数字营销课件 项目六 应用大数据营销技术

工具篇项目六应用大数据营销技术学习目标01知识目标理解大数据和大数据营销的内涵了解大数据在营销中的应用掌握各种客户细分模型和预测模型熟悉大数据在新媒体运用中的应用02技能目标运用RFM模型进行客户分类运用RFE模型进行客户分类根据客户分类结果开展营销策略构建预测模型进行销量预测03素质目标培养大数据分析和处理能力增强数据素养和研判能力培养数字经济时代正确获取和使用数据的合规意识目录任务一认识大数据营销任务二大数据营销的应用：客户细分任务三大数据营销的应用：预测营销任务四大数据营销的应用：新媒体运营京东目前占有国内自营式电商市场50%以上的份额，同时也是国内最大第三方卖家平台之一。作为中国领先的自营式电商企业，京东拥有1.55亿的年度活跃用户，百万级购物标签，构建了以数据驱动为核心的精准营销体系，其核心策略包含三大模块。首先是揽客计划。揽客计划是针对用户的精准营销做的一款数据分析产品。京东通过“揽客计划”实现品类定制化营销，基于商品价位与用户行为数据动态发放定向优惠券。例如服装类500元以下商品优惠券转化效果显著，而高单价家装品类则需调整策略，由此形成“千人千价”的灵活促销体系。第二是用户画像。京东的用户画像基于用户基础属性、消费能力、行为轨迹、兴趣偏好等200多个标签，并支撑个性化服务场景，包括个性化服务、自动回答问题的机器人、以及智能卖场等。例如，智能卖场系统根据实时画像差异呈现首页内容，实现不同用户的精准匹配。第三是流量可视化。京东的流量可视化系统在618等大促期间全程监控活动页效能，当商品点击转化率低于阈值时自动触发替换机制。该工具帮助运营团队即时优化资源位配置，驱动平台GMV（GrossMerchandiseVolume，商品交易总额）与转化效率持续提升。京东大数据的精准营销引导案例任务一认识大数据营销一、什么是大数据二、大数据的特征三、大数据营销的内涵

大数据时代营销变革

大数据时代已来，营销如何升级？从“广撒网”到“精准捕捞”，大数据驱动的营销革命在信息爆炸的时代，传统营销已失效。企业必须借助大数据，在合适的时间、通过合适的渠道、向合适的人传递合适的信息，实现精准、实时、自动化的营销决策。一、什么是大数据全球知名咨询公司麦肯锡最早提出了“大数据”的概念，当时大数据被定义为数据集合，中间包括数据的获取、存储、管理以及分析四个功能。而后，大数据的规模数据随着时间的推移呈现几何级数的增长，大数据在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件的能力范围。到了现在大数据已经拥有了更为多样的功能，可以对各种数据进行优化处理，从技术角度上面来说，大数据不再是一种“名词”，而是逐渐演变成为一种数据加工功能。“分析大数据”又是极其重要的，通过数据分析，我们可以在庞杂的数据里获得具有普遍性的结论，揭示那些预先存在、却被人忽视的模式，最终获得预期中的结果。

二、大数据的特征

我们身处信息爆炸的时代，数据量巨大，主要来源于互联网、物联网和传统信息系统。预计到2025年，全球每年产生的数据量将达到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。大量化（Volume）：数据体量的巨大大数据时代数据增长率远超传统数据，处理能力超过极限。数据的交换和传播主要通过互联网和云计算实现，要求处理数据的响应速度要快，如上亿条数据的分析必须在几秒内完成。快速化（Velocity）：数据增长和处理的速度大数据来源广泛，形式多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。这些多类型的数据对数据处理能力提出了更高要求。多样化（Variety）：数据形式的多样性大数据的真实性涉及数据源的真实性和大数据结果的真实性。数字时代的大数据产生往往是真实有效的，因为这些数据是大量用户实践的结果真实性（Veracity）：数据的准确度和可信赖度大数据的价值体现在技术价值、商业价值和行业价值。它不仅创造了新的计算方式和技术处理水平，还为其他技术的研发、应用和落地提供基础。价值性（Value）：大数据的价值体现营销启示：Volume使全量样本替代抽样成为可能；Velocity要求毫秒级响应；Variety需融合结构化与非结构化数据；Veracity强调数据清洗；Value落脚于降本增效。思考：你每天能产生多少数据？1.可能产生的数据类型：文本、图像、动画、声音、视频2.本地数据+流量数据资料来源：知乎

案例：TalkingData帮助步步高公司开展大数据营销

TalkingData公司对步步高进行了资产的数字化整理，把线下线上的数据统一整合起来，展现给步步高全景的市场反馈，实现了全渠道的高效转化，跨越客户收益从0到1的距离。TalkingData公司的目标是为各种企业提供大数据服务全渠道活动营销直接带来客流同比周末提升1.26倍；全场销售额同比周末提升1.47倍，主力店梅溪百货销售同比提升1.52倍；活动7天增长2.7万粉丝，日最高增长10160粉，活动日均增粉较平日提升56倍，较效果最好的元旦提升21倍。参与活动的粉丝转化率高达62.8%。TalkingData为步步高量身定制的全新活动评价指标体系TalkingData成立于2011年，是国内领先的数据智能服务商。TalkingData重点投入大数据、人工智能技术的探索与演进，并与全球顶尖科研机构和创新团队合作，实现国际前沿技术在国内丰富场景上的落地应用。凭借领先的数据智能产品、服务与解决方案，TalkingData帮助企业从数据中获取价值，已在加速消费、金融、互联网、智慧城市等众多行业和领域数字化进程的实践中积累了丰富经验。

三、大数据营销的内涵

大数据营销定义运用数据挖掘技术与算法模型，从多维度数据中识别规律和趋势，构建以客户需求为中心的智能营销体系。大数据是“石油”和“矿”，是基石；大数据技术是手段和工具，用来挖掘大数据的潜在价值；而大数据营销是应用方向，是营销与大数据技术结合的结果。（一）大数据营销的含义（二）营销大数据1.客户数据（1）基本数据。包括客户姓名、性别、年龄、教育程度、收入情况、职业、手机号码、电子邮件地址等客户基本信息（2）交互数据。交互数据包括客户与企业的接触记录。（3）行为数据。客户的行为数据大多来源于客户上网的数据信息2.销售数据销售数据是指企业自己销售部门和市场部门的各类信息，以及竞争对手的相关信息，比如定价、销售量等。利用销售数据，企业可以进行商品分析、业务员分析等，有助于追踪企业的业务绩效并提高自身的运作效率。运营中数据主要是指用户与产品互动所产生的数据，这些数据它反映了营销效果。不同场景、不同平台关注的重点关注的运营数据也不相同。0103023.运营数据大数据营销中常用的运营数据指标

应用目标常用指标规模评估累积注册用户数（ARU,accumulativeregisteredusers）累计登录用户数（ALU，AccumulativeLogged-inUsers）日/月登录用户数（DLU/MLU,Daily/MonthlyLogged-inUsers）日/月活跃用户数（DAU/MAU,Daily/MonthlyActiveUsers）/活跃率日最高同时在线用户数（日PCU,peakconcurrentusers）用户流程日新增用户数（DNU，dailynewusers）次日/7日留存用户数/留存率周/月回流用户数/回流率用户行为日访问量/日操作量（日PV，PageView）日用户数（日UV,UniqueVisitor）单次访问时长日平均在线时长（DAOT,DailyAverageOnlineTime）付费评估日付费用户数累积付费用户数平均每用户收入（ARPU,AverageRevenuePerUsers）平均每付费用户收入（ARPPU，AverageRevenuePerPaymentUser）人均生命周期价值（人均LTV，LifeTimeValue）（三）如何获取大数据PART02PART011.企业内部平台2.企业外部平台（1）询问。企业通过调查问卷、收集一手资料等方式自建数据库。（2）调研。不同企业自有平台上所收集的数据在用途上可以在不同层面为企业的营销做出各类不同的贡献（1）官方数据：政府和相关机构提供的公开数据，例如国家统计局提供的月度CPI数据，以及贵州大数据产业中心提供的数据等。（2）行业数据：三方公司行业协会或相关平台组织提供的统计、资讯数据，例如艾瑞提供的行业研究报告发布的数据。（3）第三方平台：门户网站、电商网站、搜索引擎、社交媒体、移动支付等。（4）数据公司：专门从事数据采集的机构、比如市场调研企业等。任务二大数据营销的应用：客户细分一、客户细分的概念二、RFM客户价值细分模型三、RFE用户活跃度模型四、用户影响力模型五、基于机器学习的客户细分

一、客户细分的概念基于客户属性、行为、需求等维度，通过挖掘共性特征对客户进行分类的市场管理策略，旨在帮助企业精准识别目标群体、优化资源分配并制定差异化营销方案。客户细分市场讲供需关系。从供应者角度，“再大的超级市场也有客户买不到的东西”。从需求者的角度，客户需求是有差异的，同一时间出现在同一地点的客户需求不尽相同。企业做大数据客户细分（1）从业务需求出发，明确客户细分目的；（2）选择合适的指标和变量，进行清洗汇总；（3）构建数据模型，分事前细分（有先验数据指导）和事后细分（无先验数据指导）两种；（4）对细分结果进行特征刻画，总结特点；（5）调研检验细分结果的准确性，然后形成差异化营销方案。客户细分步骤

大数据客户细分模型构建

二、RFM客户价值细分模型

RFM模型是一种基于用户的交易订单数据的客户价值细分模型，基于客户交易数据中的三个核心指标（1）最近一次购买（Recency，简称R）表示客户最后交易距离当前天数。最后一次消费时间越近的客户，越有可能对其提供的商品或服务产生反应。相反，最易一次消费时间越远的客户，流失的可能性越大。该指标与客户的复购率和流失率直接相关。（2）消费频率（Frequency，简称F）表示客户过去某段时间内购买产品或或服务的次数。F值越大，则表示客户同本公司的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的客户。F值越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。该指标表示客户消费的活跃度。（3）消费金额（Monetary，简称M）表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。（一）什么是RFM模型（二）细分规则01如果将R、F、M三个指标的值都分为“高”和“低”两个等级，并把这三个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部份，即将客户分为8个类别。02三指标高低组合将客户划三指标高低组合将客户划分为重要价值、重要发展、重要保持、重要挽留及四类一般客户，对应差异化运营策略分为重要价值、重要发展、重要保持、重要挽留及四类一般客户，对应差异化运营策略三指标高低组合将客户划分为重要价值、重要发展、重要保持、重要挽留及四类一般客户，对应差异化运营策略

RFF模型的客户细分和运营策略

用户类别R指标F指标M指标运营策略重要价值客户高高高保持现状重要发展客户高低高提升频次重要保持客户低高高用户回流重要挽留客户低低高重点召回一般价值客户高高低刺激消费一般发展客户高低低挖掘需求一般保持客户低高低流失召回一般挽留客户低低低可以放弃（二）细分规则重要价值客户复购率高、购买频次高、花费金额大，为企业贡献核心利润。应提供VIP服务、个性化体验，优先满足其需求，维护长期稳定关系重要发展客户购买频次低但花费金额高，具有高价值潜力。需通过邮件、短信推送优惠券、会员特价等方式，提升其购买频率，促使其向重要价值客户转化。重要保持客户购买金额高但最近一次交易时间较远，曾是忠实客户但可能流失。营销人员应通过电话沟通、发送大额优惠券等方式主动联系，进行挽留，防止客户流失。重要挽留客户购买频次低且长时间未交易，有较高流失风险，但曾为企业带来较大利润。应给予更多关怀，客服主动沟通，及时解决客户不满，提供优惠补偿，尽力挽回客户。（二）细分规则一般价值客户复购率高、购买频次高但花费金额小，购买量低，企业利润贡献有限。应通过刺激消费，如满减活动、捆绑推荐等方式，提升其消费金额，挖掘其潜在价值。一般保持客户购买频次高但不常买、花钱不多，购买能力有限。可采取流失召回措施，如节日短信、生日优惠等，保持客户活跃度，防止其流失。一般发展客户购买频次高但买得不多、花钱也不多，属于低价值客户。企业应挖掘其需求，通过个性化推荐、内容营销等方式，逐步提升其购买金额和频次。一般挽留客户购买频次高但买得不多、花钱也不多，属于低价值客户。企业应挖掘其需求，通过个性化推荐、内容营销等方式，逐步提升其购买金额和频次。（三）分类步骤1.均值法均值法的核心思想在于计算出三个指标的平均值，再将每个客户的R、F、M值与平均值进行比较。2.计分法计分法的R、F、M值按照各自的分位数，分成1-5等分，最后再计算得到每个客户的RFM模型得分。均值法的核心思想在于计算3个指标的平均值，再将每个客户的R、F、M值与平均值进行比较给R、F、M指标评级对于每个客户，分别将其的R、F、M值与对应指标的均值进行比较。对于F、M值，如果大于平均值则标注为“高”等级，反之则标注为“低”等级。对于R值，值越小表示最后一次消费时间越近，应当标注为“高”等级，值越大表示最近一次消费时间越远，即较长时间没发生交易，标注为“低”等级。03计算R、F、M的均值处理客户数据集，得到每个客户R、F、M值，然后分别计算出三个指标的均值。02选取基准时间选取要做计算时的截止时间节点，用来做基于该时间的数据选取和计算。可以选取一个月、一个季度或者一年，也可以选取当前时间作为基准时间。01用户分类根据得到的每个客户的R、F、M指标的等级，利用分类规则对客户进行分类041.均值法计分法将R、F、M值按照各自的分数位置进行赋分，最后计算得到每个客户的RFM模型得分选取基准时间该步骤与均值法一致01给R、F、M值赋分计算每个客户的R、F、M值并排序。注意R值的评分机制是：R值越大，评分越小，按照最近一次消费的时间排序，最新的购买者排在前面。F、M值则是越大评分越大，排名越靠前。对每个指标，排名前20%的客户赋值为5，接下来20%的客户赋值为4，以此类推，将每个客户进行赋值。02计算RFM模型得分最后将每个客户的R、F、M赋分取平均值（也可以对不同指标设置不同的权重），获得RFM模型的最终得分。032.计分法均值法RFM建模示例客户ＩＤＲ（天）Ｆ（次）Ｍ（元）１46540２611940３46135４23265５154179６3225673225687520009121526810602012均值法建模示例客户Ｒ（天）Ｆ（次）Ｍ（元）１46540２611940３46135４23265５154179６3225673252000871526891220121060181890平均值22.808.40595.8对于R值，值越小表示最后一次消费时间越近，应当标注为“高”等级，值越大表示最近一次消费时间越远，即较长时间没发生交易，标注为“低”等级。R指标F指标M指标高低低高高高低低低低低低高低低低低低低低高

高高低高高低

低高高客户类别运营策略一般发展客户挖掘需求重要价值客户保持现状一般挽留客户可以放弃一般挽留客户可以放弃一般发展客户挖掘需求一般挽留客户可以放弃重要挽留客户

重点召回一般价值客户

刺激消费

一般价值客户

刺激消费

重要保持客户

用户回流（四）应用通过分析不同用户占比及其变化，用户在平台的订单数据变化，结合用户调研、市场调研去提升、开放新产品，保障公司业绩。企业也可以针对自己行业特点灵活变通指标的采用。04基于用户标签做活动（精细化运营）；02根据用户的消费属性设计用户激励03根据用户消费属性生成用户标签；011）用户画像3）激励体系2）用户运营4）产品迭代

三、RFE用户活跃度模型

（一）什么是RFE模型

RFE模型是一种基于用户的浏览行为数据的用户活跃度模型，主要用于评估和分析客户的活跃度和价值。它类似于RFM模型，但更侧重于用户的页面互动度。与RFM模型类似，RFE也使用三个指标做客户价值评估。

RFE模型的三个指标

（1）最近一次访问时间（Recency，简称R）表示用户最近一次访问或到达网站的时间距离当前的天数。R指标衡量的是用户最近一次访问或到达网站的时间。互动度的定义可以根据不同企业或行业的交互情况而定，例如可以定义为页面浏览时间、浏览商品数量、视频播放数量、点赞数量、转发数量等。（3）页面互动度（Engagements，简称E）表示用户在特定时间周期内访问或到达的频率，（2）访问频率（Frequency，简称F）

会员生命周期用户活跃度与用户生命周期息息相关。当一个用户为潜在用户时，不会给企业带来收益。随着时间增长，该用户从新用户变成了既有用户，并且从低值低频（低价值低频率）用户逐渐成长为活跃用户，此时用户的活跃度达到最高值，为企业带来的收益也是最大。之后，该用户活跃度降逐渐降低，给企业带来的收益也逐渐降低，变成了沉睡用户甚至流失客户。所有用户都遵循这一生命周期。（二）分类和应用指标5分4分3分2分1分R指标0-15天16-30天31-45天46-60天>60天F指标300-399次200-299次100-199次E指标200-249页150-199页149-50页（1）R指标表示用户最近一次访问距离当前的天数；F指标表示在统计周期内用户访问的总次数；E指标表示用户平均每次访问浏览的页面数（即总浏览页面数/总访问次数）。（2）基于R、F、E三个维度做用户全体划分和解读，对用户的活跃度做分析。例如，一位用户若R=5分（最近访问）、F=1分（低频）、E=5分（深度交互），则其RFE得分可表示为“5-1-5”，说明其访问频率较低，但每次访问时的交互都非常不错，此时应重点提升用户的回访频率，例如通过活动邀请、精准广告投放、会员活动推荐等方式提高回访频率。

用户活跃度可视化热力图

四、用户影响力模型用户影响力模型的目的就是企业从自身用户中找到有影响力的用户，培养其成为KOC，更好地提高企业和品牌的传播力和影响力01数字化时代，消费者拥有越来越多的话语权，能够在各种社交媒体平台上自主地创造和传播自己喜欢的内容。02如果一个用户在社交媒体平台上转发后的直接浏览人数越多，以及转发后的再转发人数越大，那么该用户的单次转发影响力就越大。将所有用户的单次转发影响力计算并按照从大到小的顺序排序，以20%、40%、60%、80%作为分割点，所有用户分为5个星级。

五、基于机器学习的客户细分

（一）机器学习技术常用于客户细分的机器学习技术

01聚类分析K-means聚类可根据消费频次、客单价、活跃时段等客户属性划分群体。DBSCAN聚类可识别非规则形状的客户群体，比如高价值但低频的“长尾客户”。02分类算法银行可以利用决策树或随机森林分类模型将贷款用户分为“信用好”和“信用差”的客户。电商企业可以使用神经网络模型处理复杂的用户行为数据，识别转化率高的潜在客户。03关联规则挖掘Apriori

算法可以分析客户行为的关联性，例如，购买A产品的客户中有70%会购买B服务。超市可以通过“啤酒与尿布”式的关联规则优化货架陈列和组合促销。

五、基于机器学习的客户细分

（二）步骤数据收集与预处理通过企业内部数据库、第三方数据平台等渠道，收集客户的个人信息、消费记录、浏览记录等数据1特征工程特征提取、特征选择2模型构建对选定的模型进行训练，使其能够对客户进行有效细分3结果分析与应用对模型输出的客户细分结果进行分析，挖掘客户群体特征和差异化需求等。根据分析结果，制定针对性的营销策略和产品研发方案等。4任务三大数据营销的应用：预测营销一、预测营销的概念二、预测营销的类型三、预测营销的方法

预测营销的重要性预测营销的概念预测营销是一种基于大数据和分析技术，通过分析消费者行为、市场趋势和历史数据来预测未来市场动向和消费者需求的营销策略。它通过数据挖掘和机器学习算法，识别潜在客户和市场机会，帮助企业做出更精准的营销决策。在竞争激烈的市场环境中，预测营销能够帮助企业提前把握市场动态，制定有效的营销策略，提高营销ROI。对于企业来说，能够预测并满足客户需求，是提升客户满意度和忠诚度的关键。预测营销与传统营销的区别传统营销更多依赖于经验和直觉，而预测营销则基于数据和分析，更加科学和精确。预测营销能够实时监控市场变化，快速响应客户需求，而传统营销往往反应较慢，难以适应市场快速变化。010203一、预测营销的概念二、预测营销的类型01（一）销售预测02（二）用户行为预测03（三）流量预测04（四）客流预测05（五）客户流失预测（一）销售预测销售预测是指针对产品在未来特定时间内的售量与售价进行的估计，这种估计应以市场现状及既往销售经验为基础，同时权衡能够影响销售的各类因素，综合提出客观上能够实现的销售目标。什么叫销售预测（1）通过对未来的销售进行预测，方便对人员、物料等各种资源投入的把控，控制好库存，减少浪费，也可以制定未来的营运策略，提高管理效率。（2）利用互联网、大数据的精准营销已经非常普遍，比如我们刷微信朋友圈，常常看到品牌广告，这就是品牌商用大数据匹配目标客户的结果销售预测能帮助企业做出明智的业务经营决策销售预测的步骤（1）确定预测目标相关的变量主要有产品售价、供需关系、市场份额（2）收集和分析资料收集的信息需满足针对性、真实性、完整性、可比性等要求。（3）构建模型选用合适的预测模型建模，获得预测模型的评估指标，最后得到预测结果。（4）根据预测结果，实施营销方案（二）用户行为预测010203什么是用户行为预测用户行为预测是通过分析用户历史交互数据，预判其对特定产品或服务反应倾向，从而优化营销策略与用户体验的一项关键技术。比如在电影网站中，用户行为预测就是预测用户是否会去观看某一部电影。哪些数据属于用户行为数据呢？用户行为不仅包括用户在电商平台上的各种行为的记录，如浏览商品、搜索商品、添加购物车、购买商品等，还包括在用户在社交网络中的行为数据，比如包括发布、评论、点赞、分享等。案例《纸牌屋》选择演员和剧情，百度基于用户喜好进行精准广告营销，阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品，Amazon

预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。(三）流量预测01.什么是流量预测流量（Traffic）指从数字设备上访问企业的网站、APP应用、智能设备的用户行为。02.常见的流量预测的应用示例：·未来1个月SEO的流量预期能达到多少？·如果有100万预算，SEM渠道能带来多少收入？·在新浪首页投放一个banner，预计能带来多少访问量？流量预测的特殊性广告费用的持续性广告费用支出是持续的，但在某些情况下，可能由于费用到账不及时等因素导致广告无法投放，此时会出现有费用无流量的情况。0102广告媒体的相互影响投放广告通常会增加SEM品牌关键字、品牌区、导航网站、直接输入渠道的流量。03

作弊流量通常点击类（流量数量为主的广告渠道，例如硬广）作弊较为严重，SEM、导航、社交媒体等相对较好。04补量补量的意思是广告媒介由于某些自身因素，没有达到预期承诺的广告投放标准，例如展示次数不足、点击量不足等，此时媒介会通过增加广告位置、延长广告时长等方式补足承诺效果。流量预测案例康卡斯特（Comcast）是全美第一大有线电视服务商，旗下的FreeWheel负责高端视频广告的投放。在ViewershipPrediction项目中的任务是：预测全美各个地区（康卡斯特内部分区）各个电视频道在未来某一小时内可能给出的广告曝光。这一预测数据将会根据需求在各个维度（时间，地区，频道，用户分类）上进行聚合，用以给广告主提供参考，为广告投递提供决策支持。图6-7为其流量预测的结果可视化。（四）客流预测什么是客流预测客流预测是对客户的人流量进行预测，比如开店选址，需要预估客流。准确的客流预测可以为计划制定提供关键指导。客流有很多种，比如景区客流、店铺客流、交通客流、线上客流等等，但每种客流的影响因素是不一样的。杭州地铁客流量预测（五）客户流失预测1根据美国九个行业的调查数据显示，客户流失率每降低5%，行业平均利润将增加25%-85%。因此进行客户流失预测是十分重要的。进行客户流失预测的目的，就是阻止或者避免客户的流失，提高企业的盈利水平和竞争力。为了挽留客户，最常见的做法是建立客户流失预测模型。客户流失预测的重要性2客户流失预测模型的主要任务是根据流失客户和未流失客户建立客户的个人属性、消费行为、社交网络行为等特征进行挖掘分析，找出哪些客户的流失率最大，流失客户的行为特征有哪些、影响客户流失的相关因素等，为市场经营与决策人员制定相应的策略进行客户挽留提供决策依据。主要任务三、预测营销的方法1.

简单移动平均法（MovingAverage，MA）是用过去N个时间点的所有实际数据的平均值作为下一个时间点的预测值2.加权移动平均法（WeightedMovingAverage,WMA）是一种通过为历史数据分配不同权重进行预测的时序分析方法。与移动平均法（MA）对所有历史数据“一视同仁”不同，WMA强调近期数据对未来的影响更大，因此赋予其更高的权重。

移动平均法（MovingAverageMethod）是根据时间序列数据逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。简单移动平均法：某电商产品月度销售预测（3期移动平均）月份实际销售额（万元）3期移动平均预测值（万元）预测误差（绝对值）1120——2135——3128——4140127.6712.335155134.3320.676142141.001.007160145.6714.338158152.335.679170153.3316.67

（1）选择移动平均期数：本例选择3期，即用过去3个月的销售额预测下个月。

（2）计算预测值，并依此类推，每次向后移动一期。

第4个月的预测值=(1月+2月+3月)/3=(120+135+128)/3=127.67

第5个月的预测值=(2月+3月+4月)/3=(135+128+140)/3=134.33

（3）计算预测误差：|实际值-预测值|，用于评估预测精度，如第4个月误差=|140-

127.67|=12.33。

（4）计算平均绝对误差（MAE）：所有误差绝对值的平均值，本例中MAE=10.41万元。

加权移动平均法：某电商产品月度销售预测（1）权重分配：按时间由远到近分配权重1、2、3，即总和为6。

（2）预测值计算，并依此类推，每次向后移动一期

（3）预测误差：|实际值-预测值|，如第4月误差=|140-129.00|=11.00。

（4）平均绝对误差（MAE）：所有误差绝对值的平均值。本例中，WMA的MAE为9.61万元，低于简单移动平均法的MAE的10.41万元。

月份实际销售额（万元）3期加权移动平均预测值（万元）预测误差（绝对值）1120——2135——3128——4140129.0011.005155135.1719.836142145.503.507160146.0014.008158153.174.839170156.0014.0010165164.330.6711175165.509.5012180170.839.17三、预测营销的方法1.

一元线性回归：

只有一个自变量，即仅仅使用一个变量就能够预测出因变量：Y=aX+b2.多元线性回归：多元线性回归是具有一个因变量或多个（两个或以上）自变量的线性回归：（二）回归分析预测法：回归分析预测法通过分析自变量与因变量的相互关系建立回归方程，将其作为预测模型，根据自变量的变化预测因变量的趋势。案例假如现有某电商公司2025年1-6月的广告费用和销售额，线性回归方程为y=10.114x+44.095，R²=0.99。若下月计划广告投入为40万元，月初下月的销售额为月份1月2月3月4月5月6月广告投入x101520253035销售额y150200230300350400表6-7某电商公司2025年1-6月的广告费用和销售额（单位：万元）y=10.114×40+44.095=448.66（万元）(三）ARMA模型ARMA（auto-regressivemovingaverages，自回归移动平均）模型是一种非常流行的时间序列预测统计方法，它由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。（四）机器学习算法数据挖掘的算法可以分为分类算法、预测算法、聚类算法和关联算法，大数据营销中常用的机器学习算法和其应用场景：机器学习算法特点应用场景决策树一种简单明了的机器学习算法，通过构建树状结构来分类和预测数据客户细分、销售预测等，帮助企业更好地理解客户需求和行为模式。支持向量机一种基于间隔最大化的分类算法，通过将数据映射到高维空间来寻找最优分类边界品牌定位、广告投放等场景，提供营销效果和ROI随机森林一种基于决策树的集成模型客户流失预测、异常流量预警、竞争态势分析等场景，帮助企业及时发现问题并采取措施。CNN可以提取数据中的高阶特征，如模式，边缘和形状图像识别、语音识别等视觉和音频分析任务RNN引入记忆单元，使模型能够记住先前的信息，并将其应用于当前预测能够处理序列数据，如文本、时间序列和语音语言建模、机器翻译、情感分析等GAN一种无监督学习模型，能够生成逼真的数据，如图像、文本和语言图像创作、风格迁移、数据增强任务四大数据营销的应用：新媒体运营一、KOL管理二、社区发现与社区营销三、舆情监测四、广告精准投放五、情感分析

一、KOL管理KOLKOL（KeyOpinionLeader，关键意见领袖）是指在社交媒体中具有垂直领域影响力，在一定程度上影响粉丝购买意愿的节点人物。其核心特征包括：（1）高粉丝黏性：在细分领域具备权威性与信任度；（2）平台影响力：头部KOL可推动平台流量分配规则；（3）营销杠杆效应：高效连接品牌与消费者，提升口碑与转化率。大数据在KOL管理中的核心应用体现在以下两个方面

KOL管理的两个应用一般来说，企业会跨平台选择多个KOL合作对象，可能很难对所有平台进行即时监测，确定KOL是否发文。大数据技术可以解决以上难题。（二）实时监测大数据可以衡量品牌竞品在不同时间段或不同推广活动中所选合作的KOL表现，通过动态的KOL数据帮助品牌了解竞品声量和策略方向，从而判断、衡量并决定对于不同社交媒体平台、不同KOL类型和量级的投入。（一）智能选号

案例：PARKLU利用大数据解决KOL营销痛点

PARKLU是来自于国内的KOL智能营销平台着重利用大数据技术解决企业在开展KOL营销时遇到的痛点问题。KOL营销时KOL的资源过于分散，难以评估、积累适合品牌的KOLPARKLU具有KOL搜索功能帮助多维度地评估KOL表现，更推出了KOL评估功能，品牌可以根据6个关键指标对KOL进行评估，包括：传播指数、互动指数、性价比指数、成长指数、相关性指数。KOL报价不透明，而且报价相差很大，该选价高还是价低？PARKLU且合作企业提供了“KOL计算器”功能，利用“KOL预算计算器”得到营销预估费用。PARKLU针对不同的社交媒体平台，创建了智能的KOL预算计算器，只需要选择自己想了解的社交媒体平台，再选择博主类别和数量，就可以轻松获得KOL营销的预估费用。PARKLU且合作企业提供了“KOL计算器”功能，利用“KOL预算计算器”得到营销预估费用。PARKLU针对不同的社交媒体平台，创建了智能的KOL预算计算器，只需要选择自己想了解的社交媒体平台，再选择博主类别和数量，就可以轻松获得KOL营销的预估费用。合作的KOL太多，监测、查看KOL是否发文等流程非常繁琐，耗费大量人力PARKLU的数据分析平台能够帮助团队节省60%的时间，一站式流程化这个过程。从创建合作，邀请并确认博主，确认博主费用和付款，审核博主草稿，查看合作数据，复盘分析报告，品牌评价合作，整个流程在我们平台上都有相对应板块，简易上手，高效帮助品牌进行KOL合作。二、社区发现与社区营销网络图模型的构建在社交网络中，每个用户可以被视为一个节点，用户之间的关系则通过边来表示。通过赋予边权重，我们可以量化用户间的关系强度。这种模型有助于品牌商家识别和利用社区内的用户关系，进行精准营销。社区发现的定义与过程社区发现是将社交网络划分为多个聚簇的过程，类似于聚类算法。通过算法识别，可以揭示用户间的紧密联系，形成社区结构，这对于理解用户行为和优化营销策略至关重要。社区发现的实际应用以马蜂窝为例，通过社区发现技术，平台能够将用户基于兴趣和行为细分，提供定制化的旅游产品和服务，满足个性化需求，增强用户体验和满意度。（一）社区网络结构二、社区发现与社区营销（二）社区营销的策略个性化推荐与广告投放社区营销允许品牌根据用户群体的特定兴趣和行为模式进行个性化推荐和广告投放，提高营销的相关性和转化率。社交网络中的用户互动分析社区产品开发与服务优化通过分析用户在社交网络中的互动，品牌可以识别具有共同兴趣的用户群体，为这些群体提供更加精准的内容推荐和营销活动。社区营销还可以指导品牌开发更符合特定社区需求的产品，并通过社区反馈进行服务优化，增强用户忠诚