大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)精選(九篇)

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第1篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)

中圖分類(lèi)號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15

當(dāng)今時(shí)代，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算技術(shù)、搜索引擎為代表的新一代信息技術(shù)全面滲入金融行業(yè)，對(duì)金融業(yè)態(tài)產(chǎn)生重要影響。同時(shí)，伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)滲透到了每一個(gè)行業(yè)，“大數(shù)據(jù)”應(yīng)運(yùn)而生，已成為重要的生產(chǎn)要素。對(duì)最早實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易的銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)能反映銀行產(chǎn)品管理的綜合信息，也隱藏著產(chǎn)品相關(guān)的客戶(hù)行為模式，有助于實(shí)現(xiàn)基于客戶(hù)行為的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

大數(shù)據(jù)尚未有統(tǒng)一的概念，目前采用較多的是麥肯錫咨詢(xún)公司的定義，大數(shù)據(jù)是“規(guī)模大到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具已經(jīng)無(wú)法采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集”，且大數(shù)據(jù)具有“4V”的特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多（Variety）、數(shù)據(jù)更新快（Velocity）、數(shù)據(jù)具有極大的價(jià)值（Value）[1]。IDC的報(bào)告預(yù)測(cè)未來(lái)5年中國(guó)的數(shù)據(jù)量將以51.4%的速度增長(zhǎng)[2]。數(shù)據(jù)作為一種信息，記錄了企業(yè)所有的產(chǎn)品信息，并能更精確、更客觀(guān)地展現(xiàn)客戶(hù)需求，具有重大的商業(yè)價(jià)值[3]?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的各種商業(yè)創(chuàng)新，會(huì)使得未來(lái)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以更貼近消費(fèi)者需求方式以及在更為合理的時(shí)間實(shí)施，取得更好的效果[4]。

現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析挖掘的方法有很多，常用的有如下幾種。

1.關(guān)聯(lián)分析法。這是最常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析方法之一，指的是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中找出特定序列的數(shù)據(jù)在特定事件中存在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。確定關(guān)聯(lián)規(guī)則是關(guān)聯(lián)分析法的重要基礎(chǔ)，不同關(guān)聯(lián)規(guī)則的設(shè)定會(huì)產(chǎn)生不同的關(guān)聯(lián)結(jié)果。該方法主要用于發(fā)現(xiàn)某一事件中不同數(shù)據(jù)是否存在關(guān)聯(lián)性，如產(chǎn)品間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

2.序列分析法。序列分析法與關(guān)聯(lián)分析法規(guī)則類(lèi)似，但尋找的是某一事件中數(shù)據(jù)之間在時(shí)間上的關(guān)聯(lián)性。加入了時(shí)間序列，使得分析結(jié)果更具動(dòng)態(tài)性和延續(xù)性。這種分析法對(duì)于發(fā)現(xiàn)潛在用戶(hù)具有明顯作用，能夠廣泛應(yīng)用到金融、醫(yī)療、工程等領(lǐng)域的企業(yè)中。

3.分類(lèi)和預(yù)測(cè)分析法。實(shí)際上是兩個(gè)過(guò)程，第一步是確定模型描述，針對(duì)指定的數(shù)據(jù)類(lèi)型和概念集進(jìn)行分類(lèi)劃分，第二步是使用這種分類(lèi)基于模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。這一類(lèi)分析方法主要用于挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的消費(fèi)者特定的消費(fèi)習(xí)慣，并預(yù)測(cè)其后續(xù)的可能行為。

4.聚類(lèi)分析法。聚類(lèi)分析法能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)特征未知的信息進(jìn)行相似性最大化處理，幫助企業(yè)了解哪些是較為典型性的用戶(hù)，哪些是忠實(shí)用戶(hù)，哪些是流失用戶(hù)等，從而有助于企業(yè)根據(jù)不同用戶(hù)的消費(fèi)特征制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)的金融行業(yè)，尤其是銀行業(yè)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用尚處于起步階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。但金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化交易以來(lái)，沉淀了大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，是較為適合大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)分析尚處于從數(shù)據(jù)碎片化到數(shù)據(jù)整合時(shí)代的過(guò)渡階段?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用主要集中在風(fēng)險(xiǎn)控制和零售業(yè)務(wù)，主要有三種模式。

首先，基于網(wǎng)上交易流水的數(shù)據(jù)挖掘。銀行與電商合作，直接接觸電商平臺(tái)、支付平臺(tái)上的大量賣(mài)家和買(mǎi)家，并通過(guò)交易流、信息流、資金流覆蓋其產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)、物流、消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)?；诖耍y行借助成熟的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制和拓展?fàn)I銷(xiāo)。如工商銀行“易融通”會(huì)自動(dòng)處理客戶(hù)信息，選取客戶(hù)融資需求量、還款資金來(lái)源及其可靠性等因素作為貸款額度指標(biāo)，在線(xiàn)批量審批與發(fā)放貸款。招商銀行與敦煌網(wǎng)共同推出的“敦煌網(wǎng)生意一卡通”客戶(hù)信息共享，為小微企業(yè)提供融資、結(jié)算、理財(cái)一體化的金融服務(wù)。

其次，基于第三方系統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)挖掘。這一類(lèi)數(shù)據(jù)主要包括人行征信、工商、稅務(wù)、電力、房管局、車(chē)管所、社保、海關(guān)等政府?dāng)?shù)據(jù)，學(xué)歷、購(gòu)物、支付、物流等社會(huì)征信數(shù)據(jù)以及各大金融機(jī)構(gòu)的金融數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)使得銀行能更加全面判斷企業(yè)客戶(hù)的屬性和資質(zhì)，更有針對(duì)性地根據(jù)其綜合情況實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。如平安銀行在接入平安保險(xiǎn)、平安租賃等集團(tuán)子公司數(shù)據(jù)的同時(shí)，輔之以政府公共數(shù)據(jù)，全面分析客戶(hù)情況并據(jù)此營(yíng)銷(xiāo)。

最后，基于POS流水的數(shù)據(jù)應(yīng)用。商業(yè)銀行依托在線(xiàn)貸款業(yè)務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行綜合信用評(píng)價(jià)，向符合貸款條件的POS商戶(hù)，以其一定期限內(nèi)的POS結(jié)算流入量為授信額度的依據(jù)，在線(xiàn)發(fā)放用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的信用貸款。已有的POS流水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用有招商銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸、中信銀行和銀聯(lián)商務(wù)合作的網(wǎng)絡(luò)商戶(hù)貸款業(yè)務(wù)，浦發(fā)銀行和通聯(lián)支付合作的流水貸業(yè)務(wù)等。

除了基于行內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析外，國(guó)內(nèi)許多商業(yè)銀行還與專(zhuān)業(yè)第三方公司合作，爭(zhēng)取順應(yīng)大數(shù)據(jù)潮流，進(jìn)一步加快應(yīng)用大數(shù)據(jù)的步伐。如平安銀行與SPSS公司合作，進(jìn)行消費(fèi)貸產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)管理；寧波銀行利用客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某項(xiàng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析結(jié)果挖掘潛在客戶(hù)。這些探索為商業(yè)銀行擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)變營(yíng)銷(xiāo)理念和營(yíng)銷(xiāo)方法提供了很好的借鑒。

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)的發(fā)展和跨渠道跨終端的整合，銀行的大數(shù)據(jù)將日漸完善。產(chǎn)品的客觀(guān)數(shù)據(jù)與客戶(hù)信息也將有效結(jié)合，形成完整的“產(chǎn)品――用戶(hù)”數(shù)據(jù)庫(kù)，用于銀行各類(lèi)產(chǎn)品的規(guī)?；投ㄖ苹C合推介，尤其是對(duì)于具有復(fù)雜的金融產(chǎn)品綜合運(yùn)用需求的對(duì)公客戶(hù)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將是一片藍(lán)海。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用方案

對(duì)公客戶(hù)是商業(yè)銀行的主要利潤(rùn)來(lái)源之一，且該類(lèi)客戶(hù)沉淀了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于對(duì)公客戶(hù)服務(wù)和對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)具有重要意義?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的營(yíng)銷(xiāo)管理是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，需循序漸進(jìn)，最終形成一套成熟體系。張湛梅等提出一套針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)體系“PDMA”，主要包括認(rèn)知客戶(hù)（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（marketing）、營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估（assessment），構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)體系[5]?；凇癙DMA”的框架能很好地建立銀行產(chǎn)品和客戶(hù)兩個(gè)維度。結(jié)合客戶(hù)屬性進(jìn)行產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析，才能以更符合客戶(hù)偏好和需求的方式實(shí)施產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)，并對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的效果進(jìn)行事后評(píng)估，以持續(xù)改進(jìn)。本文以“PDMA”為框架，系統(tǒng)闡述商業(yè)銀行借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理的應(yīng)用方案。

（一）P――認(rèn)知客戶(hù)行為

對(duì)公客戶(hù)與零售客戶(hù)有本質(zhì)的區(qū)別，客戶(hù)的金融需求復(fù)雜，且更加個(gè)性化多樣化。在銀行進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)當(dāng)對(duì)對(duì)公客戶(hù)有一個(gè)全面認(rèn)識(shí)，并結(jié)合客戶(hù)情況認(rèn)知銀行對(duì)公產(chǎn)品現(xiàn)狀。認(rèn)知企業(yè)客戶(hù)行為可以從三個(gè)方面著手。

1.基于客戶(hù)屬性建立客戶(hù)特征庫(kù)?？蛻?hù)特征庫(kù)包括銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有對(duì)公客戶(hù)相關(guān)字段，可以對(duì)客戶(hù)的自身屬性、所在地區(qū)、財(cái)務(wù)狀況、與銀行合作緊密程度等進(jìn)行初步分析，掌握客戶(hù)基本情況。

2.結(jié)合客戶(hù)持有產(chǎn)品情況，認(rèn)知銀行的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。以產(chǎn)品管理系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫(kù)為依據(jù)，分析持有不同數(shù)量產(chǎn)品的客戶(hù)分布、各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)總體分布、下屬分行及其經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)的客戶(hù)持有產(chǎn)品情況，以及結(jié)合多個(gè)時(shí)點(diǎn)的各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品客戶(hù)數(shù)的變化趨勢(shì)等。

3.在認(rèn)知產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，基于產(chǎn)品記錄，分析客戶(hù)行為習(xí)慣。包括客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品門(mén)類(lèi)的偏好，對(duì)產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)渠道的偏好，對(duì)資金流動(dòng)性的需求，購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)段偏好等。

（二）D――挖掘客戶(hù)需求

在認(rèn)知產(chǎn)品和客戶(hù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘隱藏在產(chǎn)品信息和客戶(hù)信息背后的客戶(hù)需求，為后續(xù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)打下基礎(chǔ)。

1.基于客戶(hù)產(chǎn)品持有行為判斷不同產(chǎn)品的相關(guān)程度。在客戶(hù)持有產(chǎn)品的全數(shù)據(jù)中，同一客戶(hù)持有多種產(chǎn)品的現(xiàn)象較為普遍。分析客戶(hù)持有的產(chǎn)品明細(xì)清單，找出同一客戶(hù)持有產(chǎn)品組合的一般規(guī)律，可以準(zhǔn)確判斷各產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，測(cè)算出持有某種產(chǎn)品的客戶(hù)同時(shí)使用該產(chǎn)品相關(guān)產(chǎn)品的可能性。產(chǎn)品相關(guān)分析的結(jié)果可以形成定期的產(chǎn)品相關(guān)性監(jiān)測(cè)報(bào)告和營(yíng)銷(xiāo)建議。

2.基于產(chǎn)品的監(jiān)測(cè)報(bào)告，判斷產(chǎn)品持有的平均水平。結(jié)合客戶(hù)產(chǎn)品的平均持有水平分析，將低于產(chǎn)品平均持有水平的對(duì)公客戶(hù)認(rèn)為是具有產(chǎn)品潛力的客戶(hù)群，生成這一類(lèi)客戶(hù)清單。同時(shí)根據(jù)客戶(hù)清單中對(duì)公客戶(hù)所在分行進(jìn)行分類(lèi)，將這部分產(chǎn)品需求未充分挖掘的客戶(hù)清單推送到分行，以幫助分行更好地鎖定目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)。同時(shí)也可以針對(duì)不同門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，判斷持有某類(lèi)產(chǎn)品的客戶(hù)使用其它門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的情況，也即產(chǎn)品的跟進(jìn)情況。

3.對(duì)非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，全方位挖掘客戶(hù)的產(chǎn)品需求。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以分為行內(nèi)數(shù)據(jù)和行外數(shù)據(jù)。行內(nèi)數(shù)據(jù)中，銀行內(nèi)部的資金來(lái)往記錄和銀行內(nèi)部企業(yè)授信報(bào)告等都可以作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)源。此外，銀行還可綜合應(yīng)用外部數(shù)據(jù)，如電力、稅務(wù)、工商和人行征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)。通過(guò)這類(lèi)交易數(shù)據(jù)可以形成企業(yè)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，作為供應(yīng)鏈金融大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的重要依據(jù)。

總之，需求發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)應(yīng)緊密結(jié)合產(chǎn)品和客戶(hù)的數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)背后客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求，是借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)管理的基礎(chǔ)性工作。

（三）M――產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

充分挖掘客戶(hù)需求后，根據(jù)需求實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。具體可以有如下應(yīng)用。

1.結(jié)合客戶(hù)的產(chǎn)品門(mén)類(lèi)偏好推薦同一類(lèi)別的其它產(chǎn)品。根據(jù)客戶(hù)偏好分析和需求挖掘結(jié)果，掌握客戶(hù)對(duì)某類(lèi)產(chǎn)品的使用記錄，為其推薦同門(mén)類(lèi)產(chǎn)品中其它熱門(mén)產(chǎn)品（依據(jù)熱門(mén)產(chǎn)品排名），提高同一門(mén)類(lèi)產(chǎn)品的滲透率。此外，還可以具體到各分行，分析各分行同類(lèi)產(chǎn)品使用情況，并將之與全行產(chǎn)品應(yīng)用情況對(duì)比分析。低于全行各門(mén)類(lèi)產(chǎn)品應(yīng)用水平的分行建議就其薄弱的產(chǎn)品門(mén)類(lèi)進(jìn)行重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)。

2.對(duì)持有某些產(chǎn)品的客戶(hù)推薦產(chǎn)品組合中的其它產(chǎn)品。通過(guò)產(chǎn)品相關(guān)分析梳理出相關(guān)度高的產(chǎn)品組合，結(jié)合只持有這些產(chǎn)品組合中的部分產(chǎn)品的客戶(hù)清單，生成各個(gè)客戶(hù)還可進(jìn)行關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的具體產(chǎn)品清單，推送給各分行，指導(dǎo)其根據(jù)該客戶(hù)潛在產(chǎn)品清單對(duì)客戶(hù)進(jìn)行產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦。

3.通過(guò)客戶(hù)屬性分析開(kāi)發(fā)潛在客戶(hù)。從產(chǎn)品出發(fā)，通過(guò)聚類(lèi)法和分類(lèi)預(yù)測(cè)法分析持有某種產(chǎn)品的客戶(hù)群體的共同屬性，然后比對(duì)具有這些屬性但還未持有該種產(chǎn)品的客戶(hù)，作為該種產(chǎn)品的潛在客戶(hù)名單，對(duì)名單上的客戶(hù)推薦該種產(chǎn)品，通過(guò)分析現(xiàn)有客戶(hù)成功開(kāi)發(fā)新客戶(hù)。

（四）A――營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估

營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估是貫穿“PDMA”大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)體系全流程的最后一環(huán)，也是營(yíng)銷(xiāo)管理流程中承上啟下的重要步驟，能及時(shí)幫助商業(yè)銀行掌握大數(shù)據(jù)分析的效果。銀行在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)加入時(shí)間序列，結(jié)合產(chǎn)品和客戶(hù)情況進(jìn)行綜合評(píng)估，并定期對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)施評(píng)估，根據(jù)評(píng)估效果改善大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的成果。對(duì)有成效的分析結(jié)果形成定期營(yíng)銷(xiāo)報(bào)告，對(duì)于成果不顯著的從業(yè)務(wù)角度總結(jié)原因，調(diào)整大數(shù)據(jù)分析模型和參數(shù)，改進(jìn)結(jié)果。

四、對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的典型案例

總體來(lái)說(shuō)，相比國(guó)有銀行，股份制銀行更加積極擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)。2015年3月，民生銀行“金融e管家”平臺(tái)正式上線(xiàn)，這是民生銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的一大利器。該平臺(tái)主要針對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)管理功能、分析功能、應(yīng)用功能相互脫離的弊端而開(kāi)發(fā)的基于大數(shù)據(jù)分析的一站式服務(wù)平臺(tái)?！敖鹑趀管家”服務(wù)于全行對(duì)公客戶(hù)管理，覆蓋“PDMA”框架的四個(gè)環(huán)節(jié)，是對(duì)公業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的典范。

首先，認(rèn)知客戶(hù)行為（P）。該平臺(tái)對(duì)接民生銀行內(nèi)200多個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中樞，并導(dǎo)入上市公司數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)等行外的數(shù)據(jù)，形成完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)不同的規(guī)則組合數(shù)據(jù)，如對(duì)公客戶(hù)和產(chǎn)品的交叉組合，或者基于供應(yīng)鏈的客戶(hù)上下游集合等，使用戶(hù)可從不同角度解讀對(duì)公客戶(hù)的特性，同時(shí)通過(guò)行內(nèi)資金流和行內(nèi)外信息流，精確掌握客戶(hù)的行為習(xí)慣。

其次，挖掘客戶(hù)需求（D）。該平臺(tái)對(duì)客戶(hù)信息更深層次的挖掘，去除無(wú)效信息，將有效信息放大，結(jié)合線(xiàn)下業(yè)務(wù)資源，挑選出最適合營(yíng)銷(xiāo)的企業(yè)關(guān)系群體，應(yīng)用多種大數(shù)據(jù)分析方法，建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模型，識(shí)別出群體的特征和相互之間業(yè)務(wù)重點(diǎn)，并以極具可用性的界面展示客戶(hù)潛在需求挖掘的結(jié)果，幫助客戶(hù)經(jīng)理深度挖掘客戶(hù)的金融需求。

再者，產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（M）。該平臺(tái)是一個(gè)智能化的融資理財(cái)和資源整合平臺(tái)，主要圍繞核心客戶(hù)，通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)的支撐，建立交易網(wǎng)絡(luò)模型和上下游客戶(hù)推薦模型，并據(jù)此匹配最適合的金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。該平臺(tái)上線(xiàn)后，對(duì)公產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)的成功率大大提高。

最后，產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估（A）。該平臺(tái)建立了基于歷史記錄的客戶(hù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，科學(xué)全面的評(píng)價(jià)客戶(hù)績(jī)效，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果改進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)方向。后評(píng)價(jià)功能涵蓋對(duì)公業(yè)務(wù)的不同情況，如對(duì)個(gè)性化服務(wù)方案的綜合評(píng)價(jià)，對(duì)集團(tuán)客戶(hù)也能建立綜合收益的評(píng)價(jià)，而不僅僅是單獨(dú)考慮單筆業(yè)務(wù)的收益，適應(yīng)了缺資產(chǎn)時(shí)代的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)新思路。

可以預(yù)見(jiàn)，在信息技術(shù)發(fā)展日新月異的當(dāng)代，隨著對(duì)公業(yè)務(wù)背后紛繁復(fù)雜的信息流、資金流、物流等多樣化數(shù)據(jù)不斷沉淀，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用價(jià)值將日益凸顯，并將逐漸成為商業(yè)銀行對(duì)公業(yè)務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

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第2篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作在大數(shù)據(jù)背景下受到一定的影響，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)作為一門(mén)實(shí)用性非常強(qiáng)的學(xué)科要與實(shí)際市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)緊密聯(lián)系才能夠培養(yǎng)出符合社會(huì)需要的人才。因此，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教學(xué)方法在大數(shù)據(jù)背景下成為新的熱點(diǎn)課題。本文首先分析了大數(shù)據(jù)背景下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)，然后細(xì)致討論了該背景下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教學(xué)的方法和策略。旨在為高校市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)課程專(zhuān)業(yè)的教學(xué)教研工作者提供參考。

關(guān)鍵詞：

大數(shù)據(jù)背景；市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)；教學(xué)方法

“大數(shù)據(jù)”成為了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代中一個(gè)新的名詞，所謂“大數(shù)據(jù)”既不是一種新的技術(shù)，也不是一個(gè)軟件。“大數(shù)據(jù)”主要是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代信息高度共享后出現(xiàn)的一種現(xiàn)象，即單位時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)出的數(shù)據(jù)的數(shù)目激增。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作很大比重依賴(lài)于對(duì)數(shù)據(jù)的整合與分類(lèi)，從而確定營(yíng)銷(xiāo)方案。面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作的開(kāi)展有了更好的機(jī)遇，同時(shí)也面臨著龐大工作量的挑戰(zhàn)。另外，量的積累導(dǎo)致質(zhì)的飛躍這一哲學(xué)原理也適用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作，當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時(shí)候，就可以創(chuàng)造性進(jìn)行應(yīng)用以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作的創(chuàng)新。所以在大數(shù)據(jù)背景下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教學(xué)方法必然要進(jìn)行適度調(diào)整。

一、大數(shù)據(jù)背景下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)

1.具有商品關(guān)聯(lián)挖掘網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)商品關(guān)聯(lián)挖掘營(yíng)銷(xiāo)是指在某種特殊聯(lián)系的基礎(chǔ)上將兩種商品放在一起，進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)推廣。這種商品關(guān)聯(lián)挖掘網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)模式需要以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)探索商品之間的聯(lián)系。啤酒和尿不濕本是不相及的兩種商品，但是經(jīng)過(guò)巧妙聯(lián)系卻可以綁定在一起銷(xiāo)售。美國(guó)媽媽照顧寶寶沒(méi)有時(shí)間出去買(mǎi)尿不濕，爸爸下班買(mǎi)啤酒的時(shí)候正好把尿不濕買(mǎi)回家。

2.具有基于大數(shù)據(jù)的用戶(hù)行為分析營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)在大數(shù)據(jù)背景下建立用戶(hù)行為分析營(yíng)銷(xiāo)模式意指通過(guò)記錄和分析用戶(hù)的上網(wǎng)數(shù)據(jù)，總結(jié)出用戶(hù)的喜好和經(jīng)濟(jì)水平，篩選出有價(jià)值的潛在客戶(hù)，對(duì)其制定一對(duì)一的營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃。時(shí)下淘寶和美團(tuán)都根據(jù)用戶(hù)的已購(gòu)買(mǎi)信息來(lái)為用戶(hù)推送相關(guān)商品,這種營(yíng)銷(xiāo)行為也受到客戶(hù)的好評(píng)，他增加了客戶(hù)與商家的互動(dòng)粘度。

3.具有基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)模式中，基于大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)性化推薦營(yíng)銷(xiāo)模式是非常重要的模式，在目前的一些社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中，比如微信、微博、知乎等，用戶(hù)可以根據(jù)自己的喜好建立屬于自己的社交圈，在自己的社交圈中隨時(shí)隨地自己喜歡的信息，利用大數(shù)據(jù)，銷(xiāo)售者可以收集這些用戶(hù)喜歡的信息，分析消費(fèi)者的心理需求，利用快速的網(wǎng)絡(luò)傳播速度和目前龐大的社交群體，進(jìn)行個(gè)性化的商品推薦，這種營(yíng)銷(xiāo)方式和用戶(hù)行為分析營(yíng)銷(xiāo)方式有很大的相同點(diǎn)，也具有極強(qiáng)的針對(duì)性。

4.具有現(xiàn)代通信的大數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)現(xiàn)代通信數(shù)據(jù)分析營(yíng)銷(xiāo)模式的運(yùn)用在實(shí)際生活中的例子有很多，其中比較有名的有淘寶中量子恒道統(tǒng)計(jì)，它主要有兩種功能，一種是量子恒道網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，另一種是量子恒道店鋪統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)主要是統(tǒng)計(jì)客戶(hù)和第三方的一些數(shù)據(jù)和內(nèi)容，比如網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)量，全面監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)變化，同時(shí)通過(guò)分析收集的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，歸納總結(jié)客戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)使用規(guī)律，根據(jù)分析結(jié)果制定相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略，量子恒道店鋪統(tǒng)計(jì)通常是實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)淘寶店鋪在運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)對(duì)店鋪?zhàn)鞒鱿鄳?yīng)修改，吸引客戶(hù)。

二、大數(shù)據(jù)背景下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教學(xué)的方法和策略

1.增加學(xué)生做課堂報(bào)告的案例分析課比重增加學(xué)生做課堂報(bào)告的案例分析課比重的目的在于讓學(xué)生對(duì)于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)有整體感知，能夠?qū)⑹袌?chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的理論知識(shí)應(yīng)用于分析當(dāng)中，對(duì)學(xué)生市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)基本功的夯實(shí)大有弊。此外，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)的每位學(xué)生都要做一個(gè)課堂報(bào)告，不同的學(xué)生的興趣點(diǎn)不同，學(xué)生們?cè)谧稣n堂報(bào)告時(shí)就是信息共享的一個(gè)過(guò)程。在學(xué)生做課堂報(bào)告的案例分析中，老師要注意以下三點(diǎn)以達(dá)到理想的教學(xué)預(yù)期。第一，教師要為學(xué)生提供一個(gè)經(jīng)典的模板。制作模板的目的是讓學(xué)生們知道要做哪些事情，做到什么程度。這樣就讓學(xué)生養(yǎng)成良好的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)思路，具有扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)。第二，教師要對(duì)學(xué)生的案例分析進(jìn)行深度點(diǎn)評(píng)。老師的點(diǎn)評(píng)主要分為兩個(gè)部分，一是課上點(diǎn)評(píng)，主要是抓住案例的亮點(diǎn)和學(xué)生分析的獨(dú)到之處，從而讓學(xué)生們共同學(xué)習(xí)；二是課后點(diǎn)評(píng)，主要是對(duì)學(xué)生的不足之處和課堂上時(shí)間限制而點(diǎn)評(píng)完的內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充。老師的深度點(diǎn)評(píng)能為學(xué)生的案例分析提供新的方向和反思。第三，教師要將學(xué)生的案例分析作品匯集成冊(cè)。該項(xiàng)工作開(kāi)展主要是為了達(dá)到教學(xué)相長(zhǎng)的目的，教師對(duì)學(xué)生案例進(jìn)行點(diǎn)評(píng)要與時(shí)俱進(jìn)地結(jié)合當(dāng)下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)際，長(zhǎng)期積累后的案例分析作品集就是校本教材的雛形。

2.將市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)課堂轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心將市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)課堂轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心的目的在于讓市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生能夠熟練使用現(xiàn)代通信設(shè)備，從而能夠在大數(shù)據(jù)背景下在營(yíng)銷(xiāo)工作中嫻熟運(yùn)用現(xiàn)代通信設(shè)備。時(shí)下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的問(wèn)題是營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)的工作人員的通訊設(shè)備使用能力欠缺，而通信設(shè)備專(zhuān)業(yè)工作人員不懂營(yíng)銷(xiāo)，兩者之間的溝通誤差造成了營(yíng)銷(xiāo)效果不理想。增強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的訊通設(shè)備使用能力則可以提高市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)能力。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)課程的講解要注意以下三點(diǎn)。第一，教師要通過(guò)主機(jī)對(duì)學(xué)生所用計(jì)算機(jī)進(jìn)行總體控制。教師所用計(jì)算機(jī)為主機(jī)，學(xué)生所用的為子機(jī)。教師在進(jìn)行課程講解時(shí)要通過(guò)主機(jī)對(duì)子機(jī)的控制來(lái)學(xué)，從而避免學(xué)生開(kāi)小差。第二，教師要將學(xué)習(xí)講義提前發(fā)給學(xué)生供學(xué)生預(yù)習(xí)思考。該教學(xué)過(guò)程可以參考美國(guó)教學(xué)中常用的“翻轉(zhuǎn)式”課堂教學(xué)方法。將課堂轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心的目的主要是增強(qiáng)學(xué)生利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理數(shù)據(jù)的能力，所以課堂練習(xí)是重要部分，通過(guò)預(yù)習(xí)能夠大幅減小課堂講解的時(shí)間，從而為大量練習(xí)提供必要的時(shí)間保證。第三，利用校內(nèi)網(wǎng)來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，下課前學(xué)生要將課上的練習(xí)任務(wù)提交到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)能夠?qū)W(xué)生的課堂練習(xí)情況進(jìn)行監(jiān)督和反饋，同時(shí)也為教師對(duì)學(xué)生練習(xí)的批改提供了方便。

3.構(gòu)建師生互動(dòng)式教學(xué)模式構(gòu)建師生互動(dòng)式教學(xué)模式的目的在于讓學(xué)生在課堂上有更多的話(huà)語(yǔ)權(quán)，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)生主體教師主導(dǎo)，教師將學(xué)生們的觀(guān)點(diǎn)和信息進(jìn)行有效整合，從而挖掘商品關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生用普遍聯(lián)系的觀(guān)點(diǎn)來(lái)思考問(wèn)題，最終培養(yǎng)出適應(yīng)社會(huì)需要的創(chuàng)新型人才。在構(gòu)建師生互動(dòng)教學(xué)模式時(shí)，要注意以下三點(diǎn)。第一，扮演主持人的角色，掌握課堂討論話(huà)題的主導(dǎo)權(quán)?；?dòng)式課堂的弊端是容易出現(xiàn)學(xué)生跑題的狀況，老師要對(duì)學(xué)生討論內(nèi)容的主題進(jìn)行把控。第二，適當(dāng)提問(wèn)，引導(dǎo)學(xué)生思考?；?dòng)式教學(xué)成果得益于教師和學(xué)生的深度溝通和交流，老師適當(dāng)提問(wèn)能夠引導(dǎo)學(xué)生向著預(yù)期的方向思考，從而有利于教學(xué)的順利進(jìn)行。第三，適時(shí)質(zhì)疑，激發(fā)學(xué)生的思考辯論潛力。青年學(xué)生有著不服輸?shù)木?，老師適時(shí)的質(zhì)疑能夠激發(fā)學(xué)生的潛能。

4.增加學(xué)生的實(shí)踐課程比重增加學(xué)生的實(shí)踐課程比重的目的在于讓學(xué)生在大量實(shí)踐中掌握用戶(hù)行為分析的能力。不同學(xué)生感興趣的營(yíng)銷(xiāo)課題不同，經(jīng)過(guò)實(shí)踐學(xué)生能夠找到自己喜歡的課題，并對(duì)商品用戶(hù)的行為進(jìn)行分析。在增加學(xué)生的實(shí)踐課程比重要要注意以下三點(diǎn)。第一，要對(duì)學(xué)生的實(shí)踐課程進(jìn)行進(jìn)度追蹤和成果檢查。對(duì)進(jìn)度的追蹤是督促學(xué)生以克服學(xué)生的惰性，成果檢查是對(duì)學(xué)生做事效率的要求。第二，要在學(xué)生的實(shí)踐課程中與學(xué)生保持互動(dòng)聯(lián)系，從而予以學(xué)生技術(shù)上支持和理論上的幫助。學(xué)生實(shí)踐的目的在于將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際中，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，很多營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)都發(fā)生了變化，學(xué)生需要老師對(duì)其實(shí)踐進(jìn)行答疑解惑。第三，在條件允許的情況下，教師要與學(xué)生所在的實(shí)踐單位的營(yíng)銷(xiāo)負(fù)責(zé)人聯(lián)系，從而對(duì)學(xué)生面臨的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容有深度的了解，進(jìn)而給學(xué)生具體的有效的指導(dǎo)。

三、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)背景下，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方式發(fā)生變化，相應(yīng)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的教學(xué)方法也要有針對(duì)性地進(jìn)行改革。這既是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)適應(yīng)企業(yè)需求的需要，也是對(duì)教育領(lǐng)域中全面深化改革的踐行。增加學(xué)生做課堂報(bào)告的案例分析課比重，能夠讓學(xué)生將市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的理論知識(shí)應(yīng)用到分析當(dāng)中，提升學(xué)生能力，同時(shí)不同學(xué)生做不同類(lèi)型的課堂報(bào)告，能夠拓寬學(xué)生視野，增大整個(gè)學(xué)習(xí)階段的信息量。將市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)課堂轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心可以保證師生在課堂上共享網(wǎng)絡(luò)資源，教師可以知道學(xué)生應(yīng)用現(xiàn)代通訊技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以服務(wù)于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工作。構(gòu)建師生互動(dòng)式教學(xué)氛圍，能夠增加學(xué)生的話(huà)語(yǔ)權(quán)，在教師的引導(dǎo)下讓各種思想碰撞出火花，從而了解各種商品的關(guān)聯(lián)性。增加學(xué)生實(shí)踐課的比重，可以讓學(xué)生對(duì)自己感興趣的商品進(jìn)行用戶(hù)分析，從而提升學(xué)生的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)戰(zhàn)能力。因此，高校市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)教師教研工作者要對(duì)當(dāng)下市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)進(jìn)行深入分析，從而創(chuàng)造性地研究出有效的教學(xué)方法。

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第3篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等的發(fā)展和漸漸成熟，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。電信運(yùn)營(yíng)商擁有其他企業(yè)不具有的數(shù)據(jù)資源，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展為電信運(yùn)營(yíng)商深挖數(shù)據(jù)提供了技術(shù)手段，同時(shí)也為其更好地服務(wù)客戶(hù)提供了新的機(jī)遇。本文結(jié)合大數(shù)據(jù)的技術(shù)現(xiàn)狀以及4C營(yíng)銷(xiāo)策略的特點(diǎn)，探析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在電信運(yùn)營(yíng)商應(yīng)采用的營(yíng)銷(xiāo)策略。

【關(guān)鍵詞】

大數(shù)據(jù)；電信運(yùn)營(yíng)商；4C營(yíng)銷(xiāo)策略

0 引言

繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)之后，大數(shù)據(jù)作為一個(gè)嶄新的名詞出現(xiàn)在我們面前。大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)一次巨大的技術(shù)革命，對(duì)企業(yè)管理決策、拓展業(yè)務(wù)和組織流程，以及人們的生產(chǎn)生活方式等都會(huì)在一定程度上產(chǎn)生很大的影響。

大數(shù)據(jù)（Big Data）就是在一定時(shí)間內(nèi)，用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具沒(méi)有辦法對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行提取、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。它具有4個(gè)特點(diǎn)，即：（ 1） Volumes 指數(shù)據(jù)體巨大。 （ 2） Variety 數(shù)據(jù)類(lèi)別繁多，主要包括了大量的不易處理的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（ 3） Value 數(shù)據(jù)的價(jià)值密度較低，由于數(shù)據(jù)量大，所以從中提取的有價(jià)值的信息就相對(duì)總量來(lái)說(shuō)很少。 （ 4） Velocity數(shù)據(jù)處理速度要求非?？臁２还庥袣v史數(shù)據(jù)，同時(shí)包含大量實(shí)時(shí)或在線(xiàn)數(shù)據(jù)需要處理。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代電信運(yùn)營(yíng)商的機(jī)遇及挑戰(zhàn)

1.1 機(jī)遇和優(yōu)勢(shì)

在大數(shù)據(jù)逐漸應(yīng)用到各行各業(yè)的背景下，電信運(yùn)營(yíng)商具有其他企業(yè)不具有的數(shù)據(jù)資源。首先，電信網(wǎng)絡(luò)具有壟斷地位，只有電信運(yùn)營(yíng)商具有提供可管控的全程全網(wǎng)服務(wù)和端到端網(wǎng)絡(luò)接入能力；其次，電信運(yùn)營(yíng)商作為用戶(hù)的第一接觸者，具有很強(qiáng)的用戶(hù)聚合能力，擁有獨(dú)一無(wú)二的用戶(hù)資源；再者，電信運(yùn)營(yíng)商在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和提供服務(wù)的過(guò)程中獲得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、業(yè)務(wù)狀態(tài)等數(shù)據(jù)，更重要的是對(duì)用戶(hù)身份、業(yè)務(wù)類(lèi)別、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和消費(fèi)能力與信用等特征數(shù)據(jù)的識(shí)別。

1.2 挑戰(zhàn)和劣勢(shì)

近十年來(lái)，電信產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了史無(wú)前例的技術(shù)變革，尤其是在2009年至今，3G技術(shù)的迅猛發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，各種商業(yè)模式被慢慢打破。網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)容與升級(jí)并沒(méi)有給電信運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)可觀(guān)的利潤(rùn)，通過(guò)分析2013年第一季度的數(shù)據(jù)，可知電信、移動(dòng)、聯(lián)通三大運(yùn)營(yíng)商的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和整體固網(wǎng)業(yè)務(wù)都在一定程度上受到了互聯(lián)網(wǎng)的較大沖擊，增長(zhǎng)減緩甚至下滑。

此外，大數(shù)據(jù)時(shí)代運(yùn)營(yíng)商還面臨著來(lái)自數(shù)據(jù)獲取、分析及管理方面的挑戰(zhàn)。大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式在很大程度上降低了數(shù)據(jù)分析處理的效率，在數(shù)據(jù)讀寫(xiě)及存儲(chǔ)方面，給運(yùn)營(yíng)商也帶來(lái)了巨大的壓力。大數(shù)據(jù)使人們更加關(guān)注隱私的保護(hù)，“棱鏡”事件給大數(shù)據(jù)時(shí)代的政府和企業(yè)都敲了警鐘，以犧牲個(gè)人隱私為代價(jià)的商業(yè)價(jià)值的創(chuàng)造會(huì)受到來(lái)自各方面的抵制壓力。因此電信運(yùn)營(yíng)商也要重視用戶(hù)的隱私問(wèn)題，對(duì)地理位置、用戶(hù)身份、行為路徑等涉及隱私的信息實(shí)施有效保護(hù)。

2 電信運(yùn)營(yíng)商的4C營(yíng)銷(xiāo)策略

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，媒介傳播的速度也越來(lái)越快，美國(guó)學(xué)者羅伯特·勞特朋（Robert Lauterborn）教授在1990年提出了與傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的 4P 營(yíng)銷(xiāo)理論相對(duì)應(yīng)的 4C 營(yíng)銷(xiāo)理論。即：Customer（顧客）顧客的真正需求、Cost（成本）顧客獲取產(chǎn)品或服務(wù)的成本、Convenience（便利）顧客消費(fèi)的方便性、Communication（溝通）產(chǎn)品促銷(xiāo)和消費(fèi)者信息反饋。電信運(yùn)營(yíng)商的系統(tǒng)本質(zhì)是為用戶(hù)與用戶(hù)、設(shè)備與設(shè)備、用戶(hù)與設(shè)備之間提供通信信道，每天承載著海量信息，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為運(yùn)營(yíng)商完成高效的4C營(yíng)銷(xiāo)策略提供技術(shù)支持.

2.1 Customer（顧客）主要指顧客的需求。電信運(yùn)營(yíng)商只有通過(guò)對(duì)合法取得數(shù)據(jù)的高效分析，做到真正地了解客戶(hù)需求，才能開(kāi)發(fā)出更適合顧客的產(chǎn)品。其策略主要有：（1）現(xiàn)有業(yè)務(wù)的優(yōu)化和改進(jìn)。比如：運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，對(duì)所有的在網(wǎng)用戶(hù)的消費(fèi)者行為進(jìn)行分析，了解他們的消費(fèi)習(xí)慣，逐漸完善電信行業(yè)的產(chǎn)品定制化；（2）4G時(shí)代的到來(lái)將推動(dòng)移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量的不斷增長(zhǎng)，電信運(yùn)營(yíng)商不能只作為一個(gè)渠道商，要更多地與設(shè)備和應(yīng)用提供商合作，推出客戶(hù)需要的產(chǎn)品。比如：中國(guó)電信與網(wǎng)易合作推出了“易信”；（3）創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，主要的業(yè)務(wù)對(duì)象包括家庭、企業(yè)、政府及第三方。對(duì)于家庭用戶(hù)，利用運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)相結(jié)合，在合法的前提下提供針對(duì)特殊群體的定位服務(wù)。對(duì)于企業(yè)用戶(hù)，主要有兩種模式創(chuàng)新：一是基于運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)分析，提供相應(yīng)的咨詢(xún)服務(wù)；二是將運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)與企業(yè)的信息傳送能力相結(jié)合，使數(shù)據(jù)與電信業(yè)務(wù)相互促進(jìn)。對(duì)于政府和第三方，則主要提供信息服務(wù)和基于業(yè)務(wù)類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)服務(wù)。

2.2 Cost（成本） 不單指企業(yè)的生產(chǎn)成本，而應(yīng)該更多考慮顧客的購(gòu)買(mǎi)成本，同時(shí)也意味著產(chǎn)品定價(jià)的理想情況應(yīng)該是既低于顧客的心理價(jià)格，又能夠讓企業(yè)盈利。運(yùn)營(yíng)商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)消費(fèi)者信息的分析，掌握消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣，更精確地預(yù)測(cè)出消費(fèi)者心理價(jià)格，合理定價(jià)。

2.3 Convenience（便利） 即為顧客提供最大的購(gòu)物和使用便利。顧客取得電信服務(wù)的渠道主要有：營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳（包括微博、微信、易信等平臺(tái)）、語(yǔ)音客服。營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)主要辦理開(kāi)戶(hù)業(yè)務(wù)；網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳主要辦理繳費(fèi)和增值業(yè)務(wù)；語(yǔ)音客服主要處理客戶(hù)使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析各個(gè)服務(wù)渠道的使用情況，合理地調(diào)配資源，更高效地為讓客戶(hù)服務(wù)。

2.4 Communication（溝通）企業(yè)、顧客雙向溝通，建立基于共同利益的新型關(guān)系。電信運(yùn)營(yíng)商不僅要通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)讓客戶(hù)了解并且購(gòu)買(mǎi)電信產(chǎn)品，還要及時(shí)從客戶(hù)那得到客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品及其服務(wù)的反饋，以便運(yùn)營(yíng)商能更好地改進(jìn)和提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。電信運(yùn)營(yíng)商運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析不同客戶(hù)接觸廣告媒體的習(xí)慣，并分配好營(yíng)銷(xiāo)資源，及分配互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)和傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)在整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中所占比例。通過(guò)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳、語(yǔ)音客服運(yùn)營(yíng)商可以收集到很多客服的意見(jiàn)和建議，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些信息進(jìn)行處理分析，能讓運(yùn)營(yíng)商更好地了解客戶(hù)以及產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)，做到高效溝通。

3 總結(jié)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，給電信運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)機(jī)遇同時(shí)也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。隨著科技的發(fā)展、技術(shù)的進(jìn)步，電信運(yùn)營(yíng)商會(huì)在不觸犯消費(fèi)者隱私的前提下把這些轉(zhuǎn)化為其資產(chǎn)。將4C的營(yíng)銷(xiāo)理論應(yīng)用到電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，優(yōu)化并開(kāi)發(fā)出滿(mǎn)足客戶(hù)的產(chǎn)品，最后把大數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)換成電信運(yùn)營(yíng)商的利潤(rùn)。

【參考文獻(xiàn)】

[1]李政、李繼兵、丁偉?；诖髷?shù)據(jù)的電信運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)模式研究。移動(dòng)通信2013年05期

[2] 童曉渝 張?jiān)朴?房秉毅 雷磊。大數(shù)據(jù)時(shí)代電信運(yùn)營(yíng)商的機(jī)遇。信息通信技術(shù) 2013年 第01期

[3]百度文庫(kù).4C營(yíng)銷(xiāo)理論。2013/11/20 http：///link？url=7ir8faGnOdL6FQVLduLPufoF2bHO3v6NAgYSm3qoX-mPD74FMoTtFELhwkwaHm977k00X--MK_NV_MaIzL_UTa

第4篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù);精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);互聯(lián)網(wǎng)

1引言

1.1研究背景

1980年，美國(guó)著名未來(lái)學(xué)家阿爾文托夫勒在《第三次浪潮》一書(shū)中將大數(shù)據(jù)盛贊為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”［1］。提出大數(shù)據(jù)的定義:“指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)”［2］。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的定義源自德國(guó)，Dresden大學(xué)的TanjaJoerding在1999年實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多樣化的電子商務(wù)原型系統(tǒng)———TELLIM。這一發(fā)現(xiàn)引起很大反響，在以后的十年時(shí)間，譬如NEC、Google、紐約大學(xué)、雅虎等各大公司紛紛在此領(lǐng)域開(kāi)始耕耘。一直到2009年7月，中國(guó)的首個(gè)個(gè)性化研究團(tuán)隊(duì)成立，這也象征著中國(guó)獨(dú)立的電子商務(wù)體系成立、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)解決方案團(tuán)隊(duì)的開(kāi)始。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是在傳統(tǒng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行思想定位的，依托于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新趨勢(shì)，創(chuàng)建出多元化并且多樣化的用戶(hù)使用及溝通場(chǎng)景，初步實(shí)現(xiàn)了營(yíng)銷(xiāo)成本的控制，正因?yàn)槿绱?，其成為互?lián)網(wǎng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的主要核心價(jià)值。

1.2已有文獻(xiàn)研究

王薇(2020)研究立足于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)，在大數(shù)據(jù)背景下分析其精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);白卓男(2020)以愛(ài)奇藝為例，研究基于大數(shù)據(jù)的消費(fèi)者精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);王艨(2020)闡述了大數(shù)據(jù)背景下的奧龍世博公司精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略。目前已有文獻(xiàn)研究基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，但不足之處在于學(xué)者們都基于具體的某一行業(yè)或企業(yè)，沒(méi)有涉足大的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。本文立足于互聯(lián)網(wǎng)各平臺(tái)，分析企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，彌補(bǔ)研究不足。

1.3研究?jī)?nèi)容

本文第一部分為研究背景，第二部分?jǐn)⑹隽舜髷?shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程，第三部分總結(jié)大數(shù)據(jù)時(shí)代精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的4大核心思維，第四部分分析目前企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)存在問(wèn)題，第五部分提出大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的建議，第六部分結(jié)語(yǔ)。

2大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程

傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)是一種靜態(tài)的營(yíng)銷(xiāo)方式，是根據(jù)性別、年齡、職業(yè)和收入等基本屬性來(lái)判斷顧客的購(gòu)買(mǎi)力和產(chǎn)品需求，從而對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，并制定相應(yīng)的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)策略。而大數(shù)據(jù)不僅記錄了人們的行為模式，而且記錄人們生活習(xí)慣，分析人們的情感，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶(hù)的需求。這些數(shù)據(jù)一旦被企業(yè)獲知，則可以針對(duì)性準(zhǔn)備基于客戶(hù)生命周期的營(yíng)銷(xiāo)策略，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)的營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程大致分為以下內(nèi)容:

2.1客戶(hù)信息收集與處理

客戶(hù)數(shù)據(jù)收集和處理是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備流程的關(guān)鍵組成部分，是數(shù)據(jù)分析和深層挖掘的基礎(chǔ)。營(yíng)銷(xiāo)所需的信息分為三類(lèi):描述性信息型、行為信息型和相關(guān)信息型。描述信息是指客戶(hù)的基本屬性信息，常見(jiàn)的如年齡、性別、職業(yè)、收入、聯(lián)系信息等。行為信息是指客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為的特征，通常包括客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品或服務(wù)的類(lèi)型、消費(fèi)記錄、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、購(gòu)買(mǎi)頻率、退貨行為、支付方式、客戶(hù)與企業(yè)之間的聯(lián)系記錄以及客戶(hù)的消費(fèi)偏好等。關(guān)聯(lián)信息是顧客行為的內(nèi)在心理因素。常用的相關(guān)信息包括滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的偏好或態(tài)度，損失傾向和與企業(yè)的聯(lián)系傾向。

2.2客戶(hù)細(xì)分與市場(chǎng)定位

組織必須對(duì)每個(gè)客戶(hù)組進(jìn)行區(qū)分，以便有效地管理每個(gè)客戶(hù)組并執(zhí)行差別化市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。傳統(tǒng)的市場(chǎng)細(xì)分變量(例如人口、地理和心理因素)提供了相對(duì)不明確的客戶(hù)概要信息，因此很難為正確的營(yíng)銷(xiāo)決策提供依據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們可以快速地從收集到的大量非結(jié)構(gòu)化信息中過(guò)濾出有價(jià)值的信息，并對(duì)客戶(hù)行為模式和客戶(hù)價(jià)值進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估和分析。我們甚至可以從“每個(gè)人”而不是“目標(biāo)群體”中獲得深刻的理解，以提供客戶(hù)的一瞥和提供營(yíng)銷(xiāo)策略。

2.3營(yíng)銷(xiāo)決策與營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略設(shè)計(jì)

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立不同的客戶(hù)概要信息后，商家將企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)職能和市場(chǎng)環(huán)境結(jié)合起來(lái)，以發(fā)現(xiàn)多個(gè)環(huán)境中的潛在銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。最終，您需要為每個(gè)消費(fèi)者群體定制個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略，提出的每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)策略都對(duì)應(yīng)滿(mǎn)足特定的目標(biāo)群體，如吸引品位相同的客戶(hù)、進(jìn)行捆綁銷(xiāo)售或促銷(xiāo)，以及吸引新顧客維護(hù)老客戶(hù)等。

2.4精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)跟蹤可增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)。組織可以跟蹤并提前通知用戶(hù)產(chǎn)品使用情況。例如食品接近陳列室，汽車(chē)磨損，需要維護(hù)等。流媒體數(shù)據(jù)使產(chǎn)品“生存”，使公司能夠根據(jù)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶(hù)需求，并提高客戶(hù)的生活質(zhì)量。對(duì)于潛在的客戶(hù)或消費(fèi)者，通過(guò)各種最新信息傳遞工具，組織可以直接或通過(guò)電子郵件跟蹤消費(fèi)者的反應(yīng)。

2.5營(yíng)銷(xiāo)方案設(shè)計(jì)

宏觀(guān)數(shù)據(jù)時(shí)代需要一個(gè)良好的營(yíng)銷(xiāo)策略，以便能夠?qū)⒆⒁饬性谔囟ǖ哪繕?biāo)客戶(hù)上，包括目標(biāo)產(chǎn)品組合、產(chǎn)品定價(jià)結(jié)構(gòu)和渠道設(shè)計(jì)。能夠根據(jù)消費(fèi)者的興趣和喜好提供特定的市場(chǎng)推廣組合，包括一對(duì)一溝通解決方案(例如020渠道設(shè)計(jì))，在線(xiàn)廣告客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)模型和實(shí)時(shí)拍賣(mài)技術(shù)，基于位置的升級(jí)等。

2.6營(yíng)銷(xiāo)結(jié)果反饋

在大型數(shù)據(jù)時(shí)代，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)結(jié)束后，會(huì)對(duì)在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)執(zhí)行期間收集的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析，以根據(jù)大量數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)最有效的企業(yè)市場(chǎng)績(jī)效與之相比，我們了解了基于新數(shù)據(jù)的度量標(biāo)準(zhǔn)和價(jià)值。評(píng)估活動(dòng)、渠道、產(chǎn)品和廣告的效果。為后續(xù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3大數(shù)據(jù)時(shí)代精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的

4大核心思維4C理論作為大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的理論基礎(chǔ)，它根據(jù)消費(fèi)者需求擬定了構(gòu)成營(yíng)銷(xiāo)組合的四個(gè)基礎(chǔ)要素:即消費(fèi)者(Customer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和溝通(Communication)。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)鍵是對(duì)銷(xiāo)售市場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確的定量分析，整合數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，對(duì)客戶(hù)資源進(jìn)行長(zhǎng)期的多元化跟蹤，保持互動(dòng)溝通。部分?jǐn)?shù)據(jù)的客戶(hù)使用人工智能和大數(shù)據(jù)計(jì)算，對(duì)企業(yè)的目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行信息智能觸摸和產(chǎn)品智能推薦，從而幫助企業(yè)正確實(shí)現(xiàn)客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)。以客戶(hù)為中心，依托強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和整合，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行準(zhǔn)確的分析和定位，實(shí)現(xiàn)合適的時(shí)間，恰當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)，能被消費(fèi)者接受的價(jià)格，通過(guò)獨(dú)特的營(yíng)銷(xiāo)渠道，為目標(biāo)的客戶(hù)群體提供他們所心儀的產(chǎn)品，最大限度地實(shí)現(xiàn)企業(yè)的利益。精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)是，依據(jù)消費(fèi)者的個(gè)性化需求來(lái)提品和服務(wù)，這其中的大數(shù)據(jù)技術(shù)僅是滿(mǎn)足客戶(hù)需求的手段而已。

3.1核心思維一:以用戶(hù)為導(dǎo)向

無(wú)論是以前傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)，還是現(xiàn)在流行的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，營(yíng)銷(xiāo)的中心一直未變，均是以客戶(hù)為主。而大數(shù)據(jù)也確實(shí)向企業(yè)描繪了客戶(hù)的樣子，營(yíng)銷(xiāo)人員可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)婚了解用戶(hù)的消費(fèi)行為習(xí)慣，以及用戶(hù)年齡、消費(fèi)水平、收入等情況，以便針對(duì)不同的客戶(hù)，制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。3.2核心思維二:一對(duì)一個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)大部分銷(xiāo)售員在銷(xiāo)售過(guò)程中會(huì)遇到這樣的問(wèn)題:產(chǎn)品是相同的，但每一個(gè)用戶(hù)的需求不同，那怎么樣才能將相同的產(chǎn)品銷(xiāo)售給不同的用戶(hù)?這里就需要銷(xiāo)售人員進(jìn)行“一對(duì)一”的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。利用大數(shù)據(jù)分析，團(tuán)隊(duì)可以建立一個(gè)完美的用戶(hù)肖像，了解消費(fèi)者，從而做出準(zhǔn)確的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。

3.3核心思維三:深度洞察用戶(hù)

解用戶(hù)和了解用戶(hù)的潛在需求。使用數(shù)據(jù)標(biāo)簽準(zhǔn)確了解您的潛在消費(fèi)需求。比方說(shuō)，如果企業(yè)了解到你買(mǎi)了奶粉，他可能推測(cè)你有了家庭、有了寶寶。后續(xù)針對(duì)性推出適齡尿不濕、輔食、玩具、早教書(shū)籍等。一旦了解了您的需求，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的效果將比Internet更高效、更易于處理。

3.4核心思維四:營(yíng)銷(xiāo)的科學(xué)性

實(shí)踐證明，在數(shù)據(jù)指導(dǎo)下，正確的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)比傳統(tǒng)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)更科學(xué).與無(wú)目的被動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)相比，向用戶(hù)推薦“投入”和推薦對(duì)潛在客戶(hù)感興趣的產(chǎn)品更有效。如今是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)要想營(yíng)銷(xiāo)取勝，必須重視大數(shù)據(jù)，重視精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。大量的數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)，以及顛覆性的營(yíng)銷(xiāo)觀(guān)念變化，也逐漸驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。預(yù)計(jì)在未來(lái)，數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)將完全取代傳統(tǒng)的單一營(yíng)銷(xiāo)方式，從而占據(jù)主導(dǎo)地位。但對(duì)企業(yè)和許多營(yíng)銷(xiāo)人員來(lái)說(shuō)，最終的解決方案是如何利用這一重要趨勢(shì)，并積極應(yīng)對(duì)機(jī)遇和挑戰(zhàn)。4企業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)存在問(wèn)題在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上留下了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)?！皵?shù)據(jù)指導(dǎo)下的準(zhǔn)確營(yíng)銷(xiāo)”正開(kāi)始被營(yíng)銷(xiāo)者所接受。然而目前多數(shù)企業(yè)存在以下問(wèn)題:第一，意識(shí)混亂。很多企業(yè)仍然處于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的混亂時(shí)期，這是一個(gè)非常困難的階段，說(shuō)不清道不明精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的重要性，后臺(tái)留存的一堆數(shù)據(jù)有什么用?精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)真的可以鎖定目標(biāo)客戶(hù)嗎?第二，過(guò)分依賴(lài)合作伙伴。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的商海，企業(yè)習(xí)慣抱團(tuán)取暖。毋庸置疑，企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)合作伙伴，找到合適的合作伙伴，有助于提升自己的實(shí)力。但過(guò)分依賴(lài)合作伙伴，使部分企業(yè)喪失了思考，誰(shuí)可以幫助您解決業(yè)務(wù)問(wèn)題?知道你的困難是什么?他會(huì)不會(huì)總是關(guān)注你的計(jì)劃是否有效，并隨時(shí)調(diào)整它，以達(dá)到最好的效果。第三，無(wú)智能數(shù)據(jù)庫(kù)。大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)源很多，但是如何從眾多的數(shù)據(jù)中挖掘有利的數(shù)據(jù)，則是一個(gè)大難題。即使挖掘有用的數(shù)據(jù)，企業(yè)各部門(mén)之間的數(shù)據(jù)沒(méi)有聯(lián)通，難以交流，有用的數(shù)據(jù)也變得沒(méi)用。企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)的長(zhǎng)處來(lái)解決團(tuán)隊(duì)在工作當(dāng)中業(yè)務(wù)的困難，掙脫傳統(tǒng)的商業(yè)模式，讓你的企業(yè)智能化。

5大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的建議

“互聯(lián)網(wǎng)”的普及代表了一種新的經(jīng)濟(jì)形式正在逐漸壯大起來(lái)。“互聯(lián)網(wǎng)”不是對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的否決，而是對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)換代。尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+，驅(qū)動(dòng)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更新?lián)Q代的步伐?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”就像是給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)安上了一對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)”翅膀，使其如虎添翼。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)平臺(tái)的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)收集、人臉的行動(dòng)分析，做到了愈加完善和全面，它促使了企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)快捷化，使企業(yè)的團(tuán)隊(duì)節(jié)省時(shí)間和精力?；ヂ?lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合使企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步融合轉(zhuǎn)型，讓企業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)找到準(zhǔn)確的客戶(hù)群。首先，要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)了解消費(fèi)者的需求和問(wèn)題。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)信息分析再?gòu)闹泻Y選出有利的數(shù)據(jù)，進(jìn)行整合處理，再將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理利用。目前，大數(shù)據(jù)時(shí)代下互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)有很多方式，比如設(shè)計(jì)制作網(wǎng)頁(yè)來(lái)了解消費(fèi)者的瀏覽偏向、愛(ài)好、點(diǎn)擊量等方面，收集相關(guān)信息后進(jìn)行整合處理，進(jìn)行一系列研究和分析。同時(shí)，還可以收集到同行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)向和重要數(shù)據(jù)，對(duì)其做出相關(guān)策略和預(yù)測(cè)，了解很多內(nèi)外部信息，適應(yīng)內(nèi)外部的環(huán)境，準(zhǔn)確把握行業(yè)的未來(lái)發(fā)展方向。其次，利用大數(shù)據(jù)做好對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行定位分析，再進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)?；ヂ?lián)網(wǎng)的消費(fèi)方式便捷，給消費(fèi)者帶來(lái)不一樣的消費(fèi)體驗(yàn)，但同時(shí)也會(huì)存在很多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在這種條件下，企業(yè)可以用數(shù)據(jù)的有利資源對(duì)其銷(xiāo)售產(chǎn)品的消費(fèi)人群進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，從而獲得更多更忠實(shí)的顧客。通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)了解消費(fèi)者對(duì)于商品的愛(ài)好、喜好。針對(duì)性的對(duì)消費(fèi)者的要求做出更好，讓消費(fèi)者更容易接受更滿(mǎn)意的商品。然后對(duì)其精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，做到對(duì)每一位消費(fèi)者都用心服務(wù)，用誠(chéng)意和專(zhuān)業(yè)的服務(wù)態(tài)度去為消費(fèi)者更好的服務(wù)，用更好的服務(wù)區(qū)吸引消費(fèi)者打動(dòng)消費(fèi)者。最后，調(diào)整企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)策略。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)間、空間的，營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)等限制都被打破，原先的營(yíng)銷(xiāo)策略難免有不足之處。完善和調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略，快速適應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)模式，通過(guò)大數(shù)據(jù)和媒體渠道，對(duì)目標(biāo)客戶(hù)在合適地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)效果的最大化。

第5篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代 傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo) 營(yíng)銷(xiāo)革命議

據(jù)CSDN對(duì)2011年中國(guó)云計(jì)算的調(diào)研顯示，超過(guò)50%的企業(yè)目前每日生成的數(shù)據(jù)量在1T以上，超過(guò)10T 的有10%，有5%的企業(yè)每日聲稱(chēng)的數(shù)據(jù)量已達(dá)到了50T以上?？梢?jiàn)，海量數(shù)據(jù)已成為發(fā)展趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)時(shí)代悄然而至。

一、大數(shù)據(jù)的含義

按照百度百科上的定義，大數(shù)據(jù)（big data），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。數(shù)據(jù)量之大已經(jīng)不是以我們所熟知的多少G和多少T為單位來(lái)衡量，而是以P（1000個(gè)T），E（一百萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）為計(jì)量單位。業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)歸納為4個(gè)"V"：Volume/Variety/Value/Velocity（體量巨大、多樣性、價(jià)值密度低和秒處理）。由于各維度都在迅速膨脹，用戶(hù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)處理數(shù)據(jù)的速度，信息核爆炸般的裂變傳播，正影響著每一個(gè)企業(yè)、每一個(gè)人。

二、大數(shù)據(jù)的角色

大數(shù)據(jù)的角色和作用決定了這場(chǎng)“微革命”。美國(guó)麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授埃里克·布呂諾爾夫松（Erik Brynjolfsson）將海量數(shù)據(jù)的測(cè)量活動(dòng)稱(chēng)為“現(xiàn)代版的顯微鏡革命”——顯微鏡能讓人們看到以前無(wú)法看到的細(xì)胞并對(duì)其進(jìn)行測(cè)量。同樣，集結(jié)谷歌搜索、臉譜網(wǎng)（Facebook）和推特（Twitter）消息的“大數(shù)據(jù)”，使得企業(yè)對(duì)人們行為和情緒的細(xì)節(jié)化測(cè)量成為可能。

巴西第二大百貨公司Magazine Luiza為消費(fèi)者量身定制了Facebook上的“虛擬網(wǎng)店”。利用社交網(wǎng)絡(luò)巨大的用戶(hù)數(shù)量、消費(fèi)者商品的喜好以及對(duì)于家人、朋友信息分享的信賴(lài)，成功地引導(dǎo)了數(shù)字化的口碑營(yíng)銷(xiāo)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，由“網(wǎng)店”產(chǎn)生的客戶(hù)轉(zhuǎn)化率比Magazine Luiza公司的官網(wǎng)高出50%左右。我們可以看到，在商業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)和分析，并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。數(shù)據(jù)所承擔(dān)的無(wú)法撼動(dòng)的根基地位在風(fēng)起云涌的大數(shù)據(jù)時(shí)代顯而易見(jiàn)。企業(yè)對(duì)信息的獲取、存儲(chǔ)、處理分析與應(yīng)用在營(yíng)銷(xiāo)決策中起決定性的作用。因此，企業(yè)應(yīng)該建立屬于自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，及時(shí)更新補(bǔ)充數(shù)據(jù)資料，歸納總結(jié)企業(yè)軟肋和錯(cuò)誤，從而形成解決問(wèn)題的產(chǎn)業(yè)鏈。即：數(shù)據(jù)獲?。ǜ鞣N采集設(shè)備、業(yè)務(wù)軟件以及智能檢測(cè)軟件）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存（存儲(chǔ)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)軟件以及存儲(chǔ)軟件）數(shù)據(jù)處理與分析（服務(wù)器、信息智能提取識(shí)別以及商務(wù)智能軟件）數(shù)據(jù)應(yīng)用（顯示設(shè)備、協(xié)同管理軟件以及數(shù)據(jù)共享交流平臺(tái)）。同時(shí)，三項(xiàng)服務(wù)必不可少，即：數(shù)據(jù)中心的建設(shè)與維護(hù)，IT咨詢(xún)與方案實(shí)施、信息安全保障。

三、傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)與大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)比較

1. 傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方式

（1）交易營(yíng)銷(xiāo)模式。傳統(tǒng)的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)將眾多產(chǎn)品和服務(wù)提供給顧客，消費(fèi)者在消費(fèi)過(guò)程中可獲得產(chǎn)品與休閑樂(lè)趣的雙重體驗(yàn)。這也使得企業(yè)獲得了大眾信賴(lài)。

（2）傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)渠道。制造商批發(fā)商零售商消費(fèi)者是企業(yè)傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式。流通環(huán)節(jié)的冗長(zhǎng)往往會(huì)增加產(chǎn)品的成本、降低產(chǎn)品時(shí)效性。

（3）營(yíng)銷(xiāo)組合策略。4P組合策略（即產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷(xiāo)）是傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)組合策略。這種模式下，企業(yè)利潤(rùn)的重要性要高于顧客的需求。據(jù)此，以舒爾茲教授為首的一批營(yíng)銷(xiāo)學(xué)者提出了4C的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理論，即消費(fèi)者的需求和欲望、成本、便利和溝通。

（4）強(qiáng)化市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的全過(guò)程。在企業(yè)傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式下，對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)全過(guò)程理論的細(xì)分蓋過(guò)了市場(chǎng)細(xì)分，個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的忽略使得企業(yè)在面對(duì)不同的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)手忙腳亂，不知所措。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)方式

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)是指在互聯(lián)網(wǎng)普及的當(dāng)下，社會(huì)化應(yīng)用以及云計(jì)算，使得網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)痕跡能夠被追蹤、分析等，而這個(gè)數(shù)據(jù)是海量的以及可變化的，企業(yè)或第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)借助這些數(shù)據(jù)為企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)提供咨詢(xún)、策略、投放等營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。

3. 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)相較于傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)勢(shì)

（1）產(chǎn)品可以個(gè)性化定制。利用如社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)較強(qiáng)互動(dòng)性和及時(shí)性的優(yōu)勢(shì)了解并滿(mǎn)足消費(fèi)者的個(gè)性化需求，提供個(gè)性化定制服務(wù)，這一點(diǎn)在傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式中是較難實(shí)現(xiàn)的。比如說(shuō)戴爾，其在線(xiàn)訂購(gòu)和自選配置就是產(chǎn)品定制化的最好體現(xiàn)。再比如，美國(guó)第二大的超市塔吉特百貨（Target），通過(guò)云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)對(duì)消費(fèi)者及其消費(fèi)行為特征進(jìn)行極端細(xì)分，從而搞清楚海量孕婦顧客的懷孕情況，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)就可以早早的給他們發(fā)出量身定制的孕婦優(yōu)惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

（2）價(jià)格策略更加柔性化。傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式下，價(jià)格的變動(dòng)具有一定的滯后性，然而，電子商務(wù)的發(fā)展使企業(yè)實(shí)時(shí)修改產(chǎn)品價(jià)格成為可能。大數(shù)據(jù)時(shí)代，產(chǎn)品價(jià)格信息變更后能在第一時(shí)間反饋給顧客，同時(shí)相關(guān)的促銷(xiāo)信息也可及時(shí)，實(shí)現(xiàn)價(jià)格柔性。

（3）增強(qiáng)企業(yè)與消費(fèi)者的交互性。這是大數(shù)據(jù)時(shí)代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模式區(qū)別于傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式最顯著的區(qū)別，能夠最大限度滿(mǎn)足消費(fèi)者獨(dú)立自我的個(gè)性化購(gòu)物心態(tài)。SNS（社交化媒體網(wǎng)絡(luò)）是大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)重要的載體。微博、QQ、阿里旺旺等多種交流工具彌補(bǔ)了傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)受時(shí)間和地獄局限的不足，拓寬企業(yè)市場(chǎng)，變被動(dòng)為主動(dòng)，帶給消費(fèi)者方便與實(shí)惠。

（4）提高了“顧客讓渡價(jià)值”?！邦櫩妥尪蓛r(jià)值”是指顧客總價(jià)值與顧客總成本之間的差額。傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式的基本思想是市場(chǎng)導(dǎo)向，數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)則是顧客導(dǎo)向。個(gè)性化產(chǎn)品與服務(wù)漸成主流，增強(qiáng)了產(chǎn)品價(jià)值適應(yīng)性，提高顧客滿(mǎn)意度，從根本上提高了顧客購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品獲得的總價(jià)值。

（5）節(jié)約營(yíng)銷(xiāo)成本，提高營(yíng)銷(xiāo)效率。傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式的營(yíng)銷(xiāo)鏈很長(zhǎng)，企業(yè)必須建立自己的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)隊(duì)伍，人員成本很高?，F(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)模式縮短了營(yíng)銷(xiāo)渠道，倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用大大降低，不需要去繁華地段租商鋪，降低運(yùn)營(yíng)成本。

沃爾瑪開(kāi)發(fā)了一個(gè)叫做Retail Link的大數(shù)據(jù)工具，通過(guò)這個(gè)工具供應(yīng)商可以事先知道每家店的賣(mài)貨和庫(kù)存情況，從而可以在沃爾瑪發(fā)出指令前自行補(bǔ)貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應(yīng)鏈整體的庫(kù)存水平，從而降低庫(kù)存成本，減少店內(nèi)商品陳設(shè)的投入。通過(guò)在整條供應(yīng)鏈上分享大數(shù)據(jù)技術(shù)，沃爾瑪引爆了零售業(yè)的生產(chǎn)效率革命。

雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)方式與傳統(tǒng)模式相比有許多與生俱來(lái)、令傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式可望而不可及的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)企業(yè)的傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)方式形成了巨大沖擊。但是我們必須看到，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)也是在傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方式（product， price， promotion， place）的架構(gòu)上，以數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、處理分析與應(yīng)用為基礎(chǔ)而形成的。因此，我們不能完全否定傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方式，而應(yīng)當(dāng)配合使用，各取所長(zhǎng)，從而最大限度地提高品牌的知名度，企業(yè)的效率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代如何營(yíng)銷(xiāo)

1.解每個(gè)消費(fèi)者的個(gè)性化需求，創(chuàng)建個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略。

2.據(jù)客戶(hù)需求，創(chuàng)建一個(gè)全接觸系統(tǒng)，重塑客戶(hù)體驗(yàn)，從與客戶(hù)的每次交互中創(chuàng)造最大價(jià)值。

3.企業(yè)文化與品牌的真正融合，使企業(yè)的形象表里如一。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息幾乎完全透明，CMO們要引領(lǐng)企業(yè)建立真正偉大的公司和偉大的品牌，就要了解充分了解企業(yè)自身。

4. CMO攜手CIO

大數(shù)據(jù)時(shí)代站在市場(chǎng)一線(xiàn)的“戰(zhàn)士”并非營(yíng)銷(xiāo)官（CMO）獨(dú)尊。若說(shuō)首席營(yíng)銷(xiāo)官是引爆這場(chǎng)革命的先鋒，那么，首席信息官（CIO）便是這場(chǎng)革命的軍師。面對(duì)被數(shù)字工具武裝起來(lái)的客戶(hù)，首席營(yíng)銷(xiāo)官必須要與首席信息官（CIO）聯(lián)手，依靠首席信息官專(zhuān)業(yè)的技術(shù)能力，以及對(duì)數(shù)據(jù)的分析洞察贏(yíng)得這場(chǎng)革命的勝利。

在大數(shù)據(jù)推動(dòng)的商業(yè)革命暗涌中，與時(shí)俱進(jìn)絕不僅僅是附庸風(fēng)雅的卡位之戰(zhàn)，海量數(shù)據(jù)隱藏的微小信息就在那里，誰(shuí)能率先通過(guò)顯微鏡捕捉那些數(shù)據(jù)的端倪，誰(shuí)便能夠占據(jù)營(yíng)銷(xiāo)大戰(zhàn)的主動(dòng)權(quán)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，要么學(xué)會(huì)使用大數(shù)據(jù)的杠桿創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，要么被大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新生代商業(yè)格局淘汰。這是天賜良機(jī)，更是生死之戰(zhàn)。成功者將是中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)獨(dú)領(lǐng)的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋寶香.數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)：大數(shù)據(jù)時(shí)代引發(fā)的企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)變革 [A] . 2012

第6篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

雅虎的研究小組從輕博客Tumblr浩如煙海的1.889億個(gè)博客賬戶(hù)的831億篇文章中抽取出與足球相關(guān)的內(nèi)容，再將焦點(diǎn)凝聚在今年2月至5月2730萬(wàn)篇與世界杯相關(guān)的粉絲評(píng)論，以“為每支隊(duì)伍賦予優(yōu)勢(shì)值”的方式，判斷出巴西隊(duì)的贏(yíng)面較大。

與我們這個(gè)時(shí)代最偉大的物理學(xué)家霍金教授應(yīng)用“世界杯奪冠公式”來(lái)測(cè)算比賽結(jié)果不同，雅虎給出的結(jié)果由于是基于輕博客粉絲討論，因而更多地展現(xiàn)了多數(shù)觀(guān)眾的傾向和預(yù)期――每位球迷都有心目中的冠軍球隊(duì)，桑巴足球憑借強(qiáng)悍實(shí)力和出眾的觀(guān)賞性而深得人心，奪冠呼聲極高。巴西隊(duì)大比分慘敗德國(guó)后，球迷的悲痛也是個(gè)證明。但比賽結(jié)果不取決于億萬(wàn)觀(guān)眾票選，而是場(chǎng)上十幾人的表現(xiàn)。這一點(diǎn)也正如霍金教授所言：相對(duì)于量子力學(xué)來(lái)說(shuō)，足球要復(fù)雜多了。

無(wú)論如何，雅虎的預(yù)測(cè)都是一種非常有益的嘗試。在那些粉絲傾向足以決定結(jié)果的領(lǐng)域，類(lèi)似的研究對(duì)于企業(yè)研究市場(chǎng)和消費(fèi)者需求會(huì)很有幫助。

雅虎對(duì)世界杯賽結(jié)果的研判還可能引發(fā)更多思考：比如近來(lái)被炒得有點(diǎn)兒過(guò)熱的大數(shù)據(jù)能否預(yù)測(cè)未來(lái)？一些業(yè)界同仁和分析家認(rèn)為數(shù)據(jù)可以揭示規(guī)律，進(jìn)而幫助人和企業(yè)預(yù)知結(jié)果；另一些研究者則認(rèn)為大數(shù)據(jù)的功用有限、迷信大數(shù)據(jù)是愚蠢的。

作為在此領(lǐng)域有所涉獵的研發(fā)人員，我的觀(guān)點(diǎn)介于兩者之間。

大數(shù)據(jù)揭示的是關(guān)聯(lián)與現(xiàn)象，而非規(guī)律和本質(zhì)，所謂“知其然而不知其所以然”正是大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的寫(xiě)照。商學(xué)院流傳很廣的一個(gè)案例，賣(mài)場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示啤酒和紙尿褲的銷(xiāo)售相關(guān)。經(jīng)過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這是年輕父親被妻子指派采購(gòu)嬰兒用品時(shí)夾帶啤酒私貨的一種趨同傾向。如果僅限于發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，賣(mài)場(chǎng)也許會(huì)簡(jiǎn)單地把兩種商品擺放在一起；而了解到現(xiàn)象背后的模式，便可以開(kāi)展更有針對(duì)性的促銷(xiāo)。

也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)能提供寶貴的線(xiàn)索，但不能替代人工研究――比如深入現(xiàn)場(chǎng)去發(fā)掘消費(fèi)行為鏈背后隱藏的邏輯。有興趣的讀者可以看看《品牌洗腦》一書(shū)，作者是資深營(yíng)銷(xiāo)人士，書(shū)中列舉了很多生動(dòng)卻可能讓人驚詫的例子：現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)是如此無(wú)孔不入，比如，人還沒(méi)出生營(yíng)銷(xiāo)就開(kāi)始了，孕婦常去的賣(mài)場(chǎng)的背景音樂(lè)對(duì)嬰兒有止啼的效果等等。

這些案例經(jīng)常有研究數(shù)據(jù)支撐，雖然未必達(dá)到大數(shù)據(jù)的級(jí)別，但已經(jīng)相當(dāng)精密，包括用核磁共振掃描測(cè)試者的大腦。

對(duì)大數(shù)據(jù)極度樂(lè)觀(guān)或悲觀(guān)的人，其實(shí)都是將大數(shù)據(jù)視為傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)模式的延伸。樂(lè)觀(guān)派渴望找到一個(gè)“大殺器”，對(duì)消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)完美的“引誘”和控制。而悲觀(guān)派則更理性一些――物極必反，過(guò)度營(yíng)銷(xiāo)會(huì)招致消費(fèi)者反抗，利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)強(qiáng)化原本已如水銀瀉地般無(wú)孔不入的營(yíng)銷(xiāo)，這真是好事嗎？

在我看來(lái)，消費(fèi)者行為實(shí)際上很難預(yù)測(cè)和控制――據(jù)傳薩特在戰(zhàn)后出版哲學(xué)巨著《存在與虛無(wú)》，出版商對(duì)這部巨著的銷(xiāo)量并不看好，權(quán)當(dāng)支持文化事業(yè)，但銷(xiāo)售成績(jī)居然大大超出預(yù)期。出版商驚訝之余，發(fā)現(xiàn)原來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)期間金屬被搜刮一空，商販缺乏秤砣，用各種物品代替，有不知名的商販發(fā)現(xiàn)該書(shū)的重量正好是一磅，于是商販普遍購(gòu)來(lái)充當(dāng)秤砣。

第7篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

電信運(yùn)營(yíng)商擁有多年的數(shù)據(jù)積累，擁有諸如財(cái)務(wù)收入、業(yè)務(wù)發(fā)展量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也會(huì)涉及到圖片、文本、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來(lái)源看，電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)來(lái)自于涉及移動(dòng)語(yǔ)音、固定電話(huà)、固網(wǎng)接入和無(wú)線(xiàn)上網(wǎng)等所有業(yè)務(wù)，也會(huì)涉及公眾客戶(hù)、政企客戶(hù)和家庭客戶(hù)，同時(shí)也會(huì)收集到實(shí)體渠道、電子渠道、直銷(xiāo)渠道等所有類(lèi)型渠道的接觸信息。整體來(lái)看，電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展仍處在探索階段。

大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)應(yīng)用的總體情況

目前國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商運(yùn)用大數(shù)據(jù)主要有五方面：(1)網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理和優(yōu)化；(2)市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，包括客戶(hù)畫(huà)像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦；(3)客戶(hù)關(guān)系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶(hù)生命周期管理；(4)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；(5)數(shù)據(jù)商業(yè)化指數(shù)據(jù)對(duì)外商業(yè)化，單獨(dú)盈利。

第一方面：網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化。此方向包括對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。

(1)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的優(yōu)化。如利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)基站和熱點(diǎn)的選址以及資源的分配。運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析話(huà)單和信令中用戶(hù)的流量在時(shí)間周期和位置特征方面的分布，對(duì)2G、3G的高流量區(qū)域設(shè)計(jì)4G基站和WLAN熱點(diǎn)；同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商還可以對(duì)建立評(píng)估模型對(duì)已有基站的效率和成本進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問(wèn)題，如某些地區(qū)為了完成基站建設(shè)指標(biāo)將基站建設(shè)在人際罕至的地方等。

(2)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)層面，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的流量、流向變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整資源配置，同時(shí)還可以分析網(wǎng)絡(luò)日志，進(jìn)行全網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，不斷提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)利用率。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)采集處理網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別價(jià)值小區(qū)和業(yè)務(wù)熱點(diǎn)小區(qū)，更精準(zhǔn)的指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和用戶(hù)的智能指配。由于用戶(hù)群的不同，不同小區(qū)對(duì)運(yùn)營(yíng)商的貢獻(xiàn)也不同。運(yùn)營(yíng)商可以將小區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)綜合分析，通過(guò)對(duì)小區(qū)VIP用戶(hù)分布，收入分布，及相關(guān)的分布模型得到不同小區(qū)的價(jià)值，再和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析結(jié)合起來(lái)，兩者疊加一起，就有可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)小區(qū)價(jià)值高，但是網(wǎng)絡(luò)覆蓋需要進(jìn)一步提升，進(jìn)而先設(shè)定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先級(jí)，提高投資效率。

德國(guó)電信建立預(yù)測(cè)城市里面的各區(qū)域無(wú)線(xiàn)資源占用模型，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，靈活的提前配置無(wú)線(xiàn)資源，如在白天給CBD地區(qū)多分配無(wú)線(xiàn)資源，在晚上，則給酒吧地區(qū)多分配無(wú)線(xiàn)資源，使得無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和利用率更高。

法國(guó)電信通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)某段網(wǎng)絡(luò)上的掉話(huà)率持續(xù)過(guò)高，借助大數(shù)據(jù)手段診斷出通話(huà)中斷產(chǎn)生的原因是網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過(guò)重造成，并根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，為客戶(hù)提供了更好的體驗(yàn)，獲得了更多的客戶(hù)以及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)；

第二方面，市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。此方向包括客戶(hù)畫(huà)像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦。

(1)客戶(hù)畫(huà)像。運(yùn)營(yíng)商可以基于客戶(hù)終端信息、位置信息、通話(huà)行為、手機(jī)上網(wǎng)行為軌跡等豐富的數(shù)據(jù)，為每個(gè)客戶(hù)打上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為、上網(wǎng)行為和興趣愛(ài)好標(biāo)簽，并借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(如分類(lèi)、聚類(lèi)、RFM等)進(jìn)行客戶(hù)分群，完善客戶(hù)的360度畫(huà)像，幫助運(yùn)營(yíng)商深入了解客戶(hù)行為偏好和需求特征。

(2)關(guān)系鏈研究。運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析客戶(hù)通訊錄、通話(huà)行為、網(wǎng)絡(luò)社交行以及客戶(hù)資料等數(shù)據(jù)，開(kāi)展交往圈分析。尤其是利用各種聯(lián)系記錄形成社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)豐富對(duì)用戶(hù)的洞察，并進(jìn)一步利用圖挖掘的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)各種圈子，發(fā)現(xiàn)圈子中的關(guān)鍵人員，以及識(shí)別家庭和政企客戶(hù)；或者分析社交圈子尋找營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。如在一個(gè)行為同質(zhì)化圈子里面，如果這個(gè)圈子大多數(shù)為高流量用戶(hù)，并在這個(gè)圈子中發(fā)現(xiàn)異網(wǎng)的用戶(hù)，我們可以推測(cè)該用戶(hù)也是高流量的情況，便可以通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)的活動(dòng)把異網(wǎng)高流量的用戶(hù)引導(dǎo)到自己的網(wǎng)絡(luò)上，對(duì)其推廣4G套餐，提升營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率?？傊?，我們可以利用社交圈子提高營(yíng)銷(xiāo)效率，改進(jìn)服務(wù)，低成本擴(kuò)大產(chǎn)品的影響力。

(3)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)。運(yùn)營(yíng)商在客戶(hù)畫(huà)像的基礎(chǔ)上對(duì)客戶(hù)特征的深入理解，建立客戶(hù)與業(yè)務(wù)、資費(fèi)套餐、終端類(lèi)型、在用網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)匹配，并在在推送渠道、推送時(shí)機(jī)、推送方式上滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。如我們可以利用大數(shù)據(jù)分析用戶(hù)的終端偏好和消費(fèi)能力，預(yù)測(cè)用戶(hù)的換機(jī)時(shí)間尤其是合約機(jī)到期時(shí)間，并捕捉用戶(hù)最近的特征事件，從而預(yù)測(cè)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)終端的真正需求，通過(guò)短信、呼叫中心、營(yíng)業(yè)廳等多種渠道推送相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)信息到用戶(hù)手中。

(4)個(gè)性化推薦。利用客戶(hù)畫(huà)像信息、客戶(hù)終端信息、客戶(hù)行為習(xí)慣偏好等，運(yùn)營(yíng)商可以為客戶(hù)提供定制化的服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品、流量套餐和定價(jià)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)，提升客戶(hù)體驗(yàn)與感知；或者在應(yīng)用商城實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，在社交網(wǎng)絡(luò)推薦感興趣的好友。

第三方面，客戶(hù)關(guān)系管理。此方面包括客服中心優(yōu)化和客戶(hù)生命周期管理。

(1)客服中心優(yōu)化?？头行氖沁\(yùn)營(yíng)商和客戶(hù)接觸較為頻繁的通道，因此客服中心擁有大量的客戶(hù)呼叫行為和需求數(shù)據(jù)。我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深入分析客服熱線(xiàn)呼入客戶(hù)的行為特征、選擇路徑、等候時(shí)長(zhǎng)，并關(guān)聯(lián)客戶(hù)歷史接觸信息、客戶(hù)套餐消費(fèi)情況、客戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、客戶(hù)機(jī)型等數(shù)據(jù)，建立客服熱線(xiàn)智能路徑模型，預(yù)測(cè)下次客戶(hù)呼入的需求、投訴風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的路徑和節(jié)點(diǎn)，這樣便可縮短客服呼入處理時(shí)間，識(shí)別投訴風(fēng)險(xiǎn)，有助于提升客服滿(mǎn)意度；另外，也可以通過(guò)語(yǔ)義分析，對(duì)客服熱線(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，識(shí)別熱點(diǎn)問(wèn)題和客戶(hù)情緒，對(duì)于發(fā)生量較大且嚴(yán)重的問(wèn)題，要及時(shí)預(yù)警相關(guān)部門(mén)進(jìn)行優(yōu)化。

(2)客戶(hù)關(guān)懷與客戶(hù)生命周期管理。客戶(hù)生命周期管理包括新客戶(hù)獲取、客戶(hù)成長(zhǎng)、客戶(hù)成熟、客戶(hù)衰退和客戶(hù)離開(kāi)等五個(gè)階段的管理。在客戶(hù)獲取階段，我們可以通過(guò)算法挖掘和發(fā)現(xiàn)高潛客戶(hù)；在客戶(hù)成長(zhǎng)階段，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法進(jìn)行交叉銷(xiāo)售，提升客戶(hù)人均消費(fèi)額；在客戶(hù)成熟期，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行客戶(hù)分群(RFM、聚類(lèi)等)并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，同時(shí)對(duì)不同客戶(hù)實(shí)時(shí)忠誠(chéng)計(jì)劃；在客戶(hù)衰退期，需要進(jìn)行流失預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)，并作相應(yīng)的客戶(hù)關(guān)懷；在客戶(hù)離開(kāi)階段，我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘高潛回流客戶(hù)。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商在客戶(hù)生命周期管理方面應(yīng)用的案例都比較多。如SK電訊新成立一家公司SK Planet，專(zhuān)門(mén)處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)，通過(guò)分析用戶(hù)的使用行為，在用戶(hù)做出離開(kāi)決定之前，推出符合用戶(hù)興趣的業(yè)務(wù)，防止用戶(hù)流失；而T-Mobile通過(guò)集成數(shù)據(jù)綜合分析客戶(hù)流失的原因，在一個(gè)季度內(nèi)將流失率減半。

第四方面，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理?？梢苑譃闃I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析。

(1)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控分可以基于大數(shù)據(jù)分析從網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶(hù)和業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量、終端等多個(gè)維度為運(yùn)營(yíng)商監(jiān)控管道和客戶(hù)運(yùn)營(yíng)情況。構(gòu)建靈活可定制的指標(biāo)模塊，構(gòu)建QoE/KQI/KPI等指標(biāo)體系，以及異動(dòng)智能監(jiān)控體系，從宏觀(guān)到微觀(guān)全方位快速準(zhǔn)確地掌控運(yùn)營(yíng)及異動(dòng)原因。

(2)經(jīng)營(yíng)分析和市場(chǎng)監(jiān)測(cè)。我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行總結(jié)和分析，主要分為經(jīng)營(yíng)日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)、季報(bào)以及專(zhuān)題分析等。過(guò)去，這些報(bào)告都是分析師來(lái)撰寫(xiě)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些經(jīng)營(yíng)報(bào)告和專(zhuān)題分析報(bào)告均可以自動(dòng)化生成網(wǎng)頁(yè)或者APP形式，通過(guò)機(jī)器來(lái)完成。數(shù)據(jù)來(lái)源則是企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)和用戶(hù)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)大數(shù)據(jù)手段采集的外部社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、技術(shù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。分析師轉(zhuǎn)變?yōu)閳?bào)告產(chǎn)品經(jīng)理，制定報(bào)告框架、分析和統(tǒng)計(jì)維度，剩下的工作交給機(jī)器來(lái)完成。

第五方面，數(shù)據(jù)商業(yè)化。數(shù)據(jù)商業(yè)化指通過(guò)企業(yè)自身?yè)碛械拇髷?shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)外商業(yè)化，獲取收益。國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)商業(yè)化都處于探索階段，但相對(duì)來(lái)說(shuō)，國(guó)外運(yùn)營(yíng)商在這方面發(fā)展的更快一些。

(1)對(duì)外提供營(yíng)銷(xiāo)洞察和精準(zhǔn)廣告投放。

營(yíng)銷(xiāo)洞察：美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Verizon成立了精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)Precision Marketing Division。該部門(mén)提供精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)洞察(Precision Market Insights)，提供商業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。如在美國(guó)，棒球和籃球比賽是商家最為看中的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)合，此前在超級(jí)碗和NBA的比賽中，Verizon針對(duì)觀(guān)眾的來(lái)源地進(jìn)行了精確數(shù)據(jù)分析，球隊(duì)得以了解觀(guān)眾對(duì)贊助商的喜好等；美國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商Sprint則利用大數(shù)據(jù)為行業(yè)客戶(hù)提供消費(fèi)者和市場(chǎng)洞察，包括人口特征、行為特征以及季節(jié)性分析等方面。

精準(zhǔn)廣告投放：Verizon的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)基于營(yíng)銷(xiāo)洞察還提供精準(zhǔn)廣告投放服務(wù)；AT&T提供Alert業(yè)務(wù)，當(dāng)用戶(hù)距離商家很近時(shí)，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優(yōu)惠券。

(2)基于大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和決策支撐服務(wù)。

客流和選址：西班牙電信于2012年10月成立了動(dòng)態(tài)洞察部門(mén)DynamicInsights開(kāi)展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，為客戶(hù)提供數(shù)據(jù)分析打包服務(wù)。該部門(mén)與市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)GFK進(jìn)行合作，在英國(guó)、巴西推出了首款產(chǎn)品名為智慧足跡(Smart Steps)。智慧足跡基于完全匿名和聚合的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，幫助零售商分析顧客來(lái)源和各商鋪、展位的人流情況以及消費(fèi)者特征和消費(fèi)能力，并將洞察結(jié)果面向政企客戶(hù)提供客流分析和零售店選址服務(wù)。

第8篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞 熱點(diǎn) 營(yíng)銷(xiāo)體系 營(yíng)銷(xiāo)觸發(fā) 營(yíng)銷(xiāo)策劃 營(yíng)銷(xiāo)監(jiān)控 營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估

一、研究背景

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)將成為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心能力。如何從客戶(hù)當(dāng)前和潛在的需求著手，將產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)方案的設(shè)計(jì)、實(shí)施、評(píng)估都提出了更高的要求。目前電信運(yùn)營(yíng)商或多或少存在缺乏專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)源收集和整理能力，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機(jī)、熱點(diǎn)捕捉不及時(shí)，對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)配能力，營(yíng)銷(xiāo)渠道未實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化整合和應(yīng)用等問(wèn)題，這些都不利于有效開(kāi)展基于互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)?；谝陨蠣I(yíng)銷(xiāo)痛點(diǎn)，電信運(yùn)營(yíng)商勢(shì)必需要構(gòu)建一套圍繞互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)的營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)體系，從而滿(mǎn)足客戶(hù)需求。

二、研究基礎(chǔ)

熱點(diǎn)是大眾關(guān)注的新聞事件或信息，具有實(shí)時(shí)性（突然爆發(fā)）、病毒性（廣泛傳播）、互動(dòng)性（輿論討論）的特點(diǎn)，落腳到互聯(lián)網(wǎng)比較鮮明的例子就是各種小道消息，娛樂(lè)圈就是各種八卦新聞。熱點(diǎn)的幾種可能：與公眾相關(guān)或大眾能夠參與或具備爭(zhēng)議與猜測(cè)的信息，否則沒(méi)有人愿意傳播則無(wú)以成熱點(diǎn)。

互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)具有更新快、傳播快、影響大等特點(diǎn)，所以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)必須在短時(shí)間內(nèi)、快速吸引用戶(hù)、獲取客戶(hù)。而“熱點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)”作為互聯(lián)網(wǎng)通用、典型的營(yíng)銷(xiāo)手段，利用具有新聞價(jià)值、社會(huì)影響以及名人效應(yīng)的人物或事件，以網(wǎng)絡(luò)為傳播載體，吸引媒體、社會(huì)團(tuán)體和消費(fèi)者的興趣與關(guān)注，最終促成產(chǎn)品或服務(wù)的銷(xiāo)售。

事件營(yíng)銷(xiāo)往往是通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)策劃行為后，形成網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)熱點(diǎn)關(guān)注話(huà)題，才達(dá)到事件營(yíng)銷(xiāo)的概念標(biāo)準(zhǔn)，被稱(chēng)之為事件。也有些營(yíng)銷(xiāo)行為，是在社會(huì)關(guān)注點(diǎn)出現(xiàn)后及時(shí)跟進(jìn)傳播策略，進(jìn)行商業(yè)品牌的進(jìn)一步植入，并取得不錯(cuò)的傳播成果，這種行為被稱(chēng)為利用網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)進(jìn)行事件營(yíng)銷(xiāo)。

三、研究方法

電信運(yùn)營(yíng)商利用互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)是通過(guò)及時(shí)捕捉互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機(jī)和熱點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)客戶(hù)當(dāng)前和潛在的需求進(jìn)行剖析，通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)方案的設(shè)計(jì)、執(zhí)行和監(jiān)控過(guò)程，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作、策略和渠道的進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，將產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，并形成客戶(hù)和產(chǎn)品標(biāo)簽體系，沉淀更多的營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)和可固化的營(yíng)銷(xiāo)模板。

互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)體系是按照營(yíng)銷(xiāo)觸發(fā)、營(yíng)銷(xiāo)分析、營(yíng)銷(xiāo)策劃和方案制定、營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行、營(yíng)銷(xiāo)評(píng)估、營(yíng)銷(xiāo)沉淀六個(gè)環(huán)節(jié)，形成閉環(huán)式的運(yùn)營(yíng)流程。

營(yíng)銷(xiāo)觸發(fā)環(huán)節(jié)是通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)的捕捉觸發(fā)營(yíng)銷(xiāo)流程或根據(jù)熱點(diǎn)挖掘模型自動(dòng)觸發(fā)。互聯(lián)網(wǎng)的熱點(diǎn)捕捉渠道包括互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)化媒體、新媒體平臺(tái)、各大品牌門(mén)戶(hù)網(wǎng)站和各大搜索引擎。通過(guò)對(duì)內(nèi)容閱讀次數(shù)、傳播次數(shù)、下載次數(shù)、使用人數(shù)、傳播人數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的綜合分析，結(jié)合各大門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的品牌影響力，構(gòu)建熱點(diǎn)內(nèi)容捕捉模型，利用此模型挖掘互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)內(nèi)容。

其次，營(yíng)銷(xiāo)分析環(huán)節(jié)是通過(guò)對(duì)熱點(diǎn)、目標(biāo)客戶(hù)、產(chǎn)品或服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)渠道進(jìn)行分析，為營(yíng)銷(xiāo)策劃環(huán)節(jié)提供可篩選、可識(shí)別的基礎(chǔ)信息，具體分析方法如下：從熱點(diǎn)的價(jià)值型、可傳播性、影響力判斷是否符合開(kāi)展熱點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)；從受眾用戶(hù)群、分類(lèi)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)匹配目標(biāo)客戶(hù)群和所營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品；從傳播周期和傳播途徑分析，制定熱點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)的活動(dòng)周期和營(yíng)銷(xiāo)渠道。

借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合話(huà)單、信令、GN口數(shù)據(jù)、VGOP平臺(tái)等各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立客戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)（包括基礎(chǔ)屬性、業(yè)務(wù)特征、消費(fèi)價(jià)值特征、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)偏好、終端偏好、渠道偏好、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容偏好、服務(wù)偏好等），從而進(jìn)一步挖掘用戶(hù)當(dāng)前需求和潛在需求。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)打通各類(lèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，并能夠整合B域、O域等現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源（DPI、話(huà)單、位置等），有效支撐實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)大數(shù)據(jù)的聚合和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，進(jìn)行多維度洞察、整理、解析數(shù)據(jù)特征，為運(yùn)營(yíng)策略制定提供數(shù)據(jù)支撐。將營(yíng)業(yè)廳、短信、呼入呼出、電子渠道、互聯(lián)網(wǎng)及新業(yè)務(wù)觸點(diǎn)進(jìn)行整合，建立觸點(diǎn)協(xié)同運(yùn)營(yíng)機(jī)制，根據(jù)實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)方案內(nèi)容實(shí)時(shí)匹配可營(yíng)銷(xiāo)觸點(diǎn)。

在營(yíng)銷(xiāo)策劃和方案制定環(huán)節(jié)，利用上述對(duì)互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)、客戶(hù)、產(chǎn)品和渠道等標(biāo)簽體系的分析信息，對(duì)按照映射關(guān)系進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作場(chǎng)景和方案的設(shè)計(jì)。（如圖1）

只有向客戶(hù)提供符合其真正需要的產(chǎn)品才能促使客戶(hù)訂購(gòu)量的提升，所以做好營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品與客戶(hù)的匹配工作至關(guān)重要。依據(jù)分群畫(huà)像后的各個(gè)潛在訂購(gòu)客戶(hù)群標(biāo)簽信息、內(nèi)容標(biāo)簽信息進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品內(nèi)容和用戶(hù)的匹配，向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品潛在用戶(hù)推薦個(gè)性化互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容。只有通過(guò)合適的營(yíng)銷(xiāo)渠道才能成功有效的接觸到目標(biāo)客戶(hù)，從而促進(jìn)客戶(hù)業(yè)務(wù)訂購(gòu)量的提升，這是整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中的交互環(huán)節(jié)比較多，執(zhí)行周期也較長(zhǎng)，為了盡可能降低執(zhí)行中的風(fēng)險(xiǎn)和及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，各個(gè)執(zhí)行環(huán)節(jié)的監(jiān)控必不可少。通過(guò)對(duì)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的全流程進(jìn)行監(jiān)控，包括營(yíng)銷(xiāo)渠道監(jiān)控、營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)度監(jiān)控、營(yíng)銷(xiāo)質(zhì)量等，提高整體營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)流程的可靠性和可控性。

營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估是階段性營(yíng)銷(xiāo)任務(wù)完成以后，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)進(jìn)行全面總結(jié)的過(guò)程。通過(guò)評(píng)估不僅可以獲取營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的實(shí)施效果，分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)是否達(dá)到最初設(shè)定的目標(biāo)，而且可以總結(jié)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)存在的問(wèn)題與經(jīng)驗(yàn)，為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的改進(jìn)提供依據(jù)。

營(yíng)銷(xiāo)結(jié)束后進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)標(biāo)簽沉淀，標(biāo)簽類(lèi)別涵蓋客戶(hù)基礎(chǔ)信息、業(yè)務(wù)特征、消費(fèi)價(jià)值特征、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)偏好、終端偏好、觸點(diǎn)偏好、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容偏好和服務(wù)偏好等內(nèi)容，并形成個(gè)性化的微營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，將合適的業(yè)務(wù)，在合適的時(shí)間，通過(guò)合適的渠道推廣給合適的客戶(hù)。

四、研究結(jié)果與討論

運(yùn)營(yíng)商為提升互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的發(fā)展水平，必須把握產(chǎn)品內(nèi)容特征、互聯(lián)網(wǎng)特性，準(zhǔn)確識(shí)別用戶(hù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的需求驅(qū)動(dòng)，利用互聯(lián)網(wǎng)的輿論熱點(diǎn)事件，向偏好符合、終端符合、價(jià)值符合的用戶(hù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，并且不斷引進(jìn)大數(shù)據(jù)挖掘等新技術(shù)和新的營(yíng)銷(xiāo)思維，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的深度探索，在開(kāi)展具體的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中，積累沉淀更多、更好的營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)。

（作者單位為中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)內(nèi)蒙古有限公司）

參考文獻(xiàn)

[1] 羅森文.運(yùn)營(yíng)商打破營(yíng)銷(xiāo)困局之路：精確營(yíng)銷(xiāo)[J].通信信息報(bào)，2014.

第9篇：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)總結(jié)范文

大數(shù)據(jù)助力金融服務(wù)

關(guān)于大數(shù)據(jù)，目前市場(chǎng)有很多說(shuō)法，也存在很多誤區(qū)。首先就是數(shù)據(jù)量大，其實(shí)數(shù)據(jù)多并不代表是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)更多強(qiáng)調(diào)的是大價(jià)值，核心內(nèi)涵是數(shù)據(jù)的交叉融合。不同行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合會(huì)比單一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單疊加價(jià)值要大，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合是乘法效應(yīng)，相同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)疊加是加法效應(yīng)。很多金融機(jī)構(gòu)都會(huì)說(shuō)有很多數(shù)據(jù)，尤其銀行特別愛(ài)說(shuō)這樣的話(huà)，其實(shí)對(duì)金融機(jī)構(gòu)來(lái)講，如果做大數(shù)據(jù)，更應(yīng)該掌握其中的原因，而不是結(jié)果。

百融金服總裁張韶峰表示：“金融行業(yè)的核心其實(shí)是解決信息不對(duì)稱(chēng)，但金融機(jī)構(gòu)自己一樣存在信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題，解決得好就可以盈利，解決不好就會(huì)虧損。這其中包括風(fēng)險(xiǎn)防范、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、管理、催收以及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等諸多方面?！比缃胥y行呈現(xiàn)的客戶(hù)數(shù)據(jù)可以說(shuō)是片面的，很難準(zhǔn)確判斷和定制特殊群體的具體服務(wù)。大數(shù)據(jù)的參與會(huì)讓授信風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐以及精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)都變得可控可把握。從欺詐角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)判斷個(gè)人信息是否準(zhǔn)確，風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別無(wú)外乎兩種，一種是欺詐風(fēng)險(xiǎn)，另一種是信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)核心識(shí)別是身份識(shí)別，現(xiàn)在也出現(xiàn)了一些案例，為實(shí)名欺詐，就用本名、信用卡、手機(jī)號(hào)、郵箱等進(jìn)行一次性犯罪；信用風(fēng)險(xiǎn)防范方面就會(huì)涉及到是否愿意還錢(qián)，有沒(méi)有能力償還等問(wèn)題。

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)幫助銀行判斷個(gè)人的資質(zhì)是不是可以發(fā)送信用卡，以此降低金融風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方面，幫助銀行分析客戶(hù)，進(jìn)行精準(zhǔn)定點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)?！盀槭裁纯傉f(shuō)銀行競(jìng)爭(zhēng)不過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品呢？當(dāng)然一個(gè)原因是基數(shù)不同，另外就是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品所獲取的客戶(hù)信息更準(zhǔn)確一些，能夠抓住積極需求完成定點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)的工作。如今多數(shù)銀行只能從熟悉的角度看待人以及行為，但并不知道客戶(hù)的具體行為是怎樣的，由于看不到全景必然會(huì)導(dǎo)致?tīng)I(yíng)銷(xiāo)的障礙。當(dāng)看到全景后，所謂的營(yíng)銷(xiāo)就不再是扔產(chǎn)品給他，而是希望和他進(jìn)行互動(dòng)，用需求營(yíng)造好的產(chǎn)品氛圍，從而形成一個(gè)真正的定制化服務(wù)，這也是大數(shù)據(jù)對(duì)銀行的三個(gè)基本服務(wù)的情況。”吳海斌總結(jié)道。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)建模思路主要涉及幾個(gè)變量，分別是發(fā)生金融行為的時(shí)間，信用記錄的時(shí)間，有沒(méi)有逾期、壞賬、額度這些數(shù)據(jù)干擾等，其中最重要的變量就是是否形成壞賬這個(gè)因素，主要借此預(yù)測(cè)下一次借款會(huì)不會(huì)逾期，會(huì)不會(huì)直接形成壞賬。如果說(shuō)用戶(hù)之前有過(guò)借款行為，用這個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一次借款是否償還，或許還有可行性，但如果用戶(hù)之前根本就沒(méi)有借款行為，這種評(píng)估方式就會(huì)存在問(wèn)題。如今我國(guó)還有很大一部分群體沒(méi)有信用記錄，這讓傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)建模在現(xiàn)實(shí)運(yùn)行中產(chǎn)生了障礙。另外就是身份的打通，以及IP的打通。一個(gè)有問(wèn)題的借款人，可能會(huì)隱藏自己的身份，對(duì)于一些有意隱藏的信息是否可以迅速察覺(jué)，這是很重要的一點(diǎn)，要把所有可查詢(xún)的信息進(jìn)行綜合評(píng)估，否則就會(huì)被欺騙。

集奧聚合“大數(shù)據(jù)先行”

針對(duì)大數(shù)據(jù)改變金融服務(wù)的諸多方面，吳海斌闡釋了集奧平臺(tái)對(duì)此的諸多借鑒?！斑@個(gè)平臺(tái)是一個(gè)數(shù)據(jù)化交互平臺(tái)，首先把所有的信息整合在一起，具備一個(gè)匹配功能。因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)是非個(gè)性化數(shù)據(jù)，可以匹配。然后可以結(jié)合ID，把信息打通。比如說(shuō)銀行最頭疼的是什么？就是所謂的凈值客戶(hù)，如此就可以很好地解決凈值客戶(hù)在無(wú)任何行為情況下的信用評(píng)估問(wèn)題?！?/p>

如今集奧有四大塊業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，首先是基地大平臺(tái)，把所有的數(shù)據(jù)整合在一起做數(shù)據(jù)加工、整理和分析，通過(guò)標(biāo)簽超市，把每個(gè)人的行為做一個(gè)評(píng)價(jià)進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測(cè)，從此價(jià)值就會(huì)得到體現(xiàn)。不管是銷(xiāo)售還是風(fēng)控，最重要的還是標(biāo)簽，因?yàn)闃?biāo)簽可以將個(gè)體進(jìn)行描述，所有的信息都可以作為預(yù)測(cè)參數(shù)。當(dāng)個(gè)體信息體現(xiàn)之后，它可以幫助預(yù)測(cè)消費(fèi)傾向、風(fēng)險(xiǎn)傾向包括一些催收的傾向。

吳海斌說(shuō)：“我們現(xiàn)在的標(biāo)簽系統(tǒng)基本上從幾個(gè)方向來(lái)看，涉及到基本屬性，還有偏好，例如以金融的相關(guān)信息來(lái)抓取，可以分析個(gè)體是不是經(jīng)?？唇鹑诰W(wǎng)站或者網(wǎng)頁(yè)等，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的行為把個(gè)體行為完全描述出來(lái)，然后和銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合?！?/p>

對(duì)于整個(gè)標(biāo)簽超市的體現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的方式一級(jí)企業(yè)的信息對(duì)接，甚至可以細(xì)微到一些移動(dòng)端、PC端的收集。采集后就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將拿到的數(shù)據(jù)描述成一個(gè)人的行為，做一種傾向分析。

有了這些分析之后再進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用，就可以把這些多角度且五花八門(mén)的信息統(tǒng)統(tǒng)串聯(lián)起來(lái)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)防范與運(yùn)營(yíng)管理，可以通過(guò)銀行設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)，以此得知怎樣的網(wǎng)點(diǎn)會(huì)聚集怎樣的客戶(hù)群，進(jìn)而知道目標(biāo)客戶(hù)的具體動(dòng)態(tài)，也可以得知網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置是否準(zhǔn)確，這或許就是整個(gè)標(biāo)簽體系對(duì)金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)。

在構(gòu)建大數(shù)據(jù)與金融服務(wù)的融合過(guò)程中一定要集成很多不同維度的數(shù)據(jù)，維度太少就會(huì)讓結(jié)果產(chǎn)生問(wèn)題。另外就是合作數(shù)據(jù)平臺(tái)本身的公平公正公允性，合作之間的數(shù)據(jù)交換以及借款人的諸多審核等。