一、走进大数据世界
大数据的特征（4V）：
1. 数据的规模性
2. 数据结构多样性
3. 数据传播高速性
4. 大数据的真实性、价值性、易变性；
结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
大数据处理的基本流程图
大数据关键技术：
1. 大数据采集
2. 大数据预处理
3. 大数据存储及管理
4. 大数据安全技术
5. 大数据分析与挖掘
6. 大数据展现与应用
二、大数据营销概论
Target 百货客户怀孕预测案例
大数据营销的特点：
1. 多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等
2. 强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销
3. 个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向
4. 性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整
5. 关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性
大数据运营方式：
1. 基础运营方式
2. 数据租赁运营方式
3. 数据购买运营方式
大数据营销的应用
1. 价格策略和优化定价
2. 客户分析
3. 提升客户关系管理
4. 客户相应能力和洞察力
5. 智能嵌入的情景营销
6. 长期的营销战略
三、产品预测与规划
整体产品概念与整体产品五层次
整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。
产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的
一切物品和服务。
整体产品包含：有形产品和无形的服务
整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品
大数据新产品开发模型：
1. 需求信息收集及新产品立项阶段
2. 新产品设计及生产调试阶段
3. 小规模试销及反馈修改阶段
4. 新产品量产上市及评估阶段
产品生命周期模型
传统产品生命周期划分法：
（1）销售增长率分析法
销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%
销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；
销售增长率大于10%时为成长期；
销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；
销售增长率小于0时为衰退期。
（2）产品普及率分析法
产品普及率小于5%时为投入期；
普及率在5%—50%时为成长期；
普及率在50%—90%时为成熟期；
普及率在90%以上时为衰退期。
大数据对产品组合进行动态优化
产品组合
销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来
四、产品定价与策略
大数据定价的基本步骤：
1. 获取大数据
2. 选择定价方法
3. 分析影响定价因素的主要指标
4. 建立指标体系表
5. 构建定价模型
6. 选择定价策略
定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法
影响定价的主要指标与指标体系表的建立
影响定价因素的主要指标：
1. 个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。
2. 工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等
3. 兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等
4. 消费行为：消费心理、购买动机等。
定价策略：
精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业
差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价
动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。
价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格
用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。
协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略
价格歧视：
一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；
二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；
三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。
五、销售促进与管理
促销组合设计概念
大数据促销组合设计流程
精准广告设计与投放
[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。
通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。
在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。
六、客户管理
大数据在客户管理中的作用
1. 增强客户粘性
2. 挖掘潜在客户
3. 建立客户分类
客户管理中数据的分类、收集及清洗
数据分类：
描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。
如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；
如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。
促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。
包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等
交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。
包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。
收集：
清洗：
首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估
其次，通过相关字段的对比了解数据真实度
最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试
客户分层模型
客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。
RFM客户价值分析模型
时间（Rencency）：
客户离现在上一次的购买时间。
频率（Frequency）：
客户在一定时间段内的消费次数。
货币价值（MonetaryValue）：
客户在一定的时间内购买企业产品的金额。
七、 跨界营销
利用大数据跨界营销成功的关键点
1. 价值落地
2. 杠杠传播
3. 深度融合
4. 数据打通
八、精准营销
精准营销的四大特点
1. 可量化
2. 可调控
3. 保持企业和客户的互动沟通
4. 简化过程
精准营销的步骤
1. 确定目标
2. 搜集数据
3. 分析与建模
4. 制定战略
九、商品关联营销
商品关联营销的概念及应用
关联营销：
关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。
关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。
关联分析的概念与定义
最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。
电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；
保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；
电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等
简单关联规则及其表达式
事务：简单关联分析的分析对象
项目：事务中涉及的对象
项集：若干个项目的集合
简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）
或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）
例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)
性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）
支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型
置信度和支持度
support(X→Y)= P(X∩Y)
confidence(X→Y)= P(Y|X)
十、评论文本数据的情感分析
商品品论文本数据挖掘目标
电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。
针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：
分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；
从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；
提炼不同品牌的商品卖点。
商品评论文本分析的步骤和流程
商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建
数据采集：
1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器
2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据
预处理：
1文本去重
检查是否是默认文本
是否是评论人重复复制黏贴的内容
是否引用了其他人的评论
2机械压缩去词
例如： “好好好好好好好好好好”->“好”
3短句删除
原本过短的评论文本 例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”
机械压缩去词后过短的评论文本 例如：“好好好好好好好好好好”->“好”
4评论分词
文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析
情感倾向分析：
基于情感词进行情感匹配
对情感词的倾向进行修正
对情感分析结果进行检验
语义网络分析：
基于LDA模型的主体分析
十一、大数据营销中的伦理与责任
大数据的安全与隐私保护
数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用
大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”
大数据伦理困境的成因：
用户隐私意识淡薄
用户未能清晰认知数据价值
企业利益驱使
] 管理机制不够完善
大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系
这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。
大数据有哪些业务模型?
大数据交易模式的分类有以下几种：
数据开放型：数据提供者将部分或全部数据集向公众开放，自由获取并使用。这种模式的特点是数据获取方便、成本低廉，但缺少精细化数据定制和保护机制。
数据订阅型：数据提供者向需要数据的客户提供数据，客户通过订阅服务获得数据。这种模式的特点是数据定制性好，但需要支付一定的数据费用。
数据交易平台型：搭建在线数据交易平台，数据提供者可以在平台上发布数据，而购买方可以选择合适的数据进行购买使用。这种模式的特点是数据资源丰富，交易效率高，但需要考虑数据质量、价值和安全等问题。
数据众包型：利用社会化协同的方式，通过广泛的人群参与，快速获取大量数据。这种模式的特点是数据收集速度快，成本较低，但数据质量可能不稳定，需要进行数据清洗和筛选。
大数据交易模式的特点包括：数据资源丰富、数据速度快、数据量大、数据格式多样、数据质量参差不齐、数据安全性要求高、数据应用场景广泛等。同时，大数据交易需要考虑数据价值定价、数据隐私保护、法律合规性等问题。
电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些?
1、会员数据化运营分析模型
类型：会员细分模型、会员价值模型、会员活跃度模型、会员流失预测模型、会员特征分析模型、市场营销回应预测模型。
2、商品数据化运营分析模型
类型：商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。
3、流量数据化运营分析模型
类型：流量波动检测、渠道特征聚类、广告整合传播模型、流量预测模型。
4、内容数据化运营分析模型
类型：情感分析模型、搜索优化模型、文章关键字模型、主题模型、垃圾信息检测模型。
大数据时代市场营销策略
第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、RFM模型
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
大数据时代市场营销策略
1、利用大数据改进企业广告投放策略
广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。
2、基于大数据的精准推广策略
没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。
3、规模个性化产品策略的实施
传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。
近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。
4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘
以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。
通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。
5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略
现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台)不同的客户需求不同的细分市场以及不同的但可以区隔的市场区域。
这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度分析各种渠道形式的测试销售数据以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。
以上就是关于大数据营销知识点总结全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
