通过查询相关资料显示，栾城区委书记张小勇能力强，栾城区委书记张小勇一方面,加大政策扶持力度,大力发展大数据与新一代信息技术、智能制造与高端装备等前沿绿色产业。加快了栾城区经济发展，以及科技技术的提升。所以栾城区委书记张小勇能力强。
大数据在网络营销中的应用
网络营销大数据实际操作七步走
对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。
一、获取全网用户数据
首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。
二、让数据看得懂
采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。
这个过程中，需要建立、应用各类“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库)基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤(用户行为库、URL标签库)中层库(用户标签库、流量统计、舆情评估)用户共性库等。
通过多维的用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。
三、分析用户特征及偏好
将第一方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息(性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等)、动态信息(资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等)、实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作)分别描述，形成网站用户分群画像系统。
四、制定渠道和创意策略
根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。
五、提升营销效率
在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。
对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度(路径图形化+表格展示)
对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度
对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。
六、营销效果评估、管理
利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。
七、创建精准投放系统
对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。
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大数据在网络营销中的应用
什么是大数据?
根据我个人理解：在网络营销中，大数据就是通过不同的方法收集到客户以及潜在客户的信息资料，如客户喜好、联系方式、姓名、消费习惯等。
为何会想到使用大数据?
以前做SEO、电商推广的时候想的更多的是如何带来更多的流量，但是这几个月重新回到传统行业中，更加明白客户才是根本，而维护一个老客户的成本与开发一个新客户的成本是完全不对等的，流量旨在开发新客户，固然重要，但是网络营销想要营销，客户关系的维护与管理就更显重要了，而这其中大数据的收集与使用就是呼之欲出的了。
怎样收集大数据?
1.诱饵设计方案。如何获得客户信息资料，只有让客户主动将信息告诉我们才是最真实、有用的客户数据库。那么，如何让客户主动告知呢，这就是诱饵设计，有相应的诱饵，满足客户的需求与欲望，辅以相应的客户信息收集机制，客户不难将信息告知于你。譬如，你有一个行业内的精品且不公开的资料，需要这份资料的需要留下邮箱地址(当然也可以是QQ、微信、手机等)，然后发送给留下的邮箱，相信需要这份资料的人不会不愿意留下他的邮箱地址的，这就是一份成功的用于收集客户数据的诱饵设计方案。
PS：因为这样的客户信息收集是客户主动提供，所以我们设计诱饵方案时必须考虑到用户的操作简单方便，越简单方便越好。
2.线下数据收集。其实，每个人、每一个生意都是有线下的圈子、客户的。尤其是对于现在进入电商的传统企业来说，线下客户数据是一份优质的资源，譬如经销商的客户购买信息的录入与整理等等。
3.相关相近行业合作。尤其是不同产品但是属于相同或相近行业的。萧伯纳说过：“你有一个苹果，我有一个苹果，我们彼此交换，每人还是一个苹果你有一种思想，我有一种思想，我们彼此交换，每人可拥有两种思想。”，同理，这个道理用于客户数据的收集与整理也同样适用，如果有2个公司同为出售汽车产品，一个公司出售汽车灯，一个公司出售汽车坐垫，这样2家公司完全可以达成合作关系共享客户数据，这样可以增加一倍的潜在客户。
4.其他。如有某些平台出售客户信息资料。
常用的大数据信息有哪些?
个人觉得客户信息的收集当然是越完善越好，如客户喜好、阅读习惯、消费习惯、收入情况、工作、职位等等，这样能够更加完善的分析客户需求，当然，考虑到方便于利于分析的原因，我们现在网络营销中常规使用的客户信息主要有邮箱、QQ、电话、微信号等联系方式，然后根据对应行业分析几个重要的信息维度，以此组成完善的客户信息数据库。
大数据如何使用?
1. 信息的收集与整理。收集自然不必多说，重要的是在数据的整理。根据不同的维度有条理的整理，譬如根据联系方式(影响到内容推送渠道)、信息收集渠道(影响到内容推送政策、时间、产品需求等)。很简单的一个例子，一个公司经营有不同的产品，如果你没有在客户信息数据库中将客户信息分开整理列表，而是将所有的信息一股脑的都推送给同一个客户，那么造成的结果可能是：轻则推送的内容信息、产品不能达到应有的效果，做无用功，费时费力罢了重则导致客户对推送的信息产生厌烦、抵触情绪，或取消关注的信息，或直接忽略，或直接放弃购买产品……。
2. 内容的推送。这个涉及到内容推送渠道(如微信、QQ、邮箱等)的选择与内容推送机制(如内容推送周期、内容定位、内容展示方法等)。确保信息能够及时、准确的传达到客户手上。这一个步骤与上一个步骤：信息的收集与整理是一脉相承的。
3. 效果的监控。内容发送到客户手上并不代表万事大吉，信息的展示量、点击量、咨询量、成交量(转化率)等数据监控是保证效果是否优秀的凭证，也是后期方案制定和改进的参考，所以一个合理的数据监控机制是必不可少的。
4.持续改进。大数据的利用是否合理，内容推送的时间是否恰当，内容推送是否合理，这个不是一蹴而就，不能一次性的完美，只有通过一次次的实践与数据分析，然后才能一步步的改善，使大数据的使用更加完美。
使用大数据的好处?
1.潜在客户的增加1+1=2，信息的交流不同于2个人苹果的交换，如果能够建立相同、相近行业之间(其实相同的产品也是可以存在的，毕竟存在品牌、地区等方面的差异，要视具体情况而定)的合作联盟，并能够互相共享客户资源，如果有20个相同规模的企业，那么这20个企业就都有了相对于自己20倍的客户资源了
2.客户关系的管理与维护不论是传统企业与网络营销，客情关系的管理都是不可缺少的部分，利用大数据对客户分类整理，不同的时间、节日等等奉上不同的内容与活动，这对于企业的客户关系、企业形象、订单成交量、企业曝光量等等方面都有积极正面的作用。
3.赢利能力大大增强。网络营销的根本就是赢利，老客户多次购买能力的增强，更多潜在客户的挖掘，无疑会网络营销订单的增加有很大的促进作用。
结尾
当然，以上内容本人并没有亲自实践操作，只是本人经过电商推广工作后的一些想法!说起来容易，做起来当然不会简单，中间也会遇到更多的问题。
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