数字营销第五章大数据在数字营销中的应用

1、第五章 大数据在数字营销中的应用1.1 大数据时代的到来一、大数据概述A信息技术的发展为大数据时代奠定了技术基础B数据产生方式的变化促成了大数据时代的到来C数据变废为宝的观念是大数据时代开始的第一步一、大数据概述01萌芽期（1990-2000初）02成熟期（2000-2010）03应用期（2010年以后）这一时期web2.0迅速发展，非结构化数据大量产生，传统数据处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐步走向成熟，并形成了计算与分布式系统两大核心技术。这一时期数据挖掘理论和数据库技术逐步成熟，商业智能工具和知识管理技术开始被应用。大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息

2、社会智能化程度大幅度提升。1.2 大数据的发展历程大数据是指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。一、大数据概述1.3 大数据的概念一、大数据概述大数据的特征02030104海量的数据规模（Volume）快速数据流转（Velocity）多样的数据类型（Variety）价值密度低（Value）客户关系管理，即CRM，是企业利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间销售、营销和服务上对的交互，从而提升其管理方法，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。二、基于大数据的客户管理模式2.1 客户关系管理2.1.1 CRM的功能三、工作的

3、举措A市场营销B销售过程C客户服务2.1.2 CRM的好处三、工作的举措增加单笔生意价值提高营销成功率增加销售额减少营销成本增加客户满意率（1） CRM带动大数据市场快速成长（2）帮助企业把握行业趋势、抢占市场先机二、基于大数据的客户管理模式2.1.3 大数据与CRM营销1.客户细分客户细分是指企业在明确的战略业务模式和特定市场背景下，根据客户属性、行为、需求、偏好、价值等因素对客户进行分类的行为。二、基于大数据的客户管理模式2.2 客户细分、收集与整理2.客户收集企业在客户管理过程中需要收集客户数据，特别是那些需要针对客户开展一对一个性化营销且预算充足的企业，更应该考虑通过自己建立客户数据库

4、的方式收集客户数据。二、基于大数据的客户管理模式2.2 客户细分、收集与整理3.客户整理在将这些数据录入数据系统前，数据分析人员需要对它们及时鉴别并进行清理，防止错误数据被营销部门使用。二、基于大数据的客户管理模式2.2 客户细分、收集与整理客户分析是指企业在拥有基本数据的情况下，在CRM中运用相关数据进行统计、分析，从而发现用户的的特征和行为规律，从而为营销策略的制定提供依据。具体内容可分为客户群体划分、客户行为分析、客户需求分析和客户流失分析。二、基于大数据的客户管理模式2.3 客户分析二、基于大数据的客户管理模式010203客户群体划分聚类客户行为分析客户需求分析04客户流失分析偏差检测

5、1.确定目标2.搜集数据3.目标性建模4.制定战略三、基于大数据的精准营销模式3.1 利用大数据进行精准营销的步骤三、基于大数据的精准营销模式3.2 产品定位分析文本挖掘三、基于大数据的精准营销模式3.3 在社交互动中正确投放沟通产生精准03智能匹配02实时把握营销时机01准确定位投放目标跨界营销跨界营销，通俗地讲就是通过互联网连接一切的思维理念，对不同产品的广告受众，进行连接、分享，从而突破旧有的营销手段的局限。四、大数据对数字营销发展带来的大变革4.1.1 跨界营销的内涵4.1 跨界营销（1）品牌跨界（2）产品跨界（3）传播跨界（4）渠道跨界四、大数据对数字营销发展带来的大变革4.1.2

6、跨界营销的形式跨界营销的理想效果是杠杆传播，即在不同领域的跨界传播中，传播效果得到杠杆式的放大，这也是互联网传播独有的“秘密武器”。跨界营销在最初设计时，需要寻找到一个引爆点。要想达到杠杆传播的效果，关键是找到正确的引爆点，然后集中资源去撬动它。四、大数据对数字营销发展带来的大变革4.1.3 跨界传播的效果：杠杆传播商品的关联营销，有时候也叫绑缚营销，是指一个产品页同时放了其他同类、同品牌可搭配的有关联的产品。四、大数据对数字营销发展带来的大变革4.2.1 商品关联营销的概念4.2 商品关联营销关联分析是挖掘数据内在结构特征或变量之间的关联性。在日常生活中，事物之间的关联性随处可见，在电子商务平台的购物篮中的商品，其关联性也是显而易见的。四、大数据对数字营销发展带来的大变革2.关联分析关联分析