电子商务行业大数据营销策略研究

电子商务行业大数据营销策略研究TOC\o"1-2"\h\u15323第1章引言 345211.1研究背景与意义 3246041.2研究目标与内容 3226251.3研究方法与数据来源 32853第2章电子商务行业概述 432782.1电子商务发展历程与现状 4132822.1.1发展历程 432442.1.2现状 4250102.2电子商务行业竞争格局 5102722.2.1市场竞争格局 564682.2.2竞争态势 5311652.3电子商务行业发展趋势 5309962.3.1产业融合 590812.3.2社交电商 5192042.3.3跨境电商 5164832.3.4供应链优化 5152832.3.5绿色发展 56444第3章大数据营销基本理论 6116363.1大数据概念与特征 6229653.1.1大数据概念 630933.1.2大数据特征 6143973.2大数据营销的定义与分类 6286363.2.1大数据营销的定义 6171333.2.2大数据营销的分类 644453.3大数据营销的核心要素 7283693.3.1数据资源 7238363.3.2数据分析技术 770343.3.3营销策略 7115383.3.4营销渠道 763713.3.5营销团队 78082第4章电子商务大数据获取与处理 7269604.1电子商务数据来源与类型 7322904.2大数据获取技术与方法 818494.3大数据处理与分析技术 831806第5章电子商务用户行为分析 9305955.1用户行为数据挖掘方法 954155.1.1描述性分析 9293345.1.2关联规则分析 9187245.1.3聚类分析 97885.1.4时间序列分析 9158485.2用户画像构建与应用 9120825.2.1用户画像构建方法 989465.2.2用户画像应用 10107635.3用户行为预测与个性化推荐 105475.3.1用户行为预测 10134155.3.2个性化推荐 109699第6章电子商务大数据营销策略制定 10206776.1营销策略概述 10188266.1.1市场细分 11196296.1.2目标市场选择 11117476.1.3市场定位 11290726.2大数据营销策略框架 11151156.2.1数据采集与处理 114566.2.2消费者画像 11250766.2.3营销策略制定与实施 1126776.2.4效果评估与优化 11172366.3营销策略实施与优化 1264646.3.1营销策略实施 1237926.3.2营销策略优化 1275096.3.3持续迭代与提升 1225751第7章电子商务精准营销策略 12135867.1精准营销的概念与意义 1253287.2精准营销的关键技术 12302647.2.1数据采集与处理技术 12131947.2.2用户分群技术 12278137.2.3个性化推荐技术 12279167.2.4营销效果评估与优化技术 13112337.3精准营销策略案例分析 1396517.3.1案例一：某电商平台基于用户画像的个性化推荐 13291837.3.2案例二：某社交电商平台基于用户分群的定向营销 1325007.3.3案例三：某跨境电商平台基于营销效果评估的优化策略 133750第8章社交媒体大数据营销策略 1353468.1社交媒体营销概述 1359458.2社交媒体大数据分析 1356318.3社交媒体营销策略实践 1431102第9章电子商务跨平台大数据营销策略 1471679.1跨平台营销的挑战与机遇 14184809.1.1挑战 15226419.1.2机遇 15146849.2跨平台数据整合与分析 15125499.2.1数据整合 15195829.2.2数据分析 15157789.3跨平台营销策略案例分享 16324439.3.1案例一：多平台联合营销活动 1682719.3.2案例二：跨平台用户运营 1626025第10章电子商务大数据营销未来展望 161978910.1行业发展趋势分析 16345010.2技术创新与营销策略升级 171973110.3我国电子商务大数据营销的发展建议 17第1章引言1.1研究背景与意义互联网技术的飞速发展与普及，电子商务已逐渐成为我国经济发展的新引擎。大数据时代的到来，为电子商务行业提供了丰富的数据资源，使得企业能够更好地了解消费者需求，实现精准营销。但是如何利用大数据进行有效的营销策略制定，成为电子商务行业面临的重要课题。本研究旨在探讨电子商务行业大数据营销策略，以期为我国电子商务企业提供理论指导与实践参考。1.2研究目标与内容本研究主要围绕以下目标展开：（1）分析电子商务行业大数据的特点及其在营销领域的应用价值；（2）探讨电子商务行业大数据营销策略体系构建，包括市场细分、目标市场选择、市场定位、营销组合策略等方面；（3）结合实际案例，分析大数据营销策略在电子商务企业中的应用效果；（4）总结电子商务行业大数据营销的成功经验与启示，为其他企业提供借鉴。研究内容主要包括以下几个方面：（1）梳理电子商务行业的发展现状及大数据在其中的作用；（2）分析大数据营销的相关理论，为后续策略制定提供理论依据；（3）通过对电子商务企业大数据营销策略的实证分析，总结有效策略；（4）探讨大数据营销在电子商务行业中的挑战与应对措施。1.3研究方法与数据来源本研究采用以下方法：（1）文献综述法：通过查阅国内外相关文献，梳理电子商务行业大数据营销的理论体系；（2）案例分析法：选取具有代表性的电子商务企业，对其大数据营销策略进行深入剖析；（3）实证分析法：收集相关数据，运用统计学方法对电子商务行业大数据营销策略进行实证分析。数据来源主要包括：（1）公开出版的书籍、期刊、报纸等文献资料；（2）互联网上发布的电子商务企业年报、新闻、论坛等；（3）通过与电子商务企业负责人、营销人员等进行访谈，获取一手数据；（4）利用大数据技术收集电子商务平台的用户数据、交易数据等。第2章电子商务行业概述2.1电子商务发展历程与现状电子商务（Emerce）起源于20世纪90年代，互联网技术的飞速发展与普及，以及我国信息产业的快速进步，电子商务在我国取得了显著的成就。从最初的网上购物、在线支付，到如今的多元化商业模式，电子商务已经渗透到各行各业，成为我国经济发展的重要引擎。2.1.1发展历程电子商务的发展大致可以分为以下三个阶段：（1）19902002年，电子商务的起步阶段。这一阶段主要以B2C（商对客）模式为主，代表性企业有亚马逊、巴巴等。（2）20032012年，电子商务的快速发展阶段。这一阶段，B2B（商对商）模式逐渐崭露头角，同时C2C（客对客）模式也开始崭露头角，如淘宝、京东等平台的兴起。（3）2013年至今，电子商务进入多元化发展阶段。这一阶段，跨境电商、社交电商、新零售等新型电商模式不断涌现，电商行业竞争愈发激烈。2.1.2现状目前我国电子商务行业呈现出以下特点：（1）市场规模不断扩大。据我国商务部数据显示，2018年我国电子商务市场交易规模达到31.63万亿元，同比增长8.5%。（2）行业集中度较高。巴巴、京东等头部企业占据大部分市场份额，中小型电商企业竞争压力较大。（3）产业链逐渐完善。从供应链管理、物流配送、支付金融到售后服务等环节，电子商务产业链日益成熟。2.2电子商务行业竞争格局2.2.1市场竞争格局当前，我国电子商务市场竞争格局呈现出“两超多强”的特点。巴巴、京东两大电商巨头占据大部分市场份额，其他中小型电商企业则在细分市场中寻求突破。2.2.2竞争态势电商行业的不断发展，市场竞争愈发激烈，主要表现在以下几个方面：（1）价格竞争：电商企业通过打折、促销等手段吸引消费者，降低价格以提高市场份额。（2）服务竞争：提升物流配送、售后服务等环节的用户体验，增强用户粘性。（3）技术竞争：运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，优化供应链管理、精准营销等方面，提高运营效率。2.3电子商务行业发展趋势2.3.1产业融合新零售的兴起，线上线下融合成为电商行业的发展趋势。电商企业通过整合线上线下资源，实现全渠道营销，提高消费者购物体验。2.3.2社交电商社交电商利用社交网络传播效应，降低获客成本，提高转化率。未来，社交电商将进一步细分市场，满足消费者个性化需求。2.3.3跨境电商我国对外开放程度不断加深，跨境电商市场潜力巨大。电商企业通过拓展海外市场，实现全球化布局。2.3.4供应链优化电商企业通过大数据、人工智能等技术手段，优化供应链管理，降低运营成本，提高物流配送效率。2.3.5绿色发展电商企业逐步关注环保问题，通过减少包装、提高资源利用率等手段，实现绿色发展。同时也加大对电商行业环保政策的支持力度。第3章大数据营销基本理论3.1大数据概念与特征3.1.1大数据概念大数据（BigData）指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的庞大数据集。它涉及从各种来源收集的海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。3.1.2大数据特征大数据具有以下四大特征：（1）数据量大（Volume）：数据量从GB、TB级别跃升到PB、EB乃至ZB级别；（2）数据多样性（Variety）：数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；（3）数据产生和处理速度快（Velocity）：数据实时、实时处理，对处理速度要求高；（4）数据价值密度低（Value）：在庞大的数据量中，有价值的信息占比低，需通过数据挖掘技术提取有价值的数据。3.2大数据营销的定义与分类3.2.1大数据营销的定义大数据营销是指企业利用大数据技术，对海量数据进行挖掘、分析、应用，以实现市场营销目标的一种营销方式。它通过深入理解消费者需求、市场趋势和竞争态势，为企业提供精准、高效的市场营销策略。3.2.2大数据营销的分类大数据营销可分为以下几类：（1）基于用户行为的营销：通过分析用户行为数据，实现精准定位、个性化推荐等营销策略；（2）基于用户需求的营销：通过对用户需求数据的挖掘，实现产品创新、市场细分等营销策略；（3）基于社交网络的营销：利用社交网络数据，进行品牌传播、口碑营销等策略；（4）基于大数据分析决策的营销：通过大数据分析，为企业提供战略决策支持，实现市场拓展、风险控制等目标。3.3大数据营销的核心要素3.3.1数据资源数据资源是大数据营销的基础，包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。企业需建立完善的数据收集、存储和管理体系，保证数据质量和数据安全。3.3.2数据分析技术数据分析技术是大数据营销的核心，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。通过这些技术，企业可以从海量数据中提取有价值的信息，为营销决策提供支持。3.3.3营销策略基于大数据分析结果，企业需制定相应的营销策略，包括市场细分、目标客户定位、产品创新、品牌传播等。同时企业应不断优化营销策略，以提高市场竞争力。3.3.4营销渠道大数据营销需依托多种营销渠道，如互联网、移动终端、社交网络等。企业应根据目标客户特点，选择合适的营销渠道，实现精准、高效的营销传播。3.3.5营销团队大数据营销对团队的专业素质要求较高，企业需培养一支具备数据分析、市场营销、技术支持等能力的团队，以推动大数据营销的实施和优化。第4章电子商务大数据获取与处理4.1电子商务数据来源与类型电子商务数据主要来源于用户在线行为、企业内部运营及外部市场环境三个方面。具体可分为以下几种类型：（1）用户行为数据：包括用户浏览、搜索、收藏、购买、评价等行为数据，以及用户的基本信息、兴趣爱好、社交网络等。（2）交易数据：包括订单、支付、退款、售后服务等交易环节的数据。（3）商品数据：涵盖商品分类、描述、价格、库存、销量等与商品相关的信息。（4）物流数据：涉及订单配送、仓储管理、运输等物流环节的数据。（5）企业内部数据：包括企业运营、财务、人力资源等内部管理数据。（6）外部市场数据：如行业报告、竞争对手数据、市场趋势等。4.2大数据获取技术与方法为了获取电子商务领域的大数据，企业可以采用以下技术与方法：（1）数据爬取技术：利用网络爬虫自动抓取互联网上的公开信息，如商品数据、用户评论等。（2）数据交换与共享：通过与其他企业或平台进行数据交换与共享，获取更多有价值的数据。（3）数据采集工具：使用各类传感器、SDK等采集用户行为数据、交易数据等。（4）日志收集：收集服务器日志、用户访问日志等，获取用户访问行为及系统运行状态。（5）数据挖掘技术：通过挖掘用户行为、交易等数据，发觉潜在有价值的信息。4.3大数据处理与分析技术在获取电子商务大数据后，企业需要运用以下技术进行处理与分析：（1）数据清洗：对原始数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，提高数据质量。（2）数据整合：将不同来源、格式的数据整合为统一格式，便于后续分析。（3）数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，存储海量数据。（4）数据分析：运用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法对数据进行深入分析，提取有用信息。（5）数据可视化：通过图表、报表等形式，直观展示数据分析结果，为决策提供支持。（6）实时数据处理：利用流式计算技术，如SparkStreaming、Flink等，对实时数据进行处理与分析，以满足实时业务需求。（7）数据安全与隐私保护：在数据处理过程中，重视数据安全与用户隐私保护，采取加密、脱敏等技术手段，保证数据安全。第5章电子商务用户行为分析5.1用户行为数据挖掘方法用户行为数据挖掘是电子商务行业大数据营销策略的重要组成部分，其主要任务是从海量的用户行为数据中发掘有价值的信息。以下是几种常见的用户行为数据挖掘方法：5.1.1描述性分析描述性分析主要通过统计分析方法对用户行为数据进行描述，包括用户访问量、用户量、用户购买率等指标。这些指标有助于了解用户行为的基本特征，为后续深入分析提供基础。5.1.2关联规则分析关联规则分析旨在发觉用户行为数据中不同项之间的关联性，如购物车中的商品组合、用户浏览路径等。通过关联规则分析，可以找出潜在的用户需求，为电子商务企业提供精准营销的依据。5.1.3聚类分析聚类分析是将用户按照行为特征划分为不同的群体，以便于针对不同群体实施个性化的营销策略。常见的聚类算法有Kmeans、DBSCAN等。5.1.4时间序列分析时间序列分析主要用于研究用户行为随时间的变化趋势，以便于预测未来的用户需求和市场趋势。通过对用户行为数据的时间序列分析，企业可以调整营销策略，提高市场竞争力。5.2用户画像构建与应用用户画像是对用户特征的抽象和概括，通过构建用户画像，可以为用户提供更加精准的个性化推荐和营销服务。5.2.1用户画像构建方法（1）基于人口统计信息的构建方法：根据用户的年龄、性别、职业等基本信息构建用户画像。（2）基于用户行为的构建方法：根据用户的浏览、搜索、购买等行为数据，挖掘用户兴趣爱好、消费能力等特征，构建用户画像。（3）基于社交网络数据的构建方法：利用用户在社交网络上的行为数据，如关注、评论、点赞等，构建用户画像。5.2.2用户画像应用（1）个性化推荐：根据用户画像，为用户推荐符合其兴趣和需求的产品或服务。（2）精准营销：针对不同用户画像群体，制定差异化的营销策略，提高营销效果。（3）用户满意度提升：通过用户画像了解用户需求，优化产品和服务，提升用户满意度。5.3用户行为预测与个性化推荐5.3.1用户行为预测用户行为预测是指通过对用户历史行为数据进行分析，预测用户未来可能的行为。常见的预测方法有基于机器学习的分类算法、时间序列预测模型等。5.3.2个性化推荐个性化推荐是电子商务领域的重要应用，其主要目标是为用户推荐符合其兴趣和需求的产品或服务。以下是个性化推荐的主要方法：（1）基于内容的推荐：根据用户历史行为数据，挖掘用户感兴趣的内容，为用户推荐相似的产品或服务。（2）协同过滤推荐：通过分析用户之间的相似度，找出与目标用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的产品或服务。（3）混合推荐：结合基于内容推荐和协同过滤推荐的优势，提高推荐系统的准确性和覆盖度。通过本章对电子商务用户行为分析的研究，企业可以更好地了解用户需求，优化营销策略，提高市场竞争力。第6章电子商务大数据营销策略制定6.1营销策略概述电子商务行业的快速发展使得市场竞争日益激烈，大数据为电商企业提供了新的营销契机。本节将从市场细分、目标市场选择、市场定位等方面对电子商务行业的营销策略进行概述，为大数据营销策略的制定提供基础。6.1.1市场细分市场细分是电子商务企业开展营销活动的前提。通过对消费者的需求、消费行为、购买习惯等特征进行分析，将市场划分为多个具有相似需求的消费群体，以便企业有针对性地开展营销活动。6.1.2目标市场选择在市场细分的基础上，企业需要选择具有较高盈利潜力的目标市场。目标市场选择应考虑市场规模、竞争态势、企业资源等因素，保证企业在大数据营销过程中实现资源优化配置。6.1.3市场定位市场定位是企业在目标市场中的竞争地位和形象塑造。电子商务企业应结合自身优势，利用大数据分析消费者需求，制定具有差异化的市场定位策略，提升企业竞争力。6.2大数据营销策略框架基于大数据的营销策略框架主要包括数据采集与处理、消费者画像、营销策略制定与实施、效果评估与优化四个环节。6.2.1数据采集与处理企业应收集各类与消费者相关的数据，包括消费行为、浏览记录、社交数据等，并对这些数据进行清洗、整合和处理，为后续营销策略制定提供数据支持。6.2.2消费者画像通过对消费者数据的分析，构建消费者画像，包括消费者的基本属性、消费偏好、购买行为等，为企业提供精准营销的依据。6.2.3营销策略制定与实施根据消费者画像，企业可以制定包括个性化推荐、定制化营销、精准广告等在内的营销策略，并通过线上线下渠道实施。6.2.4效果评估与优化企业在实施营销策略过程中，应不断收集反馈数据，评估营销效果。通过数据分析，优化营销策略，提升营销活动的投入产出比。6.3营销策略实施与优化6.3.1营销策略实施企业在实施大数据营销策略时，应注重策略的落地执行，包括营销活动策划、渠道选择、营销内容制作等环节。6.3.2营销策略优化通过分析营销活动的效果数据，企业应不断调整和优化营销策略，以提高营销效果。优化方向包括：改进消费者画像、调整营销内容、优化营销渠道等。6.3.3持续迭代与提升电子商务企业应将大数据营销策略作为一个持续迭代和提升的过程，紧跟市场变化，挖掘消费者需求，以实现企业持续增长。第7章电子商务精准营销策略7.1精准营销的概念与意义精准营销作为一种新兴的营销模式，是在大数据、云计算、人工智能等技术的支持下，通过对消费者行为、兴趣、需求等数据的深入挖掘和分析，实现对目标消费者的精准定位和个性化营销。电子商务行业借助精准营销，能够在提高转化率、降低营销成本、增强消费者粘性等方面发挥重要作用，具有重要的实践意义。7.2精准营销的关键技术7.2.1数据采集与处理技术数据采集与处理技术是精准营销的基础。电子商务企业需要收集用户的基本信息、消费记录、行为数据等多维度数据，通过数据清洗、整合、分析等手段，构建完整、真实的用户画像，为精准营销提供数据支持。7.2.2用户分群技术用户分群技术是根据用户特征、消费行为等数据，将用户划分为不同群体，以便针对不同群体制定相应的营销策略。常见的方法有关联规则、聚类分析、决策树等。7.2.3个性化推荐技术个性化推荐技术是通过分析用户的历史行为和兴趣爱好，为用户推荐符合其个性化需求的产品或服务。主要包括协同过滤、内容推荐、混合推荐等算法。7.2.4营销效果评估与优化技术营销效果评估与优化技术是对精准营销活动的效果进行跟踪、分析和评估，以便调整和优化营销策略。常用的方法包括A/B测试、多变量测试、转化率分析等。7.3精准营销策略案例分析7.3.1案例一：某电商平台基于用户画像的个性化推荐某电商平台通过对用户行为数据的深入分析，构建了详细的用户画像，并采用协同过滤算法为用户推荐商品。推荐结果充分考虑了用户的购买记录、浏览行为、兴趣爱好等因素，有效提高了用户的购物体验和转化率。7.3.2案例二：某社交电商平台基于用户分群的定向营销某社交电商平台利用用户分群技术，将用户划分为不同群体，针对每个群体制定相应的营销策略。例如，针对新用户群体，推出限时优惠券、新人专享活动等；针对老用户群体，推出会员专享优惠、积分兑换等活动，有效提升了用户活跃度和留存率。7.3.3案例三：某跨境电商平台基于营销效果评估的优化策略某跨境电商平台通过对营销活动的持续跟踪和效果评估，发觉部分广告投放渠道的转化率较低。针对这一问题，平台调整了广告投放策略，将预算集中在转化率较高的渠道，并优化广告创意和投放时间，最终提高了整体营销效果。（本章完）第8章社交媒体大数据营销策略8.1社交媒体营销概述社交媒体营销是电子商务行业在互联网时代背景下的一种新兴营销方式，主要以微博、抖音等社交平台为载体，通过用户互动、内容分享、信息传播等手段，达到品牌推广、产品销售、客户关系管理等目的。作为一种低成本、高效率的营销方式，社交媒体营销在电子商务领域具有广泛的应用前景。8.2社交媒体大数据分析社交媒体大数据分析是制定有效营销策略的关键。其主要分析内容包括：（1）用户行为分析：通过大数据技术对用户在社交媒体上的行为进行深入挖掘，包括浏览、点赞、评论、转发等，了解用户需求、兴趣和消费习惯。（2）社交网络分析：研究用户之间的关系，挖掘关键意见领袖（KOL）和潜在传播节点，为营销活动提供精准的目标群体。（3）内容分析：对社交媒体上的内容进行分类、标签化处理，分析热门话题、趋势，为内容营销提供方向。（4）情感分析：通过大数据技术对用户在社交媒体上的言论进行情感分析，了解用户对品牌、产品和服务的态度，为营销策略调整提供依据。8.3社交媒体营销策略实践结合社交媒体大数据分析，以下是一些实践中的社交媒体营销策略：（1）用户画像：根据用户行为、兴趣等信息，构建精准的用户画像，为个性化推荐和广告投放提供依据。（2）KOL营销：与行业内的KOL建立合作关系，通过他们的影响力扩大品牌传播范围，提高用户信任度。（3）内容营销：结合热门话题、用户兴趣，制作有针对性的内容，提升用户粘性和活跃度。（4）互动营销：通过举办线上活动、互动游戏等方式，增强用户参与度，提高品牌认知度。（5）社群营销：建立品牌社群，通过社群成员之间的互动、分享，实现口碑传播，提升品牌忠诚度。（6）大数据驱动的广告投放：根据用户行为、兴趣等数据，实现精准广告投放，提高转化率。（7）实时监测与优化：实时关注社交媒体上的舆论动态，对营销策略进行快速调整，以应对市场变化。通过以上策略实践，电子商务企业可以在社交媒体上实现品牌推广、用户增长和销售额提升等目标。同时不断优化大数据分析技术，为营销策略提供有力支持。第9章电子商务跨平台大数据营销策略9.1跨平台营销的挑战与机遇互联网技术的飞速发展，电子商务行业呈现出多平台、跨领域的竞争格局。跨平台营销作为一种新兴的营销方式，既带来了巨大的机遇，也面临着诸多挑战。9.1.1挑战（1）数据孤岛现象严重：不同平台间的数据难以互通，导致企业无法全面了解消费者行为，从而影响营销策略的制定。（2）用户隐私保护：我国对用户隐私保护的重视，企业在跨平台营销过程中，需要严格遵守相关法律法规，避免触犯用户隐私。（3）营销渠道多样化：企业需要在众多跨平台营销渠道中，选择适合自身的渠道进行投放，以实现资源优化配置。9.1.2机遇（1）用户覆盖面广：跨平台营销可以覆盖更多潜在用户，提高品牌知名度和影响力。（2）数据挖掘价值高：通过跨平台数据整合与分析，企业可以更精准地了解消费者需求，实现个性化推荐和营销。（3）营销效果可衡量：跨平台营销可以通过数据监测和分析，评估营销效果，为企业提供优化策略的依据。9.2跨平台数据整合与分析为了实现跨平台营销，企业需要对各平台数据进行整合与分析，从而制定出有针对性的营销策略。9.2.1数据整合（1）数据采集：通过技术手段，收集企业旗下各平台及竞争对手的营销数据。（2）数据清洗：对采集到的数据进行去重、去噪、补全等处理，提高数据质量。（3）数据融合：将不同平台的数据进行统一格式处理，构建完整的数据视图。9.2.2数据分析（1）用户画像：通过用户行为数据，构建详细的用户画像，为个性化营销提供支持。（2）营销策略优化：分析用户行为和营销效果，不断调整和优化营销策略。（3）竞品分析：研究竞争对手的营销策略，为企业制定差异化营销策略提供参考。9.3跨平台营销策略案例分享以下为某知名电商企业在跨平台营销方面的实践案例。9.3.1案例一：多平台联合营销活动企业通过与各大电商平台、社交媒体平台合作，开展联合营销活动，实现品牌