大数据营销教程

第一章大数据概述本章纲要大数据概述大数据的诞生大数据的内涵大数据的技术架构和常用工具大数据的技术架构数据采集技术数据计算技术数据可视化技术大数据的产业发展概况大大数据的定义大数据的特征大数据的处理流程大数据的应用流程第一节大数据的诞生01

1965年，Inter的创始人GordonMoore提出了著名的摩尔定律，认为当价格保持不变的情况下，集成电路上可容纳晶体管的数量，大约每过18小时就会增加一倍，计算性能提升一倍。

1998年，图灵奖获得者JimGray提出了新摩尔定律，即人类历史以来产生数据量的总和，每过18个月就会翻一倍。

第一节大数据的诞生在摩尔定律的指导下，计算机软硬件不断发展，促进了信息产业的巨大进步。针对，数据量的变化又产生了新的摩尔定律。第一节大数据的诞生

《红楼梦》作为我国的一本经典文学著作，在把标点计算在内的情况下，全书大概含有87万字。在计算机数据存储中，每个汉字会占据2个字节，也就是1汉字=2B，由此1EB的存储空间大约等于6626亿本红楼梦的数据量。

单位换算标准例子KB1024B512个汉字MB1024KB非高清网络通用图片GB1024MB等于下载一部非高清电影的大小TB1024GB约等于一个固态硬盘的容量大小PB1024TB大数据存储设备EB1024PB还没有单个存储器达到这个容量

存储单位换算表第一节大数据的诞生

大数据这个词最早出现在19世纪80年代著名未来学家托夫勒的作品《第三次浪潮》中，他将大数据看作是第三次浪潮的精彩华章。

2008年9月，美国《Nature》杂志，正式提出“大数据”概念，并从科学和社会经济等多个领域描述了数据信息在未来将扮演着越来越重要的作用。

第一节大数据的诞生

2011年，当年麦肯锡发布了《大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿领域》，该报告从经济和商业等多个维度论述了大数据发展潜力，列举了大数据相关的核心技术。

2012年，以奥巴马为首的美国政府推出大数据研究和发展计划，将大数据上升至国家战略。第二节大数据产业发展概况01大数据的发展：半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸的时代，已经到来。它不仅使世界，充斥着以往更多的信息，而且数据增长速度更快。第二节大数据的产业发展概况

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联，社交网络，电子商务，等极大的扩大了互联网的边界和应用范围，各种数据也在迅速膨胀的产生。第二节大数据的产业发展概况2021-2027年中国大数据产业规模预测图（资料来源：前瞻产业研究院）

全球大数据产业的发展规模的不断扩大，应用的全面展开，为大数据的持续发展带来了强大动力。相关数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4800亿元，2018年我国大数据产业规模突破6000亿元，2019年达到5397亿元。2020年突破了6000亿。第二节大数据的产业发展概况

在全球化浪潮的影响下，我国的大数据产业也在蓬勃发展，大数据技术正在被广泛地应用到政府公共管理、金融、交通、零售、医疗、工业制造等领域，大数据所形成的市场价值也在不断提升。

第二节大数据的产业发展概况

在数字化浪潮之下，大数据已成为国际竞争前沿，国家顶层设计助力大数据发展，政策利好非结构化数据将成为主题，开源成为大数据技术发展的主要方向，数据隐私问题在大数据发展过程中将会日益显现。第三节大数据的内涵02大数据的内涵大数据定义大数据的特征大数据的处理流程大数据的应用领域第三节大数据的内涵第三节大数据的内涵>>一、大数据的定义麦肯锡对大数据的解释：

从技术的角度把大数据定义为规模超过现有数据库工具获取，存储，管理和分析能力的数据集，同时强调，不是数据大小超过特定数量级的数据集才是大数据。维基百科将大数据描述为：

大数据是指在承受的时间范围内使用通常的软件工具捕获和管理的数据集合。大数据是一种大规模的数据集合，在过去的存储和管理分析中远远超过传统软件，因此称为大数据。第三节大数据的内涵>>一、大数据的定义

简而言之：

可以认为所谓大数据，是指数据本身为了实现数据到价值转换，这一过程涉及的工具，平台，系统的集合。

NIST（NationalInstituteofStandardsandTechnology）

从大数据内涵的角度来看，定义大数据为“具备海量性，高速性，多样性，可变形等特征的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实现高效的存储，处理和分析”。第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征大数据具有数据量巨大（Volume）、类型多（Variety）、流动快（Velocity）、价值大（Value）、数据真实性（Veracity）。的五维特点，简称”5V”。第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征数据类型多75%网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息社交媒体中产生的数据25%“1、2、3、4”等传统数字以及符号非结构化数据结构化数据第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征数据量巨大美国的国会图书馆5000

根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2022年全球将总共拥有35ZB的数据量，增长近20倍，相当于我们地球上所有海滩沙粒总数的57倍。2010年，人类拥有的信息总量大概是1.2Z存储数据量最大的图书馆之一。2011年4月，拥有235TB的数据一首歌4M×1024×1024一部电影1G×1024一图书馆藏书1T×1024谷歌每小时处理1P×1024吉（G）兆（M）太（T）拍（P）艾（E）泽（Z）约为5000个美国图书馆总和第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征数据产生得快一台大型粒子对撞机里共有1.5亿个传感器每秒钟发生粒子对撞6亿次仅仅使用十万分之一一年积累25PB的数据1TB的硬盘×25000个剔除99.999%数据处理速度快大数据通过云计算，以上数据储存仅需20分钟共计1PB，速度1G/s，还剩144小时已完成50%流动快第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征真实性数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得知识和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。第三节大数据的内涵>>二、大数据的特征应用价值大大数据之“大”，其实并不在于其表面的“大容量”，而在于其潜在的“大价值”。如果不能把拥有的数据转化为价值，那么拥有再多的数据也是毫无意义的。个人位置大数据服务8000亿美元的市场规模零售业大数据帮助企业增加60%的利润制造业大数据降低50%的产品开发制造装配成本第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

当用户在访问某个网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息。尽管网站拥有了大量的网站访客及其访问内容的信息，但拥有了这些信息却不等于能够充分利用这些信息。为了更好的利用这些信息，需要对这些数据进行处理，挖掘掘内部的有用信息。来源/第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程大数据处理流程数据预处理统计分析数据挖掘第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

通过数据预处理工作，可以使残缺的数据完整，并将错误的数据纠正、多余的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并且进行数据集成。数据预处理的常见方法有数据清洗、数据集成与数据变换。第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程填

充缺

失值数据属性分为数值属性和非数值属性进行处理，通过利用已存数据的多数信息来推测缺失值数据属性分为数值属性和非数值属性进行处理，通过利用已存数据的多数信息来推测缺失值大量采用同一属性值，可能会误导挖掘程序得出有偏差甚至错误的结论数据偏离的问题小，但该方法十分费时,不具备实际的可操作性通常当在缺少类标号时，通过这样的方法来填补缺失值利用均值替换缺失值忽略元组人工填写缺失值使用一个全局常量填充缺失值用属性的均值填充缺失值用同类样本的属性均值填充缺失值使用最可能的值填充缺失值缺失值处理第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程（1）模式集成和对象匹配问题（2）冗余问题（3）元组重复（4）数据值冲突的检测与处理问题数据挖掘经常需要数据集成合并来自多个数据存储的数据。数据还可能需要变换成适于挖掘的形式。数据分析任务多半涉及数据集成。问题数据集成第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程1、光滑。去除数据中的噪声2、聚集。对数据进行汇总或聚集。3、

数据泛化。使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据4、规范化。将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间5、属性构造。可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程数据变换的目的是将数据变换或统一成适合挖掘的形式。数据变换主要涉及以下内容：数据变换统计分析描述性统计分析相关性分析显著性检验对于获取到的数据，需要的对数据进行简单的统计分析来进一步认识数据第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程描述性统计主要是计算描述数据水平变化的统计量，主要包括平均数，中位数，众数，偏度系数等。偏度系数用于描述数据分布的对称性，偏度系数越接近0，则数据的分布月对称，偏度系数为正，则数据分布为右偏，为负，则数据分布为左偏。第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。

第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

聚类是指在没有训练的条件下，对一些无标签的数据进行归纳分类。根据数据内部的相似性对数据进行分组，以便对数据进行概括。常用的聚类算法有Kmeans，Dbscan等。常用的应用场景有。信用卡检测，社群划分等。常用的应用场景有。信用卡检测，社群划分，社群划分等。DBScan聚类第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

分类是一个有监督的学习过程，目标数据中部分类别是已知的，部分类别是未知的。分类过程需要做的就是把每一条未知类别的记录归到对应的类别之中。由于必须事先知道各个类别的信息，并且所有待分类的数据条目都默认有对应的类别。常用的模型逻辑回归，SVM等。常用的应用场景有：垃圾邮件检测，商品分类等。第三节大数据的内涵>>四、大数据处理流程

关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。常用的有Apriori和Fp-growth等。关联分析可以应用于生物信息学、医疗诊断、网页挖掘、商品推荐等。第三节大数据的内涵>>四、大数据的应用领域优衣库（英文名称：UNIQLO），为日本迅销公司的核心品牌，建立于1984年，当年是一家销售西服的小服装店，现在已经是家喻户晓的品牌。2002年9月，中国首间UNIQLO店于上海开业。之后快速发展，优衣库在企业的扩张中，积累了海量的用户数据信息，这些信息对于优衣库实现零库存是非常重要。第三节大数据的内涵>>四、大数据的应用领域通过挖掘真实顾客消费信息的多个方面，例如用户购买数据、线上商城用户浏览数据、地址数据和行为数据等维度，总结不同商品的客户需求，构建不同商品的用户画像。通过多类型用户画像的交集归纳出商品的典型人群。分析典型人群特征，对潜在客户进行精准化推送。通过多次推送效果的测试结果，验证用户的迭代需求性，并将收集到的信息进行用户画像的更新。通过用户画像，用户画像，可以使优衣库的服务对象更加聚焦和更加专注，提升用户体验，降低库存压力，提高企业盈利能力。第三节大数据的内涵>>四、大数据的应用领域滴滴作为国内的大型互联网企业，出行业务作为该公司的主营业务。随着业务量的不断扩展，该公司获得基础数据越来越庞大，如何运用这些数据更好的服务消费者显得尤为重要。通过运用大数据技术，实现区域热力图、OD数据分析、城市运力分析、城市交通出行预测、城市出行报告以及信号灯动态配时等措施。百度地图1用户去目的地前，用百度地图搜索地点和规划路线3提前1—2小时对即将到来的风险进行预警2百度地图通过分析大量数据，预测相关地点的人流量避免如上海外滩踩踏事件一类悲剧再度发生第三节大数据的内涵>>四、大数据的应用领域大数据让出行更方便大数据让经济治理更有效降低银行坏账率银行通过贷款对象的大数据特征可以推测出对方违约的可能性，从而减少可能的损失。推导宏观大趋势判断经济形势可以通过把海量的微观主体的行为进行加总分析，从而推导出宏观大趋势的好坏。提高生产效率大数据与物联网技术相结合，可以推动企业做出最优决策，帮助企业提高生产效率。打击假冒伪劣打击假冒伪劣、建设“信用中国”也不再需要消耗大量人力物力，大数据将使危害市场秩序的行为无处遁形。经济治理领域是大数据创新应用的沃土大数据是提高经济治理质量的有效手段第三节大数据的内涵>>四、大数据的应用领域第四节大数据的技术架构和常用工具04第三节大数据的技术架构>>一、大数据技术架构

大数据技术是一系列技术的总称，集合了数据采集与传输、数据存储、数据处理与分析、数据挖掘、数据可视化等技术。

第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术数据采集技术系统日志采集方法其它数据采集方法网络数据采集方法第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术

系统日志是记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。用户可以通过它来检查错误发生的原因，或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。系统日志采集方法第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术系统日志采集方法

通常大型互联网公司会借助已有开源框架构建自己的海量数据采集工具，多用于系统日志的收集，包括系统日志、应用程序日志和安全日志等。

Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume,Facebook的Scribe，Linkedin的kafka以及阿里的TimeTunnel等多个开源的海量数据采集工具，是目前系统日志采集的行业典范。Flume由Cloudera公司设计开发，主要用于合并企业日志数据，后归属于Apache，最新版本为1.9.0。Flume包含源（Source）、通道（Channel）和接收器（Sink）三个核心组件，组件之间采用事件（Event）传输数据流。系统日志采集方法第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术

网络数据主要包括互联网平台上的公开信息。例如新闻网站数据，豆瓣top250数据。豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影Top250。。

网络数据采集方法网络爬虫（Crawler）

网络爬虫根据一定的搜索策略自动抓取万维网程序或者脚本，不断从当前页面抽取新的URL放入待爬取队列，并从队列中选择待爬取URL，解析该URL的DNS地址，将URL对应的网页内容下载到本地存储系统，并将完成爬取的URL放入已爬取队列中，如此循环往复，直到满足爬虫抓取停止条件为止。第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术网络数据采集方法API采集

又称应用程序接口，通常是网站的管理者自行编写的一种程序接口。该类接口屏蔽了网站复杂的底层算法，通过简单调用即可实现对网站数据的请求功能，从而方便使用者快速获取网站的部分数据。网络数据采集方法第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术

AKShare是基于Python的财经数据Api接口，目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。https://www.akshare.xyz/tutorial.html#id2网络数据采集方法第三节大数据的技术架构>>一、数据采集技术

使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来使用存储好的数据。

对于保密级别要求较高的数据，会通过与专用数据技术服务商的合作来保护数据的完整性和私密性，借助特定系统接口等相关方式完成此类数据的采集工作。其它数据采集方法第三节大数据的技术架构>>二、数据采集技术第三节大数据的技术架构>>一、数据存储技术结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的区别类别结构化数据非结构化数据半结构化数据基本定义可以用固定的数据结构来描述的数据数据结构很难描述的数据介于结构化数据与非结构化数据之间的数据数据与结构的关系先有结构，后有数据有数据，无结构先有数据，后有结构数据模型二维表格（关系型数据库）无树形，图状常见来源各类规范的数据表格图片、视频、音频等HTML文档、个人履历、电子邮件等第三节大数据的技术架构>>三、数据存储技术传统数据库存储MySQL是一种关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL

AB

公司开发，属于

Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。关系数据库将数据保存在不同的表中，当对大数据进行读取时吗，需要时间较长，为了适应读取大量的数据需求，MySQL提供了MySQLproxy组件。第三节大数据的技术架构>>三、数据存储技术HadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是Hadoop架构下的一个分布式文件系统。HDFS是Hadoop的一个核心模块，有着高容错性、高吞吐量等优点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，能够提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。分布式存储第三节大数据的技术架构>>三、数据存储技术HDFS在数据存储阶段，将同份数据进行备份存储。当部分硬件发生故障时，导致无法读取原始数据，HDFS启动故障容错机制，读取备份数据，来保证文件系统的整体性和可靠性。第三节大数据的技术架构>>三、数据存储技术第三节大数据的技术架构>>四、数据计算技术

在计算机应用的早期，集中式计算架构是当时计算主流架构，其中典型计算数据的工具是大型主机和超级计算机。

最著名的大型主机当属IBM开发的System/360系列主机，它是计算机发展历史上的一个里程碑，与波音707和福特T型汽车被誉为20世界最重要的三大商业成就。

1964年4月7日，IBM推出了划时代的System/360大型电脑，这一系列是世界上首个指令集可兼容计算机。从前，计算机厂商要针对每种主机量身定做操作系统，System/360的问世则让单一操作系统适用于整系列的计算机。第三节大数据的技术架构>>四、数据计算技术

超级计算机与通用计算机相比，它具有更高的计算性能。超算的计算性能以每秒浮点运算作为指标，而不是采用传统的每秒百万指令集来衡量计算性能。超算被应用于各种计算密集型任务中，例如，量子力学，天气预报，分子建模等领域。第三节大数据的技术架构>>一、数据计算技术

超级计算机是世界公认的高新技术制高点和21世纪最重要的科学领域之一。我国的超算发展相对于美日，起步较晚，随着我国科研人员的不断研究，我国在超算领域的影响力不断增强。2010年，中国第一个千万亿次超级计算机，“天河一号”诞生，并荣登世界超级计算机500强榜单第一名，中国人首次站上了超级计算机的全球最高领奖台。第三节大数据的技术架构>>一、数据计算技术随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算应运而生，通过将将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。代表性的就是hadoop，Spark等。第三节大数据的技术架构>>一、数据计算技术MapReduce作为Hadoop下重要的组件之一，它是基于谷歌MapReduce的开源实现，将在大规模集群的复杂的并行计算过程使用抽象的方式，抽象为Map和Reduce两个函数。MapReduce的核心思想为分为治之，工作流程为将输入的数据集分为不同的独立数据块，之后分发到主节点管理下的各个分节点，进行执行。之后通过整合各个节点的分节点的处理结果，完成最后的任务。第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化

数据可视化是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。常用的数据可视化软件有Excel、PowerBI、Tebleau、Echart等。第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化可视化基本特征数据可视化的作用数据表达数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展示数据信息，方便人们阅读、理解和运用数据。常见的形式如文本、图表、图像、二维图形、三维模型、网络图、树结构、符号和电子地图等。数据操作数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求，数据操作需要友好的人机交互技术、标准化的接口和协议支持来完成对多数据集合或者分布式的操作。数据分析数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构、和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。可视化作为数据分析的最终环节，直接影响着人们对数据的认识和应用。文本可视化123大数据可视化方法网络（图）可视化多维数据可视化6.2大数据可视化方法第六章大数据可视化

Excel是Microsoft

Office套装软件的组件之一，由Microsoft开发，主要服务对象为Windows和Mac操作系统的一款结构化数据的表格计算软件。可以进行各种数据的基本统计分析，数据可视化，辅助决策操作。广泛的用于金融，管理，财经等众多领域。第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化PowerBI是一种商业分析工具，可连接数个数据源、简化数据准备并提供数据分析，生成美观的报表供用户在Web和移动设备上进行展示。用户通过创建个性化仪表板，对数据进行整理分析，然后生成精美的图表，，获取针对其业务的全方位独特见解。第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化

ECharts（EnterpriseCharts）数据可视化工具来自百度商业前端数据可视化团队的开源项目，底层基于html5Canvas，是一个纯Javascript图表库。该工具能够提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。

第三节大数据的技术架构>>一、数据可视化对于文本来说，通常使用词云来进行数据可视化。词云就是将从一大段文本中按出现频率提取的关键词组织成云朵或其他的形状，并在视觉上突出出现频率较高的关键字。PPT模板下载：/moban/行业PPT模板：/hangye/节日PPT模板：/jieri/PPT素材下载：/sucai/PPT背景图片：/beijing/PPT图表下载：/tubiao/优秀PPT下载：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/资料下载：/ziliao/PPT课件下载：/kejian/范文下载：/fanwen/试卷下载：/shiti/教案下载：/jiaoan/PPT论坛：

THANKS第二章大数据营销大数据营销大数据营销基础大数据营销应用大数据营销的安全和伦理大数据营销发展大数据营销的含义大数据营销的特点大数据营销的运营方式数字营销社会化媒体营销移动营销大数据营销信息安全个人隐私伦理问题本章纲要第一节大数据营销基础011、数据营销的概念第一节大数据营销基础1、数据营销的概念第一节大数据营销基础1、数据营销的概念第一节大数据营销基础1、数据营销的概念第一节大数据营销基础第一节大数据营销基础>>一、大数据营销的含义大数据营销是利用数据挖掘，数据可视化等大数据手段收集、分析、执行从大数据所得到的洞察结果来进行用户画像分析，市场状况分析、触达场景分析、营销产品内容分析，并以此鼓励客户参与，实现营销商品销售，通过用户的反馈信息来优化营销效果和评估内部责任的过程。第一节大数据营销基础>>一、大数据营销的含义数智化在细化客户标签、建立客户样本、了解客户需求、动态及时反馈等方面发挥高效优势大数据营销是重在内容运维、场景化呈现、流量池补充、组织结构变革，从消费领域看是源头产业TOC数字化转型与大数据营销就像海中的浪潮注定是我们必然需要经历的阶段第一节大数据营销基础>>二、大数据营销的特点时效性个性化高效率关联性精准性大数据营销的特点第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式一、消费者洞察

企业可以通过分析顾客的购买行为的特征，通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费记录、购买数量、购买频次、退货行为、付款方式、顾客与企业的联络记录，以及顾客的消费偏好等信息洞察他们的购买习惯，并以此来制定营销方案。

第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式二、产品定制化

第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式三、推广精准化精确推广不仅可以做到受众精准，还可以做到效果精准和费用精准，更为重要的是，在新技术的推动下，精确推动往往具有可控制性，企业可以随时跟踪推广效果，并随时进行调整。第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式四、推荐个性化

不同的用户的搜索会显示不同的结果，也就是针对同一个商品，用户搜索结果的排序不是固定不变的。以淘宝的千人千面系统为例，通过定义用户行为，根据用户行为给他们打上打上不同的标签，再使用类似PageRank的搜索算法，结合商品的关键字和权重分布等因素进行区分。第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式五、用户体验优化

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。例如，食品是否快到保质期；汽车使用磨损情况，是否需要保养维护等。第一节大数据营销基础>>三、大数据营销的运营方式六、客户划分细化

从客户需求的角度来看，不同类型的客户需求是不同的，想让不同的客户对同一企业都感到满意，就要求企业提供有针对性的符合客户需求的产品和服务。第二节大数据营销的发展02第二节大数据营销的发展>>一、数字营销

数字营销是基于明确的数据库对象，通过数字化多媒体渠道，比如电话、短信、邮件、电子传真、网络平台等数字化媒体通道，实现营销精准化，营销效果可量化、数据化的一种高层次营销活动。第二节大数据营销的发展>>一、数字营销数字营销的发展第二节大数据营销的发展>>一、数字营销第二节大数据营销的发展>>一、数字营销第二节大数据营销的发展>>一、数字营销第二节大数据营销的发展>>二、社会化媒体营销社会化媒体营销是利用社会化网络，在线社区，博客，百科或者其他互联网协作平台媒体来进行营销，公共关系和客户服务维护开拓的一种方式。又称社会媒体营销、社交媒体营销、社交媒体整合营销、大众弱关系营销。第二节大数据营销的发展>>二、社会化媒体营销第二节大数据营销的发展>>二、社会化媒体营销社会化媒体营销模式第二节大数据营销的发展>>二、社会化媒体营销社会化媒体营销渠道第二节大数据营销的发展>>三、移动营销第二节大数据营销的发展>>三、移动营销移动营销背景第二节大数据营销的发展>>三、移动营销移动营销的4I模式个性化（I）分众识别（IndividualIdentification）即时信息（InstantMessage）互动沟通（InteractiveCommunication）第二节大数据营销的发展>>三、移动营销移动营销云服务第二节大数据营销的发展>>三、移动营销第二节大数据营销的发展>>三、移动营销第二节大数据营销的发展>>四、大数据营销传统营销数字营销社交化媒体营销移动营销大数据营销在传统营销中，企业因为无法掌握消费者更全面的消息，往往把面铺得很开，这是一个广泛撒网的过程。随着互联网以及移动设备的不断发展，传统营销渐渐向着数字化营销的趋势发展，这时企业可以用前所未有的速度手机用户的海量行为数据。随着移动互联网的发展，移动智能设备也开始普及人们的生活里，数字营销的流行也促进了移动营销逐步成了最主要的线上营销方式之一。互联网的发展和移动智能设备的普及后，人人都能更方便地上网以及拥有了自己的移动通信设备，我们逐渐进入了自媒体时代，这是以个人传播为主，以现代化、电子化手段，至此社交媒体营销也逐渐进入了人们的视线。

大数据营销也是营销。市场营销管理从“4P”发展到“4C”，大数据营销的特点恰巧符合“4C”的要求。第三节大数据营销的应用03第三节大数据营销的应用第三节大数据营销的应用案例一李宁——转型定位中的大数据应用第三节大数据营销的应用案例二趣多多大数据在愚人节营销中发挥作用趣多多愚人节行销活动借助大数据成功吸引了年轻人的注意，创造了很多热度和话题，并获得了巨大的品牌知名度。2016年愚人节营销活动中，趣多多通过晚会节目《今晚80后脱口秀》受到了粉丝的关注和欢迎。随后该公司在与流量巨大的百度搜索合作下，设计了有趣的游戏玩法，即当用户使用百度图片和百度知道时，他们总是可以看到很多有趣的身影，凭借流行的程序和富有创意的恶搞游戏，趣多多成功地拥有了强烈的存在感。第三节大数据营销的应用案例二趣多多大数据在愚人节营销中发挥作用第三节大数据营销的应用案例三安佳酸奶利用大数据分析明确自身产品风格定位第三节大数据营销的应用案例三安佳酸奶利用大数据分析明确自身产品风格定位安佳公司内部已成立了一个安佳数字卓越中心，该中心会基于专业的调研公司、阿里数据银行、恒天然公司自有DMP以及微博CIG等数据，对目标消费者人群进行数据分析。经过大量的数据处理后，他们发现安佳轻醇的目标消费人群集中在24～30岁的年轻时尚女性。这类人群关心自我感受和想法，关注身材和健康饮食。在购物上，她们很乐意多花钱去购买那些她们认为是原创的或独一无二的品牌，是最早一批愿意购买并和别人分享新产品的人。基于这样的消费习惯研究、媒体行为研究，以及对于品类的痛点研究，安佳对于新品“轻醇小白瓶”也有了清晰的定位为时尚，主打“零食新风尚”和“原生营养”的理念。第四节大数据营销的安全和伦理04第四节大数据营销的安全和伦理>>一、信息安全身份信息暴露，例如，在用户协议中，将“同意”之选项设置为较小字体，且已经预先勾选，导致部分消费者在未知情况下进行授权。信息控制权减弱，在大数据时代，公共空间和私人领域的界限日渐模糊，我们每天信息暴露给外界。数据挖掘能轻松做到对用户信息的收集、关联分析，利用诸如个人经历、兴趣喜好、社交关系等信息，描绘出用户面像。同时，信息传播、复制的便利，使得他人能够获取我们的“信息污点”，用作他途。人们对个人信息的控制权不断减弱。不良信息泛滥，在互联网这个虚拟空间里，各种有害信息越来越多，从传播色情材料、造谣惑众，到传播疠毒、盗窃账号、网络诈骗，再到贩卖假药甚至毒品、枪支等信息泛滥。第四节大数据营销的安全和伦理>>一、信息安全第四节大数据营销的安全和伦理>>一、信息安全第四节大数据营销的安全和伦理>>信息安全防护思路第四节大数据营销的安全和伦理>>信息安全防护第四节大数据营销的安全和伦理>>二、个人隐私信息化时代，个人的隐私越来越多地融入各种大数据中，被数据拥有者所操控。这也形成了个体消费者与商家之间的信息不对称，企业掌控了越来越多消费者个人全方位的信息，如消费需求的强弱、消费者的内在心理与外显行为、议价能力等。在以顾客为中心的价值体系下，相较于商家而言，个人用户已成为弱势群体。企业会通过评估顾客的商业价值来精准配置营销资源，在某些特殊的消费领域，对消费者而言是一种不公正的差别对待。第四节大数据营销的安全和伦理>>二、个人隐私第四节大数据营销的安全和伦理>>二、个人隐私第四节大数据营销的安全和伦理>>二、个人隐私第四节大数据营销的安全和伦理>>三、伦理问题

大数据伦理问题第四节大数据营销的安全和伦理>>三、伦理问题

大数据伦理问题产生原因第四节大数据营销的安全和伦理>>三、伦理问题

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THANKS第三章大数据时代的消费者行为分析本章纲要大数据时代的消费者行为分析大数据时代市场大数据时代的消费者行为大数据时代市场的演进大数据时代市场的类型和功能网络用户发展现状与趋势消费者特征消费者影响因素分析消费者的购买决策过程第一节

大数据时代市场011、数据营销的概念大数据时代的市场多以现代信息技术为依托，以因特网为载体，使得信息即时生成、传播与交互，是高度分享的人机交互方式组成的一种互联网交易组织。因此，本书将大数据时代市场主要界定为大数据时代的网络市场，运用数字信息技术驱动经济社会变革，促使人类逐步迈向平台经济与智能算法社会。第一节大数据时代市场大数据时代市场大数据时代市场的演进大数据时代市场的类型和功能第一节大数据时代市场>>一、大数据时代市场的演进从交易的方式和范围看，大数据时代市场经历了3个发展阶段大数据时代市场的演变第一个阶段：生产者内部的网络市场第二个阶段：第三个阶段：国内的、全球的生产者网络市场和消费者网络市场信息化、数字化、电子化的网络市场

第一节大数据时代市场>>一、大数据时代市场的演进网民规模第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年12月，我国网民规模稳步增长，达10.32亿，较2020年12月增长4296万，互联网普及率达73.0%，农村及老年群体加速融入网络社会。

大数据时代市场现状第一节大数据时代市场>>一、大数据时代市场的演进电子商务《中国电子商务报告2020》显示，我国电子商务发展实现规模效益双丰收。2016至2020年，全国电子商务交易额从26.10万亿元增长到37.21万亿元，年均增长率为9.3%。中国网购用户规模已达7.82亿，连续多年保持全球规模最大、最具活力的网络零售市场。大数据时代市场现状第一节大数据时代市场>>二、大数据时代市场的类型和功能大数据时代市场类型大数据时代市场类型根据交易主体的不同根据购买者身份不同企业与消费者企业与企业消费者与消费者企业与政府网络消费者市场网络组织市场第一节大数据时代市场>>二、大数据时代市场的类型和功能调节功能引导生产功能交换功能资源配置功能反馈功能大数据时代市场基本功能41第一节大数据时代市场>>二、大数据时代市场的类型和功能大数据时代市场显著功能2356统计分析功能实时交易结算功能开拓国际市场功能增加市场总量功能市场营销功能快速反应功能第二节

大数据时代的消费者行为02深入了解网络消费者的总体特征、影响购买行为的因素，分析网络消费者的购买决策过程，是进行高效、精准的网络营销的先决条件。第二节大数据时代的消费者行为网络用户发展现状与趋势大数据时代的消费者行为消费者特征消费者影响因素分析消费者的购买决策过程网络用户规模截至2021年12月，我国网民规模达10.32亿，较2020年12月增长4296万，网民数量有所增长，互联网普及率达73.0%，互联网普及率不断提高。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户规模截至2021年12月，我国手机网民规模为10.29亿，较2020年12月新增手机网民4373万，网民中使用手机上网的比例为99.7%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户结构(1)性别结构截至2021年12月，我国网民男女比例为51.5:48.5，男性网民比女性网民多3%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户结构(2)年龄结构截至2021年12月，20-29岁、30-39岁、40-49岁网民占比分别为17.3%、19.9%和18.4%，高于其他年龄段群体。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户结构(3)城乡结构截至2021年12月，我国农村网民规模为2.84亿，占网民整体的27.6%；城镇网民规模为7.48亿，较2020年12月增长6804万，占网民整体的72.4%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户结构(3)城乡结构在互联网普及率方面，我国城镇地区互联网普及率为81.3%，较2020年12月提升1.5个百分点；农村地区互联网普及率为57.6%，较2020年12月提升1.7个百分点。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势我国个人互联网应用发展状况(1)即时通讯截至2021年12月，我国即时通信用户规模达10.07亿，较2020年12月增长2555万，占网民整体的97.5%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势我国个人互联网应用发展状况(2)移动支付截至2021年12月，我国网络支付用户规模达9.04亿，较2020年12月增长4929万，占网民整体的87.6%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势我国个人互联网应用发展状况(3)网络直播截至2021年12月，我国网络直播用户规模达7.03亿，较2020年12月增长8652万，占网民整体的68.2%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势我国个人互联网应用发展状况(4)网络视频截至2021年12月，我国网络视频（含短视频）用户规模达9.75亿，较2020年12月增长4794万，占网民整体的94.5%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势我国个人互联网应用发展状况(5)网络游戏截至2021年12月，我国网络游戏用户规模达5.54亿，较2020年12月增加3561万，占网民整体的53.6%。第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势网络用户发展趋势第二节大数据时代的消费者行为>>一、网络用户发展现状与趋势0102030405我国互联网使用人数以及互联网普及率将会逐年上升Z世代群体将成为移动互联网发展的新核心用户群体网络用户基于生活需要在社交、视频、购物等应用的活跃渗透率将持续上升老年用户与农村用户数量将会进一步增长网络在乡村的普及率会越来越高，城乡地区互联网普及率差异会逐年减小第二节大数据时代的消费者行为>>二、消费者特征消费需求个性化消费者需求差异化增强消费主动性增强追求方便、有趣的消费过程消费者选择商品较为理性化消费注重价值导向，具有交叉性消费者特征第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析与传统渠道相同，大数据时代消费者的消费行为也受个人、心理等内部因素和经济、文化、政治等外部因素的影响。除此之外，网络消费者的购买行为还受到其特有的影响因素。第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析购物安全性与信任感商品的更替性购物的便捷性商品的价格物流配送服务效率第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析网络购物模式网络售后服务网络支付系统的安全性交易双方的信息不对称购物安全性与信任感第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析节省时间成本节省体力成本节省精力成本购买过程操作方便购物的便捷性第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析网络商品较实体店低廉网络商品价格的透明性商品的价格第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析求新的购买需求增加网络商品更新换代的速度快商品的更替性第二节大数据时代的消费者行为>>三、消费者影响因素分析网购物流配送的速度、时间网购物流配送的费用、完好性物流配送服务效率购买决策过程是指消费者在购买过程中的一系列步骤。与线下购买行为类似，网络消费者的购买行为在实际购买之前就已经开始，并且延长到购买后的一段时间。网络消费者具体的决策过程主要包括以下几个步骤：第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程诱发需求信息搜寻对比评估确认购买购后评价第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程诱发需求在传统的购物过程中，诱发需求的因素是多方面的，有人身体内在产生的生理刺激，也有外部环境形成的心理刺激。但对于网络营销来说，诱发需求只能局限于视觉、听觉，例如商品文字的表述、图片、声音的设计可以成为诱发网络消费者购买的直接动因。第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程信息搜寻收集信息的渠道主要有内部渠道和外部渠道。消费者在网上购买商品前利用互联网收集产品的信息，因此，消费者的主观能动性更强，顾客可以通过自己搜索到的商品信息进行追踪和搜索，并在浏览的过程中发现新的购买机会。第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程对比评估消费者要想使自己的购买欲望与实际支付能力相匹配，就必须通过比较、分析多种渠道的信息，从商品的性能、价格、质量、样式、售后服务等方面对比评估，从而挑选出令消费者自身满意的产品。第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程确认购买网络消费者经过前一阶段的深思熟虑，有充足的时间对所选择的商品进行思考、判断，能够理性的做出购买决定。购买决策受周围人和外部因素的影响较小，所以，整个过程相较于传统的购买决策更具独立性。第二节大数据时代的消费者行为>>四、消费者的购买决策过程购后评价消费者收到商品后，通过对商品的体验，产生了对商品价值的基本判断，并对自身在购买决策过程中的消费选择进行重新审视与检查。根据商品的好坏程度及商家的服务态度等多方面在网络中进行评价。PPT模板下载：/moban/行业PPT模板：/hangye/节日PPT模板：/jieri/PPT素材下载：/sucai/PPT背景图片：/beijing/PPT图表下载：/tubiao/优秀PPT下载：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/资料下载：/ziliao/PPT课件下载：/kejian/范文下载：/fanwen/试卷下载：/shiti/教案下载：/jiaoan/PPT论坛：

THANKS第四章大数据广告营销本章纲要数智化广告营销大数据广告的概述大数据广告的应用大数据广告的含义大数据广告的特点大数据广告的类型案例一：蜜雪冰城案例二：元气森林第一节

大数据广告的概述011、数据营销的概念大数据广告：是指基于用户数据和产品特性构建用户画像，以各类互联网网站、电子邮箱、以及自媒体、论坛、即时通讯工具、软件等互联网媒介为传播工具，以文字、图片、音频、视频或其他形式为呈现方式的智能推送的广告。第一节大数据广告的概述>>一、含义第一节大数据广告的概述>>二、特点大数据广告的特点实时性心理优势突破时空限制交互性受众可统计性投放的精准性视听效果综合信息容量大1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点心理优势网络媒体和大数据广告与传统媒体和传统媒体广告相比，其最大优势在于能较好地掌握用户心理。对网民的研究表明，消费者之所以点击广告，心理因素是主要动因

。大数据广告是一种以消费者为导向、个性化的广告形式，消费者拥有更大的自由，他们可根据自己的个性特点与喜好，选择接收特定的广告信息。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点突破时空的限制在世界上任何地方的Internet上都可以随时随意浏览广告信息。

大数据广告通过互联网媒介把广告信息24小时不间断地传播到世界各地，它的传播突破了时间和空间的限制。只要具备上网条件，符合潜在客户的标准，任何人在任何时间任何地点都可以接收广告。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点信息容量大在网络上，广告主提供的信息容量不受限制。广告主可以把自己的公司以及公司的所有产品和服务，包括产品的性能、价格、型号和外观形态等有必要向受众说明的一切详尽信息制作成网页放在自己的网站或第三方网站中，通过一个小小的广告条实现信息传播。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点视听效果的综合性大数据广告的载体基本上是多媒体、超文本格式文件，以图、文、声、像的形式传送多感官信息，实现了完美的统一。与传统媒体相比，大数据广告信息传播时，在视觉、听觉甚至触觉方面给消费者以全面的震撼，让客户如身临其境般地感受商品或服务。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点投放的精准性广告主投放广告的目标市场的准确性。网络实际上是由一个一个的团体组成，这些组织成员往往具有共同爱好和兴趣，无形中形成了市场细分后的目标客户群。广告受众的准确性。由于是基于用户画像的精准投放广告，只会向用户投放其真正感兴趣的广告信息。因此，大数据广告信息到达受众方的准确性相当高。第一节大数据广告的概述>>二、特点受众数量可统计利用传统媒体做广告，很难准确地知道有多少人接收到广告信息。以报纸为例，虽然报纸的读者可以统计，但是刊登在报纸上的广告有多少人阅读过却只能估计推测而不能精确统计。在互联网上可通过权威公正的访客流量统计系统精确统计出每个广告主的广告被多少个用户看过以及这些用户查阅的时间分布和地域分布。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点交互性交互性是互联网媒体的最大优势，它不同于传统媒体的信息单向传播，而是信息互动传播。大数据广告可以做到一对一的发布以及一对一的信息反馈。。这种优势使大数据广告可以与电子商务紧密结合，立刻实现交易过程。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>二、特点实时性传统媒体广告发版后很难更改，即使可改动往往也需付出很大的经济代价。而网络广告能按照需要及时变更广告内容，当然包括改正错误，即时将最新的产品信息传递给消费者。1、数据营销的概念第一节大数据广告的概述>>三、类型中国互联网广告产业图谱来源：艾瑞咨询2021.9第一节大数据广告的概述>>三、类型1.电子商务广告电子商务广告包括垂直搜索类广告以及展示类广告等，以及通过购买商品展示排名或关键字设置、产品描述等手段进行营销的广告。第一节大数据广告的概述>>三、类型2.信息流广告信息流广告是位于社交媒体用户的好友动态、资讯媒体和视听媒体内容流中的广告，形式有图片、图文、视频等。微信信息流广告第一节大数据广告的概述>>三、类型

3.搜索广告广告联盟关键字广告搜索广告包括搜索关键字广告及联盟广告。第一节大数据广告的概述>>三、类型

4.品牌图形广告品牌图形广告通常以文字链，图片，flash，视频等形式展现，需要付费给第三方平台/媒介。中国制造网首页品牌图形广告第一节大数据广告的概述>>三、类型

5.富媒体广告富媒体广告一般指由声音、图像、文字等多媒体组合的媒介形式，具有复杂视觉效果和交互功能的网络广告。哔哩哔哩网站首页广告展示第一节大数据广告的概述>>三、类型

6.其他形式广告电子邮件广告

导航广告

互动游戏式广告其他形式广告包括电子邮件广告、导航广告、互动游戏式广告等

。第二节

大数据广告的应用021、数据营销的概念1.接地气的品牌人设，与年轻人玩梗第二节大数据广告的应用>>蜜雪冰城洗脑+沉浸式营销洗脑神曲类似案例：“今年过节不收礼，收礼只收脑白金”“想去哪儿拍就去哪儿拍，伯爵旅拍”“你爱我，我爱你，蜜雪冰城甜蜜蜜”…接地气的歌词+轻松喜感的旋律1、数据营销的概念2.富媒体广告——借短视频东风，UGC引爆全网第二节大数据广告的应用>>蜜雪冰城洗脑+沉浸式营销3.互动游戏广告——线上矩阵造势引流，线下门店抬“梗”转化第二节大数据广告的应用>>蜜雪冰城洗脑+沉浸式营销有奖互动奶茶小游戏1.用户画像与品牌个性——用户第二节大数据广告的应用>>“互联网+饮料公司”——元气森林❤热爱甜味！恐惧糖分年轻群体（女性为主）1.用户画像与品牌个性——元气森林第二节大数据广告的应用>>“互联网+饮料公司”——元气森林2.精准的大数据营销：电子商务广告+富媒体广告第二节大数据广告的应用>>“互联网+饮料公司”——元气森林小红书种草引流2.精准的大数据营销：电子商务广告+富媒体广告第二节大数据广告的应用>>“互联网+饮料公司”——元气森林抖音 +天猫种草PPT模板下载：/moban/行业PPT模板：/hangye/节日PPT模板：/jieri/PPT素材下载：/sucai/PPT背景图片：/beijing/PPT图表下载：/tubiao/优秀PPT下载：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/资料下载：/ziliao/PPT课件下载：/kejian/范文下载：/fanwen/试卷下载：/shiti/教案下载：/jiaoan/PPT论坛：

THANKS第五章精准营销本章纲要第一节精准营销概述01第一节精准营销概述>>一、精准营销的内涵精准营销是基于精准定位的前提，依托现代信息技术手段建立顾客个性化的沟通服务体系，以实现企业可度量的低成本的扩张之路。第一节精准营销概述>>一、精准营销的内涵精准营销具有以下特征：目标受众的针对性成本的经济性效果的可衡量性沟通策略的有效性精准程度的动态性第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑

4C理论

顾客让渡价值

一对一直接沟通理论顾客链式反应原理第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑4C理论：美国学者罗伯特·劳特朋于1990年提出。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：顾客、成本、便利和沟通。4C理论的核心是顾客战略。第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑精准营销切实贯彻了顾客导向的基本原则精准营销降低了顾客的购买成本精准营销提升了顾客购买的便利性精准营销实现了与顾客的双向互动沟通精准营销是4C理论的实际应用：第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑顾客让渡价值：市场学权威专家菲利普·科特勒于1994年提出。“顾客让渡价值”是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额。企业为在竞争中战胜对手，吸引更多的潜在顾客，就必须向顾客提供比竞争对手更多的“顾客让渡价值”。第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑精准营销从两方面提升“顾客让渡价值”：精准营销提高了顾客总价值精准营销降低了顾客总成本第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑一对一直接沟通理论：两点之间最短的距离是直线，精准营销在和客户的沟通联系上便采取了最短的直线距离。即精准营销的线性模式：沟通是直线的、双方向的互动交流过程。第一节精准营销概述>>二、精准营销的理论支撑顾客链式反应原理：精准营销从三方面实现客户增值：精准营销关心客户细分和客户价值精准营销关心客户忠诚度精准营销着重于客户增殖和裂变第一节精准营销概述>>三、精准营销的实现策略精准的市场定位建立目标客户的信息数据库高效的顾客沟通系统充分利用各种有效工具第一节精准营销概述>>三、精准营销的实现策略精准的市场定位市场细分是实施精准营销的基础。在市场细分的基础上选择明确的细分市场作为企业的目标市场。企业需要给自身的产品一个清晰独特的市场定位以获取竞争优势。第一节精准营销概述>>三、精准营销的实现策略建立目标客户的信息数据库用户在互联网上留下的行为数据是一笔宝贵的财富。挖掘这些行为数据，能较为准确的分析出用户的消费习惯、购买倾向，从而有利于精准营销活动的策划与设计。第一节精准营销概述>>三、精准营销的实现策略高效的顾客沟通系统精准营销是提倡一对一沟通。建立高效率的顾客沟通系统，有利于保证企业和目标客户双向互动沟通的即时性和有效性，从而提升营销的精确度。第一节精准营销概述>>三、精准营销的实现策略充分利用各种有效工具随着互联网的发展，各种互联网方式和手段都可以成为精准营销在电子商务得以实现的重要工具。手机短信搜索引擎互联网媒体第二节精准营销过程02第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理客户数据的收集与处理是一个数据准备的过程，这不仅是数据分析与挖掘的基础，也是企业开展精准营销的关键和根基。在这个基础阶段，营销人员一般面临三大问题：需要收集哪些数据？如何获取所需数据？获取的数据如何处理与转化？第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理1.客户信息锚定身份属性数据消费行为数据地理位置数据社交网络数据web数据第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理2.客户信息获取方式一：直接渠道获得内部数据在交流互动中获取顾客信息在营销活动中搜集客户信息通过售后服务获得客户信息通过网站及移动终端搜集客户信息搭建自身的数字营销平台第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理2.客户信息获取方式二：间接渠道获得外部数据企业间资源共享第三方数据服务供应商第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理3.客户信息处理数据抽样：指利用抽样技术从全部数据中选取部分数据进行分析，以挖掘大规模客户数据集中有用的信息。第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理3.客户信息处理数据预处理：指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。分为四个步骤:检查原始数据，剔除重复数据。进行完整性检测，并对缺失值进行处理。进行不一致性检测并完成相应的修复。进行孤立点检测，并及时删除孤立点。第二节精准营销过程>>一、客户信息收集与处理3.客户信息处理描述性分析：对获取的大量数据资料进行整理、概况和计算。主要包括如下五类分析：数据的频数分析数据的集中趋势分析数据的离散程度分析数据的分布绘制统计图第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分客户细分是企业进行客户管理并实施精准营销的基础。传统的市场细分变量，只能提供较为模糊的客户轮廓，难已为精准营销的决策提供可靠的依据。在大数据时代，用户画像技术在精准营销的用户群划分过程中得到广泛应用。为什么要进行基于用户画像的客户细分？第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分1.用户画像的概念界定用户画像，即用户信息的标签化，是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列数据之上的目标用户模型。第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分2.用户画像的构建流程一般而言，构建用户画像用到的技术有数据统计、机器学习和自然语言处理技术等。第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分2.用户画像的构建流程用户画像的标签建模是勾勒用户画像的核心工作，后续的企业数据仓库搭建、产品个性化推荐、建模分析都会依赖于标签体系，其构建包含以下步骤：标签分级标签类型画像构建效果评估画像应用第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分标签分级第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分标签分级标签类别标签内容人口标签性别、年龄、地域、教育水平、出生日期、职业、星座兴趣特征兴趣爱好、使用APP/网站、浏览/收藏内容、互动内容、品牌偏好、产品偏好社会特征婚姻状况、家庭情况、社交/信息渠道偏好消费特征收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最后购买时间、购买频次用于广告投放和精准营销的一般是底层标签，各大类下常见的底层标签如右表所示：第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分标签分级对于底层标签有两个要求：每个标签只能表示一种含义，避免标签之间的重复和冲突，便于计算机处理。标签必须有一定的语义，方便相关人员理解每个标签的含义。第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分标签类型从对用户打标签的方式来看，一般分为三种类型：事实类标签模型标签高级标签第二节精准营销过程>>二、基于用户画像的客户细分画像构建在个性化推荐、精准营销等