然而大數據實際上是一種“數據生態”的表現，即從交易型數據管理拓展到社會化數據管理層次，從結構化數據管理拓展到非結構化數據管理等。在此基礎上必須要有BI的商業智能分析模型的數據管理能力，否則無意義而言。”珍島集團副總裁張蓬說道。大數據營銷等同于精細營銷，或是精細營銷是大數據營銷的一個**方向和價值體現。然而目前市場上很多大數據營銷技能的企業存在很多片面性，首先整個SNS體系的生態數據應該是完整的數據展現而并非微博、微信數據平臺等單一的數據支撐。其次，配套程度有限。大數據智能除了像EDM通道外，還需要和終端配合，這點目前市場上做的還很分散。**后，企業在做大數據營銷時對個體消費群體真正能夠接受大數據給自己帶來的便捷同時也因為涉及“個人隱私”這個敏感的詞匯而有所收斂。張蓬認為大數據營銷的兩個**方向是ToB和ToC。ToB即商業智能化，涉及企業智能化供應鏈決策體系優化，這個供應鏈不是常規理解的傳統意義的物流，而是囊括企業人力資源、服務采購、銷售市場拓展、內控成本分析等諸多層面。ToC，即生活服務，涉及餐飲、旅游、醫療等諸多領域，以個人信息為**的信息**管理模型，將在未來，重構民生體驗。大數據營銷通過多維度數據分析，精確定位目標用戶，大幅降低獲客成本。石獅互聯網大數據營銷前景

    2、潛客人群——觀望的熟人針對潛客人群，還可以結合不同的推廣需求，細分為三種類型：店鋪潛客、類別潛客、單品潛客。如圖7所示：店鋪潛客：即對店鋪/品牌有認知度的人群。我們要做的是要將多個產品的潛客變成對品牌有認知的潛客，所以需要把店鋪的動態告訴這些人群。若想店鋪潛客人群轉化比較好，店鋪必須具備以下幾個條件：產品類型統一、店鋪成熟、品牌突出、爆款穩定、日常持續投放鉆展，否則很難起到轉化效果。類別潛客：當店鋪銷售多種品類產品，又或者某品類進入銷售旺季，包括店鋪做活動（上新、換季促銷、清倉等）的時候，可以針對有這些屬性標簽的潛客投放，廣告效果會更優。如圖8：單品潛客：單品潛客就是針對跟單品產生過關系的人群，做單品定向投放。在店鋪需要打造高銷量款或精細轉化的時期可使用。3.老客人群說起老客人群，其好處就不言而喻了。現在拉新成本越來越高漲，重點做老客人群投放非常有必要。所以老客人群可以細分為店鋪老客和單品老客。店鋪老客：一般可以結合店鋪相應的活動，如促銷、上新、換季、會員日等，對老客做針對性的投放召回。在召回的過程當中，也需要關注老客人群與店鋪的粘性（購買次數、**近進店情況、購買金額等）來進行投放。詔安網絡大數據營銷共同合作大數據營銷通過情感分析，幫助企業理解用戶真實需求，優化產品設計。

大數據營銷幫助企業優化營銷渠道配置，提高資源利用效率。企業通過追蹤不同營銷渠道的投放數據，如搜索引擎廣告的關鍵詞排名與點擊成本、社交媒體推廣的互動量與傳播范圍、郵件營銷的打開率與跳轉率等，建立多維度效果評估體系。一家快時尚服裝品牌的渠道分析顯示，搜索引擎廣告帶來的即時轉化率為 3.5%，高于社交媒體推廣的 2.1%，但社交媒體的用戶獲取成本*為搜索引擎的 60%，且通過社交渠道吸引的客戶 30 天內復購率達 15%，比搜索引擎渠道高 8 個百分點。基于此，品牌將營銷預算進行調整，減少 20% 的搜索引擎廣告投入，轉而增加社交媒體的內容營銷與 KOL 合作。調整后，在營銷總費用不變的情況下，客戶總量增長 20%，且新增客戶的 3 個月留存率提高 12%，實現了渠道資源的比較好配置。

    ①類目拉新：隨著現代人購物決策時間變短，以前買部iphone要思前想后一個月，現在幾天甚至是幾個小時就決定了。所以時間段比較長的標簽，效果會減弱。如圖5所示，每個消費者都有不同的偏好，以大家電為例，除了拉動類目以外，**還要添加與店鋪定位相關的標簽，如搜索偏好、**偏好、瀏覽偏好、收藏偏好、加購偏好、購買偏好等。從這些類目里面圈出相應的人群，然后向這些人群投放廣告，幫店鋪引流。**后呈現的收藏率和收藏單價都是商家愿意看到的好效果。②質量人群擴展：如圖6所示，在類目定向的數據反饋上，尋找出有效的人群做為樣板，尋找出更多同類型的標簽人群。拉新人群的時候一般不著重強調ROI或者轉化率，而是看**率、**單價以及收藏。對于客單價比較低的店鋪，有可能拉新人群的轉化率或者ROI會高一些。但對于客單價比較高的店鋪，如果轉化率和ROI偏低，拉新人群效果就差了嗎？因為剛拉來的人不可能看一下就馬上購買（土豪除外），肯定得多看幾次，這時候這些人群就成為潛客人群，如果這時候轉化，這轉化的效果就歸功到潛客召回而不是拉新上。所以拉新客人群的時候，我們一般會看拉來的流量多不多，是否有收藏加購行為，而盡量不用轉化率和投產比去評價。GDPR不是限制，而是品牌信任的背書。

    SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，***社會化資產價值，并對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精細營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。第九，發現新市場與新趨勢。基于大數據的分析與預測，對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。第十，市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪***的“啤酒與尿布”案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更***、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者是災難。警惕算法偏見：別讓數據歧視你的客戶。石獅互聯網大數據營銷前景

某奶茶品牌用氣象數據預測銷量，原料損耗降低25%。石獅互聯網大數據營銷前景

    互聯網時代下，大數據越來越被人們所重視，營銷領域引入大數據后產生了一個新的概念：大數據營銷。它是指通過互聯網采集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，并**終完成廣告投放的營銷過程。追根溯源，其實大數據營銷衍生是于互聯網行業但又作用于互聯網行業的。很多互聯網公司依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告或營銷能夠變的更加精細有效，給需求企業帶來更高的投資回報。大數據營銷從出現到發展再到現在的逐漸成熟，發展一直備受爭議。期間，大數據營銷被爆缺乏管控，垃圾和詐騙信息成堆、數據造假、品牌形象難建等問題，但不可否認，大數據營銷確實帶來了營銷界的變革和創新。那么大數據營銷到底有何利弊呢？利：大數據營銷發展至今是歷史發展趨勢，越來越多企業逐漸開始接受大數據營銷，也帶來了營銷界的一次史詩級變革！客戶更加精細大數據營銷很重要的一個環節就是出現了用戶畫像，企業在對自己的產品定位之后，其構建的產品標簽和內容標簽能夠很好的觸達客戶，通過大數據系統可以分析用戶特征、消費行為、需求特點，同時平臺、載體、人群的選擇讓營銷也更加精細。石獅互聯網大數據營銷前景

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