大数据营销课件

大数据营销陈硕坚2021年9月什么是大数据营销？

——2025年的某一天XX比萨店的铃响了，客服人员拿起。客服：XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您效劳？顾客：你好，我想要……客服：先生，请把您的会员卡号告诉我。顾客：16846146***客服：核对一下您的身份信息：您是陈稻楣先生，您是住在泉州路一号12楼1205室，您的是1391234****，您的银行卡号是……什么是大数据营销？

——2025年的某一天顾客：为啥我的什么事你都知道？客服：因为我们联机到大数据营销系统顾客：我想要一个海鲜比萨……客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。顾客：为什么？客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。顾客：那……你们有什么可以推荐的？什么是大数据营销？

——2025年的某一天客服：您应该会喜欢我们的低脂健康比萨。顾客：你怎么知道我会喜欢？客服：您上星期一在当当网买了一本?低脂健康食谱?顾客：好……那我要一个家庭特大号比萨，多少钱？客服：99元，这个足够您一家6口吃了，您母亲应该少吃，因为她上个月刚

刚做了心脏搭桥手术，处在恢复期。顾客：可以刷卡吗？什么是大数据营销？

——2025年的某一天客服：陈先生，对不起。请您付现款，国为您的信用卡已经刷爆了，您现在

还欠银行34807元，而且还不包括房贷利息。顾客：那我先去附近的提款机提款。客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？客服：约30分钟。不过，您自己骑车来取会更快什么是大数据营销？

——2025年的某一天客服：您不要可以，但如果您订好了再说不要，会被列入“爱捣乱的顾客〞黑名单，该名单各商家共享，以后您再买其他产品可能都会遇到麻烦顾客：#￥%*！……算我倒霉，赶紧送来吧客服：谢谢您的光临，下星期三是您太太的生日，您不想预订一份生日比萨吗？提前一周预订可以享受八折优惠……大数据营销的精粹利用一切数据来源，窥探客户隐私，从中寻找生意时机大数据营销，又称数据挖掘、客户关系管理、CRM大数据营销的两个话题大数据营销带来的效益大数据营销算法及应用例如大数据营销带来的效益1.客户终身价值管理2.提高顾客忠诚度和满意度3.挽留有离心倾向的客户4.辨识最有潜力的新客户5.通过价格歧视，使利润最大化6.选择最正确的营销时机7.揣测客户爱好，开掘未知需求8.帮助企业躲避风险9.舆情监控10.进行行业预测和投资可行性分析11.辅助企业选址1.客户终身价值管理客户终身价值管理终身监察每个客户，捕捉其不同生活阶段的不同需要，在其一生中，持续地向其推介时下最适合他的新业务，从而最大限度地开掘顾客的消费潜力客户终身价值管理银行例：某顾客到银行要求变更通信地址顾客动向电脑的资料检索电脑的判断企业的动作核对新地址,确认是六个月前开售的新楼盘该顾客购买了新住宅向该顾客推销房屋装修贷款客户终身价值管理银行例：顾客动向电脑的资料检索电脑的判断企业的动作向该顾客推荐“住房装修贷款成功〞在给该顾客寄信用卡月结单时，把家庭财产保险业务的宣传单张一并寄去在寄出之后一个星期，再次通过向该顾客推介“住房装修贷款”的成功再次确认了该顾客购买了住宅银行正在代理一种家庭财产保险业务该顾客可能有家庭财产保险的需求客户终身价值管理银行例：顾客动向电脑的判断企业的动作该顾客的新地址位于市郊，离市中心较远虽然不能确定该顾客是否拥有汽车，但该顾客确实有潜在的汽车需求择日向该顾客寄去传单或手机传单，一方面向他介绍我们银行的战略合作伙伴——全省最大的汽车销售市场；另一方面申明，在此购车，可获得包括低息贷款在内的诸多优惠客户终身价值管理银行例：顾客动向电脑的资料检索电脑的判断企业的动作该顾客购房、买车，用掉了大局部存款；但随后几年，存款又渐渐积蓄起来该顾客在银行的存款一度下降到只有5万，但随之又渐渐上升。到2015年，储蓄额已达15万活期加45万定期电脑研判该顾客有着潜在的投资需求，是一位潜在的基金客户向该顾客推荐由本银行代理的基金产品；向该顾客指出这些基金历史上的平均回报率是储蓄的四倍以上客户终身价值管理医院例：某23岁女患者到医院看感冒顾客动向资料收集电脑记录看病前，由护士提问病人资料，包括婚姻生育状况、生活习惯、个人及家族病史等看病后医生问患者用普通药还是好药？患者表示用好药电脑据此定义此客人为高消费力的VIP客人，将重点关注资料收集客户终身价值管理医院例：两年后，该女25岁顾客动向电脑的判断企业的动作该女可能到该结婚年龄给该女寄婚前检查传单和优惠券客户终身价值管理医院例：结婚半年后顾客动向电脑的判断企业的动作该女可能即将怀孕给该女寄孕检重要性宣传传单和优惠券。如果孕检在本院，很可能生产过程也在本院完成客户终身价值管理医院例：该女生育后顾客动向电脑的判断企业的动作有持续的儿童保健需求给该女寄婴幼儿保健常识、婴幼儿教育系列宣传册（或电子画册）、儿童体检优惠券客户终身价值管理医院例：该女35岁顾客动向电脑的判断企业的动作乳腺癌高发期给该女邮送乳腺癌早期自检手册，和妇科癌症体检优惠券客户终身价值管理医院例：该女40岁顾客动向电脑的判断企业的动作宫颈癌高发期给该女邮送宫颈癌防治手册，和妇科癌症体检优惠券客户终身价值管理医院例：该女45岁顾客动向电脑的判断企业的动作糖尿病高发期。。。。。4.辨识最有潜力的新客户辨识最有潜力的新客户筛选最有潜力的房贷用户：条件原因过去六个月平均存款余额在三百万元以下从其他地方移民深圳不超过三年拥有硕士以上学位过去六个月平均存款余额在四十万元以上尚未置业，需购房和申请按揭的可能性较大有能力付首期闲钱太多的人即使购房，常常选择一次性付款而不用按揭Target百货辨识怀孕早期顾客一位父亲向零售商Target抱怨他17岁的女儿竟然收到了婴儿用品的优惠券，一个月后，这位愤怒的父亲来抱歉，因为Target的优惠券并非误发，他女儿确实怀孕了。Target百货辨识怀孕早期顾客孕妇消费力很高但他们一般会去专门的孕妇商店而不是超市购置孕期用品Target百货考虑如何把这局部生意抢过来Target百货辨识怀孕早期顾客在怀孕4个月左右开始买许多大包装的无香味护手霜和无香味乳液在怀孕的最初20周大量购置补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品……

等等25种典型消费模式构建“怀孕预测指数〞，早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客8.帮助企业躲避风险帮助企业躲避风险

〔信用卡公司例〕马先生使用某信用卡多年，有大量在高档餐厅、宾馆、娱乐场所和商场的消费记录；每月消费额都在三、四万；一直按时还款。信用卡公司把马先生的透支额度提高到十万元从两个月前开始，马先生的月刷卡额急降到三、四千马先生可能因失业或其他原因经济状况恶化信用卡公司把马先生的透支额度降低到八千元在高档餐厅、宾馆、娱乐场所和商场的消费记录几乎没有了代之以许多在大排档、低档商场的消费银行利用大数据帮助审核企业贷款如果这是一个生产型企业可查阅他的用电量历史数据。如果用电量一直在持续攀升，我们就可以认为他订单多，营业状况好。如果这是一个桑拿SPA场可查阅他的用水量历史数据。如果用水量持续攀升，我们就可以认为他客流大，生意好。如果这是一个物流企业他往往会有一些定点的加油站，用公司账号统一支付油卡储值。于是，我们查阅他的汽油款支付记录，如果用油量持续攀升，也说明他业务量在增加。9.舆情监控对互联网、电视等媒体进行自动监控，以便：获取媒体、顾客对我品牌负面评价信息，及时进行危机公关发现商业时机收集学习样本，供电脑“学习〞找出本行业内，负面新闻、负面信息的文章样本让电脑学习这些样本，寻找负面文章的典型模式建立负面信息的甄别模型(例)词语 甄别负面新闻的置信度不制冷 82%坏了 75%恶劣 63%愤怒 59%差 42%拒绝 34%…… ……建立负面信息的甄别模型(例)词语 甄别负面网贴的置信度尼玛 89%MD 82%不制冷 79%坏了 72%烂 68%懊悔 63%恶劣 58%质量 41%售后 33%…… ……扫描、甄别如果该文章没有提及我们品牌名，忽略设定判别置信度的阀值一篇文章的负面置信度如果超过阀值，那么由电脑提交给监控人员置信度计算例某新闻报道中提及我司或我们品牌，并同时出现了以下三个词：愤怒、差、拒绝那么该篇文章为负面报道的置信度为：1-(1-59%)x(1-42%)x(1-34%)=84%利用客户资料与各行业开展交叉业务移动通讯运营商掌握的隐私某号平日常漫游，漫游前常关机1~2个小时。不过节假日倒很少漫游某号每个周五下午和周日晚上，会出现在一所私立贵族学校某号通常全天大局部时间在住宅区内不动，只是短暂前往超市和菜市场机主经常出差，而且多是乘飞机可知机主有孩子，可知孩子的年龄，可知此家庭经济富裕机主大约是家庭主妇移动通讯运营商掌握的隐私某号平均一周有5天出现在商业娱乐区，期间可几小时停留不动某号周一到周五每天八点准时到达区政府大楼，下午五点半准时离开某号周末经常出现在不同的在建、在售楼盘附近机主酷爱夜生活机主大约是初级公务员此人最近要买房。传统媒体广告不可克服的弊端电视台向三千万人播送一条卖楼广告，但有效受众必须同时满足三个条件：1〕打算近期买楼；2〕打算到这个区域买楼；3〕刚好要买这个价位左右的楼盘。同时满足这些条件的可能不到三万人，是三千万的0.1%。换言之，这条广告对99.9%的观众完全无效。移动运营商筛选买楼者筛选出广告楼盘周边三十分钟车程之内，且定价与该楼盘相差不远的所有在售楼盘。筛选出过去三个月内，在这些楼盘中的三个以上出现并停留30分钟以上的所有号。只有符合条件的机主，才是该楼盘的目标客户，才会收到这条广告。大数据营销算法例如在许多方面，电脑远远比不上人脑大脑的运行机制，在很多方面，远比最强大的计算机还要强大得多。很多计算机束手无策的问题，人脑却能轻松解开。模拟大脑的运行，一直是科学家的目标大脑由多个神经元连接而成模拟神经网络算法模拟神经网络常用于以下领域文字识别、图形识别、语音识别医学图像分析经济/金融预测复杂系统的故障诊断专家系统人工智能难以用数学模型准确描述的问题模拟神经网络的结构输入层隐含层输出层输入神经元隐含神经元输出神经元信息输入结果输出用于数字识别的输入层设计12345678A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

12×8=96个输入神经元用于数字识别的输出层设计10个神经元用于数字识别的隐含层设计隐含层是用于学习、思考的局部，在这个应用里，大约需要几十个隐含神经元，每个神经元用“权重函数〞处理输入层的信息。在“训练〞的时候，如果输出的结果跟期望值不相符，神经元就会调整“权重函数〞。在一次次的学习和自我调整中，最终到达理想的状态人工神经网络用于招投标中介的增值效劳为招投标双方提供增值效劳如果网上有数以万计的标在招标中：投标方如何迅速找到最有时机成功的工程？招标方如何迅速找到最适合自己的供给商，知会其投标？输入层设计影响招投标成功率的因素众多，包括：行业地域企业所有制性质企业规模企业盈利状况订单金额订单毛利率货期季节以往成功案例……输出层设计高吻合性中吻合性低吻合性人工神经网络用于招投标中介的新客户开发用电脑对所有进行了工商注册的公司进行海选，筛选出最有可能被开展成我们客户的，再把资料转交业务人员跟进聚类算法“聚类〞就是“分类〞，但这种分类有以下特点：多维变量，单维分类分类的方式不明确。决策者也不知道该怎么分才合理聚类的例子要求：把银行网点按重要性分为A,B,C三类决定网点重要性的因素包括：储蓄量地理位置营业面积和硬件人力资源状况特色功能……K均值聚类算法把以下9个客户进行聚类分析：9个顾客，打算分3个聚类电脑就随机地选三个顾客，作为三个聚类的中心然后计算图上各个点，