讓他在決定購買的“黃金時間”內及時接收到商品廣告。個性化營銷：在網絡時代，廣告主的營銷理念已從“媒體導向”向“受眾導向”轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向，選擇**度高、瀏覽量大的媒體進行投放。如今，廣告主完全以受眾為導向進行廣告營銷，因為大數據技術可讓他們知曉目標受眾身處何方，關注著什么位置的什么屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時，廣告內容有所不同，大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。性價比高：和傳統廣告“一半的廣告費被浪費掉”相比，大數據營銷在**大程度上，讓廣告主的投放做到有的放矢，并可根據實時性的效果反饋，及時對投放策略進行調整。關聯性：大數據營銷的一個重要特點在于網民關注的廣告與廣告之間的關聯性，由于大數據在采集過程中可快速得知目標受眾關注的內容，以及可知曉網民身在何處，這些有價信息可讓廣告的投放過程產生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。[編輯]大數據營銷范式變革[1]大數據營銷隨著大數據概念的提出已成為近三年內業界熱議的焦點，但其在企業中的實際應用可追溯到上世紀末的美國。目前，隨著媒體形式的豐富和信息技術的完善。先建CDP再投廣告，否則數據都是‘一次性筷子’。東山互聯網大數據營銷互惠互利

    如何利用盤活新客、潛客和老客？一方面，利用直通車推廣拉入精細的購買意向人群A，讓該人群A產生店鋪行為，會變成潛客或老客。另一方面，鉆石展位推廣引入相關消費偏好、符合店鋪定位的新訪客，同時召回高價值的未轉化人群（即高質潛客）。**后，針對老客人群做鉆石展位推廣推送廣告，召回有效老客，形成老客回流。此時多年的商家會提出，店鋪老客年齡也在成長，在這個過程當中，老客會流失，如何能更有效地增加潛客人數？通過直鉆結合，構建出上述的可循環的推廣體系即可實現。二、如何給不同人群做精細推廣？構建了可循環的推廣體系之后，用大數據來找到**精細的受眾人群非常重要。首先要給店鋪/產品做人群畫像（如圖4所示），一般來說，一個消費者本身只具備**為基礎的標簽（性別、年齡、區域等）。當這個消費者在平臺上產生了行為動作后，大數據可根據他的行為生成更多的標簽，從而讓這個人變得更形象。人群畫像就是有利于店鋪尋找出這些符合店鋪的精細人群標簽。針對新客、潛客、老客三大類人群，如何做人群推廣？1.新客人群——**熟悉的陌生人通過直通車關鍵詞拉新，這個老生常談的話題，我就不多說，在這里重點講講如何通過鉆石展位拉到精細的新客。思明區SaaS大數據營銷便捷電子書平臺通過翻頁速度，識別能吸引人的章節。

    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。

    在坐的各位可能不太清楚這個日子，1997年3月，IBM、Intel開始在ChinaByte上發布網上廣告。IBM為AS400的宣傳付了3,000美元;這是*****個網絡廣告，開創了**互聯網廣告業的歷史。宣布了有**特色的互聯網商業模型的開啟，以廣告作為經濟基礎**供人使用的互聯網是比較符合**國情，這使得**的網絡基礎單元，在較好的環境下，得以極速的發展。這也讓我們看到了一個與其他**與眾不同的現象，**互聯網發展速度遠遠趕超**企業的發展速度。在企業追逐的過程中，互聯網逐漸下沉，從營銷工具成為了營銷環境。我們利用大數據作為工具，分析比特世界中存在的比以往多得多的信息，通過這些新的分析工具，我們能從大量信息中發現一些有價值的東西。不管是在廣告投放上，還是在確定一個城市可能發生火災的位置等公共政策問題上，大數據都在給世界帶來變革。......關鍵詞：紅色圓點幻燈片背景圖片，動態大數據相關幻燈片下載，動態科技PPT模板，.PPTX格式。定期清洗數據：3個月不更新的標簽就是垃圾。

    只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。第二，精細營銷信息推送支撐。精細營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精細營銷并不怎么精細，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。。第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品生產即可投其所好。第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什么是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，并可以參考行業**用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，**需要的是**危機傳播趨勢，識別重要參與人員。匿名化處理技術：既要用數據，又要護隱私。同安區大數據營銷收費標準

警惕算法偏見：別讓數據歧視你的客戶。東山互聯網大數據營銷互惠互利

    大數據營銷即建立一個數據建模讓營銷更加精細、有效微播易技術經理林星認為，數據的獲取方法主要體現在信息系統普及、傳感器網路等等。其次是數據處理方法，像是使用通用計算機搭建計算能力超群的系統，如SNS社交媒體，利用更加開放的系統，在不妨礙平臺利益和用戶隱私的情況下，理論上獲取每一個個人的SNS行為軌跡，然后存儲在服務器上，形成一個龐大的數據庫積累后成為大數據營銷的一個數據基礎。目前在營銷過程中涉及數據方面的多而雜，這時需要對數據的有效性進行過濾，例如行為噪聲，重復數據，非目標用戶數據等等。換句話說，大數據時代，數據和處理能力不再是主要矛盾，主要矛盾是如何從數據中獲取想要的知識，也就是數據建模即挖掘能力。當然這個問題的求解，需要一些列建模的過程，然后把它轉化成為具體的計算問題。林星表示，目前的大數據技術雖然可以讓營銷動作做得更加精細、有效，但做起來并不容易。即便是公認大數據營銷的大佬亞馬遜、樂天，也經常會被吐槽推薦的東西驢唇不對馬嘴，或者是已經買過的東西也會一再推薦。因此，未來基于大數據技術的提升，大數據營銷的精細性將帶來更多的商業價值。東山互聯網大數據營銷互惠互利

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