基于大数据的精准营销

      大数据营销时代来临
      营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载，大数据爆炸、消费者个性化需求的凸显，消费者成为商业行为的主宰者；另一方面，大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量大数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于重庆大数据精准营销这个过程对重庆企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。

      基于大数据的营销基本过程：

      基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理大数据、建模分析大数据、解读大数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征大数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

      1、数据层：采集和处理大数据

      大数据处理的大数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易大数据。不局限在传统采集大数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行大数据采集你能采集

      2、业务层：建模分析大数据

      使用的大数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如大数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。

      3、应用层：解读大数据

      大据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的大数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

      而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
      大数据营销数据类型：
      人口统计学大数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

      用户行为大数据：访问、页面停留时长、触点等。

      用户内容偏好大数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。

      交易大数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等
      大数据营销应用场景：
      从重庆企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行大数据营销策

略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定大数据营销策

略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效的大数据营销策略的关键。

      大数据精准营销面临挑战：
      1、多渠道融合进行大数据精准营销：全球大数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道的大数据融合对提高大数据精准营销的准确度提出挑战。

      2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是大数据精准营销要考虑的问题。

      3、基于大数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。大数据精准营销也要求在活动的同时我们就能得到大数据，立即优化营销效果。

      4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。