互联网时代和大数据时代全网营销的区别
人都在谈论大数据，那么大数据时代企业如何做好运营推广？大数据时代和互联网时代做全网营销最大的不同，就在于大数据时代的全网营销在于数据的精准性 ，用户的挖掘更加精准，选择全网营销推广渠道更加精准，效果更加直观！
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首先，在品牌建设方面，数据说将品牌标准量化，为企业画像，从而找到互联网+时代对品牌的认知；在品牌推广上，数据说通过大数据技术分析客户的网络行为，制定品牌整合营销策略和推广活动方案；在品牌舆情方面，数据说着力于使用专业数据收集和语义分析，将互联网上企业关注的信息提取出来并自动分析过滤，全面快速呈现可视化的舆情信息，引导企业采取应对行为，保护企业的声誉，维护企业的形象。
其次，在产品方面，数据说能从市场行情，产品定价，竞品分析和渠道分析四大方面帮助企业俯瞰行业大势，洞察市场趋势，提供市场整体价格区间和竞品价格数据，最终探寻客户心理价位，实现产品的科学定价，提高销售收入；还能探寻不同销售渠道的价值和特点，为企业销售渠道的铺设提供科学依据。
接着，在客户管理这块，数据说采用国内领先的用户画像算法，能够精准挖掘互联网目标客户，时时倾听客户声音，实现精准客户在线管理和营销！
最后，在营销方面，数据说独有的智能全网推广系统，微平台以及渠道分析系统，在洞察客户需求的基础上，基于企业的真实商业场景，整合微博，论坛，视频，Wiki，SNS等渠道实施全网营销，圈定最有价值客户人群，进行客户互动，独有的三级分销微商城和海量微官网模板，让你的企业在微信营销如鱼得水！
如何运用大数据开展银行业精准营销
传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试，这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题，导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信，随着大数据的发展，大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探索。
一、大数据用于品牌研究
品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。
1）品牌认知度是品牌资产的重要组成部分，品牌认知度是衡量消费者对品牌内涵及价值的认识和理解度的标准，同时也是公司竞争力的一种体现。
2）而品牌形象是品牌在公众心中所表现出的个性特征，它体现公众特别是消费者对品牌的评价与认知，以及对品牌所具有的一切联想。品牌形象分为三个层级的形象：产品或服务本身的形象、使用者的形象、产品或提供者的形象。
3）品牌满意度是消费者通过对一个品牌产品或服务的可感知效果与对比预期相比较后，所形成的愉悦或失望的状态，可以不满意、满意、满足、愉悦等四种情绪，一个拥有高满意度的品牌，其顾客的购买率及重复购买率也在相应提升，因此品牌满意度的研究也非常重要。
在传统的市场研究中，品牌认知、品牌形象和品牌满意度研究是通过市场调查的手段来实现。在大数据时代，我们可以利用互联网大数据辅助品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究。我们可以通过网络爬虫技术，对新闻媒体、社会化媒体等网站实时全网监测，实时掌握网民对品牌和竞品的品牌提及量、产品提及量以及提及量的趋势，掌握自己品牌和竞争的品牌形象评价；通过品牌和产品的正负面评论的监测，及时了解对品牌消费者对品牌的满意度情况，及时发现问题。过去，进行品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的市场调研，从调查开始到报告产生，至少需要半个月到一个月，而且由于成本和操作性的限制，只能选取一些代表性的人群和地点做代表性的抽样不够全面。利用大数据手段，我们可以实现更快更全面以及更真实的统计，这对我们及时的了解品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的现状和趋势非常有帮助。
专栏：企业实施大数据的五大关键
专栏：大数据应用于企业运营
大数据在电信行业的应用
二、大数据用于忠诚度研究
净推荐值研究方法是客户忠诚度研究中的重要方法。净推荐值（NPS）研究方法由国际知名咨询公司贝恩咨询客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳（Fred Reichheld）在2003《哈佛大学商业评论》文章“你需要致力于增长的一个数字”的文章中首次提到。该方法通过调查客户问题“您有多大可能向您的朋友或同事推荐我们公司的产品或服务？（0-10分）” 来获得，根据客户的回答分数分成三组：
第一组给公司9分或10分，称之为“推荐者”(promoters)；他们是对公司产品或服务满意度和忠诚度非常高的客户，在当今社会化媒体营销时代，他们是公司产品或服务免费营销人员，他们会推荐朋友和亲人来购买。
第二组给公司7分或8分，为“被动满意者”(passively satisfied)；他们对公司产品或服务既无不满意，也无满意的客户，较易被其他竞争者吸引。
第三组给0至6分，是“贬损者”(detractors)。他们对公司的产品或服务非常不满意，不仅仅停止购买公司的产品或服务，他们会尽一切可能劝周围的人不要买，同时会转向其他竞争者。
NPS值即为推荐者所占百分比与贬低者所占百分比的差值（如下图）。NPS的业务逻辑是：推荐者会继续购买并且推荐给其他人来加速你的成长，而贬损者则能破坏你的名声，不仅仅停止购买，而且劝说周围朋友购买，让你在负面的口碑中阻止成长，NPS则是反映了这两股力量较量的结果。Fred Reichheld实证研究证明NPS和长期利润成长有正相关性，NPS表现越好，未来企业利润的成长就会越好。
图：NPS计算方法
大家可能会问，NPS分数在多少为比较理想的状态。实证研究表明，NPS分数在NPS的得分值在50%以上被认为是表现不错，得分值在70－80%之间则证明公司拥有一批高忠诚度的好客户（如苹果、Google等互联网公司的NPS超过70%），大部分公司的NPS值在5－10%之间，更差的公司NPS还可能是负值。当然，我们仅了解NPS是不够的，NPS本身不能提供具体的改进意见，我们还需要结合影响满意度的原因深入研究，尤其是对贬损者指标进行深入的满意度研究，挖掘“贬损”背后的原因。
大数据技术革新传统NPS研究方式。大部分NPS的研究其数据获取方式都采用调查问卷的方式，这种方式很容易受到抽样方式、客户心态甚至活动礼品等多方面的影响，导致数据失真。在大数据时代，NPS的数据可以来源于客服系统的语音数据和评价文本数据、电商平台购物用户的打分及用户评论文本数据以及社会化媒体如微博、论坛等的评论文本数据，这些数据我们都称之为“用户反馈数据”。我们可以利用语音分析技术、文本分析技术将这些非结构化的“用户反馈数据”结构化，从而更好的进行数据挖掘，识别“贬损者”和“推荐者”，全面和快速的计算NPS，并可以利用这些大数据，了解“贬损者”的“贬损”的原因。如果还能够把业务系统和运营系统的“用户行为数据”关联整合进来，我们不仅仅通过“用户反馈数据”了解用户“贬损”原因，还可以了解“贬损者”的历史“用户行为数据，将更有利于我们更好的洞察用户，更全面、更及时优化“贬损者”的用户体验和改进方向；同时可以定向为“推荐者”展开更多的优惠促销或者附加增值服务。通过大数据手段可以更好的实时掌握NPS，还可以洞察NPS“推荐”或“贬损”的原因，为市场推广、客户服务、业务运营等部门的关键应用场景提供决策支撑，有利于进一步提升用户亲密度和忠诚度。
三、大数据用于市场细分
市场细分是按照消费者在市场需求、购买动机、购买行为和购买能力方面的差异，运用系统方法将整体市场即全部顾客和潜在顾客划分为数个不同的消费者群（子市场），以便选择确定自己的目标市场。市场细分的基础是购买者对产品需求的差异性。但是，这种差异性一般很难直接度量，故常用其它比较容易度量以及和需求密切相关的变量来对市场进行细分。这些变量包括地理、人口统计学属性、行为以及消费心态等变量：地理细分是将市场划分为不同的区域市场，例如可按下列地理特征将市场细分：行政区划、城市规模、资源状况和气候；人口统计学细分人口统计变量来细分市场，常用来细分市场的人口学变量有年龄、性别、民族、居住地、家庭规模与生命周期等；行为和态度细分是根据消费者对产品的购买动机、购买行为和使用情况来细分；心理细分是按消费者的社会阶层、生活方式、人格特征划分为不同的群体。市场细分既可以按照以上单维度细分，也可以组合以上维度进行多重标准细分，同时按照多重标准可以将消费者分为比较小的、同质性更高的群体。
区别于传统的市场细分，大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用：
1）数据采集的维度更为全面，数据采集更为实时，尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位；
2）用大数据算法进行细分模型建模，可以吸纳更多的细分维度，从而可以细分出更小、同质性更高的细分群体；
3）数据更新更快，计算速度更快，市场细分模型更新速度更快，更能及时反映用户需求的变化，从而可以做出更准确、及时细分；
4）市场细分可以和营销渠道、营销活动进行实时关联和调优，通过大数据算法判定的细分群体可以实时的进行最有效营销活动推荐，并可以用大数据计算最为有效推广渠道触达这些细分群体。
四、大数据用于产品测试
产品测试指的是企业运用专业的技术手段和研究方法进行以获得目标消费者（或用户）对相关产品的认知或评价，以测试新产品的接受度或改进现有产品。产品测试在产品的各生命周期均有应用：
在产品的开发期，产品处于研发和概念阶段，此时可以对已有产品进行测试，以了解消费者认为需要改进的方面；或者对尚未成型的产品进行概念性的测试，指导产品经理对正在开放的产品做调整和改进；
在产品介绍期，产品准备投放市场以及刚刚投放市场不久，企业可以通过产品测试以了解最有效的销售渠道和促销方式，以及对产品的包装、价格进行测试；
在产品的成长期和成熟期，企业可以通过自身产品和竞争产品进行对比测试，及时掌握消费者（或用户）对产品的评价和态度；
在产品的衰退期，为了延长产品生命周期，企业会进行产品的改进或者产品新方向的测试。
以上不同阶段的产品测试，传统的实施方法一般是通过市场调查方式来实现，通常是对消费者（或用户）进行调查或者访问，利用多种访问或调查工具来实现。在大数据和互联网时代，我们可以用更快和更为准确的方式来进行产品测试：
在产品的开发期，我们可以通过电商平台或者微博、论坛等社会化媒体对现有产品的网上评论进行收集，通过自然语言处理和数据挖掘手段，以了解消费者的不满和产品改进方向；或者灰度测试来了解新版本的效果，即让一部分用户继续用老版本，一部分用户开始用新版本，如果用户对新版本没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到新版本上面来。灰度测试和发布可以保证整体产品系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题。
在产品的介绍期，产品的包装、外观设计和价格等也可以通过灰度测试和发布的方式来掌握消费者的反馈以进行相关的调优。
在产品的成长期和成熟期，我们同样可以通过大数据手段对电商平台和社会化媒体收集消费者对自身产品和竞争产品的评论，通过自然语言处理和数据挖掘掌握消费者对产品的不满，以改进我们自己的产品。像宝洁这种对传统市场调查非常重视的企业，目前已经逐渐开始利用大数据方式进行产品测试，尤其是通过电商平台对每一个产品都能收集评价和反馈，帮助产品的改进和创新。
五、大数据与商圈研究以及空间商业智能
商圈是指商店以其所在地点为中心沿着一定的方向和距离扩展所能吸引顾客的范围。按照离商店的距离，商圈分为三层，包括核心商圈，次级商圈和边缘商圈。核心商圈是离商店最近，顾客密度最高，约占商店顾客的55%－70%；次级商圈是指位于核心商圈外围的商圈，顾客分布较为分散，约占商店顾客的15-20%；边缘商圈是于商圈的最外缘，包含商圈剩下的客户，此商圈顾客最为分散，数量最少。
按照商圈的性质，商圈可以分为六大类，包括：
（1）商业区，商业集中的地区；
（2）住宅区，住宅区住户数量至少1000户以上；
（3）文教区，其附近有一所或以上的学校；
（4）办公区，办公大楼较多的地区；
（5）工业区，即工厂较多的地区；
（6）混合区，以上5类的混合，如住商混合、住教混合、工商混合等。
影响商圈的因素可以分为内部因素和外部因素。内部因素包括：
店铺经营商品的种类。经营传统商品、日常用品的店铺吸引顾客的区域范围较小，商圈范围小；经营非常用品，吸引顾客的能力强，商圈范围广。
店铺的经营规模。随着店铺经营规模的扩大，其商圈也在随之扩大，但增大到一定规模时，商圈范围也不会扩大；
店铺的经营特征。经营同类商品的两个店铺即便同处一地的同一条街道，其对顾客的吸引力也会有所不同，相应的商圈规模也不一样。经营灵活、商品齐全、服务周到，在顾客中留有良好形象的店铺，顾客竞争力强，自然商圈规模相对也会较其他同行业店铺大；
店铺的主体设计，包括店铺所在楼层构成及配置，吸引顾客的设施状况，如停车场停车位的多少以及其所处位置等。
影响商圈的外部因素包括：
店铺的促销手段。利用人员推销与营业推广活动等可以吸引更多的次级以及边缘商圈的顾客，可以更好扩张商圈范围；
竞争店铺的位置。相互竞争的两店之间距离越大，它们各自的商圈也越大。如潜在顾客居于两家同行业店铺之间，各自店铺分别会吸引一部分潜在顾客，造成客流分散，商圈都会因此而缩小。但有些相互竞争的店铺毗邻而设，顾客因有较多的比较、选择机会而被吸引过来，则商圈反而会因竞争而扩大；
人口流动性。人口流动是指在交通要道、繁华商业区、公共场所过往的人口。一个地区的流动人口越多，在这一地区经营的店铺的潜在顾客就越多。
交通地理状况。交通地理条件与商圈规模密切相关。在商业繁华地带，交通条件发达，人口流动性强，有大量的潜在顾客，因而商圈范围也就越大；反之，店铺设在交通偏僻地区，顾客主要是分布在店铺附近的居住人口，其商圈范围一般较小。
人口统计学特征和消费特征。包括商圈的客户性别、年龄、收入、家庭规模、消费支出能力等。
基于商圈的地理信息和数据挖掘可以应用于商铺选址、销售区域分配、物流配送路径优化、潜在消费者空间分布、线下广告投放优化、城市规划等数据可以通过大数据的手段进行获取。在这些应用中，商铺选址应用最多，尤其是应用于银行、快消、电信、医药、家具等行业。
传统的商圈相关信息获取是通过市场调查的手段获得。在大数据时代，商圈相关的位置、客流和消费者信息是可以通过大数据获取的，尤其是通过电信运营商或具有地图服务能力的互联网企业。如中国联通推出的商铺选址大数据应用服务，中国联通可以把城市区域进行栅格化处理，分析每个栅格（不同位置）的用户群信息、客流信息等，为零售商进行店铺选址的决策依据，并且已经成功的应用到烟草直营零售终端的分析和选址优化中。而国内的一些城市的相关企业也在启动智慧商圈的基础服务。他们借助为公众提供免费WiFi服务的同时，把商圈人流数据收集成为城市大数据，建立智慧商圈大数据分析平台和应用服务，通过智慧商圈服务数据分析平台的应用服务于城市管理，比如了解商圈人流、客流，为城市规划和交通线路设计提供依据和参考，也可以为商家选址和广告促销提供依据。在国外，一家名为PiinPoint的企业，他们提供基于网络的分析工具，可以帮助企业和商铺选址进行优化，它能够收集各种数据，包括人口、税率、交通信息和房产信息等，对不同的待选地址进行深度分析，并吸引了许多有扩张计划的美国零售商。
对于大数据与商圈信息的结合研究，无论是工业界还是学术界都在积极探索，甚至这些研究发展已经逐步发展为空间商业智能的探索。美国密西根大学中国信息研究中心主任鲍曙明是这样界定的空间商业智能：空间商业智能是商业智能服务的一种扩展，涉及到空间和网点的分布，周边的人口、环境、地理等等之间的关系。大数据、移动技术以及云计算是未来发展趋势，如何将这些新技术和空间商业智能有机整合，提升应用的能力，并将地理智慧普及到更广泛的商业领域，目前还处于探索阶段，还需要业界同仁共同努力。
近两年兴起的室内定位技术ibeacon将会对空间商业智能的发展有着更为积极的促进作用。iBeacon是苹果公司2013年9月发布的移动设备用OS（iOS7）上配备的新功能，通过软件和硬件的结合，从而大大提高室内精度，从原来的几百米或者几十米的定位精度提高到一米以内的定位精度。这种能力将极大的强化购物体验，如当客户走到某个商品前，手机应用自动跳出商品的介绍和促销信息。对于商家，也可以更加精准的判别潜在消费者，及时的向消费者进行精准营销。随着iBeacon的发展，商家位置信息将更为精准，线下商品信息更为丰富，尤其是极大弥补室内定位的数据源，这对空间商业智能的发展是极大的利好。
总之，大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段，依然面临着诸多的挑战，尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。但我们不可否认的是，大数据应用与市场和用户研究将带来研究速度和效率的极大提升。随着大数据相关技术的发展和成熟，我们有理由相信，利用大数据进行更好的市场洞察和用户洞察洞察。市场与用户研究的同仁，我们一起拥抱大数据吧。
十大营销套路助力大数据营销
在运营商大数据精准获客弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够精准。
未来，营销人才的数量越来越少，门槛越来越高。除了懂营销，营销从业者必须更加了解技术发展的趋势，包括现阶段炙手可热的移动营销和跨屏营销。以后，网络推广的成本越来越高。无论是甲方还是乙方的营销人员，或者中间商，都需要更有服务意识，运营商大数据精准获客对媒体更为了解，掌握如何根据不同的产品或者广告去选择合适的终端、人群进行传播，仅靠传统营销根本不能满足。
可以这么说，只要客户浏览过公司的网站，甚至相关行业的网站或者APP，大数据系统便可以准确的获取到相关访客的信息，这时候公司的业务可以直接面对意向非常之高的用户，成功实现跨越诸多环节实现精准营销！
举个例子，你是希望男性或女性更青睐你的产品？还是年轻人或中青年有兴趣？什么职业的客户更对你产品的路子…如果你将行业的网站或者APP提供给我，我这边将会利用最新的网络抓取技术获取这些访客的信息，欢迎大家与我一同讨论交流大数据相关知识哦。
大数据时代市场营销策略
十大营销套路助力大数据营销
十大推广套路助力推广营销营销专家袁治民带你聊嗨营销,每年梅花网传播业大展，都能惊动半个营销圈，各路大咖齐上阵，向大家传播更丰富的营销经验。大神们互相交流，小白们汲取知识，是营销界的饕餮盛宴!营销专家袁治民也通过本次会议表达了自己对营销的看法。
如今人们的衣食住行甚至一举一动，都已经被推广营销逐渐渗透。人们的日常行为，大至结婚生子，小至米面粮油的购买习惯等等都时刻被记录，为大数据做着贡献!大数据的发展导致了你看到的任何一个信息，都有可能是被刻意展现出来的。这就如同《楚门的世界》一样，楚门的生命是被规划的。这一点也为营销提供了参考和方向，大数据和推广营销互为助力。
请问，楚门的世界里到底有怎么控制楚门
不管你是直接还是间接的参与营销，以下的手段就是大家常见的营销方式。
一、三人成虎
所谓三人，是至少三个曝光点，多渠道同时曝光可以让受众记忆更深刻。同样的预算千万不要轻易玩拉锯战，就如同你身边一切亲朋好友都同时跟你说某个东西好，你妈每天跟你唠叨对比，哪种更可信。多渠道同时曝光跟单渠道长期曝光的效果差距是很大的。
如今自媒体百家争鸣，以文字内容为主的有微信、微博、头条;刷脸直播的有花椒、映客、一直播;另有语音播报类的蜻蜓，荔枝，喜马拉雅。针对明确的渠道准备内容，受众人群才能虎虎生威。
大V大K大牛随便找三个出来同发一篇软文或者硬广，只要你同时看到，信没信过
二、指鹿为马
如今人们把马说成鹿还是把鹿说成马，都不是一件稀奇的事情。这已经不历史故事了…你喜欢什么就告诉你这是什么，只要你心中有马，啥都是马!说天然就是天然的，说进口就是进口的，说手工就是手工的…
有一种酒喝一瓶就失身，有一种药吃一瓶就治标，有一种保健品吃一次就壮阳。有没有这么大的作用且另说，重点是你是需要这个作用!产品真不真不重要，重要的是要有人觉得它真!
你有没有买过一些完全没有作用的产品，自己想想!
三、积毁销骨
言论是可以杀人的!用老话讲，就是吐沫星子淹死人!说别人坏话是也是一种手段，因为负面往往比正能量更容易传播。为了市场占有，攻击同行;为了成本控制，压制供应商。
如今，小龙虾的火爆已经可以说的上是覆盖全国，甚至从街边大排档到五星大饭店都有的必选菜品。然而近几年很多人也都看过小龙虾的危害：是虫不是虾，重金属超标，生长环境恶劣，侵华日军用来吃尸体…这种负面的言论铺天盖地,这种恶毒的谣言，让吃货作呕，让饭馆滞销…
生活中，你听过哪些负面，又终止了哪项消费
四、道听途说
在信息如此发达的时代，小道消息也是消息，而无论大道还是小道，只要能让你听到的信息，对传播者和听者而言，都是有用的。说者无心听者有意。所以传播者会把自认为有价值、有创意的信息，拿来改良，再次传播出去。实则时候说者无意听者有心。
小道消息往往未能坐实，但很却新鲜。明星牵手传成已婚已孕;老板生病说成企业倒闭;美国加息改成货币增值…大道消息经过考量还要革新，有行业龙头就有行业引领，有全球知名也有国际标准，有十万阅读还有百万曝光。不可否认，小道消息更容易传播
以讹传讹还是添油加醋你肯定干过。
五、趁火打劫
研究火因，计划要劫的目标。火不是天天有，也没法预知，打劫要趁早,晚了就被别人抢光了。此种技能，特别考量营销人洞察分析与快速反应的能力。大家都知道蹭热点是有好处的，热点新闻蹭一下，热门渠道插一脚。就像微信公众号，别人都在做，自己也要搞一个，怎么火的，劫什么都不知道，结果搞了一个公司黑板报。人力成本也花出去了，却不知为什么没效果。雾霾严重就加大净化器广告投放，**票房高就卖周边，大雨淹城让破窗锤销量飙升。等火灭了你再上就剩烟熏了…
试问，你被劫的时间跟金钱都花在哪了
六、张冠李戴
别人的经验直接拿来，别人的挫败时刻警示。不是单纯的剽窃。成功不易复制，失败必须警示。帽子合不合适头要知道，切记不可胡乱戴。营销案例比比皆是：校内多元化发展遗失核心功能，开心也是如此。淘宝店主用老客户评论做新客户营销，网易云音乐把听众评论贴在地铁里也做用户原创内容营销…
自古天下文章一大抄。营销策划也是一样，是照猫画虎无脑剽窃，还是青出于蓝的完美升级基础是正视自身，拿别人的用好就是超越，用不好就是自残。
所以，你穿过明星同款么
七、颠倒是非
逆向思维，简单的说就是在大潮中反其道而行之!反过来说，有时候更有优势，因为顺来的人太多了，这样更突更明显，还可能倒戈异军成为领袖。大家都在唱衰股市的时候，有人站出来大肆宣传的看涨!楼市如此疯狂，这几年依旧有人分析房价会下跌的各种原因。“高薪聘几个骂人的枪手。再找几个文化名人当靶子，谁火就灭谁。”不光是一句经典的台词，就是一种颠倒是非的手段。常见的就是黑转粉，也是站在一群黑粉里提反对意见，每一句话都有人关注着，持续的反对意见必将获得大量的曝光，也会动摇对方。
开会or聚餐，舌战群儒的你被当过靶子么
八、借鸡生蛋
拿不同家鸡去换到不同家的窝，美其名曰：推送新基因，实则不过是为了在资源互换中得利。当然，如果你本领大，也可以赤手空拳做空手盗。在流量为王的营销战场上，各家都想把现有资源去做到变现。
如：找一个微信KOL版位拿个短期代理，快速倒卖给下一家，当个倒爷儿，在软文中穿插一句自己想要的核心内容。蛋，就这么简!再如：办公软件与金融产品互推广告，互惠互利。跨界不仅能获得更多客户，规避老资源、创新旧经验才是目的。
就像大学里拉的赞助，把资源整合互换下，你就是商会会长!
九、混淆黑白
把有利的跟不利的一起抛出来，让人根本判断不出来，能够短暂的抑制对手或脱离影响。对手的兴旺你看着一定眼红，项目的负面你听着一定心疼。坏事传千里，抹黑别人看似简单，但要说的有理有据。洗白自己要用巧劲，要有针对性，要抓漏洞。
如别人说产品不卫生，就给大家看生产流水线。别人说平台不安全，就挑他状子里有错别字。转移视线也是一种常见的处理方法：别人说他出轨，他就说别人包小三。不过，可千万别当群众是傻子，群众的力量往往强过对手的反击，弄巧成拙的案例近几年也是层出不穷。可以放过对手，但绝对不能放弃自己。一定要居安思危，危机永远是可以预见的。
反击失败的案例，你是不是都当笑话看呢
十、众口铄金
群众的口碑才是金字招牌，谁能掌控群众谁才是营销王者。大公司有大数据，按照数据引导群众;小公司呢，也可以去各种平台收集整理好的数据报告。营销不是意*，要面对的是市场，应该按照受众出策略。抢占空白市场，转化客户为铁粉。
那么，你是谁家的忠实拥护者
营销不是卑劣的、贬义的名称，将产品推送到大家的心里，才是最终目标。只复刻别人的方式方法，就如同流水线的搬运工。不懂市场，不懂销售，不懂产品，就是一个“盲聋哑”!思维变化紧跟市场才是核心。
互联网时代，如何运用大数据帮助企业发展？
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。
作为一名IT行业的从业者，大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据的技术体系已经趋于成熟，目前正处在落地应用的初期，而大数据主要的落地应用场景就是广大的传统企业，所以大数据技术也是产业互联网的核心技术之一。企业的发展主要涉及到三个方面，分别是产品设计、市场推广和运营管理，而这三个方面大数据都会起到相应的作用。
在产品设计方面，通过大数据技术能够及时反馈市场的发展趋势，尤其是行业发展趋势，通过对于这些数据的分析，能够进行针对性的产品设计，从而提升产品的市场竞争力。随着物联网、大数据和人工智能的发展，未来用户将深度参与到企业产品的设计和生产环节。
在市场推广方面，通过大数据分析能够完成目标用户群体的精准定位，从而制定更加高效的市场推广策略，这是目前大数据重要的落地应用之一，当前互联网企业广泛采用的推荐系统就是比较常见的大数据应用。另外，大数据能够根据网络用户的使用习惯和消费情况，进一步预测出用户的未来需求。
在运营管理方面，大数据能够起到的作用也非常明显。目前不少互联网公司正在采用数据驱动管理的运营方式，员工的考核从单纯的工作量考核逐渐转换到工作价值考核上，而大数据系统则是衡量工作价值和核心，所以通过大数据系统，每名员工都能实时看到自己的工作价值状态，这对于激发员工的工作效率具有重要的意义。
最后，对于企业来说，要想运用大数据技术需要有三个过程，其一是搭建完善的信息系统；其二是搭建物联网系统；其三是搭建相应的大数据团队。
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