第一章认识大数据营销

大数据营销导入案例蒙牛集团（以下简称“蒙牛”）作为我国乳制品行业的领军企业，凭借其营养、健康、美味的乳制品，在全国乃至全球范围内占据了较大的市场份额。近年来，在以人工智能、区块链、大数据等为核心的数字技术广泛应用于企业运营管理的背景下，蒙牛与时俱进，与数据智能服务商——每日互动股份有限公司（以下简称“每日互动”）合作，持续探索数据赋能品牌营销策略优化，并通过联合建模、AI（ArtificialIntelligence，人工智能）定向人群选择等方式，在品牌数字化营销中实现了降本增效，有效加强了品牌“种草”和下单转化的效果。合作期间，每日互动为“特仑苏”（蒙牛旗下子品牌）构建了专属的智能预测模型。借助该模型，“特仑苏”定向投放人群的价值转化比优势明显，投放ROI（ReturnOnInvestment，投资回报率）相比行业定向人群和历史均值均实现了大幅提升。导入案例2023年11月，蒙牛还首次使用了每日互动的大模型营销新品——“AITA智选人群”工具。该智能工具无须样本数据和复杂的建模过程，只需简单的自然语言对话，就能快速实现目标人群定向选择，不仅使品牌营销过程更安全、更智能，也大幅提升了品牌的营销效果。投放测试数据显示，蒙牛通过AITA定向生成的投放人群表现优异，在微博平台投放的点击率（ClickThroughRate，CTR）相比行业定向人群显著提升。案例思考：蒙牛借助哪些技术实现了品牌精准的投放？这种投放方式相较于传统方式具有怎样的优势？

大数据概述1

大数据营销认知2

大数据营销的商业应用3第一章

认识大数据营销1

大数据概述大数据的产生与发展被动式数据生成阶段：通过传感器或其他设备在业务系统运行或特定条件下自动记录而产生。数据类型较为单一，有价值信息较为有限。主动式数据生成阶段：Web2.0时代，人们可以随时随地产生数据，大量数据被主动生产出来并进行快速且大范围的传播。感知式数据生成阶段：物联网及人工智能技术的发展使数据的源头变得更加开放，大量数据基于AI的自动感知而产生，形成感知式生成数据。1.1大数据的兴起

2011年“大数据”一词再次被美国国家航空航天局的两位科学家迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃思在论文中提出。《Nature》杂志推出了名为“大数据”的封面专栏，直接助推“大数据”一词从2009年起成为互联网技术领域的热门词汇。麦肯锡公司发布了大数据调研报告，正式宣告大数据时代的到来，指出“数据已经渗透到当今各行各业的职能领域，成为重要的生产因素”。2008年1997年

1980年“大数据”（BigData）一词就曾在著名未来学家阿尔文·托夫勒（AlvinToffler）的《第三次浪潮》一书中被提及。1.1大数据的兴起

2012年维克托·迈尔-舍恩伯格所著《大数据时代》首次将大数据作为一个学术性概念公开提出。大数据的发展进入爆发阶段，并于2016年步入快速发展阶段。大数据的产生与发展数据规模超出传统数据库管理软件的获取、存储、管理以及分析能力的数据集。利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。定义1定义21.1大数据的兴起

新一代的技术与架构，用于在成本可承受的条件下，快速采集、发现和分析，海量、多样的数据，从中提取价值。需要新处理模式才能增强决策力、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。定义3定义4大数据是指其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。数量大、获取速度快或形态多样化的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效分析。定义5定义6大数据是相较于传统数据而言，具有海量、高速、多样、可变等明显特性，且在采集、存储、管理与分析等方面需要利用非常规技术进行处理的超大数据集合。大数据的特征1.2大数据的特征与价值大数据的科学研究价值大数据的商业运营价值大数据的社会管理价值大数据的价值1.2大数据的特征与价值整体性思维

避免“样本采集”式的以偏概全的局

限性，形成着眼于整体的全数据模式。相关性思维

因果思维模式向关联思维模式的转变。容错性思维

允许大数据所带来的不准确数据输入，

以及相关问题所引发的“噪声”。大数据采集技术

网络数据采集法、系统日志采集法、

数据库大数据采集、感知设备数据采集大数据预处理技术

括数据清洗、数据集成、数据变换和数

据归约。大数据存储技术

利用分布式系统存储、利用NoSQL数

据库存储利用云数据库存储。大数据分析及挖掘技术数据可视化技术1.3大数据思维与大数据技术大数据思维大数据技术2

大数据营销认知大数据营销是基于大数据技术，通过精准的市场洞察及客户偏好预测，借助数字化渠道及时满足客户个性化需求，并利用反馈信息不断优化营销效果的一种全新营销方式。注意：大数据营销的核心是营销，大数据技术只是工具和手段，切勿本末倒置。2.1大数据营销概述大数据营销的特点2.1大数据营销概述

全面洞察时效保障精准营销性价比高关联性强传统营销到大数据营销的改变2.1大数据营销概述

从抽样调查到全样本分析的改变从单一属性分析到全方位解读的改变从单向传播到深度互动的改变从广泛撒网到精准营销的改变2.2大数据营销的发展历程

直复营销数据库营销互联网营销大数据营销重要定理客户购买决策过程模型4P理论：产品、价格、渠道、促销。4C理论：客户、成本、便利、沟通。4R理论：关联、反应、关系、回报。4I理论：趣味性、利益性、互动性、个性化。客户价值分析理论客户生命周期价值理论RFM营销理论营销战略理论要由市场细分（Segmentation）、目标市场选择（Targeting）和市场定位（Positioning）3个部分构成，也称为STP理论。营销组合理论AIDA模型：注意、产生兴趣、激发欲望、付诸行动。AIDMA模型：AIDA模型+加深记忆阶段。AISAS模型：引起注意、产生兴趣、主动搜索、付诸行动、积极分享。AIDEES模型：引起注意、产生兴趣、激发欲望、亲身体验、产生热情、主动分享。2.3大数据营销的理论基础3大数据营销的商业应用

个性化推荐：基于用户行为的推荐模式、基于内容相似度的推荐模式、基于社交关系的推荐模式、基于深度学习的推荐模式、基于地理位置的推荐模式效果分析：客观评价推广渠道的优劣、了解营销活动的实际效果及投资回报率等。市场洞察：有目的且系统地收集、整理并分析最新的市场发展动向，了解用户动态，进而为企业优化营销策略、探索新的发展机会提供决策依据。

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