agnes唯有Momo
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?
一:大数据的定义。
1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
3、大数据应用,是 指对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二:大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类:1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记(CallDetailRecords),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三:大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说,大数据具有4个基本特征:1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四:大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。
五:大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务,如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳,用户在手机上下载优惠券,再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息,例如经常买什么汉堡,去哪个店消费,消费频次多少,然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。典
六:大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献,降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用,可有效推动相关工作开展,提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。
七:最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:1)手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。2)没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,开运联合等。3)既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:
ai我家小乖
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
真理在朕
大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢?以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文,欢迎阅读与收藏。
摘要:
当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。
关键词:
大数据;网络营销;应用策略;营销效果;
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足
信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学,更明智
在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:
首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制:
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。
参考文献
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潇湘涵雪
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
烂醉的猫咪
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。
(一)作者科研能力不足 对学术型硕士研究生而言,科研能力是衡量硕士研究生教育成效的重要指标,而作为教育成果集中体现的学位论文,其所反映出的科研能力的强弱,可
数据分析可以分成两部分,一部分是对分析过程及分析结果的描述,另一部分是结合专业知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。如果完全没有思路推荐使用spssau
一 汉印的精神气质“印之宗汉,如诗之宗唐,书之宗晋”汉代的大一统气魄、静穆沉雄的恢弘心态,无不表现在社会文化的方方面面。汉印与雕塑、画像石等一样,都表现了充实饱
断章取意了吧。共字多余了。‘被引文献’就是你的文章引用了‘其他人的文献’,被引作者就是那个‘其他人’,被引来源刊就是那个‘其他人的文献’所在期刊。
1、分类分析数据分析法 在数据分析中,如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行