实现影响力的持续提升。

营销是市场的常态，营销活动更是营销过程必不可少的助攻。怎样衡量一场营销活动的成功与否，需要一系列数据进行支撑。用数据分析活动，以效果指导决策。活动数据主要分为基础数据、留资线索数据、投入产出数据，每一个衡量指标背后代表着活动不同维度的营销效果。引流强曝光基础数据不容忽视PV/UV：是活动页面的浏览次数/浏览人数(页面访问量)，点击产生。PV/UV越高代表活动越受欢迎，活动预期越容易达成。特别提醒：一个账号代表一个UV，一个UV可以产生多次PV。转发分享、点赞数在微信营销时代，也用来作为评判活动受欢迎程度的一些重要指标，转发越多，点赞越多，代表活动或者内容更具吸引力，反向证明了此次营销活动策划的价值及意义。国联云销通公众号数据看板活动带线索留资数据很关键一场活动在多渠道推广曝光的目标，一方面是实现最终营销转化，另一方面是获得更多的留资线索，通过对线索梳理、验证，转分给渠道销售进行电话跟进，实现线索的针对性变现。用户数据即关键数据，主要包括：报名人数、新增用户、性别分布、区域分布、停留市场等。不管是哪种活动营销，留资用户都是重要角色。在运营人员的数据总结里，用户分析占重要比例。用户报名：从报名人数就能看出这场活动是不是受到用户欢迎。如果用户对活动不感冒，那么报名也不容乐观。性别分布：通过活动参与的性别分布，分析本次活动的精准人群是男性还是女性。一般来说，美容美妆类的，女性比例较大。停留时间：用户在页面的停留时间，用来判断活动是否对用户产生价值，是否对用户有吸引力。停留时间长，证明用户对活动感兴趣。微信地区分布：用户来自于哪些城市，哪个城市的比例最高。比如说，大型商超促销活动，一般会扩散到本地的精准人群中。国联云销通用户画像部分展示营销促转化投入产出是唯一评判涉及活动成本的数据有活动总成本、点击成本、报名成本等，相应比值代表着投入与产品之间的各种对应关系。点击成本=点击数/总成本报名成本=报名人数/总成本在总成本不变的情况下，比值越低，说明活动比较低成本、高效，一定程度上提高了整场活动营销的ROL。

网络营销大数据实际操作七步走对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。一、获取全网用户数据首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。二、让数据看得懂采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库);基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤(用户行为库、URL标签库);中层库(用户标签库、流量统计、舆情评估);用户共性库等。通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。三、分析用户特征及偏好将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息(性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等)、动态信息(资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等)、实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作)分别描述，形成网站用户分群画像系统。四、制定渠道和创意策略根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。五、提升营销效率在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度(路径图形化+表格展示);对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度;对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。六、营销效果评估、管理利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。七、创建精准投放系统对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。以上是小编为大家分享的关于网络营销大数据实际操作七步走的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

以市场数据说话，讲究具体事实，包括网点，销量，库存，年度月度额，费用，等等一系列数据的综合体现，进而对市场展开相关营销决策，这样说，不知是否清楚。

在欧美市场竞争激烈的环境下,数据营销在企业中越来越被广泛应用,据权威统计,企业增长的47%都来源于数据营销;而在中国,能够熟练运用电话营销,传真营销和短信营销以及其他方法的企业并不是很多,关键是创新不足和缺乏完整的行业营销体系.为此,希望本站数据库提供的区域或者行业企业名录资源为你寻找到更多的潜在客户,积极加快销售进度和速度,有效扩大市场份额.一个成功的商业行为，其前提是正确地收集了合适的资料和信息。信息爆炸时代，垃圾信息充斥着人们的视野，而企业在“低浓度”信息的整理、筛选、使用过程中造成了巨大的资金和人力消耗。在接受委托客户数据整理、电话核实筛选、目标识别判断的过程中，不断地筛除垃圾，提高企业信息的“深度和浓度”；随着越来越多委托项目的进行，我们所掌握的企业资料的质量越来越高。有感于信息市场的巨大和有价值信息的相应缺乏，我们将一如既往地保持企业信息市场开拓者的姿态，持续投入、开发、收集、整理、改善我们掌握的信息资源。

什么是大数据营销，数据化促使营销行动目标明确、可追溯系统、可考量、可提升，进而铸就了以数据信息为关键的营销闭环控制，即消费—数据—营销—效果—消费。1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用

营销客户数据和产品数据之间有着密切的联系，两者可以相互影响和支持。具体表现如下：1. 产品数据对客户数据的影响：产品数据中包括产品的参数、性能、价格、特点等信息，这些信息直接影响到客户的购买决策。通过分析产品数据，营销人员可以了解产品的市场需求和潜在客户群体，进而制定相应的营销策略，以吸引目标客户。2. 客户数据对产品数据的影响：客户数据中包括客户的基本信息、消费习惯、偏好和反馈等。通过分析客户数据，企业可以了解客户需求和反馈，进而开发出更适合客户的产品，提高产品的市场竞争力。3. 数据整合的作用：将客户数据和产品数据进行整合，可以更全面地了解客户需求和产品市场表现情况，从而制定更加精准的营销策略和产品设计方案。4. 数据驱动的营销策略：根据客户数据和产品数据的分析，营销人员可以采用数据驱动的方式来制定营销策略，以提高营销效果和销售额。例如，根据客户数据的分析，针对不同的客户群体制定不同的营销策略，或者通过分析产品数据，改进产品的设计和生产，提高产品质量和用户体验。综上所述，营销客户数据和产品数据之间存在着密切的联系和相互影响，通过数据的整合和分析，可以帮助企业更好地了解市场需求和产品性能表现，从而制定更加精准的营销策略和产品设计方案。

1、懂的做数据，非常的重要。也就是如何把数据做好，这里的好，是指：把有效的数据展示出来。那么，什么叫做有效的数据。根据核心数据指标倒推出来的关键数据指标。例如：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。那么整个数据中，核心指标即：GMV。关键数据指标：销售额、取消订单金额、拒收订单金额、退货订单金额。通过对每个关键数据指标的观察，发现他们对于GMV影响的大小。看懂数据的要求非常基础，就是知道核心指标，关键指标的算法是什么，如何计算出来的。然后在对应的表格内，记录出来。这里，只要求记录出来就好了。2、分析数据，是一个执行者网上晋升的一项必备能力。例如：产运的小伙伴，时长关注的一个数据：留存。次留、三留、七留、十四留这些数据。月末复盘工作时，把整个用户的留存数据导出来看。会发现，有些渠道拉新过来的用户，留存质量很高，但是有些渠道过来的，留存质量就很差。那么，到底是因为渠道拉新的质量问题呢?还是这个月内，App的版本、内容等做了优化更新呢?这个就是需要思考的，但是只是单纯的思考，很难找到原因。面对老板的灵魂拷问，也没办法很有力的结束出来。但是通过分析数据，得出最终的结论，就很容易找到原因。3、看懂数据这个要求其实就是把1和2结合在一起。我记得我之前的领导说过一句话：对任何数据都要存疑。好就要找出好的地方，好的原因，坏就要找出为什么坏，如何改进优化。

有很多比如消费、平均价格、点击量、展现量、点击率、千次展现费用等访客数、访问次数、转化次数、转化率、平均访问时长、平均访问页数、跳出率等如果想要做推广，可以找正规的广告代理商。注意防骗，从官方推广网站可以找到各个地区的服务代理商。比如以下链接是搜狗推广代理商http://bo.sogou.com/queryAgent.jsp

【导读】随着精细化营销理念的普及，人们对营销的认识也逐渐深入，越来越多的营销人员认识到，营销不仅是一门艺术，也是一门科学。在市场快速变化的时代，基于数据进行分析，对市场需求、客户行为进行科学准确的掌控。那么，营销人员该如何搞定数据分析呢?1、营销人员的常见问题通过数据分析，营销人员可以找到以下问题的答案。问题一：流量从哪里来?互联网时代就是流量的时代，得流量者得天下，但是做了这么多营销推广，究竟哪个渠道是有效的渠道的质量又该如何比较。问题二：吸引来的用户为什么没有转化?引流曝光率上去了，转化率却不高，苦于没有优化的方向。问题到底出在哪里?问题三：ROI如何提升?ROI是衡量营销效果的终极标准，也是营销人员考核的核心指标。如何提升ROI也是营销人员始终需要考虑的问题。2、像搜索一样简单的数据分析工具但是，如何才能更快地学会数据分析，提升自己的营销力，也成为了广大营销人员和营销团队的难题。毕竟，平时的工作时间紧任务重，想要做出好看实用的图表，又需要花费大量的时间。幸运的是，数据分析工具已经取得了很大的进步，学习成本也越来越低，只需要找到正确的工具，营销人员很快就能搞定数据分析。而DataFocus就是这样一款为营销人员准备、学习成本低、只需10分钟就能上手做出精美图表的数据分析系统。DataFocus和一般的数据分析工具不同，它最大的特点是可以用类自然语言来交互，只需像使用搜索引擎一样输入问题，DataFocus就能自动进行数据分析和可视化呈现。3、数据导入到数据可视化进入DataFocus之后，左侧有数据管理、搜索、数据看板等版块。数据管理可以上传和管理数据，搜索就是对数据进行分析和做各种图表;数据看板可以展示数据分析的结果。关于营销人员该如何搞定数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

互联网时代的客户数据分析与精准营销随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。　　单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：　　不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；　　客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；　　不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；　　不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；　　……　　那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。［案例一］客户数据清理分析与分类　　首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：　　其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。　　那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。　　界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。　　在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。　　排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。　　在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销　　客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。　　在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。　　除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。　　总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

u2002u2002u2002u2002本报记者 吴文婧 见习记者 冯思婕u2002u2002u2002u2002近日，由每日互动（股票代码：300766）分别参股的第三方安全计算平台浙江省数据安全服务有限公司（以下简称：浙江数安）与数字营销领域知名服务商上海嗨普智能信息科技股份有限公司（以下简称：Hypers）达成了战略合作。双方将在安全计算、数据联合建模分析以及精准投放等方面进行深度合作，共同为数据智能时代背景下的数字化营销提供新的技术动能。由此，每日互动打通了从“数据沉淀—安全计算—数据价值流转—场景落地”的营销科技全链路，在数字营销领域的布局更深一层，发展势能强劲。u2002u2002u2002u2002“安全计算”+“数据驱动”u2002u2002u2002u2002释放数据要素更大价值u2002u2002u2002u2002Hypers专注于帮助品牌洞察消费者和市场，以数据驱动个性化营销、媒介策略优化等业务，为品牌方提供多维度用户画像的构建以及大规模高效触达的一站式解决方案。同时随着数据正式被列入生产要素范畴，各地政府推进经济数字化转型的进程加快，数据要素愈发需要在融合共享中释放出更大价值。尤其是在品牌营销领域，如何在安全可靠的环境下打破“数据孤岛”，充分实现数据价值，提高营销效率成为行业面临的一大挑战。u2002u2002u2002u2002而浙江数安作为由浙江省数字经济转型排头兵的杭钢集团、国内专业的数据智能服务商每日互动等联合发起成立的第三方安全计算平台，依托“中立国联合计算模式”，可以在安全隔离的计算环境中完成消费品牌、医疗卫生、交通运输、各级制造业、金融行业等多元领域数据的计算融合及智慧应用，为企业运用数据赋能生产、为政府部门运用数字治理城市提供决策参考。第一方数据平台与第三方安全计算平台的深度合作，可以在安全、独立的环境中完成多方数据联动，并通过联合建模分析、归因模型报告以及精准投放等服务，帮助品牌主深度洞察消费者，充分挖掘数据价值，以提升品牌营销决策力。u2002u2002u2002u2002近年来，每日互动大力拓展数据智能在垂直领域的应用落地，尤其是在品牌营销领域，每日互动通过以第三方DMP为核心的大数据服务模式，成功为品牌方打造出智慧营销的数据引擎。同时，每日互动还颇具前瞻性地布局安全计算领域，充分释放数据价值，逐步完成了数字营销生态链路全线打通，驱动数据智能在品牌营销领域的场景落地，增能品牌客户，真正做到了既确保数据安全，又能让大数据的价值流转，实现了与品牌主、第三方DMP等的多方共赢。u2002u2002u2002u2002优化智能营销“五重奏”u2002u2002u2002u2002打通营销科技全链路u2002u2002u2002u2002每日互动旗下品牌营销服务能够在自身海量且新鲜多维的数据基础上，依托先进的营销技术与专业服务能力，形成了“数据沉淀—人群洞察—扩量计算—品牌投放—效果归因”的数字营销五步方法论，以助力品牌营销价值提升，其业务领域涉及母婴、快消、美妆等众多行业，服务了包括欧莱雅、娇韵诗、惠氏、美素佳儿、全棉时代等众多国内外一线品牌。u2002u2002u2002u2002借助第三方安全计算平台，每日互动可以将自身大数据能力与第一方品牌数据价值充分融合，以释放更多数据价值。每日互动在原有业务实践的基础上，可以通过多方数据的交叉计算帮助品牌主创建出更加精准的投放目标模型，也可以在安全计算的环境中实现更加全面的营销链路归因分析，以便为品牌主之后的策略制定提供更加精细化的支撑，使得多方数据价值得以最大化。这一举措不仅更好地打通了“数据沉淀—安全计算—数据价值流转—场景落地”的营销链路，也使得每日互动营销业务逻辑得以深化实践，推动了品牌方和第三方服务机构在数字营销领域实现高效共赢。u2002u2002u2002u2002多产业资本布局u2002u2002u2002u2002连接数据智能完整生态u2002u2002u2002u2002近年来，每日互动不仅基于自身技术能力不断打磨核心产品，致力于为各行业打造出经济数字化转型背景下的数据引擎；同时，每日互动还通过资本布局，逐步在各领域形成了较为完整的生态链路。除本次达成战略合作的浙江数安及Hypers外，每日互动也已陆续完成了对政务数字化转型、智慧交通等数据智能生态领域相关企业的投资。同时，每日互动还设立了产业基金，用于投资大数据、人工智能及信息安全等能够与公司现有业务形成有效资源协同的相关产业。u2002u2002u2002u2002目前，每日互动在移动互联网开发者服务、品牌服务、公共服务等垂直领域的实践探索不断加深，并形成了较为完整的生态闭环。每日互动在数据智能领域的产业生态优势不断增强，未来想象空间广阔。（编辑 李波）

大数据智能整合营销模式给企业带来的6大好处：1、迅速提升企业形象企业开展网络智能营销的首要目标是实现品牌词、产品词的全网曝光，从而提高企业知名度、品牌美誉度，带来客户询盘成交，实现销售业绩增长。2、迅速度过可能出现的舆论危机网络上的负面消息难以预测，企业如果不及时采取措施，很容易影响品牌形象，甚至会损失部分消费者。通过全网智能整合营销服务，企业能更从容地应对可能出现的舆情危机，更好地维护品牌形象。3、节省企业人力成本节省文案和内容策划人员开支：运用智能内容自动化生成，企业可以少招聘一个文案，用机器人撰写内容省时省力。智能内容生成助手：互联网内容创作服务产品，凭借其强大的NLP、深度学习等技术和丰富的素材资源，旨在为用户打造更新快、覆盖全、质量高的文章内容。创作效率高：机器自动生成，速度快，可迅速输出大量文章。创作质量高：采用语义分析，深度学习等计算技术，自动学习，及时形成知识积累。独立审核算法，自动把关，保证输出文章符合要求。节省技术人员开支：打通9大主流传播平台的可视化建站，一体化的运营后台设计，都需要招聘技术人员来实现，加上管理成本是一笔不小的开支。如果和九一数榜合作，这笔费用远远低于招聘技术人员的成本开支。节省美工设计人员开支：设计制作9大企业窗口展示平台需要美工设计的支撑，平时企业需要设计的海报内容系统可自动生成，节省了美工设计开支。节省媒介渠道发布人员开支：企业把营销文案和广告撰写设计好后，需要针对不同的渠道发布出去，需要有具备媒介资源能力的人沟通协调发布到不同的渠道，而和九一数榜合作后，九一数榜根据内容自动化选择渠道组合，根据人群自动化选择渠道组合，根据不同渠道特点及不同内容的特点，寻找共性，确定最合适的网络营销渠道，智能匹配网络营销渠道组合，形成渠道多层次的合力，打造智能营销媒体矩阵，多个网络营销渠道形成媒体传播链条，相互引流，影响用户决策，带来相应的销售，又为企业节省了一笔开支。4、节省渠道信息发布成本大量的媒体传播渠道，给推广人员、媒介人员带来了麻烦，同时成本高，九一数榜批量化采购资源，利用大数据智整合营销可以针对目标人群的内容分发，不会浪费渠道资源，节省企业传播渠道成本和信息发布成本。5、节省时间成本系统化的信息发布和传播让企业快速把产品信息发布到媒体平台，节省了产品推广的时间成本，如果企业自己招聘文案、美工、技术、媒介来设计、制作、撰写、发布是需要花费很多管理成本和时间成本的，专业的事情找专业的人干，无疑节省了大量的时间成本和试错成本，找九一数榜合作无疑加快了企业的运转效率。6、节省沟通成本和决策成本九一数榜随时跟踪分析网络营销效果，并提供数据报告，可视化方式监测网络整合营销效果，随时调整网络整合营销指标参数，监测网络整合营销过程，动态调整网络营销内容、渠道、参数以观察相应的网络整合营销效果变化，极大地方便营销人员的自主行为，找到最佳的整合营销传播方案，实现整合营销效果最大化收益，助力企业掘金互联网时代，无疑节省了企业的各种沟通成本、营销成本、决策成本。

一手数据也称原始数据。指通过人员访谈、询问、问卷、测定等方式直截获得的，时效性和相关性更好

很少有人能意识到网络营销数据分析的重要性问题，重视并用好数据监测统计分析，是提高网络营销效率、优化网络营销效果的重要依据，没有这个东西作参考，后续的很多工作无法及时有效的去解决各类问题。数据可以让我们发现问题，从而调整策略、解决问题，提升整体运营效率。一般来讲，网络营销方面的数据分析主要包括：1、SEO数据监测分析：这一点大家平时接触得比较多，比如收录、外链、快照、友链、关键字排名、PR等等；2、网站访问数据统计分析：主要是要让我们知道网站流量来源、访客区域、访问时间高峰低谷的时间段、访客登录跳出页面最多数据、访客来源关键字、什么页面咨询率高、什么页面跳出流失高、什么页面浏览高、访客的回头率如何等众多数据，通过CNZZ等都有这方面的服务；3、询盘和成交转化统计分析：主要是对咨询量进行记录、统计和分析，也能发现很多规律，可以将咨询进行客户分类，重点客户、优质客户、普通和边缘客户等，也有利于提升工作效率。菜根谭网络营销机构认为：网络营销绝对不仅仅是网络推广，而是一项从项目策略规划、网站（网店）策划建设、网站销售力策划、网络传播推广、销售转化和数据分析等诸多环节组成的有机性系统工程，该工程的核心就是销售转化。而数据统计分析是将网络营销系统各环节有机整合的重要环节，数据可以让我们发现问题，从而调整策略、解决问题，提升整体运营效率。

大数据精准营销的价值和方法大数据营销价值：随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。大数据营销系统组成：基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。大数据精准营销实现方式：通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。以上是小编为大家分享的关于大数据精准营销的价值和方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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您好，您说的数据化营销就是大数据营销，大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销之所以被众多的企业重视，是因为他有着独特并无法替代的优点。数据采集平台广泛：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。时效性强：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性强：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

1，王者荣耀是互联网迅速发展的产物，当下互联网的飞速发展，信息传递的速度也变得越来越快，同时更多的年轻人开始活跃在互联网上，而这些年轻人，正是王者所需要的营销对象。2，王者将眼光对准了电视剧综艺这一块，在这个时代，没有哪个年轻人敢保证自己没看过几部电视剧或者综艺，于是，王者荣耀开始赞助综艺，特别是一些符合年轻人胃口的综艺，比如说去年拍摄的电视剧——你是我的荣耀。3，里面充满着许多王者的元素，使年轻人被剧情吸引的同时，也让许多人注意到了王者这款游戏，这样便吸引了一大波年轻人，特别是女生，从而达到了以宣传自己为目的，同时吸引更多玩家入坑。4，王者荣耀是一款多人同时在线的互动类游戏，可以和身边的朋友一起进行游戏，在游戏中，玩家也可以和别的玩家成为游戏好友，找到有默契的伙伴一起进行游戏。5，亲密度是游戏中与好友关系最直接的表现，这些数值需要通过好友一起进行游戏或者互相赠送道具来增加，达到一定数值时，可以在游戏中建立亲密关系，王者荣耀每逢节日，也会有各种各样的活动，可以通过与游戏好友一起参与对局完成任务来获得礼品，让玩家体验到别样的节日气氛，感受游戏和社交的乐趣。6，就是这样，有丰富多样的玩家互动机制，让玩家在享受游戏乐趣的同时，也能与朋友分享乐趣，同时又能认识到新的朋友，也正是王者荣耀这款游戏能够受到人们青睐的原因。7，广告投放:王者荣耀相关工作室设计有关，传统文化的相关产品。如海报，游戏皮肤，相关手办，并以投放城市LED大屏，广告弹窗等形式对产品的宣传进而宣扬传统文化。8，广告植入:传统的插入广告是很常见的一种营销方式，王者荣耀在腾讯NBA总决赛期间植入暂停间隔广告，定位了游戏的主要受众群体即为男性，有效的借助NBA扩大了游戏的传播能力，除此，王者荣耀还在微博，小红书等社交平台进行广告植入，持续扩大游戏的影响力。9，包装附体：王者荣耀MAC（知名化妆品牌）进行联名合作，推出了一系列有着王者荣耀包装附着的美妆单品。相同点：定位了产品的受众群体，受众群体主要为女性，介入于美妆产品的合作联动增强，王者荣耀在女性群体中的影响力。

数据价值链是数字经济时代企业价值创造活动中出现的新现象，是对价值链理论的发展，但同时也具有不同于传统价值链的内涵与特征。企业价值链是以企业内部价值活动为核心所形成的价值链体系。企业的价值活动可以分为两类活动，即基本活动和辅助活动，共计九项一般的活动类型。价值链是指企业价值创造过程中一系列不同但又相互关联的价值活动的总和。

数据营销中的用户行为应该从以下方面入手：第一：用户行为研究能干什么?需求分析、产品评估、行为分析合三为一，就构成了企业或个人研究用户到底能干些什么?这三个部分缺一不可，缺乏任何一个，都无法构成最为基础的数据营销分析，否则，你做出来的产品是有缺陷的，是无法被用户所接纳的。第二：用户研究的方法　　用户研究方法主要分为两个部分：　　1：定性分析　　定性分析中的原理是要找到组成事物的最小元素，理清他们之间的相互关系，然后进行回答问题，如：Why、How等。它最重要的就是要进行语言、行为、使用的痕迹三个方面采集数据，最后进行数据的处理方法：分析、整理、归纳、拆解、理解和解释。它比较适合深度理解、挖掘和提供假设，但是缺陷就是无法推及总体。　　2：定量分析　　数据分析中的原理是指将实际问题转化为数字指标，用过解决数学问题获得答案，然后再进行回答问题，如：Who、What、When、Where、Which、How many、How much等。然后进行数据指标的采集，最后使用统计进行数据处理。不过它比较适合描述当前现象、假设的验证、解决边界比较清楚、较容易量化的问题。　　比如说我们可以通过访谈法、焦点小组、脉络访查、竞品分析、卡片分类、用户模型、专家评估、认知走查、满意度评估、问卷调查、产品可用性测试、网站数据统计等用户研究的方法。　　第三：用户研究方法在产品流程中的使用方法　　第二点最后说到我们可以通过某些方法去研究用户，那么这些方法如何具体使用在产品研发过程中呢?这块就要针对四个点：　　1：产品概念　　访谈法、焦点小组、脉络访查、问卷调查、竞品分析、用户模型这五点是产品的概念，通过这五点我们可以发掘、验证、用户用户的需求，从而明确产品的最后设计目标，这也是产品研发过程中最重要的一环。　　2：产品设计　　可用性测试、卡片分类、合理性研究、认知走查、专家评估这五点是产品在设计中需要掌握的，用过这五点可以明确视觉及设计方案的确定，交互设计体验的方案评价及可用性分析。　　3：产品研发　　可用性测试、认知走查、专家评估这三点是针对产品在迭代开发过程中，不同版本的易用性问题等进行复查，它们是组成产品设计和研发过程中最需要的三个要点。　　4：产品发布　　在产品发布之后，企业需要进行调查问卷、满意度评估、用户访谈等了解产品在发布后用户的反馈、各个功能点的使用情况、新功能点的发掘及产品的推广策略等。这里就回到了第一点的用户行为研究能干什么了。

给你这么说吧！数据营销是网络营销的一部分，也是网络营销发展到目前企业所采取的一种营销理念。也就是说说有的网络营销归根结底到要归结到数据上面来。比如，你卖出去了一个东西，客户留下了信息，你就收集到客户的这些信息，然后进行分析，看他是否有第二次购买可能，是否有购买其他的可能，是否有介绍新客户的可能，是否可以推广其他的服务？等等，还有收集到一起的数据从大的方面能反应你营销的结果，以及具有指导意义，为下一步定策略发挥了很大作用。比如：通过你很多数据收集分析发现，某个地区的某类人群购买欲望比较强，产品销量比较好，那你就重点推广和营销这一块儿，哪一个地区不行那就减小或取消，同理，那个时间段好与坏等等，不了解你所在的公司，所以无法给你明确说会做哪些工作，但我要说的是这些数据营销是网络营销非常重要的一部分。分为单纯的整理收集，和分析，不知道会让你做什么。

1.建立假想每种科学方法都始于一个很好的假设，在设计、制作和测试一个营销活动之前，营销人应该知道，他们需要知道什么。例如，哪一种方法最吸引消费者或者对品牌来说是最好的营销组合。一个好的问题将带来巨大的商业价值，也应该十分具体、可测量且可行。提出问题之后，就可以大胆假想，并在营销活动中进行测试。2.利用控制模式所有的营销工作都应该有一个控制模式，控制模式可以帮助营销人将他们的营销活动结果量化。控制模式实际上可以告诉你，如果没有营销活动的话，将会出现当大爆炸理论遇上大数据什么情况。换言之，如果没有营销活动，营销人该如何应对。例如，邮件营销人可以选取一部分的订阅用户，然后停止给他们发消息，借此创建一个控制组。这样营销人就能观察到他们在反应上有什么不同。3.利用统计来核实理论统计可以帮助营销人核实结果，量化错误和不确定性。但是，一定要收集足够的数据，这样统计才具有价值。当然，数据如果过大的话，也会对营销人获取可行的准则造成很大的阻碍，因为太多的数据会带来噪音。4.重复测试为了检测某个营销策略、营销活动或者项目的结果，必须要反复测试。一次营销活动会产生一个结果，但这个结果要经得起重复试验，才是可信的。通常，时间点、气候或者其他变量都可以让一次营销活动很成功，但同样的营销策略在不同的背景下，可能效果就很一般。5.采用对的技术营销人要采用对的技术工具和方法，从大数据中提取可行的信息、评估营销活动的效果时，要有正确的心态。好的工具可以分解和分析测试结果，从中得出洞察。关于营销KPI数据评估的五个方法，环球青藤小编今天就和您分享到这里了。如果您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于广告营销文案写作、文案优化的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、什么样的数据（销售？发展预估？等等）首先你要弄清楚。　　2、每月的销售数据变化情况。　　3、数据变化方向。　　4、分析数据中的要素。　　5、对比本身的数据得出结论。

你问的问题很笼统，那就笼统告诉你：先做一个本年每月的环比趋势表来分析。

一般的服装公司数据分析可以分为两类：一类是销售数据分析，另一类是货品数据分析。一、销售数据分析，可以做得很细，也可以是区域性质的。大的方面，可以是区域销售市场的数据报表，同竞争品牌，同区域市场数据变化，如同比、环比数据对比。小的方面可以具体到销售个人。通过对区域、个人销售数据分析而得出结论，销售个体需要哪些培训、提升、激励。从而给营运部门数据支持，给货品部门数据分析。营运部门（或者市场部门）根据数据分析而制定市场计划，货品部门根据数据而制定货品调配策略。公司高层通过数据分析而制定发展计划。二、货品数据。可以分好几个环节。1、新货销售数据分析。通过数据跟踪调整上货节奏、货品调整计划、货品促销制定，折扣率控制。2、库存数据，监控库存情况，库存预警 3、具体款式细节畅滞销售款式、颜色统计，从而为买手制作货品备忘录，为陈列部门提供数据支持，陈列部门参考畅滞销货品，调整实体店面陈列手法。4、历年来销售数据、买货数据分析，验证调整上货节奏、季节变化因素，买货额度。

电力营销基础数据治理的意义是提高电力营销系统基础数据质量的重要性。根据查询相关资料信息显示，基础数据是信息系统的生命线，是营销各项工作开展和分析决策的核心所在，科学运用各种方法，有效提高基础数据质量，只有这样才能更高效、及时、精准的占有数据资源，支持人员进行科学的决策。

大数据营销以下几点好处有哪些好处1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化。2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值。3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化。4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代。5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”。6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准。7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用。

1、可以实现销售渠道联动2、可以实现业务数据协同3、可以促进团队协同打单4、可以实现过程精细管控5、可以帮助销售业绩提升6、便于实现销售业绩考核

1、市场营销中4p是指：产品（proct） 价格（price） 渠道（place） 促销（promotion），4p理论是营销策略的基础。2、市场营销中4C是以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：即消费者（Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（）。3、4R是从3R演变而来的。固体废物即垃圾的管理需要遵循3R的原则：Rece（减量）、Reuse（复用）、Recycle（再生）。随着技术进步，又增加了Replace（能源回收利用）成了4R。4、“4S”是指满意、服务service、速度speed和诚意sincerity。扩展资料：营销方法：1、整合营销传播整合营销传播（Integrated Marketing）：指将一个企业的各种传播方式加以综合集成，其中包括一般的广告、与客户的直接沟通、促销、公关等等，对分散的传播信息进行无缝接合，从而使得企业及其产品和服务的总体传播效果达到明确、连续、一致和提升。2、数据库营销数据库营销（DATABASE MARKETING）：以特定的方式在网络上（资料库或社区）或是实体收集消费者的消费行为资讯、厂商的销售资讯，并将这些资讯以固定格式累积在数据库当中，在适当的行销时机，以此数据库进行统计分析的行销行为。3、网络营销网络营销（Internet Marketing）：网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分，是为实现企业总体经营目标所进行的，以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动。网络营销的职能包括网站推广、网络品牌、信息发布、在线调研、顾客关系、顾客服务、销售渠道、销售促进八个方面发展。

因为数据驱动主要体现在以下几个方面问题的解决：1、由受众主导的营销目标制定：商家的营销目标，变为由受众主导。营销目标的设定，从传统的商家数据分析变为从受众细分开始，而产品的规划、甚至生产的计划，也需要基于海量的个人行为数据中挖掘潜在的需求。2、建立与差异化“小众”的联接：每个受众不再是被抽象、被代表的模糊实体，而都转变成复杂、多面、个性的实体。从大数据中找出潜在的、垂直化、个性化的受众，使营销从向模糊大众推广转变为联接差异化的"小众"，在“小众”中发现潜在市场和新的商机。3、发现受众背后的诉求：受众不再是信息的被动接收者，而是内容和数据的贡献者。在海量的数据中蕴含着丰富的需求和潜在的营销商机，比传统的问卷、消费记录等更加真实和效率。4、受众媒体的”再营销”：受众本身开始具有媒介特质，“口口相传”的病毒式的传播模式在某些场景下会比从商家一厢情愿的广播式传播更加有效。从数据中寻找到人与人之间的联接，针对性的寻找到网状传播模式的入口，可以事半功倍。5、从受众数据出发制定整合营销方案：全域营销的跨屏渠道和多样的垂直场景，需要营销从单一的点计划，变为有协同效应的跨屏、跨渠道、多场景的“一体化联合作战”，达到1+1>2的营销目标，需要有时间和场景特性的数据联接受众、渠道、和商家。6、从整体到受众：全域营销联接了商家和在特定场景下的具体受众。所以，营销也需要从整体数据细分到个体的全域效路径，使得营销从“黑盒”营销变为细分到个体、每个环节的“白盒”营销。并回流数据驱动营销的优化，形成全域营销闭环。

根据客户画像，企业在数据化营销中解决的四大核心问题是：1. 客户识别问题：通过客户画像，企业可以更好地了解客户的基本属性、兴趣爱好、购买行为等信息，从而准确识别潜在客户和目标客户。2. 客户定位问题：基于客户画像，企业可以将客户分组并进行细分，进一步深入了解不同群体的需求和特点，从而有针对性地制定营销策略。3. 个性化营销问题：通过客户画像，企业可以了解每个客户的喜好和偏好，根据客户需求精准推送营销信息，实现个性化营销，提高转化率和客户满意度。4. 营销效果评估问题：通过客户画像，企业可以对不同营销策略的效果进行跟踪和分析，及时调整策略，优化营销方案，提高ROI（投资回报率）和生命周期价值（CLV）。

大数据改变了人们的出行、购物、交友等生活方式，而对于企业来说，数据则带来一种全新的营销方式。作为一家业务场景数据解决方案提供商，为企业提供以用户为核心的数据分析平台，下面分享一些关于新时代的思考：如何利用数据更好地了解用户、洞察用户、服务用户。一、什么是数据赋能我们每个人对数据赋能的理解都不一样。其实，数据赋能是大数据发展趋势的必然，大数据经过20多年的发展，依然没有脱离采集、预处理、存储这样的流程。如上图，我们看到每个时代企业利用数据的方式不同，从最初的“信息获取时代”，企业初步实现了从“人与人”面对面的沟通到内部ERP等信息化管理的跨越，其中涉及到结构化的数据，此时，大多数企业所面临的困境是经营活动的总结，如KPI报表等。进入第二阶段——信息挖掘时代，随着互联网技术的高速发展，服务客户的方式已转移到新兴媒介，随着新平台的出现势必带来海量数据积累，此时数据的存储成为更大的挑战。此外，当企业获取到完整的业务数据（销售、供应链、营销等）后，便可进行业务规律和服务流程的探索，此时企业已不满足于报表跟踪，而是需要探究数据规律，优化业务流程，提升运营效率。在第三阶段——价值输出时代，即数据赋能时代/DI时代，随着企业数据化的实现，此阶段中企业不仅可以洞察业务规律提升效率，而且实现自动化，动态的优化营销策略等。大数据从“静态的图表”走向“动态的优化”，进而实现“数据赋能”，什么是动态的优化呢？见上图，比如：千人千面的淘宝首页，作为一家最早最大的电商企业，随着海量用户数据的积累，淘宝基于用户历史行为数据、购物偏好/频率/客单价等数据，构建出“高清”的用户画像，从而实现千人千面界面的展示，以及精准的优惠活动/优惠券的推送等营销行为。早在几年前，移动互联网完成了推荐式搜索的迭代，今日头条更是将信息与内容的分发做到极致，引入AI算法，实现内容的个性化，根据用户感兴趣的内容/主题进行推荐。再比如：以麦当劳为代表的传统线下企业也在逐步转型，背后的原因是IOT技术和智能硬件的发展，比如我们以前买一个汉堡可能需要排很久的队点餐，但是一旦流程数据化后，麦当劳通过引入自助点餐机等设备，结合APP等线上平台，实现了客户购买流程的数字化。二、智能营销数字化营销是驱动力，企业纷纷走向智能化，其本质还是因为“智能化”能为消费者带来更好的体验和有价值的服务。同样的，“营销”作为实现商业价值完成的重要业务环节，企业通过构建线上营销阵地，为消费者提供更好的体验和服务，所以如果企业不以开放的心态应对行业变革，消费者一定趋向更智能的品牌。1、智能营销的前奏：数字化营销的驱动技术的驱动直接影响了消费者与品牌的连接方式，众所周知，营销是在不断演变的过程，营销1.0时代是以产品为中心，主要是打价格战和做广告，主要任务是完成传播，在有限的资源里所获取的信息也非常有限。营销2.0时代则从以产品为中心转向了以客户为中心，企业需要找到一种有效的方式跟客户建立联系，把自己的产品推出去。这个阶段企业开始思考目标市场，主要基于人们的互动、口碑还有社群做营销。到了营销3.0时代则进入了一个情感营销的时代，以媒体的创新、内容的创新、传播沟通方式的创新征服受众，这个阶段则出现了我们熟悉的精准营销、口碑营销，主要以互联网技术做数字化传播。然而，随着人们的需求转向了个性化和碎片化，营销也发生了重要转变，用户纳入生产营销环节，需要紧跟甚至预测用户的下一步需求，一种建立在移动互联网、大数据和云计算之上的全新的营销模式，这就是即将来临的营销4.0时代，即智能营销。2、智能营销的趋势：关注品牌到客户旅程同样的，当智能硬件进入家庭后，企业需要持续为用户提供更好的服务和体验，所以，智能营销是由数字化营销来驱动的，企业需要积极构建线上营销阵地，当消费者占据主导时，智能营销贯穿整个用户生命周期，从首次获知你的品牌，第一次接触你的内容，第一次试用，第一次购买，到推荐给朋友们的过程，通过数据洞察用户满意度指导产品和服务的升级，持续提高营销价值。3、智能营销的基础：客户全生命周期数据关联从投放获客到着陆注册到试用购买，直到最后的产品使用和体验服务，流程中的每一个环节都可以通过数据洞察，寻找更精准的投放策略，找到更好的产品体验，找到影响用户留存和用户流失的关键原因，找到影响用户口碑传播的策略，实现围绕用户全生命周期的智能营销。诸葛io早在2017年推出了“智能触达”，是行业内最早以“洞察用户需求”打通用户数据，让营销更智能的一款产品，诸葛io的“智能触达”一度受到客户一致好评。数据最终的结果一定要对企业的业务起到作用，以此为初衷诸葛io花重金研发打造了“智能营销平台”并在本周上线推出。全新的智能营销平台结合业务应用场景针对每一个用户全流程关怀，通过精准的用户实时行为分析反馈，利用红包、优惠券智能推送，提升用户的购买转化，并在恰当的时机、通过正确的渠道，在用户流失的不同阶段进行自动化召回，在用户不同阶段，向潜在或历史用户展开各类市场活动等。从数据的角度科学的指导营销策略，从而提升用户转化，实现业务快速增长。未来营销的过程，是智能营销的时代。不能只是靠人力，假设企业100000个消费者，他们每个人的心理状态和产品诉求都是不一样的，这时候企业提供的服务应该也是不一样的。比如诸葛io的智能营销平台就能帮助企业。通过将用户的真实行为转化为数字描述，满足用户当前需求的同时，预测用户的潜在需求，在合适的时机将用户最需要的服务（商品/价值）传递给他，实现精准营销。

保险营销员增速已明显放缓，数据显示，2011年保险营销员仅增加5.9万人，仅为2010年和2009年增加人数的1/6。　　昨日(7月18日)，保监会发布了《中国保险中介市场报告(2011)》(以下简称《报告》)，该《报告》由保监会副主席陈文辉主编，保监会主席项俊波在《报告》的序言中表示，2011年，保险中介实现保费收入12000多亿元，占全国总保费收入的86%，保险中介销售主渠道作用日益突出。　　《报告》称，2011年底，全国保险专业代理机构2554家，注册资本合计110亿，总资产170亿，兼业代理机构19万家，保险营销员近335万人，同比仅增加5.9万人。2011年全国保险公司通过保险专业中介机构实现保费收入909亿元，全国保险专业中介机构实现业务收入150亿，同比增长26%。　　相比前几年，2011年保险营销员的数量增速明显放缓。来自保监会的公开数据显示，最近四年保险营销员的数量分别是：2011年保险营销员为335万，同比增长5.9万人；而2010年保险营销员为329万，同比增长39万人；2009年保险营销员为290万，同比增长34万人。以此计算，2011年营销员增量仅为2010年增量的1/6。　　《报告》同时显示，2011年，36个保监局共计派出43个检查组，累计投入317人次、1691个工作日，检查了103个保险机构，涵盖20家保险法人公司，延伸检查中介机构120家，查出违法违规套取资金8065.8万元，涉及保费8.55亿元。对此，监管部门共处罚保险公司55家，罚款1014万元，处理保险公司管理人员87人，处罚中介机构54家，罚款197.3万，14家保险公司收到监管函。　　保监会主席项俊波在《报告》序言中总结2011年保险中介情况时表示，车商代理专业化试点取得进展，银邮代理专业化探索迈出坚实一步，为下一步提高保险代理专业化改革奠定了坚实基础，为下一步提高保险代理专业化试点取得进展，通过清理整顿，保险专业中介机构整合速度加快，全国性保险销售网络初步形成，产销分离趋明显，开始成为推动行业升级的重要力量。　　对于2012年保险中介监管工作，项俊波表示，2012年保险中介监管将坚持“抓服务、严监管、防风险、促发展”，继续深入开展保险公司中介业务检查，通过清理整顿代理市场、探索推进兼业代理专业化和专业化代理规模化，有效提高代理市场的专业化水平和综合服务能力，积极稳妥推进营销员管理体制改革。 分享本文地址：http://www.chinairn.com/news/20120719/412256.html

中石油营销3.0零售业务数据库是数据库。根据查询相关公开信息显示，中石油营销3.0零售业务数据库是指进行中石油营销数据与零售业务销售数据存储的版本号为3.0的数据库。

数据分析在茶叶店铺销售中的运用_数据分析师考试在对茶叶店铺的经营管理过程中，会产生大量的与茶叶营销有关的数据信息，这些数据信息是茶叶店铺研究消费市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，茶叶企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念先进的商家已经对所有终端店铺安装了专业的茶叶进销存销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。相反，更多的商家及加盟商连最基本的销售数据（如日销售报表、月销售报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些店铺是有数据却仅仅把这些数据作为摆设，基本不加于以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于茶叶品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升商家和店铺的市场认知能力、市场管理能力和市场适应能力。　　一、店铺销售数据分析的作用　　1、有助于正确、快速的做出市场决策　　茶叶生意基于快速消费品，各季的新茶销售时段相对集中，品种相对单一的特点。在茶叶营销的过程中，只有及时掌握了茶叶销售及市场顾客需求情况及季节性、节日性对茶叶消费需求的规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压，获得更好的盈利能力。　　2、有助于及时了解营销计划的执行结果　　详细全面的销售计划是茶叶商家经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对茶叶销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。　　3、有助于提高茶叶企业营销系统运行的效率　　数据的管理与交流是茶叶商家系统正常运作的标志。茶叶营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失、自然损耗过大等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。　　二、店铺产品销售数据分析　　1、畅滞销产品分析　　畅滞销产品分析是店铺货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销产品即在一定时间内销量较大的品种，而滞销品则相反，是指在一定时间内销量较小的品种。品种的畅滞销程度主要跟品种的原料质量和价格有关，因茶是植物，靠天吃饭，天气的变化决定茶叶原料的产量和品质。比如当季气候非常好，茶叶原料收成和品质都很好，相对茶叶原料的价位就低一些，产品销量自然就好。但当当季遭遇天干等自然灾害的话，茶叶原料收成品质都不太好，原料价位自然就高，产品销量自然就差。在畅滞销产品的分析上，从时间上一般按每季，从茶叶原料的采购上来进行产品生产的调配，把价格恒定，力保品质稳定。多次的畅滞销产品分析对采购原料时会大有帮助。畅滞销产品分析可以及时、准确的对滞销品种进行促销，调整产量，以加速资金回拢、减少库存产品滞压带来的损失。　　2、产品销售生命周期分析　　茶叶产品的销售周期主要受季节和气候、产品自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。产品的销售周期除了专业的销售软件来分析外，还可利用Excel软件，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该产品大概还可以销售多少数量，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速生产补货，以减少缺货损失。3、营业时间分析　　一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但季节性的销售的班次安排就可能有所区别。这就要求对每个季节和节假日对进店人数、成交量和金额等进行分析，从而得出哪些时间的进店率、成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如旺季和节假日可延长开店的时间，淡季可缩短开店时间。通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。　　三、多店之间的产品销售数据分析--销售、库存对比分析　　对于品牌商家、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在产品选择上一般是上货时间差不多。　　四、老顾客贡献率分析　　营销学里一个著名的法则叫做二八法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是我们品牌长期的消费群体。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游购物等）渠道获取，常常造成部分发放的VIP卡成为无效卡。相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种限制条件一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。我们需要对老顾客（特别是持VIP卡的顾客）进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，这样对老顾客的品牌忠诚度、介绍其它客户、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。　　五、员工个人销售能力分析　　通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。　　1、个人销售业绩分析不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人"抢生意"的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调能力和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则有可能是该员工的心态存在问题，比方说影响因素是来自家庭因素或是生活因素、或是对公司管理或工资薪金的发放不满意、与同事发生矛盾等。店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。2、客单价分析客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要随着对茶叶产品的专业知识的熟悉度和附加推销技术等因素所影响。所以客单价的数据分析和单票销售量的特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其对产品的熟悉程度。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额及达到多少数量给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。六、产品的市场定位分析　　把握准确的市场定位对生产厂家于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。　　1、城市定位分析　　商家或省级代理商首先将区域市场进行划分，按市场类别分为地级市场、县级市市场和乡镇级市场等；按地理位置分为南方市场、北方市场等。然后按全年计算出分类别后的不同市场的投资回报比率，这样便可看出我们的产品是更适合南方市场还是北方市场，是更适合一线市场还是二级市场，是更适合南方的一线市场还是北方的一线市场……这样的结果对商家或省级代理商的招商策略制定有着非常重要的意义，是一个前期的方向性问题。把最适合的市场作为重点拓展市场，对商家和终端加盟商的长远扩张和稳定发展都是非常大的好处。　　2、店铺定位分析有的商家或省级代理商在招商时过于在乎店铺面积，认为店铺面积越大越好，这也是不科学的。我们应该通过全年的不同面积段店铺的投资回报比分析结果来确定最适合我们品牌的面积段，如60-100平方，200-400平方等。哪一种面积范围是盈利最大的，我们在招商的时候就重点放在这个面积范围，如一些好的意向加盟商其店铺面积不够我们可以帮助其寻找到达到这个面积范围的店铺，相反如果某位加盟商店铺面积超出，则可以考虑隔开一部分，以保证加盟商单店的最高盈利，从而增强其对公司的信心和忠诚度，并提高了终端店铺的质量。店铺定位的另一个因素就是店铺的形式，主要有沿街店铺、百货商场和超市卖场等，也可以以茶产品为依托做兼具其他的与茶相关的经营项目，比如茶楼。其依据也同样是分类别进行盈利分析对比，使得我们的品牌定位与店铺的面积和店铺形式定位完全相符。七、竞争品牌和周边店铺数据分析。　云南是茶叶的产地，茶叶市场商家林立，是有着非常激励的竞争的一个行业，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。　　1、如何获得对手销售信息　　1）搞好与周边店铺的关系，与其进行销售信息共享。竞争不等于战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，我们应该与他们保持好的关系，并与之进行销售数据和信息的共享，而达到共赢的目的。　　2）制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如我们主打产品是云南的普洱茶，可以把调查表的项目分为您最喜欢的是普洱生茶还是普洱熟茶、喜欢的原因、您购买普洱茶时最重视的因素有哪些（产地，季节等）、拥有哪些商家的贵宾卡、一年茶叶的消费的金额等等，也可根据自己想要得到的数据设置相应的项目。　　3）以顾客形式对竞争商家和周边店铺进行暗访调查。2、对手的销售商品类别分析　　竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售非常有参考价值。比如我们是做普洱茶的，普洱茶按产地商品类别非常广泛，而隔壁有一个定位与我们完全相符的产品专卖店，这时我们的茶叶产品销售数量肯定会受到冲击，那么此时我们在订货管理中就要避开与之相近的产地的产品，而挑选与之有一定差异的其他产地产品，并增加其他茶品的订货，比如滇红、散茶之类的。当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在茶叶品种数量上，如果减少了产品品种数量就会让整体货品的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。充分发挥自身产品优势，从而避开对手的强势，才能在激烈的市场竞争中处于更强的地位。　　3、对手的促销调查与分析　　竞争对手和周边店铺的促销对我们的销售有着非常大的影响，这一点在现今的销售市场上显得尤为突出。经营管理者要多走出去，多观察一下当地的整体市场，多了解一下对手的数据和情报，并将所收集到的对手数据进行记录归档。在收集和整理出的数据和信息中，切忌不宜把自己的优势与对手的弱势进行比较和参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。对对手的信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以调研到的数据就对我们越有价值。及时的了解对手销售数据和销售特点，运用自身产品的优势制定出有效实用的促销计划，有效提升产品和店铺在当地的竞争优势。综上所述，在实际的店铺管理运作中，管理者可以把每个数据分析项目制成统一的表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。加强销售数据的采集与管理的，运用数据分析的科学性让店铺经营管理在激烈的市场竞争中取得不败之地。以上是小编为大家分享的关于数据分析在茶叶店铺销售中的运用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货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　　服务营销是一种通过关注客户需求，进而提供服务，最终实现有利的交换的营销手段。结合行业实际，笔者认为，烟草商业企业提升服务营销能力可以从以下几方面入手：细分目标市场　　卷烟服务营销指向的细分市场是从子市场供求相关方（指零售客户和工业企业）的角度进行划分的。　　根据细分市场正确匹配市场营销策略。可以通过定向分析消费者的需求、购买行为来了解目标市场的产品和服务需求，然后根据零售客户的经营类态、经营商圈、经营能力等可确定的商业因素来细分客户群体和构建终端细分市场的识别体系，确定重点服务对象和营销机会，并制定与市场运行情况相匹配的营销策略。　　通过细分市场增强竞争力。可以通过对细分市场的货源满足程度、工业产品竞争情况、目标产品消费人群定位等进行比对分析和预警管理，使企业及时集中人力、物力投入目标市场，对产品的适销区域、滞销区域做出灵敏反应，在保持局部市场优势的基础上提高营销能力和主体竞争力。细化订单供货标准　　按客户订单组织货源是烟草商业企业有效满足市场需求的重要途径，必须贯穿于服务营销的每一个环节。　　首先，要提高产品选择自由度。在货源组织上要充分了解市场需求，更加注重消费者的真实需求，要保证产品与市场衔接互补功能完整，合理对品牌进行规划和定向培育，自下而上组织货源，在更高水平上提高订单营销管控能力。　　其次，要提高货源分配透明度。要通过客户关系管理系统对细分市场的目标客户进行有效识别，由软件系统分析终端客户原始需求信息并自动生成客户目标需求信息，据此进行货源分配和订单采集，有效减少货源分配的人为干扰因素。　　再次，要提高客户订单满意度。要重点完善市场分析和预测、客户需求采集、工业企业信息服务、目标市场细分、品牌评价和维护工作流程，在提高订单准确度的基础上同步提高上下游客户订单满意度。推行供应链管理　　烟草商业企业供应链管理指的是对企业内部及与外部发生紧密联系的所有业务活动的统一管理，包括人力资源、财务、订单、采购、计划、库存、运输、销售、服务在内的所有业务活动。　　首先，要提升信息化管理水平。信息化进程要由企业核心业务活动信息化向整体业务活动信息化发展，努力消除各个经营环节的“信息孤岛”，以信息流控制物流，提高企业供应链管理的实效性。　　其次，要加快供应链管理的信息化横向整合。在推行供应链管理过程中，要积极对内部既有的各种业务系统进行整合，架构统一的、标准化的基础信息平台。需要注意的是，对业务层面的横向整合必须跨越各业务部门的边界，为企业的业务模式和交易方式变革起到良好的支撑作用，并延伸到供应链的上游和下游。健全品类管理体系　　品类管理体系的建立直接影响品牌生命周期和市场服务亲和力，是检验烟草商业企业营销能力强弱的标志之一。品类管理要基于企业的品牌规划，保证品牌集中度和市场适销价值最大化。　　首先，要建立市场常态调查机制，对主流营销渠道各环节、消费者群体进行调研，收集、整理、分析、筛选、汇总相关信息供决策应用。　　其次，要为所有品牌建立档案，并进行预测，合理、有效地分配品牌市场空间资源，根据品牌成长性、市场占有率、消费者满意度等条件确定品类管理策略和品种组合投放策略。　　再次，要对品类进行目标优化，保证品类的多元性、目标性和便利性，并根据单品牌库存周期来测定品牌的流通速度，确定主销品类体系，开展相关营销活动缩短库存周期，延长品牌生命周期。确立服务营销理念　　提升服务营销能力，关键是要树立以服务营销为基础的营销理念，并在此基础上不断创新营销方式。　　深度分销：对目标区域市场细分后，通过市场经理（客户经理）定线、定时对终端客户一对一拜访，进行市场开发、维护、服务和管理。在提高客户关系价值、客户忠诚度、消费忠诚度和企业运行效率的同时提高企业自身的营销控制能力。　　整合营销：在营销过程中要全面考虑客户需求、购买成本、便利和沟通等条件的满足程度，借力整合营销理念，对上下游客户进行双向整合，以服务赋予产品更多价值，达到提高营销水平的根本目的。　　文化营销：从客户价值理论和管理学角度来看，文化营销可以充分满足客户的精神诉求，它着力营造的是一种可感知的精神氛围。需要注意的是，文化营销不单要站在企业的角度，更要站在消费者的角度。企业辛辛苦苦挖掘出的文化，最终目的就是要让消费者理解和认可，所以，企业要从消费者的角度看问题，从消费者的角度挖掘文化卖点，从消费者的角度提炼文化卖点。-

夯实营销基础：大数据观察消费者行为_数据分析师考试如今的市场营销手段已经和过去完全不同了，广告主对营销媒介渠道和营销手段的认知、选择也发生了翻天覆地的变化。　　在这个毫无疑问是史上最纷乱嘈杂的大时代里，消费者的行为不再是单纯的接受，而是更加自主，这样的关系模式导致了品牌不能依靠强制来获得关注，而要以更具渗透性的方式进行传播，这也势必要求更透彻的“Consumer Insight”即消费者洞察。　　说到如何深刻了解消费者，目前的确有几种主流的洞察方式，除了传统的市场调研之外，还有基于Cookie数据的洞察，以及基于搜索行为数据的洞察，每一种消费者洞察手段有各自的适应场景。　　传统的市场调查研究对消费者进行统计分析和研究的历史悠久，手段也相应成熟，能够清晰的定义被访者的年龄、性别、职业、收入等各方面特征，按照人口属性和产品行为属性维度进行综合分析，标签和维度很多，可以形成具象的典型用户画像。　　尤其是网络市场调研打破了线下调研的瓶颈，节省大量调查费用和人力，缩短信息反馈周期，在选定的地区内，获取相对庞大的样本数量。但对于用户具体行为轨迹、特定时间段数据的收集，市场调研仍有一定困难。　　并且，问卷调查的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是已经设计好的，调研只是基于问题的资料收集，因此，调查问卷主体内容设计的水平，将直接影响整体调查结果的价值。　　不成熟的大数据洞察　　大数据时代的来临，让消费者洞察有了进一步发展的可能，数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷，大数据能在不可取样的环境、打破“无时限取样”的限制。过往洞察手段做不到的，大数据可以做到；给不出的，大数据可以给。　　但有不少基于Cookie数据得出的洞察报告，通过分析数据库内每一个Cookie的网页浏览记录，找到用户的兴趣关注点，但因其数据量、过期时间、数据覆盖范围等因素，只能做较简单的数据分析，无法深度还原，很难捕捉到用户在一定时期内的准确需求。　　搜索巨头们提供的基于消费者搜索行为数据的洞察也是大数据洞察的一种，搜索平台拥有庞大的用户行为数据，实时洞察消费者需求，集成数据，进行结构化分析，的确也可以做出一定程度的洞察。　　但是搜索行为数据给出的洞察报告仅仅是基于特定区域内，或者局限于某特定搜索引擎的特点，掌握的是部分网络用户的部分网络行为，可以帮助企业看清楚有搜索行为这一块区域上人们的行为方式，但是无法知晓这部分人的后续动作是什么。哪些人有购买行为，哪些没有，两者有什么关系？单靠搜索行为数据，无法给出这些问题的答案。　　大数据洞察的理想状态　　大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。　　大数据不是为了任何一个应用产生的，大数据分析客观要求我们根据不同的目标，使用统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在数据和数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息。　　只要合理使用，这些庞大、多维度的数据，能够在任何地方、从任何角度以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式呈现出来。用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近真实，意味着企业越能够从这些新的数据中获取更敏锐的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。　　如果有能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，能够获取全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台地驾驭大数据，在此基础上产生的数据洞察，无疑将为广告主带来全新的价值体验。以上是小编为大家分享的关于夯实营销基础 大数据观察消费者行为的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

1、市场营销中4p是指：产品（proct）价格（price）渠道（place）促销（promotion），4p理论是营销策略的基础。2、市场营销中4C是以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：即消费者（Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（）。3、4R是从3R演变而来的。固体废物即垃圾的管理需要遵循3R的原则：Rece（减量）、Reuse（复用）、Recycle（再生）。随着技术进步，又增加了Replace（能源回收利用）成了4R。4、“4S”是指满意、服务service、速度speed和诚意sincerity。扩展资料：营销方法：1、整合营销传播整合营销传播（IntegratedMarketing）：指将一个企业的各种传播方式加以综合集成，其中包括一般的广告、与客户的直接沟通、促销、公关等等，对分散的传播信息进行无缝接合，从而使得企业及其产品和服务的总体传播效果达到明确、连续、一致和提升。2、数据库营销数据库营销（DATABASEMARKETING）：以特定的方式在网络上（资料库或社区）或是实体收集消费者的消费行为资讯、厂商的销售资讯，并将这些资讯以固定格式累积在数据库当中，在适当的行销时机，以此数据库进行统计分析的行销行为。3、网络营销网络营销（InternetMarketing）：网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分，是为实现企业总体经营目标所进行的，以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动。网络营销的职能包括网站推广、网络品牌、信息发布、在线调研、顾客关系、顾客服务、销售渠道、销售促进八个方面发展。

前两个星期云积天赫和亿欧TE智库的联合直播中有探讨这个问题，也推荐对AIGC+营销感兴趣的人可以去看看这个直播，我看完受益匪浅。云积天赫创始人及CEO许先才从技术角度回答了这个问题，他认为：“数字营销的奠基，首先是数据的标准化，CRM、CDP等产品在品牌外部形成了非常好的结构化数据积累。另一方面，作为服务提供方，云积天赫也关注服务中的流程。我们确立一个标准化的流程，以确保提供高质量的服务。”

营销说起来也很简单，无非就是用你的产品满足用户的需求，你在提供服务的过程中获得你的回报。 但是这里有个难点就是如何了解用户的需求。 可能你是刚准备创业，现在处在选择产品的阶段，你需要了解用户的需求来指导你选择产品； 可能你产品已经选好，但是不知道从哪一点切入做产品定位来打动客户，这也需要了解用户的需求； 可能你产品定位已经做好，但是遇到推广的困境，是否定位有偏差呢？通过用户需求的分析可以帮助你判断产品定位是否需要调整； 这些问题也都是我在工作中遇到过的问题（PS：我目前在一家电商公司做运营），今天主要跟大家分享我如何通过数据分析找到产品定位方向。 好了，话不多说，下面上干货 背景： 我们公司的产品是一款祁门红茶产品，目前已经上市快一年，销量一直没有突破，做了很多活动但都没有效果，经分析其中一个很重要的原因就是品牌定位不明确（PS：当时我还不会下面分享的数据分析方法，所以公司没有做产品定位分析）。 来源1：百度搜索数据 工具： 百度关键词规划师 （如下图） 来源2：淘宝生意参谋 工具： 生意参谋搜索词查询 （如下图） 下面是具体分析过程…… 一、 分析 茶叶市场做品牌是否 还 有机会 首先看茶叶市场的认知需求： 用 百度关键词规划师 ，导出“茶叶”相关的232个搜索词，并按需求分类，得到下表： 从表可以分析认知需求如下： 品类： 搜索占比高达39%，说明在茶叶市场客户的认知还是在品类（说明品牌有机会） 功效： 搜索占比17%排第2，说明茶作为健康饮品得到大家的认可（说明茶是好产品）； 生意： 搜索占比13%，说明大部分人想做茶方面的生意（发展品牌代理有空间）； 价格： 搜索占比7%，买茶先来搜索了解下价格，说明客户不信任市场（品牌可建立价格信任） 品牌： 搜索占比仅3%，说明还有很大的提升空间（更证明做品牌还有机会） 剩余 包装、衍生品、口感、文化、品质 等需求，都是建立品牌的基础； 综合以上：从认知需求看，做茶叶品牌还有很大机会，因为还没有品牌占领客户的心智。 再看茶叶市场的认可需求： 用 淘宝生意参谋搜索词 查询，导出“茶叶”相关的470个搜索词，并按需求分类，得到下表： 通过上表可以分析出茶叶市场认可需求如下： 品种+品类 ：两项搜索占比高达55%，跟百度数据相似，说明没有品牌占领客户心智（品牌有机会）； 生意： 搜索占比达10%，也跟百度数据相似，说明可以发展品牌代理； 品牌： 搜索占比仅3.8%，跟百度数据基本一样，说明还未有品牌占领客户心智，还有机会，并且在线商品数占比仅0.28%，说明品牌竞争小，品牌还有机会； 其它 性价比、口感、周边、礼品、品质、功效、便捷 等是品牌建设基础，可满足这些需求； 综合以上，从认可需求看，做品牌也是有很大机会，因为没有品牌占领客户心智； 通过认知需求和认可需求分析，均说明做品牌还有很大的机会； 关键问题是怎么切入市场，在客户心中占领哪一块的位置？下面继续分析…… 二、品牌定位（从哪一点切入市场） 因为我们有祁门红茶的产品优势，合作厂家还比较靠谱，主要做线下，是中国驰名商标。 看红茶类目市场是否还有切入的机会，导出淘宝数据。 用 淘宝生意参谋 搜索词查询，导出“红茶”相关的429个搜索词，并按需求分类，得到下表： 通过上表，可分析出红茶的认可需求如下： 红茶： 搜索占比26%，在线商品占比40%，说明竞争大，且客户无品牌认知； 国外红茶： 搜索占比17%，需求很大，我们不是，所以没法切； 国内红茶： 我们也属于国内红茶，因为都是同质化，无特色，正是我们面临的问题； 调饮红茶： 是个可以切入市场的机会点 ， 搜索占比11%，说明需求大，在线商品占比4.7%，说明竞争小。 正山小中： 三大红茶之一，我们不是，所以没法切； 金骏眉： 三大红茶之一，我们不是，所以没法切； 周边： 茶杯、茶具、茶壶等，我们不是，所以没法切 立顿： 袋泡茶强势品牌，我们不是，所以没法切； 祁门红茶： 搜索占比最小，我们是，正在找点切入市场，扩大市场； 综合以上，结合我们自身的情况，从 调饮红茶切入市场 是最佳的机会。 那么客户需要的调饮茶究竟是什么样的呢？下面进一步分析…… 三、“调饮红茶”消费者需求细分 再进一步对调饮红茶进行消费者需求细分，将红茶 淘宝生意参谋 数据进一步处理，得到下表： 奶茶： 搜索占比达51%，占调饮红茶搜索量一半，竞争也大，在线商品占比60%； 柠檬、生姜、荔枝、麦香、茉莉、蜜桃、桂花、薄荷 等口味均还有市场的机会（在线商品数占比小于搜索数占比）； 从需求看， 如果切入调饮茶市场，必须做奶茶产品，因为需求占一半以上； 从祁门红茶及奶茶的历史看 ，也要做奶茶，因为红茶在世界上出名，就是起源于英国皇室的下午茶，而下午茶最讨人喜欢的就是加奶的红茶，口感最好，就是奶茶。 所以下面进一步对奶茶市场进行需求和竞争分析 四、奶茶的市场需求和竞品分析 首先看市场需求： 通过 百度关键词规划师 导出“奶茶做法”关键词的相关数据，通过归类统计，百度关于奶茶做法的日均搜索量达12710次，说明调饮奶茶还是有很大的市场需求的。 市场竞争： 用 淘宝生意参谋搜索词 查询，导出“奶茶”相关的222个搜索词，并按需求分类，得到下表： 总搜索人气在 104200 以上，说明奶茶的市场需求很大，细分如下 奶茶： 搜索占比51%，超过一半人心智中没有品牌认知（ 所以做品牌有机会 ） 品牌： 搜索占比近25%，主要集中在香飘飘、优乐美、立顿等奶茶品牌（如下图）。 不过这些品牌产品都有个共性， 都是速溶奶茶，并且是含有如植脂末等化学合成添加剂的产品，而对于化学合成剂，消费者有普遍的认知，是不健康的 【淘宝搜索全部是含植脂末的速溶奶茶】 所以我们如果定位在“健康的调饮红茶”；是“不含植脂末的调饮红茶”，将形成鲜明的产品差异化，容易被客户接受和记住。 所以综合以上数据分析，建议我们的品牌定位在： 健康的调饮红茶 以调饮红茶切入市场，占领客户脑海中调饮红茶的心智定位。 如奶茶诉求“ 不含任何植脂末的奶茶 ” 开发产品时再根据具体的产品在做产品卖点的提炼； 整体的品牌方向就是 健康的调饮红茶 ； 以上就是我通过百度关键词规划师和 淘宝生意参谋 两个工具，做的品牌定位分析，找到调饮红茶这个品牌切入点的整个过程。 当然，数据的分析只能作为品牌运营的一个参考，这还只是开始，还要通过不断的尝试以及根据市场的反馈来验证定位是否正确。 不过通过这样的数据分析，在品牌运营的过程中，如果遇到什么问题，不至于像无头的苍蝇没有任何的头绪，另外通过数据分析，可以判断出某些定位是否正确。

摘要：随着计算机和互联网技术的发展和普及，互联网已经渗透我们生活的各个方面，给人们的生活带来了翻天覆地的变化。根据商务部门的统计，2016年我国电子商务的交易额达到了26.1亿元，同比增长19.8%，中国电子商务交易总额占整个全球交易市场的39.2%，中国商务近年来呈爆发式增长，电商之间的竞争也越来越激烈，电商的红利时期已经过去了。大数据技术是随着计算机技术发展起来的一种新型技术，被誉为信息时代的石油。通过大数据技术，分析顾客的购买行为和消费习惯，从而为电商平台实现精准营销，提高营销的可靠性。本文主要阐述了大数据技术的概念以及特点、传统的电子营销策略方式，精准营销的意义，以及大数据环境下电子商务如何实现精准营销。关键词：大数据技术；电子商务；精准营销引言： 大数据这个词近年来成为互联网行业的特点话题，大数据技术在获取、存储、管理以及分析信息等方面远远超过了传统的数据统计和分析。在信息时代，每天产生海量的数据信息，大数据已经渗透到各个行业，极大地影响了人们各个方面。越来越多的国家、企业开始重视大数据技术。美国在2012年将大数据列为“未来的新石油”，并提出利用大数据的优势，在科学工程领域进行创新，改变教育学习模式，强化美国的国防安全等方面。2015年，国务院颁发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署了大数据发展相关工作，未来5-10年，我国将利用大数据技术培育高端智能新兴产业。电子商务已经成为中国经济新的增长点，是中国经济未来发展方向。通过大数据技术能够为大量的消费者提供产品或者为服务企业提供精准营销，在互联网压力下，传统企业可以通过大数据技术进行转型升级，更好的适应社会经济的发展。随着社会的发展，大数据将会将更多的进入到电子商务领域，并形成生态发展链，大数据数据交换和交易将更加频繁。一、大数据和大数据精准营销（一）大数据概念大数据这个概念最早是在维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶两人编写的《大数据时代》这本书中，它指大数据不需要抽样检查这样的随机分析方法，而是将所有的数据进行分析处理，得到更确切的信息。麦肯锡全球研究所对大数据的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量性、快速性、多样化、价值密度低等特点。 通过大数据信息，可以记录我们的消费方式、阅读习惯、运动轨迹、图片影像以及地理坐标都显示出来，甚至人与人之间的亲密关系，通过大数据也能呈现出来。在信息时代，企业通过数据分析，可以降低营销的成本，提高产品研发的速度，为企业的业务方向提供更好的决策依据。比如通过大数据技术，可以及时找到企业存在的问题和原因，每年为企业节省的费用。为快递行业的运输车辆提供最优化的运输方案，从而避开城市拥堵路段，提高快递行业的运输效率，电商平台通过大数据技术，识别用户的购买习惯和消费习惯，从而为用户推送感兴趣的优惠信息，提高用户购买率。平台在累计大量的客户后，通过大数据信息识别出企业的金牌用户。（二）大数据营销大数据营销又称为数据驱动营销，以驱动用户高效参与为目的，实现一对一服务。通过大数据技术对海量的数据信息进行搜索、收集、整理、分析和执行，从而得到相应的结果，并在这个基础上，鼓励用户参与进来，优化营销过程和营销行为。通过大数据技术与企业的内部数据，才能充分发挥数据的作用，提高营销效率。二、传统网络营销模式存在的问题（一）营销决策主要依靠营销人员的经验传统营销决策往往依靠营销人员过去的营销经验，度缺乏对客户偏好的认识和理解。所以决策具有很大的盲目性，营销效果无法量化，营销成本比较大。具体体现在邮件营销往往依靠邮件庞大的数量，忽视了受众习惯和喜好，所以给用户发送了大量的垃圾邮件，有时候为了达到营销的目的，甚至采取不正当的手段获取用户邮箱，进行大规模信息的轰炸，这样很容易增加用户的厌恶，严重影响到品牌的效果，往往会损失大量的潜在的用户。（二）单向营销单向营销指的企业通过微博、微信、邮件等方式营销时，向发送大量的无效信息，没有与用户建立良好的沟。尤其是很多企业根本不了解用户的需求，大量的发送信息，很容易让企业产生不良的情绪，从而影响到企业自身品牌和形象。在今天这样的时代，海量的产品，用户本身具有一定的免疫力，用户需要的是个性化的产品和服务，并将其在特殊的时间、地点送给特定的人。但是目前电商营销过程中显然无法做到。（三）缺乏对用户消费习惯和消费行为的分析网络营销过程中，会产生海量的用户数据信息，但是却无法对用户的历史购买记录和需求进行深入分析。尤其在大数据时代，传统的网络营销模式已经适应当下营销数据环境。以微信营销为例，微信营销主要通过获取大量的粉丝和用户，主要借助大小微信号的助推、微信号的互推、优惠活动、品牌活动、微博、QQ导流等方式增加粉丝量，从而提高用户与品牌之间的粘度。但是这种营销方式存在不少问题，首次获取粉丝以后，无法对用户行为进行分析，过度依靠粉丝数量无法提高有效用户量，也无法对用户进行精准营销，而且很多粉丝都是优惠互动获取，不少粉丝属于僵尸粉，无法为企业带来流量和转化率。缺乏对用户进行有效的分析和了解，就会给用户推送大量的无效信息，很容易造成用户的反感。微信社交属性是熟人关系。因此，微信营销的时候，要发挥其属性，让用户变成朋友。三、大数据环境下电商精准营销的意义（一）精准营销有利于提高广告的精准度通过大量数据技术，对海量的数据信息进行存储、管理和分析，发现用户的购买习惯和消费行为，从而判断用户的需求。比如以某半年为例，某一个用户主要购买的产品是婴幼儿奶粉以及婴儿用户，那么根据用户这一习惯，可以判断该用户可能是妈妈。根据这一信息，可以对用户采取有针对性的产品和服务信息推送，这样才能提高用户的购买率，降低企业广告成本。因此，通过大数据，可以提高广告命中率和电子商务广告推送的精准率。（二）提高电子商务服务水平只有在充分了解消费者的需求，才能做到精准营销。所以这就要求企业必须首先了解消费者的需求，然后才能投其所好，满足消费者的购买需求。物流是电子商务重要的环节，直接影响消费者的购物体验。因此，通过大数据技术，根据用户的地理位置，可以为用户选择比较便利的物流公司，从而减少产品物流的流通时间，降低企业的物流成本，提高电子商务服务水平。（三）降低产品和服务的交易成本精准营销必须将产品和服务信息准确无误的发送到消费者手中，这种营销模式与传统的营销方式相比，营销具有实时性和准确性，用户的购买率和转化率比较高，这样就降低了企业在广告推广方面的成本，不需要向大量的用户发送产品或者服务信息，只需要向有意向有需求的用户发送信息，这样降低了企业产品和交易的成本。（四）提高“消费者让渡价值”“消费者让渡价值”指的是消费者总价值和消费者总成本之间的差额。消费者总价值指消费者购买产品或者服务时，希望能得到产品、形象、服务等方面的价值。消费者总成本指消费者购买产品或者服务时支付的货币和花费的时间成本。消费者在购物过程中，不仅希望能降低产品的价格，减少总成本，同时又希望获取商品最大价值，所以大多数的消费者希望让渡价值最大化。精准营销可以增加产品的价值和消费者满意度。对消费者总成本来说，精准营销能够减少产品和服务营销渠道，减少产品和服务的销售成本，从而降低消费者消费的货币和时间成本。通过现代信息技术，企业可以将产品和服务信息发送给目标消费人群，从而降低消费者搜索产品信息的时间成本。四、在大数据环境下如何提高电商精准营销策略（一）实现网络广告的精准营销企业如果仅仅依靠大量的网络投放进行网络营销，不仅浪费企业大量的财力、物力，而且很容易让企业失去潜在用户，无法为企业带来购买力和转化率。因此，企业必须重视网络广告的精准度。尤其是现在很多中小企业，他们本身的实力不是很强，企业规模和资金比较小，通过精准营销，可以最大限度降低企业的成本。精准营销时未来网络广告发展的趋势。目前比较常见的网络广告营销方式有点告、竞价排名、窄告等，通过对目标用户的搜索和定位，从而实现广告精准投放，才能发挥广告的作用，实现企业精准营销的目的。（二）精准市场定位随着电子商务之间的竞争越来越激烈，企业想要取得良好的经济效益和社会效益，必须做到精准的市场定位。首先，对用户和消费者的行为模式进行分析，并建立相应的数据模型，通过数据分析找到精准用户，最后通过市场测试判断市场定位是否准确。企业对用户的消费行为模式的分析和判断，必须通过电子商务中的客户关系管理系统，这一套系统记录了用户历史消费记录，以及用户的基本信息。分析用户的年龄、工作性质、受教育程度、个人爱好等信息。通过分析用户的消费习惯和消费模式，用户的收获地址等方式，可以判断用户的经济状况，根据用户的经济水平、消费习惯，从而对用户进行精准的市场定位。如果是女性用户，那么广告在推送的时候，从产品的包装、活动图片、文字等内容，尽量要做好精美、文艺性，然后才能进行推送，广告推送不能盲目，要结合产品和消费者人群进行。根据2016年中国电商消费行为报告，在所有网购用户中，其中26-35岁之间的比重最高，成为了网购的主力军。而这部分人群主要是80后和90后。所以企业在制定精准营销服务的时候，要抓住这一类人群的特性，从而为他们提供更加精准的产品和服务信息。（三）为用户提供个性化的产品和服务随着移动互联网的发展，网络购物不受到时间、空间、产品种类的限制，网络购物的人越来越多。网络上产品的种类十分丰富，产品同质化现象很严重，企业如果想要在激烈的电子商务市场占有一席之地，企业必须走个性化和定制化之路。而用户的个性化服务则是建立在精准营销定位市场上。在电子商务模式发展中，企业想要满足消费者的个性化需求，必须让消费者亲子参与到产品的设计和服务中，给用户创造良好的体验。如今越来越多的企业开始走个性化和定制化服务。比如目前，淘宝网上一些卖杯子的用户，可以让用户提供自己的照片，将用户的照片印刷在杯子上。还有一些卖坚果店的，比如新疆的维吉达尼店，将用户认领农户果园的枣子树，然后果子成熟以后，再将产品发送给用户。这就是给用户创造独一无二的体验，让用户参与到种植的过程，用户在这个过程中，感受到种植的快乐，这就是产品的附加价值。结束语： 大数据是信息时代的产物，随着互联网的发展，未来大数据将在人们生活、生产方面发挥更大的作用。在这样的环境下，电商要充分利用大数据技术，发挥大数据的优点，深入剖析用户购买行为背后的动机，了解消费者的行为模式，为每一个消费者量身定做个性化的产品和服务，从而满足用户个性化需求。这样企业才能真正实现精准营销。

我们说上级领导机关的指示是正确的，决不单是因为它处于“上级领导机关”，而是它的内容是适合于1989年融合的大市场所需要的。

u200d自2020年起，中国商务广告协会数字营销专业委员会、虎啸奖组委会及秒针营销科学院三方合作陆续发布了，受到行业各方的关注与热议。为帮助广大营销从业者更清晰的了解各产业的核心能力、现状及未来趋势，我们以双周为周期，推出《数字营销产业分析》专栏，聚焦《中国数字营销生态图（2021版）》三大板块深度分析十六大赛道，为您解读各产业赛道的核心能力、现状及未来趋势，助力企业营销数字化战略布局。数字营销产业分析专栏第四篇，聚焦《中国数字营销生态图（2021版）》“数据和工具”版块的“营销数据”。如果说创意是营销的灵魂，那么数据就是营销的血液，生命之源。但我们口中的大数据也并不是数据量越大越好，数据本身其实是一种负担，需要花钱买空间进行存储，需要持续维护，需要进行数据挖掘。所以真正的大数据有几个基本特征：一、数据量大，不是普通电脑能打开的数据；二、 纬度丰富，单一维度并不能称为大数据；三、 快速计算和调用，能在短时间内进行计算和调用，而不需要跑一年半载；四、准确性高，很多数据在采集时很混乱，计算的时候也很随意，造成准确性过低，失去了数据的意义；五、要有“价值”。今天我们就来探讨一下营销领域有哪些对我们更有价值的数据，以及我们该如何利用这些数据。我们从营销触点中能采集到的数据类型很多，会涉及到不同技术和渠道。（如下图）这些数据如果按照采集难易度和销售相关度来看，是企业能收集的数据中技术最简单，成本最低，数据量最大的数据。（如下图）在使用这么多纷繁的数据之前，我们一定要对数据的使用权有个整体的概念和分类。对于营销数据来说，整体行业内可以将其分为第一方、第二方和第三方数据。另一个维度，也可以把它分为公域和私域数据。产供销过程中所产生的数据都属于第一方数据。其中营销常用的第一方数据来源有以下几种：01CRM即客户关系管理系统产生的数据，用于记录已经购买产品，或者表达了采购意向的消费者的信息。02SCRMSCRM可以被视作是CRM的一种延展，主要是基于社交系统，比如微信生态等所构建的一套客户管理体系。很多广告主把CRM直接构建在微信公众号上，消费者可以在公众号上实现浏览历史采购记录、会员积分、换取优惠券等。03CDP集成数据采集、数据打通、统一ID体系化、分析发掘等功能的数据平台。会二次加工数据，使数据能快速地被业务方使用起来。04用户忠诚度平台会员管理体系，往往也被视为CRM的进阶版。05业务运营数据业务运营过程中所产生的数据，如银行的刷卡数据等。随着我们对非结构化数据和半结构化数据的采集和处理能力的提升，与消费者运营中的会话数据可以被我们大量的采集和分析，比如文字和音频的对话记录，通过智能识别和加密技术之后，可以进行大量的分析。第一方数据和私域数据的差别我们可以简单的理解私域数据是第一方数据的子集，主要针对“人”相关的数据。在某种程度上，企业能拿到的“人”相关的数据，即使不在自己的系统上产生，也可以看作是私域数据，比如在自己的抖音、小红书、电商账号下的数据。也不是所有“人”相关的数据都被视为私域数据，我们通常只把企业与人交互的数据看作是私域数据。私域数据的重要性01高潜力私域数据是企业与消费者交互的数据，无论是现有消费者还是潜在消费者，互动本身就代表着活跃性很高，可以实现更多的转化和二次营销；02公私域结合媒体巨头们的私域体系部分是可以与公域数据打通关联的，以实现规模获客、精细跟进和二次转化；03安全随着《个人信息保护法》的推进，公域数据的使用会越来越谨慎。每一个私域体系都是相对独立的，私域数据在一定范围内可以保护消费者的数据在不出站的情况下被充分利用。如果整体来看第一、二、三方数据，第一方数据通常更贴近企业的生意，但第一方数据的质量非常有限、数据宽度不够（数量）、数据厚度不足（字段保有率）、数据刷新速度不够（更新频率）。为了得到更好的数据模型结果，通常需要依赖外部数据。第二方数据通常是跟自己企业相关，但自己没有能力或者无权采集，需要委托或依托其他方采集或提供，跟本企业相关的数据只提供给本企业使用。例如，微信体系内的账号运营数据，电商上的运营数据，借助第三方采集的监测数据等。可以公开获取或交易的数据。跟营销相关的，比如行业报告、第三方DMP平台、外部数据提供商、数据交易平台、数据交易区块链等。体现的的是数字营销的实时性。不是所有的东西都需要实时呈现。全场景下的四个动态是为了满足程序化购买的需求而产生的。案例一：集团内动态预算动态分配01背景超大型客户的采购通常是集中采购，并且企业存在多品牌多目标人群的问题。在程序化购买的环境中如何把采购的量科学的分配给同期的不同品牌，如何区分人群和标签的优先级成为一个挑战。需要找到一个科学、合理、动态的方式及时对集团内的流量进行分配管理。02策略利用Ad Serving技术实现流量动态分配确认多品牌策略关系分析标签获取难易度、客户价值、标签准确性等，进行优先推荐。比如母婴人群，客户价值高，判断准确度高，获取难度大，所以优先于其他标签，进行相应品牌展示。当以reach为目标时，超频的部分会有别的品牌接替（示例：品牌策略）03效果整体流量效率提升15-30%案例二：“量身定做”的精细化用户触达，动态人群沟通01背景某汽车品牌新车上市阶段，希望扩大新用户认知，让更多核心消费者了解并对产品产生兴趣。02解决方案分阶段结合人群+创意素材的实时动态调优级素材轮替针对潜在兴趣人群的实时投放重定向03项目结果案例三：量身全网内容动态管理01背景作为高端工业品，汽车品牌对于产品销售影响深远，某车企实践中发现，车企消费者—尤其是作为购车增长主力的年轻一代—对品牌与营销内容并没有清晰的认知：车企不了解其内容创意本身是否符合目标消费者偏好；车企不知该内容是否被精准投放给了目标消费者。02解决方案提供了一套工作体系（全数据运营+全流程智能）以及两个管理平台（社交内容分析平台+内容管理平台），以实现内容管理和匹配的优化：首先进行内容的数据治理，建立管理内容的基础；有了基础，持续探索和挖掘，通过洞察分析与预测分析，解决内容与客户偏好匹配的问题；最后通过内容生成和推荐实现内容管理的流程智能，有助于实现运营闭环。基于用户信息，在受访页面（官网/媒体）展示动态生成的创意内容03结果通过项目实施，该车企实现多触点的精细运营，大幅提升消费者体验与客户忠诚度，具体体现在：通过社交网络舆情洞察分析，实时对车企品牌形象进行监测，整体净好感度上升；针对不同消费者，实现某车型官网创意的千人千面的营销方案后，通过A/B测试估算该车型的留资数量大幅提升40%左右。我们所说的数字化通常是把流程中的各个点以数据的形式呈现和收集。在这个过程中也伴随着内外数据的打通，智能的决策。一些头部的广告主已经建立了一方的BTD（Brand Trading Deck），并根据自己的流程将所有的上传和下达环节打通。实现从计划、下单、评估的全流程在线。并且通过历史数据和模型的运用，可以进行智能的分配，决策和预测。案例一：AI辅助决策，智能分配媒介预算01背景客户有大量的数据散落在不同的代理和供应商手里，缺乏统一管理； 流程里涉及的内外部门众多，缺少权限管控的能力； 历史排期修改版本多，无法复盘决策； 缺乏监督管理，透明度不够； 缺少科学的决策依据，凭借个人经验无法满足日益复杂的媒介变化。02应对全流程在线，对接各个环节的API做到统一系统，统一视图；权限管理系统重新梳理；对接媒体库存系统，客户自己的历史数据导入，制作可落地的模型；API+Email的方式混合实现策略自动下发；经验决策与模型决策并存分配线上线下预算。03结果完成了媒介资产的数据化；建立了可回溯的透明决策流程机制；媒介整体成本降低5%（本身价格已经是行业最具竞争力的）；媒介运营周期缩短了70%。全流程智能是对数据的深度挖掘，通过算法和模型实现数据价值的最大化。它可以在营销闭环的各个环节发挥价值。在策略优化阶段，可以基于知识图谱进行探索式的洞察挖掘；在事前分析阶段，可以通过对过往数据的分析，对营销目标进行预测；在投放阶段根据对人群的智能判定推送最合适的内容，并且可以持续的优化。其中智能探索是一个比较新的领域，也是未来可能影响整个咨询和营销行业技术。知识图谱（Knowledge Graph）本身是一种结构化的语意知识库，用符号形式描述物理世界中的概念和相互关系。基本的组成单位是“实体-关系-实体”三元组。在营销领域有几个使用方向。比如探索式主动推荐。我们传统的搜索都是被动的关联，比如你搜手机，那么出来的结果是各种手机或者手机壳。而探索式推荐是分析了各种信息之间的相关性和关系强弱之后，主动的探索最佳答案。营销本身也是一种探索创新的过程，如果机器可以通过大数据给出更准确的关联结果，那么对于广告和咨询行业将会带来一场革命。曾经（于2022年2月19日停止服务）有一个基于知识图谱技术的检索网站叫Magi（如图）。它的出现让百度为之恐慌，主动的探索式推荐方式，对人、事、物、概念进行了重新的关联，颠覆了百度的付费排名和关联度排名的模式。除了探索式推荐，我们还看到一些利用知识图谱技术的营销应用，比如通过社交网络发现消费者需求从而转换成新产品的研发。自动的生成文字创意，自动的分析消费者意图等等。案例一：利用知识图谱分析客户需求知识图谱直接在营销中的应用可以帮我们探索消费者的潜在需求，更好的匹配相应的沟通和产品。比如下图，利用消费者各个触点行为探索消费可能性和可能消费的产品类型。案例二：智能预测，通过模型算法对CTR进行预测优化案例三：市场预算分配模型案例四：美妆客户通过，Lookalike模型提升销售转化（美妆客户运用Lookalike模型后效果的提升）案例五：汽车客户对潜在人群进行智能优化01背景该车企日常投放体量较大，在程序化投放的过程中已通过不同渠道触达了大部分网民。 其中不乏潜在意向人群，但是无法精准的识别他们并再次触达。02目标整合多方数据，构建一套ID评分模型，从而区别不同的潜在人群，提升留资效率。03方法第一步，收集所有被广告触达过的人群设备ID，筛选出其中已经留资的（未来可以用车主APP等渠道的数据），作为正样本进行训练；第二步，通过模型学习识别出这些人群的媒体接触习惯，比如爱上哪个网站，一般看几次后转化。品牌网站行为，比如一般会看多少页，停留多久以后的人群，留资意愿比较强。匹配外部的兴趣标签，看哪些兴趣爱好的人更有倾向；第三步，将人群进行区分，进行差异化沟通，低质量的人群避开，高质量的人群高频次跟进。04结果高倾向人群的效率比对照组高了28倍。这个部分看的是企业构建自己数据平台的能力。对于业务和营销部门来讲，自身一般不是技术出身，对于这种数据平台来说都存在着选择障碍。我们给大家提供一套分类和选择的方式供大家做参考。数据平台的选择对于很多企业来说，选择搭建什么样的数据平台直接决定着项目甚至整个公司战略的成败。我们可以简单的总结为三种技术四种模式。这三种技术就是DMP、CDP、数据中台（数据湖）。我们先用下图从三个角度把大家最容易混淆的三种技术平台做一个简单的区分。除了最容易理解的功能维度和数据维度外，应用场景也是非常重要的。它影响着这个平台所需要的时效性，数据的准确性等，差距非常大。什么部门适合牵头做相应的平台Data Lake或者数据中台，更适合做整体的公司数字化转型，而DMP和CDP更适合营销和业务部门使用。什么类型的行业和阶段适合做相应的数据平台了解了应用场景，还要看客户自身所处的行业特征和阶段。四种模式的选择选完了三种技术，我们要看在落地时用什么样的模式。 这里要考虑的因素有公司 现有技术平台的情况、公司的期待、公司的技术政策、公司的预算、相应的人才储备等。我们提供三种建设思路供大家做参考：数据平台面临的挑战01ID无法打通造成数据中台的数据孤岛ID无法打通是今天大数据平台面临的最大挑战之一。 造成的原因有几大类，一方面是技术原因。 多源异构数据之间难以相互打通识别。 另一方面是政策原因，比如国家禁止隐私数据之间的相互转译打通，比较典型是手机号和设备ID。 各大平台和客户内部也都有各自的政策数据不能随便。 还有一个是流程组织的问题。 各部门协作不好，各自为政，重复造轮子，数据不统一。 还有流程缺失，数据采集时没有设计好的握手机制导致数据割裂。02ROI陷阱，不合理的预期一方数据平台的搭建是营销精细化运营的一个标志。 初期无法像粗放式营销那样快速收到回报。 而是需要用产品经理的思维来构建一方的数据平台。 它不仅仅是头疼医头，脚疼医脚的一个工具，更多的是面向未来所构建的数据壁垒，因此它要具备整体的规划，要有足够的时间做前期的设计，并逐步实现它的价值。 很多项目往往牺牲在期望过高上。 因此我们要看到ROI的拐点效应，用合理的预期来对待数据平台的成长。03人才资源跟不上一方营销数据平台是一个，业务和技术都需要有所了解的领域。 大部分的甲方IT部门还是扮演一个支持者的角色 ，无论从业务需求的理解还是人员的水平和数量上都有严重的不足。 优秀年轻的技术人员大都被互联网大厂高薪挖走了，造成有系统没人维护和使用的尴尬场景，最后只能选择 SAAS模式或者依赖供应商。今天中国的营销数据，处在一个徘徊的路口，《个人隐私保护法》使数据采集、传输和存储都遇到挑战，各家都在摸索政策的边界和技术上的突破，比如联邦学习，CDP等。当外部数据使用变得更加谨慎时，一方数据的利用率就会成为一个壁垒。同时，未来需要有政府背景的组织牵头，制定出能满足国家要求的新标准，从而推动数据行业向着成熟合规的方向发展。当期及往期报告出品 | 课题组编排 | 何雨晴责任编辑 | 刘照龙值班主编 | 王林娜助力企业营销数字化转型升级我们拥有200+头部数字营销行业资源500+一线实战专家10000+优秀获奖案例如有营销数字化咨询需求可联系姜女士电话：13851790129邮箱：hx005@hooxiao.com专题策划： | | | | | | | | | | 丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨丨 | | |新消费专访： 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 | | | | 丨 | | | | | |品牌专访： 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 丨 | | | | | | | | 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数据挖掘，已成为各大公司的必备职位，针对顾客行为和购买历史等进行数据整合、分析挖掘，达到精准定位营销的目的。但数据挖掘并不是简单的数据采编，更多需要一些算法技巧，比如我们做数据挖掘会采用分类算法、聚类算法、关联规则等。下面 大圣众包威客平台 我就这三种算法详细介绍下，如何实现精准营销。分类算法： 我们做电商平台，用户留存是很重要的一部分，但顾客流失走向我们是无法控制的，只能通过预测，这时就需要运用到分类模型。分类算法属于预测性模型，根据过去数据、分析来预测将来一段时间的行为过程。分类学习方法所使用的数据集称为训练集，训练集中每一个个体都有明确的类别，通过训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。其优点是容易理解、预测准确度高。分类算法有logistic回归，神经网络、贝叶斯分类器、SVM等算法。 分类算法实际应用案例： 比如高尔夫球场，这个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是否晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会影响到打高尔夫球场的人，因此，作为一个高尔夫球场的运营人员便可以根据分类模型，去构建决策树，不同的天气因素，决定是否开放等。 聚类算法： 说完分类算法，谈谈聚类，聚类算法主要是按照样本、数据自身的属性去归类，用数学方法根据相似性或差异性指标，定量确定样本亲疏关系。聚类有Kmeas，Two-step 聚类算法实际应用案例： 电商公司想要新进一批高端服装，但究竟进什么款式等，这需要根据消费群体特征来分类，首先需要从上一年的数据，查看顾客购买行为、消费额、购买时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这类群体进行相应的推送，而不是广撒网模式。 关联规则： 关联分析是从大量数据中发现样本之间有趣的关联和关系，从而为用户推送。关联分析主要用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)两个概念衡量事物之间的关联规则。关联规则A->B的支持度support=P(AB)，指的是事件A和事件B同时发生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事件A的基础上发生事件B的概率。这有点像我们高中的概率学。 我们常见的电商平台，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。 数据挖掘不是简单的数据整合，采集，更多是根据用户的行为习惯，深入分析用户的意图，了解背后的动机，才能给予企业决策，更好服务营销。 原文地址： http://www.dashengzb.cn/articles/a-146.html

变革五：从传统营销到数字营销，这个变革，你看到很多，天天在讲数字营销，那么这里想强调的变革是什么呢？1、融合性营销现在企业面临的顾客细分越来越多元化，顾客和企业打交道的方式越来越多，要实现线上营销和线下营销，传统营销和数字营销并重的融合性营销。2、数字营销用系统的方式构建数字营销的基础。3、构建数字营销基础关于这个变革，我们要用系统的方式构建数字营销的基础。打造数字营销，我们必须要有基础设施，要有基础性的工作。包含了：获取数据，营销数字资产的构建，新型的数字营销组织和人员KPI的构建，获取数据，首先我们要获取数据，我们企业现在产生了大量的数据，我们要有效获取这些数据，而这些数据要纳入总体的数字营销体系当中，这个架构你可以自己去购买，也可以自己去建。体系包含了CRM数据、订单数据、市场调研数据、社交媒体数据、顾客反馈数据、第三方监控数据，包含了这么多数据，这些数据要纳入营销决策系统当中去。这个营销决策系统是什么？我们每一个企业会根据自己策略不同去构建它。所以第一个工作就是要构建你的数字营销基础设施，它包含了数据的获取以及组织结构。谈到组织结构，过去传统的组织结构是条块分割的，市场部负责广告传播，一个月甚至半年做一支广告。现在的数字营销是实时营销，是内容营销，要求你必须建立新的营销组织体系。比如新的营销组织体系包括分布式和混合式，过去我们把营销职能全部放在营销部，今天由于我们要买大量跨媒介的内容，可能把媒介采购放到采购部，由一群懂得营销的团队来做总体采购。比如我们过去是中央集群式营销，今天我们市场反应太快了，需要下沉，可能把营销策划功能下沉到省一级公司等等，就是这些都要符合我们快速实施的营销变化。用系统的方式构建数字营销的基础搭建数字营销的新型的战略体系——4R体系，数字营销第一点是构建基础设施，第二点是要搭建数字营销新型的战略体系，也就是4R体系。数字营销的新型战略体系——4R，“4R”是数字营销当中独有的，企业可以利用数据、实时地反馈网络和顾客关系来实现。现状数字营销领域要和客户沟通，影响和留住顾客，产生0时刻，都需要产生内容，比如文字、视频和混合型内容，比如微博、微信上的内容，白皮书的内容，论坛上的内容，搜索引擎上的内容，YouTube上的内容，数字营销领域的内容来自于研发部门，生产部门、客户服务部门、售后服务部门、执行部门、交付部门、财务部门和市场调研部门，对企业的要求企业要实时产生大量的内容，企业要关注内容投资和内容投资回报率地问题，企业要有非常强大地内容整合、编辑、制作、分发、监控能力，所以传统营销到数字营销的转型，它是关乎实时和内容的。