《大数据营销》大数据营销概述

大数据营销概述【学习目标】知识目标能力目标1、回顾传统营销观念与理论演变。1.掌握大数据营销与传统营销的不同。2、掌握大数据营销理论基础。2.掌握大数据营销的前沿理论。3、了解大数据营销的发展历程。3.能识别各个阶段的特点。4、熟悉大数据营销的职责。4.熟悉大数据营销的职责要求。5、了解数字经济背景下大数据营销人才的企业需求。5.掌握数据营销人才的知识架构。思维导图【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡2017年10月，瑞幸咖啡公司成立。短短的7个月，实现0到500万杯的销售业绩。截至2019年3月31日，瑞幸咖啡门店数超过2370家，累计交易客户达1680万。【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡

瑞幸咖啡采用技术驱动的新零售模式，为客户提供高品质、高性价比和高便利性的咖啡，其创始人为具有多年互联网运营管理相关经验的资深管理者。瑞幸能够打破传统营销思维而利用互联网思维，将咖啡、数据及社交等板块进行完美融合，最终在咖啡市场的红海中杀出一片蓝海。3）瑞幸咖啡采用热力图进行门店选址。根据外送热力图，瑞幸将迅速地知道哪个区域的订单量密集，哪一栋楼的订单多，这就给门店开发经理提供了绝佳的决策依据。【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡

瑞幸门店热力图3）瑞幸咖啡采用热力图进行门店选址。根据外送热力图，瑞幸将迅速地知道哪个区域的订单量密集，哪一栋楼的订单多，这就给门店开发经理提供了绝佳的决策依据。【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡

瑞幸门店热力图3）瑞幸利用大数据技术进行花式营销。获客阶段，瑞幸进行线上线下相结合的强势营销。广泛同各大品牌及IP合作，以提升消费者的活跃度。【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡

思考：1.为什么说瑞幸咖啡做的是数据咖啡？2.瑞幸咖啡是如何利用大数据技术进行花式营销？【开篇案例】瑞幸咖啡：一杯数据咖啡

1.传统营销观念的演变市场营销是通过为顾客创造价值来构建可获利的顾客关系并从中获取回报的过程。简言之，市场营销就是经营可获利的顾客关系。（美国市场营销学家菲利普.科特勒，2013）第一节

传统营销回顾生产观念产品观念推销观念市场营销观念社会市场营销观念2.传统营销理论的演变第一节

传统营销回顾2.传统营销理论的演变第一节

传统营销回顾2.传统营销理论的演变经典营销理论的演变引导着营销实践的发展，企业从以生产为中心到以产品为中心到以消费者需求为中心兼顾企业回报和社会利益，消费者从商品使用的被动方到参与商品创造的主动方。在互联网时代，传统营销模式越来越难以适应消费者日益增加的个性化需求，当企业缺乏有效连接用户的平台和渠道来进行营销工作时，营销策略就难以满足消费者和企业双方的需求。第一节

传统营销回顾企业如果奉行“萨伊定律”，那么它会持哪一种营销观念？生产观念产品观念推销观念市场营销观念ABCD提交单选题1分汽车大王亨利.福特宣称“不管顾客需要什么颜色的汽车，我只有一种黑色的”，那么他持哪一种营销观念？生产观念产品观念推销观念市场营销观念ABCD提交单选题1分酒香不怕巷子深，这句话持哪一种营销观念？生产观念产品观念推销观念市场营销观念ABCD提交单选题1分“顾客需要什么，企业就生产什么。”这句话持哪一种营销观念？生产观念产品观念推销观念市场营销观念ABCD提交单选题1分企业营销观念从4P发展到6P，增加了哪两个P?ProductPoliticalpowerPublicrelationsPriceABCD提交多选题3分下列关于企业营销观念从4P-4C-4R营销范式进化，说法正确的是（

）。4C的突破在于从企业视角转向客户视角在供大于求的市场，稀缺资源不是商品，而是客户。4C说明企业应将更多注意力放在客户身上，而非竞争者。4R适用于互联网中企业个体，必须以关系为中心，通过快速响应、业务交互和利益共享机制，形成共同体ABCD提交多选题3分2.传统营销理论的演变企业要紧跟时代潮流，以大数据营销思维来指导营销创新，基于大数据技术实现精准营销，及时与消费者沟通，提升消费者消费体验，形成差异化优势，从而更好地推动企业营销。

需要强调的是：今天虽然已经进入数字经济时代，但经典营销理论体系并未崩塌，对当今企业的营销活动仍有着深远的影响。第一节

传统营销回顾表2-1营销时代演化表表2-1营销时代演化表营销时代时期特色营销1.0“反映需求”时期被动式营销，企业尽量满足顾客需求营销2.0“塑造需求”时期以消费者为核心，制造差异化去吸引消费者营销3.0“经营需求”时期企业家开始懂得创造需求，创造差异化价值吸引消费者营销4.0“预测”时代从满足顾客需求，到预知顾客渴望，在顾客开口前生意已经做完。第二节

大数据营销理论基础1、大数据营销的含义拉里.韦伯

大数据营销是通过互联网采集大量的行为数据，对这些数据进行筛选、整合后，有针对性地让潜在顾客看见并接受产品和服务的一种全新的营销方式。大数据营销是在数字经济时代企业利用大数据技术采集海量的低价值密度的数据，通过数据挖掘和分析技术精准洞察、预测消费者的偏好，并给消费者及时提供满足其需求的个性化产品、服务的广告信息，从而提高购买转化率、优化营销效果、以大数据技术优势获取商业价值并保有竞争优势、实现数据驱动式的精准营销的活动过程。第二节

大数据营销理论基础2、大数据营销的特点数据管理平台采集的数据多样化：广泛的数据来源为大数据营销用户画像的刻画奠定基础。数据的时效性强：重视实践时间营销的策略，主张通过技术手段充分了解网络消费者的需求，并及时响应每一个网络消费者的即时需求，找到用户需求最大时刻第二节

大数据营销理论基础2、大数据营销的特点营销精准度高

目标客户定位精准度高；营销信息投放精准度高；营销成本控制精准度高；

营销效果评估精准度高。第二节

大数据营销理论基础2、大数据营销的特点营销更具个性化个性化推荐系统是一种帮助用户快速发现有用信息的工具，它通过分析用户的历史行为，给用户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。

从某种意义上说，个性化推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互补的工具。第二节

大数据营销理论基础2、大数据营销的特点营销更具个性化

第二节

大数据营销理论基础2、大数据营销的特点开展大数据关联营销

企业要对原有的数据进行深度分析，首先要建立数据之间的联系，把各个渠道的数据打通，找到“数据的相关关系”。

比如，利用高德地图搜索目的地，然后打车业务一项与其他的快车出行公司关联，快车出行公司获得了客户订单，用户基于高德的打车业务推荐提高了出行满意度。第二节

大数据营销理论基础3、大数据营销的前沿理论4D营销理论（中国北京大学教授赵占波）第二节

大数据营销理论基础3、大数据营销的前沿理论新4P理论（高德纳咨询公司副总裁金佰利.科林斯）消费者(people)：用户思维是互联网核心思维，将用户分类，分为主力、瞌睡、半睡、沉睡。成效(performance)：提升用户经营指标，关注和提升用户增加数、客单价、活跃度。步骤(process)：优先处理危机问题，活跃还是拉新？通过什么方式活跃？预测(predicition)：智能化的监控和执行，用户被标签后，比如当新客户活跃达到什么程度要采取什么动作？第二节

大数据营销理论基础13、大数据营销的前沿理论新4P理论（高德纳咨询公司副总裁金佰利.科林斯）消费者(people)：用户思维是互联网核心思维，将用户分类，分为主力、瞌睡、半睡、沉睡。成效(performance)：提升用户经营指标，关注和提升用户增加数、客单价、活跃度。步骤(process)：优先处理危机问题，活跃还是拉新？通过什么方式活跃？预测(predicition)：智能化的监控和执行，用户被标签后，比如当新客户活跃达到什么程度要采取什么动作？第二节

大数据营销理论基础13、大数据营销的前沿理论奥卡姆剃刀（Occam’sRazor）原理（14世纪英格兰的逻辑学家、来自奥卡姆的威廉）

简单管理，化繁为简，将复杂的事物简单化。

越是复杂的大数据，营销者越需要做减法思考，在关键点上做正确的事。第二节

大数据营销理论基础13、大数据营销的前沿理论奥卡姆剃刀（Occam’sRazor）原理（14世纪英格兰的逻辑学家、来自奥卡姆的威廉）从奥卡姆剃刀原理的角度看，大数据营销的核心是降维。营销人员通过10个关键指标即新增率、变动率、流失率、转化率、活跃度、瞌睡顾客唤醒率、半瞌睡顾客唤醒率、沉睡顾客唤醒率、新顾客客单价和主力顾客客单价，进行降维思考，做出营销决策。第二节

大数据营销理论基础1第三节

大数据营销发展历程1大数据营销的互联网时代（2000-）以Amazon（1995年）和Google（1998年）为代表营销销关注最多的三个方面：网站点击流、搜索和在线口碑大数据营销的社交网络时代（2004-）以Facebook（2004）、Twitter（2006）为代表营销关注：传播的动机和传播的内容，开始注重内容营销；社交媒体作为营销沟通的渠道大数据营销的移动互联网时代（2007-）2007年苹果公司IPhone手机和2008年Google公司Android系统的推出。营销更关注移动App的营销作用以及个性化推荐的场景化、贴身化。大数据营销的人工智能时代（2013-）2018年，百度发布了《AI赋能营销白皮书》。为消费者行为洞察提供了新的解决方案，涉及到机器学习、文本挖掘和自然语言处理等技术。案例：《纸牌屋》的大数据营销

成立于1997年的美国奈飞公司Netflix曾经是一家北美家喻户晓的通过邮寄方式租赁DVD的在线影片租赁供应商，面对互联网经济的冲击，盈利每况愈下，后转型成为一家会员订阅的流媒体播放平台。

Netflix公司在转型过程中逐步意识到数据的重要性。在其网站上，订阅用户每天产生高达约3000万行为数据，如收藏、推荐、回放、暂停等，每天给出约400万个评分，300万次搜索请求以及演员导演的喜爱程度、电视节目收看行为、剧集播放设置、剧情导向选择、剧集播放时间等。这些数据都被Netflix公司转化成代码记录下来。案例：《纸牌屋》的大数据营销

一开始，这类数据被Netflix公司用于精准推荐，随着数据挖掘技术的成熟，海量的用户数据积累和分析为制作方决策提供精准的依据，被用于影片的制作生产。

2013年，Netflix公司的工程师发现，喜欢BBC剧、导演大卫.芬奇（DavidFincher）和老戏骨凯文.史派西（KevinSpacey）的用户存在交集，如果一部影片同时满足这三个元素，影片就可能大卖。案例：《纸牌屋》的大数据营销

于是，Netflix公司花1亿美金买下了一部1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权，请大卫.芬奇担任导演，凯文.史派西担任男主角。如何成片、在哪个时间段播出，都由广大受众的客观喜好决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，实现大众创造的C2B，即由用户需求决定生产。

案例：《纸牌屋》的大数据营销

根据官方公布的数据，3/4的订阅者会接受Netflix的观影推荐。这样，Netflix不用一集一集地攒《纸牌屋》这一新剧的口碑，只需向标签为“喜欢凯文.史派西”或者“喜爱政治剧”的观众推荐一下就行了。

此外，Netflix通过“大数据”观测到另一流行趋势：越来越多的人不再像以前一样在固定晚上固定时刻守在电视机前，等着收看电视剧的最新剧集，而是攒起来，直到整季剧情全部播放完毕后，才选一个自己方便的时间点和地点，在方便的设备上，多数是网络设备如电脑、IPAD上一次性观看。越来越多的美国付费用户喜欢“攒剧情、一口气看”，也成了Netflix开创性地“一口气放出13集”的决策依据。

案例：《纸牌屋》的大数据营销

结果，《纸牌屋》大热，Netflix收益提升，公司股价狂飙26%，连当时的美国总统奥巴马都成为其忠实用户。《纸牌屋》不仅是Netflix网站有史以来观看量最高的剧集，也在40多个国家大热。

由此，《纸牌屋》开启了大数据营销在影视行业的全面应用。案例：《纸牌屋》的大数据营销

大数据营销的每一次发展都伴随着互联网技术的重大变革和创新，信息技术的进步可以将消费者的行为轨迹作数据记录与保留，大数据营销的使命是基于这些不断积累的数据，及时、准确捕捉和洞察消费者的行为变化，为最大化创造消费者价值进而提升公司价值提供解决方案。第三节

大数据营销发展历程1

总体职责：通过大数据的收集和分析，加深对消费者需求的洞察，挖掘其中所蕴含的商业价值，为企业营销提供新见解和新方案。

具体职责：1.建设大数据营销所需要的数据设施；2.进行大数据市场研究，为企业制定战略方向；3.通过商业智能，结合数据挖掘和数据可视化进行业务决策；4.实现精准营销，提升营销效率；5.基于协同过滤实现个性化推荐。第四节

大数据营销的职责1

1、大数据营销变革中的企业人才需求

2021年12月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重从2020年的7.8%提升到10%。同时，提出了11个提升工程的专项建设。

当前国内外大公司的岗位变革，国内外一些企业取消了CMO(ChiefMarketingOfficer，首席营销官)职位，取而代之的是CGO(ChiefGrowthOfficer，首席增长官)

增长黑客是一群以数据驱动营销、以市场指导产品、通过技术手段贯彻增长的人。第五节

大数据营销的人才需求与人才培养1

1、大数据营销变革中的企业人才需求

第五节

大数据营销的人才需求与人才培养1首席增长官是一个新型的管理岗位；是企业增长的领导者和负责人，直接向首席执行官或者公司总裁负责和汇报工作；必须在市场营销、商业分析、财务等方面具有专业的知识和能力。首席增长官是以不断变化的顾客需求为核心，将市场、产品、运营和客户服务通过一体化战略的方式来推动公司增长的核心管理职位。

2、大数据营销人才的能力架构第五节

大数据营销的人才需求与人才培养1统计学营销学行业业务知识大数据营销技术

大数据营销技术：

第五节

大数据营销的人才需求与人才培养11）营销数据设施相关硬件和软件技术。比如，如何从零开始搭建一个数据库，以及如何搭建数据管理平台（DMP），熟悉需求方平台（Demand-sidePlatform，DSP）、网站分析、计算广告等。2）数据工具。包括结构化查询语言（StructuredQueryLanguage，SQL）、爬虫及ETL工具、商业智能（BusinessIntelligence，BI）工具（如Tableau等）。3）分析工具。数据挖掘工具，如SAS，Spss，Matlab等，以及大数据工具，如Hadoop、R以及SPARK等。4）营销工具。包括营销自动化、