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如何用大数据指导市场营销？
如果你的行业有电话销售这一获客方式，那这篇文章对你来说可能意味着翻倍的团队效率。
大数据指导营销的具体方式，在于对数据进行分析筛选，从而找到最适合你的客户群体。
那么大数据如何为电话销售工作指导方向呢？
简单来说，就是将云端存储的海量用户行为数据，经过数据分析筛选，精准锁定你所在行业所售产品的潜在客户，并且可以通过加密电话的形式直接进行联系沟通。
虽然数据是实时采集的，而且可分析维度非常多，但是整个过程不透露用户的任何私密信息，所以是合法的营销行为。
自从采用了大数据筛选的客户之后，我手下的电销团队整体效益直接翻倍，公司推广成本降低50%。真诚希望所有电销同行都能够了解这个工具，精益自己的沟通话术，找到精准的客户，让我们电销这个行业摆脱“骚扰、烦人”这样的标签！
数据不是万能的，结合数据分析当下才是企业应该做的营销之道。
大数据时代，让事物现象通过数据化分析，可得出现象产生原因是什么。企业营销数据分析就是通过现有的现状，通过多维度数据，进行分析，获得有效的优化策略或发展策略。换句话说，市场营销数据分析让企业管理者避免“拍脑袋”决策方式带来的风险和不切实际。
数据分析
数据分析是基于商业目的，针对性的进行数据收集、整理、加工和分析，凝练出有价值信息的一个过程。数据分析的过程主要可以概括为：确认分析目的——数据收集——数据处理——数据分析——数据展示——总结报告6个过程。
确认分析目的：市场营销的数据分析，其目的是看清市场本质。通过数据分析过程可知，一项数据分析工作的开展，首先需要一个分析的载体，也就是为数据分析提供分析对象，也就是确认分析目的。
数据收集：数据收集是数据分析基础。数据收集的渠道对各企业而言，属于相对比较私密的资源。毕竟在这个数据化时代，拥有更全面的数据，对企业发展更加有利。
数据处理：数据收集是大范围开展的，很多数据其实对我们分析目的并无法提供帮助。也是数据初筛选过程，罗列出基础的数据类别，设定数据框架。
数据分析：指的是通过数据分析手法和技巧对准备好的数据进行分析，填充数据框架，得出一定的行业规律，为企业提供决策参考。在这一阶段，数据分析的主要内容和结果都大致产出了。
数据展示：指的是数据结果展示，就是将分析出来的数据通过更加清晰的表达方式展现出来。一般通过图、表的形式展现。
总结报告：这是数据分析的最后阶段，是对整个数据分析结果的总结。报告内容要陈列出以下内容：分析目的、数据分析过程、分析结果以及完整的发展展示。让企业负责人快速的获取到需要的信息。
了解了数据分析的基本流程之后，怎样有效的对搜集过来的数据进行分析呢？
数据运营发展至今，有一些比较常用且行之有效的方法，正逐步的被总结归纳出来，根据以往的数据分析经验，数据分析方法分为以下三类：
1、构建用户转化金字塔：
所谓用户转化金字塔指的就是曝光——访客——转化之间量的逐层递减过程。在电商数据分析中，运用最为广泛。用户转化金字塔对于能够直观的清晰用户转化过程，通过每个阶段的数据反馈，明确问题发生的阶段，制定相应的解决方案。
以普通的电商店铺日常运营为例，一家网店的运营，网店数据分析是网店运营每日工作的基本内容。在店铺后台，几乎可以得到店铺的所有数据。其中曝光——流量——访客——转化之间的流量金字塔也是数据分析的必经过程。网店的流量来源主要依靠一款或者几款宝贝，就店铺运营最好的一款宝贝为例。首先宝贝数据基数最大的是曝光量，产品曝光的方式有很多，我们在此仅以关键词搜索曝光为参考依据。如果产品曝光量少，那么对应的就是产品关键词搜索排名比较低，对应的解决方案就是做好目标关键词的数据，获取排名。其次就是流量的点击率问题，如果曝光量足够高，但是宝贝访客却少的可怜。通过数据分析可知，问题出现在宝贝主图和关键词排名上面。关键词排名靠后的宝贝，其天然的点击率会低很多，解决方案就是努力增加关键词排名。主图点击率较低，可以通过相应的推广业务进行主图测图操作，设计出高点击率的主图，然后替换下来。点击率提升，访客数量也会相应的提升。
随后，访客与流量的区别。访客指的是进入店铺的访客数量，流量指的是访客在店铺里面浏览的宝贝次数，因此，流量基数一定是大于或等于访客数量的。流量访客比越大，对应的店铺保证整体布局比较健康，款式比较吸引访客。如果流量访客比数值太小的话，说明店铺宝贝关联营销较差，非主推款宝贝质量不高等问题。那么对应问题从而制定相应的解决方案即可。只要解决方式无外乎建立宝贝关联营销，增加高质量新品宝贝。
决定访客是否转化的因素很多，产品价格、评论、买家秀、问大家或者客服态度等等。任何一个细小的因素都会左右顾客的购买意向。在这一步，最关键的影响因素是评论、问大家和客服的导购能力。通过数据分析，找出出现问题的地方，然后制定相应的解决方案。
构建用户金字塔，可以系统的分析数据，清晰的找出问题发生点，使得能够有针对性的制定解决方案。使整个用户体统更加的完善，从而扩大企业收益。
2、通过多维度数据报表发现问题
用户转化金字塔只是基本的数据分析骨架，想要细致的分析问题出现的点，那么多维度的数据报表乃是首选。向上述网店流量金字塔只是简单的流量转化过程，其功能是大概的方向把握，真是落实到具体的实操阶段，你会发现有种无从下手的感觉。此时，通过维度报表不仅可以清晰的总结出宝贝成长轨迹，还可以直观的找出问题，并理清楚影响结果的关键性因素，明确其中的因果关系。
依旧以网店数据分析为例，假使我们要推广某个宝贝，并将该宝贝作为我们的主推产品。那么作为网店运营，产品14天或28天的运营记录是最重要的数据统计表格。主要记录的宝贝因素有访客数、流量、下单数、支付金额、客单价、访客价值、支付转化率、推广金额、top10引流关键词、top10支付关键词等。对这些因素进行数据统计，连续记录14天或28天，通过每项数据的变化来整理出影响访客的因素有哪些。然后通过对相应维度的数据的调控，认证其与访客之间的因果关系。
在市场数据分析中，影响目标因素结果的原因可能不仅是一类，可能是多种因素联合影响。因此，单维度的数据分析，其分析结果并没有太大的参考价值。通过多维度数据报表数据，分析出来的结果，才更有参考价值。
3、设定“框架模型”，对比验证
这是一种最直接的营销数据分析方式，操作过程也比较简单，一般可以直观的将数据分析结果展现出来。这种操作流程就是通过营销策划人对市场的认知从而设定两个或两个以上的方案“框架模型”，然后通过大量的验证“基数”进行检测，从而直观的得到最优方案“框架模型”。这种方法主要是用于没有大量数据支撑的情况下，通过“列举法”和“对比法”来获得最佳方案。
比如对于店铺宝贝的选择，有资源的商家可以通过使用直通车对大量的宝贝进行测款操作，然后从测试的款式中找出数据具有爆款潜力的几个宝贝，然后进行制作纸样、打板、拍照、下首单、网店上架推广等操作。
对于小卖家而言，没有足够的资源进行大范围的测款，为此他们的选款方式就显得比较寒酸了。首先，针对已有的款式进行测试。这指的就是在已有的款式中，寻找最优秀的款式进行重点推广。这种数据分析情况由于“模板”对比的太苍白，后续的推广难度会很大，该款式也不一定具有爆款潜力。因为该款式的优秀结论仅是通过仅有的“模板”对比而得出的，不具有太大的准确性。其次，有限的资源对小范围内可以获得的款式进行测试。这种由于区域限制，获得爆款的概率有，但推广成功的难度比较大。商家不具备货源优势，后续推广销售阶段会限制该宝贝的发展。比如，当宝贝刚推起来之后，厂家告知产品断货，这个时候，小卖家到底是做货还是不做货？做了货，产生库存怎么办？不做货，之前的推广成本全部浪费了。因此，这个市场对小卖家，并不友好。
在没有数据支撑的前提下，设置方案“框架模型”的方式，操作会比较简答，数据分析也相对清晰，对应的收益也相对比较苍白。当然，在某些情况下，也可以获得较大的收益。比如，大量数据支撑下得出的两种或者两种以上的优质方案“结构模型”，直接对比，是优中选优的最佳方式。
数据分析在营销策划中所能起到的作用，通过上述三类方法的列举，可知一二。然而仅通过案例分析，并无法全面的将数据分析的作用展现出来。并且由于案例的分散性，数据分析的作用无法系统的归纳。接下来，我们系统的来列举一下数据分析对市场营销的作用。
1、行业分析：企业可以通过某些数据分析平台，行业发展趋势进行分析。企业策划人可以了解市场淡季和旺季，对行业变化做到心中有数。
2、企业数据监测：企业数据监测只要分为两类，一类是自身企业日常数据监测。另一类是竞争企业数据监测。首先，通过对自身企业的日常数据监控，把握企业发展动态，明确企业实际发展情况与发展计划之间是否存在偏差。其次，对手企业的监控，可以了解对手的发展情况，随时优化自身企业的营销策划，对手就是最好的老师。
3、定位人群：定位人群指的就是消费者人群画像。人群画像指的是系统对品牌消费者进行数据分析，通过年龄、性别、客单价、喜好等方面的数据统计，精准的描绘出适合自身企业发展的人群画像。随后企业策划人便可以制定适合目标精准人群的营销活动。
4、营销优化：在企业发展过程中，难免会出现问题，导致企业经营困难或者业绩许久未曾提升。可以通过企业数据分析，进行详细的诊断，发现问题，然后解决问题。
数据分析涉及不到的领域
1、研发和创新的新市场，数据分析起到的作用微乎其微。苹果公司的成功并非来自数据分析，而是因为乔布斯的个人理念和坚持。
2、企业变革型改变无法通过用户反馈数据分析获得。用户在使用某个产品之后，会产生习惯。如果运营商突然对该产品进行全面的更新。当更新完成之后，前几个月用户评论一般都是怨声载道。但数月之后，用户便习惯新版本之后，开始发现了新版本的好处，随后好评声源源不断。因此，如果企业产品要进行大范围的变革，通过老用户的数据反馈，无法得出正确的数据分析。
大数据时代，数据分析并非万能，很多事物的本质仅通过数据根本无法勘破。市场营销数据分析为企业决策提供依据和方向，为企业发展提供大方向的预测，为企业发展保驾护航。我们即将步入5G时代，强烈的科技感扑面而来。大数据在充满科技感的时代，能够爆发出怎样的力量呢？着实令人期待。
只需六步，个灯DMP服务——个灯数盘就能帮你打造数据营销闭环。具体步骤如下：
1、采：选择种子
选择研究对象的过程就是采样，合理采样是精准营销的前提。一般我们常选择的研究对象有：广告投放人群、购买人群、不同渠道人群以及不同的客单价人群。
2、察：全面分析
通过开放用户画像能力，从基本属性、兴趣爱好、行为特征、活动场景等维度，为品牌洞察用户补充有价值的信息，让品牌可以清楚地知道现有用户是怎样一群人，他们有什么特点、偏好，综合判断其背后的心理诉求和情感需要。
3、似：寻找同类
当品牌对现有用户有一个全面精准的了解时，下一步要做的就是寻找更多的潜在用户。单个标签难以描述完整的用户特征，所以寻找相似人群就需要足够丰富的维度。我们通过机器学习技术，一键完成整个移动端活跃用户与种子用户的相似度计算，通过look-alike寻找相似人群。
4、扩：扩充数量
品牌营销除了要考虑精准度，也要考虑规模量。个灯在帮助某客户做新品推广的时候，从客户现有订单中选取了1万个与该产品相关的已购用户，基于个推大数据将他们进一步细分为奋进白领族、品质追求者、宅男宅女、精明购、年轻学生五类人群，分别做A/B测试，从中观察每个类别的媒体表现（点击率）和转化表现（转化率），最终锁定其中三类高价值用户群体作为营销对象——奋进白领族、品质追求者、精明购人群。锁定目标人群类别后，个灯数盘通过人群扩量的方式，对三类人群依次生成了3000/5000/6000万的人群包，方便品牌针对每一波的Campaign选择不同量级的人群进行触达，在确保精准的前提下，影响更多的潜在目标用户。
5、投：有的放矢
完成目标人群筛选后，选择什么样的媒体进行触达也至关重要。品牌主既要找对目标受众，也要选对媒体，才能实现事半功倍的效果。我们通过对用户的APP行为数据进行分析，综合判断用户对哪些移动媒体的偏好明显，从而指导品牌进行媒体的优选。
6、归：承前启后
一次广告投放结束后，品牌的工作还没有结束，还需要将用户行为与广告数据进行归因分析，对整个营销过程复盘，为下一轮投放优化沉淀经验。最理想的方式是将广告投放过程数据与购买数据做关联分析，对投放结果进行评估验证，优化投放策略，并指导二次投放，最终打造一个“洞察-评估-优化”的营销闭环。
你可以试用一下神州通
用大数据指导市场营销，简单来说就是如何做好大数据营销。
百科上是这样解释大数据营销的：通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。从这个定义中我们可以发现大数据营销的三个要点：目标用户、投放内容和投放渠道。
目标用户：不论你的产品是什么，你的目标用户必须是明确的，即你的产品服务能为用户带来什么。经常听到一些产品经理被折磨的不行，总是在思考用户是什么样的，用户需要什么样的需求，该做一个什么样的产品。
其实很多时候，功能是在需求之前出现的。当产品的功能可以有效解决问题，用户自然而然会向你靠拢。需求有些是显性的，比如饿了就要吃饭。但有些需求就是隐性的，用户未必会说自己需要，但抓住了这个点，用户也会对你死心塌地。当然在产品后续升级的过程中，就需要以用户的体验为改进方向，只有这样才能不断明确你的功能定位，抓住你的目标用户。之前我曾试用过文军营销的一款大数据产品WJInsight洞察之眼，原本这款产品的定位是用于监控舆情和竞品分析，但是在使用的过程中我发现这款产品还能用来找热点，对于自媒体的写作也很有帮助，如果我是他们的产品经理，接下来该产品的介绍里我会加上自媒体写作的功能介绍，现在互联网公司基本都有内容运营，需求市场是肯定存在。
投放内容：内容的形式多样，文字视频音乐等等。不管内容怎么变，都需要突出产品的特点，通过产品能够为用户带来什么好处。通过内容营销让用户和产品产生联系，给用户使用产品的理由，将产品的价值传递给用户。
为了突出卡车的安全性稳定性，沃尔沃曾和尚格云顿合作拍过一则广告，趁着日出的黄金时段，尚格云顿站在两辆倒行的沃尔沃卡车之间一字马劈叉。尽管现实中几乎没有人会在卡车中间玩一字马，但视频给人带来的震撼和这种安全稳定，却深入人心。也许你这辈子都开不了卡车，但一提到卡车很多人会想到沃尔沃。
不同的产品对应不同的用户，营销内容也需要根据人群特征来做。比如几年前周星驰大话游戏的续作西游降魔篇，海报上一句“一万年太久，只争朝夕”就足以让人浮想联翩，回想起太多太多。
投放渠道：设计内容的最终目的，还是为了给目标用户来看。在互联网的背景下，用户已不只是在电视机旁，微博微信贴吧论坛成为了用户聚集的主流社区。这个时候大数据的作用就体现出来了，通过全网大数据的分析查找，找到潜在用户主要聚集地，并进行内容营销。简单来说就是效率，降低成本提高获客。后续跟进大数据的反馈情况，辅助营销决策，进一步对渠道进行优化，确保效率的提升。
以上三点就是大数据营销的基本流程，大数据在整个阶段都起着重要的作用，因此在想着如何做好大数据营销前，更应该先找到一个优秀的团队，能够收集并处理数据，不然给你再多的数据，你也做不好大数据营销。
有一个年青人，他走在前面，后面用绳子牵着一只羊。
“这只羊之所以跟着你跑，是因为你的一条绳束缚了它，而不是它真心跟随着你，也不是你真心喜欢它！”有人开他玩笑说。
这青年听了之后，马上松开了拴羊的绳扣，抛开羊就径直向前走去，并时不时地改变方位。
那羊呢，虽没有绳子的束缚，却寸步不离跟在青年后面跑，丝毫没有离开青年的意思。
“年轻人，这是为什么？”开玩笑的人感到很奇怪。
青年停下来说道：“因为我供给它饲料，并且精心照料它。”
【大道理】：
真心对待你的朋友，你才能够得到他们的真诚。
在数字时代，人们的生活方式和思考方式已经发生了变化，同样人们的消费观念也发生了变化。它赋予消费者更广阔的视野，同时也提高了消费者的自主意识。互联网使得很多信息都公开化，消费者不仅了解产品的具体信息还能搜索出使用评论。在这种背景下，如果企业和厂商对消费者发生的变化置之不理，还是“炮轰式”的传播和灌输，将失去大量的关注人群。
当前，移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的应用使企业信息化，乃至社会信息化空前发展，设备、移动终端设备加入网络，使蕴藏着巨大社会价值和商业价值的各种数据，如统计数据、交易数据等正持续不断地从各行业迅速产生。据CSDN对2011年中国云计算的调研显示，超过50%的企业每日生成的数据量在1T以上。大数据已经成为政府及企业决策、社会管理、医疗保健、商业营销、产品研发等不可或缺的重要信息基础。尤其是，大数据应用于营销管理及创新领域，大大帮助了企业精准地挖掘顾客需求，极大提升了营销效能。可以说，大数据的使用贯穿在整个营销过程的始末，对于营销的效果起着至关重要的影响性。
产品定位、市场评估、用户画像以及预测与优化数据过程中产生的大数据对营销具有深刻的影响。从产品定位的角度，通过获取数据并加以分析来充分了解市场信息，掌握竞品的商情、动态和产品在竞争群中所处的市场地位；在市场评估过程中，区域人口、消费者水平、消费者习惯爱好、对产品的认知程度决定了产品对市场的供求状况；通过积累和挖掘行业用户档案数据、分析消费者行为和价值取向，构建用户画像来更好的为用户进行服务；在预测和优化过程中，通过市场需求预测来制定和更新产品服务功能价格，从而对不同细分市场的政策进行优化，最大化的实现各个细分市场的利益。
在大数据时代，对于市场营销策略的探索可概括为以下几个方面：
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。
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。
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。
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望，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。
利用企业大数据集成系统指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。
基于大数据，市场营销的方法主要有：
一是通过大数据对用户行为与特征进行分析。显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到”比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有”一切以客户为中心”作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。
二是用过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：
1．通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。
2．通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为（即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为）进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。
3．通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现”投其所好”，以实现推广资源效率和效果最大化。
当前大数据可以辅助营销的方面包括：挖掘潜在客户，提高销售机会，提高转换率策略，预测销售前景，收入增长以及客户生命周期等，还可以帮助判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。简单阐述一下大数据在营销和销售中的几个应用：
1、大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。麦肯锡的分析发现，一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
2、大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。
3、大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员创造更大客户忠诚度。
4、生物医药行业已经开始利用地域分析来优化销售策略及市场投放计划。麦肯锡发现，生物医药企业基本都要花费20%到30%的利润用于销售和行政管理。如果这些企业可以在拥有更多销售潜力的地区和范围精确地部署销售及市场策略，将能够立即降低这项成本。
5、基于大数据的客户价值分析已经让营销者能够在各个渠道为客户提供连续稳定全方位的用户体验。客户价值分析(CVA) 最近正在成为新兴的热门话题，因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。现如今，CVA成为了一系列用于在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。
网易猛犸大数据平台作为一站式的应用开发和数据管理平台，通过大数据开发套件，将数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理等工作通过工作流的方式有效的串联起来，提供敏捷易用的用户操作界面，降低了大数据分析的使用门槛，显著的提高了数据开发工程师和数据分析师的工作效率。猛犸大数据平台在电商、音乐、云课堂学习、企业工业制造等领域已广泛应用，基于持续的需求驱动，通过多行业的业务验证，同时丰富全面的组件，提供完善的平台能力，满足不同类型的业务需求。基于猛犸大数据平台成熟而稳定的大数据分析处理技术，对海量数据进行ETL分析，实现在营销过程中针对特定场景提供精准化销售行为。
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大数据技术在金融行业有哪些应用前景？
前提要有一个你可以利用的平台，现在做的最好的，像马云，马化腾，他们可以说拥有中国最多的用户，可以做大数据分析，那中小型企业，怎么做大数据，他们没有那么多的数据库，因此应该去利用这些大咖们的数据库，例如百度地图，旺旺等，来精准客源。
大数据营销系统 可以通过关键词采集客户精确信息，也可以对行业信息进行免费的推广营销
大数据在品牌营销中将呈现爆炸式增长。大数据能为品牌行销带来什么影响? 丁海森认为至少有三方面：1. 了解每个消费者insight；2. 减少行销策略的不确定性；3. 自动化购买，提高效率。对于品牌来说，获取最佳ROI，是永远不变的目标，而有了大数据后，无论在即时决策、有效投资报酬率、扩张市场版图、强化服务力、产品研发等面向，都可以得到过去难以掌握的精准。
不要被“大数据”仨字儿给唬住了~
落地一点，其实可以理解为企业利用数据驱动增长的方式~定义为“数字化营销”可能更为贴切，过去也会用数据，基于数据迭代产品、制定规划，只是现在数据的可依赖性更高了，数据获取和应用效率更高，并且已经渗透和流转在企业各部门各角色日常的工作决策中~
过去的营销只是重创意，这与市场环境（比如重线下、数据离线）、技术发展（存储、计算）有关，对人的需求和画像的把握也难以做到像现在这样精准，比如银行，其实已经算是拿到数据最全了，比如一个人的真实姓名、年龄、家庭地址、亲属关系、银行存款以及其他一些信用数据，但同样是存款100w，两个人会有不同的理财偏好、不同的风险喜好、不同的兴趣爱好、购物习惯以及当下的不同需求，这些数据，在过去的获取成本往往比较高、市场环境也还时机未到。
而现在，人们的生产生活方式发生了巨大的改变，线上化、数字化沉淀了丰富的数据，加上技术的发展让我们越来越能勾勒出比过去更加丰富的用户画像，用户是谁？是什么样的人？有什么样的偏好和需求，看过什么买过什么以及对人需求的变化过程实现了追踪和记录，甚至是预测，你甚至可以通过实时的数据反馈，提前设计策略去引导用户，让用户尽可能朝着你预设的方向发展。
以上这些，都决定了企业在数字时代营销方式的变革，他不只是通过数据找到啤酒纸尿裤这样的关系，也不只是天猫大数据告诉你不同地域女性购买bra的size。对很多企业来说，自身就有一座很大的数据金矿，或者需要大数据小数据结合起来。你可能能通过外部数据知道某用户具有购买力，但你更需要知道用户在你产品中为什么没有转化以及如何影响他完成转化。
数据未来会在一家企业中扮演什么样的角色，新的技术会如何驱动业务，但就在当前，我们应该做的是：
1、数据的采集和打通。数据可以理解为产品、企业运营过程中的组织过程资产，数据来源可以分为两部分：外部数据和内部数据，外部数据可能是存在在第三方平台的，不如广告投放数据、SEM数据以及其他，虽然在第三方平台也可以看到，但一定要放在自己数据库，特别是打通自己业务库中的用户数据，不断的了解你的用户，还原你的用户画像，你可以知道用户是怎么来的，又可以基于用户转化情况反推自己的广告投放策略。
当然，这些我们已经全部产品化并提供了技术解决方案，还有一部分三方数据可能来自用户社交平台或其他渠道，这里不作展开；
内部数据的采集也即自己产品中的数据，比如用户在产品内的行为数据、CRM系统中的数据、客服系统中的咨询数据、线下离线数据等。
2、以人为中心。采集是第一步，对这些数据的整合和关系计算才是真正利用数据的第一步。而以人为中心的数据模型和分析方法是数据驱动的核心。我们推荐UTSE四要素构建的用户模型（关于UTSE）
以上提到的是采集以后用户模型构建的用户思维，在分析中，同样重要，比如人群细分，这几乎可以认为是数字化营销的核心思维，你需要基于不同阶段提供的不同产品或服务（比如营销创意、提供的商品和服务以及特定的活动）的特性面向更加细分的人群，以此来“讨好”你的用户，以他的需求和感受为中心。你会用好看的图表和工具呈现出各种结果，但对数据的解读需要回归到数字背后的人，人的需求、以及当下的情感，以此来指导产品迭代和运营策略。
3、营销自动化。说智能化可能还没达到普及，在智能化之前还有个过度阶段就是营销自动化。比如下图：
对用户的触达、时机、人群、策略本质上可能有成百种，如何实现高效率的运营和用户触达是营销的核心。你甚至可以基于数据反馈不断的调整和优化，而且是通过可视化的方式自行进行管理。
以上三点其实理解面对大数据的三板斧，全面的采集、以人为中心的模型和分析、以及对数据的智能化应用（从自动化到智能化）。
数字化营销一定离不开数据、离不开算法，对人的需求洞察可能也会越来越精准，但是，人的因素也依然离不开，比如策略的设计，策略背后情感的表达和设计。技术驱动的世界会有很有意思，不止是营销，值得期待~
以上~
客户：东易日盛 | 向上金服 | 光明随心订 | TutorABC | 麦子学院
指标：病毒传播系数 | 复购率 | 粘性 | 漏斗 | 太阳图 | KPI
行业：新零售 | 在线教育 | 科技金融 | 共享单车 | 装修 | 内容社区
产品：改版评估 | 埋点需求文档 |
运营：用户运营 | 跨应用市场追踪 | 推送策略 | 运营阶段
市场：推广三要素 | 智能触达 | 精准推送
其他：行为数据基础篇 | 客户成功 | 采集模型 | 广告监测
蹭个流量，以下是自我介绍：
诸葛io定位于为企业提供基于用户行为数据的采集、分析和营销的整体解决方案。是国内领先的数据智能服务商 http://www.zhugeio.com
目前我们正在为互金/教育/新零售/保险/汽车等行业提供大数据整体解决方案并提供咨询服务。服务客户有：光明随心订、食行生鲜；人人贷、阳光保险、众安保险、平安；宝马、奥迪、大众、NEVS；饿了么；东易日盛等
而现在，人们的生产生活方式发生了巨大的改变，线上化、数字化沉淀了丰富的数据，加上技术的发展让我们越来越能勾勒出比过去更加丰富的用户画像，用户是谁？是什么样的人？有什么样的偏好和需求，看过什么买过什么以及对人的变化过程实现了追踪和记录，你甚至可以通过实时的数据反馈，提前设计策略去引导用户，让用户尽可能朝着你预设的方向发展。
以上这些，都决定了企业在数字时代营销方式的变革，他不只是通过数据找到啤酒纸尿裤这样的关系，也不只是天猫告诉你浙江地区买A size 的Bra更多，北京地区买C更多。对企业来说，自身就有一座很大的数据金矿，你可能能通过外部数据知道用户具有购买力，但你更需要知道用户在你产品中为什么没有转化以及如果影响他完成转化。数据未来会在一家企业中扮演什么样的角色，新的技术会如何驱动业务，但就在当前，我们应该做的是：
1、全面的数据采集和打通。数据是运营过程中的过程资产，数据来源可以分为两部分：外部数据和内部数据，外部数据可能是存在在第三方平台的广告投放数据、SEM数据以及其他，虽然在第三方平台也可以看到，但一定要放在自己数据库，特别是打通自己业务库中的用户数据，你可以知道用户是怎么来的，又可以基于用户转化情况反推自己的投放策略。
当然，在诸葛，这些已经全部产品化并提供了技术解决方案，还有一部分三方数据可能来自用户社交平台或其他渠道，这里不作展开；
在分析中，最重要的是人群细分思维，这几乎可以认为是数字化营销的核心思维，你需要基于不同阶段提供的不同产品或服务（比如营销创意、提供的商品和服务以及特定的活动）的特性面向更加细分的人群，以此来“讨好”你的用户，以他的需求和感受为中心。你会用好看的图表和工具呈现出各种结果，但对数据的解读需要回归到数字背后的人，人的需求、以及当下的情感，以此来指导产品迭代和运营策略。
1、基于数据的营销基本过程
大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。
2、数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
而互联网是代理，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。
3、业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
4、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性的去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性探索，的出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
对于快消品企业的市场人员来说，营销活动绝对不是一件轻松的事。大到周年庆、双十一这类的全行业营销活动，小到日常品类的促销规划，任何一项市场活动都需要营销决策者准确判断，选择合适正确的营销方式来给企业带来更大的销售额和更多的销售利润。
“数据”作为营销者的武器，利用好它，将给您带来意想不到的结果。
做预算：数据是说服领导的不二之选
每年年底，市场部门都需要第二年做整体预算。这些预算既包含固定费用（如市场人员工资等），也包含变动费用（如展会费用、广告费用等），想让领导顺利的审批预算，就必须保证预算的合理性。如何评估预算的合理性？数据是重要“物证”。
根据历史数据，详细预估每项活动需要的物料费用、人员费用、场地费用、交通费用等数据信息，并对各渠道投放的广告费用做趋势预测，最后再加上对未来一年市场营销环境的分析等内容，您的预算报告有理有据，领导不通过也难。
找用户：数据是最强指南针
根据以往活动的数据，整合用户数据信息，形成包括社会属性和消费行为两大类信息的用户画像。
对于快消企业的线上商城，精准的营销手段可以帮助快消企业利用用户画像，对不同种类的广告物料投放给不同的用户群体，触达精准人群，提高广告点击率，并最终增加购买转化。
对于线下，参考啤酒尿不湿的经典案例，根据消费行为数据做关联分析，得出有效信息，用以指导货架摆放、确定促销力度、确定营销产品组合等。
联动促销：用数据实时监控活动状况
遇到涉及到各个省份联动的大型活动，数据的实时监控至关重要。利用DataHunter可视化工具，灵活搭建看板，实时地将各区域、各门店所有经营信息展示在一个看板内。
当面对突发状况，比如某个区域或某个店面出现流量暴增，管理者可以立即调配附近资源支援这些店面。
活动复盘：用数据矫正行动
一般而言，活动复盘主要是将目标和实际效果进行对比，发现相差较大的地方，寻找原因并予以改进。
（模拟数据看板）
通过搭建一个类似上图的数据看板，市场营销人员可以直观的获得活动效果信息：左边条图显示了每场活动的预计销售量和实际销售量的对比；中间部分展示了每项活动的费用支出以及参与的店面数量；右边三个大的数据标签让实际销量和销量达成率这两个重要信息一目了然。
另外常用的模型还有漏斗模型，这个主要适用于快消电商类活动的复盘，将活动的浏览数、参与数以及最终转化数。
对于市场营销领域来说，现在是最好的时代。今天的市场营销专业人士拥有大量的工具可以创造出更有吸引力、更有效的营销活动和策略，其中一个工具就是数据分析。
“数据分析”这个术语指的是对原始数据进行分析，从而得出关于该信息的结论。这对营销人员来说是天赐之物，特别是当它被正确使用的时候。下面我们来了解下如何将数据分析最大限度地运用到营销活动中。
为什么要在市场营销中使用数据分析工具? 因为这个工具可以给市场营销人员带来很多好处。
假设你发起了一个电子邮件营销活动，你怎么知道你的邮件列表上有多少人打开了邮件? 在电子邮件营销活动中，有些人可能已经决定不再和你做生意了—你如何追踪这些取消订阅的用户？数据分析为电子邮件营销平台提供了解决这些问题的答案。
数据分析也可以帮助营销人员做出更好的决策。你知道哪种广告方法的投资回报率最高吗? 通过对不同渠道的数据监测分析，你可以辨别出更有效的推广方式和渠道。你可能会发现，把钱投到CPC广告（点击付费广告）中并不能产生你所希望的投资回报。然而，也许电子邮件营销活动比你意识到的要成功得多。
虽然数据分析可以改善营销活动的效果，但前提是你必须遵循一些最佳实践方法。
首先，你应该设定明确的目标。数据是海量的，你不可能分析所有的数据，你也不应该分析所有的数据，毕竟不是每个数据都会对你产生益处。你需要且应该分析的是那些对你有益的数据。而这些都要求你明确自己想要完成的事情(如接触不活跃的客户，提高客户的参与度，决定销售到成交的比率等等)，并找到合适的数据。
另一个最佳实践方法是保持数据“干净”。 有时，信息可能有误。例如，如果一个电话号码的两位数被调换，你就不会找到合适的人。确保你的数据是无误的，这将帮助你更好地进行用户行为分析，从而更好地指导产品运营。
最后，使用合适的工具进行工作。市场上有许多数据分析解决方案，例如，Cobub Razor可以帮助你采集用户行为数据，并且提供可视化的报表（如下图），许多市场营销人员都认为它是有用的。尽管市场上的数据分析产品这么多。但最终，你的团队需要找到适合其需求的数据分析工具，从而产生最佳的结果。
你是否有兴趣学习更多关于数据分析的知识，以及如何在市场营销中使用它们? 请关注Cobub微信公众号: dev-cobub了解更多相关知识。如果你有一个关于如何在市场营销中使用数据分析的故事，欢迎向我们投稿，与我们分享你的故事。如果你是一名app开发者也欢迎加入Cobub开源社区QQ: 194022996，在这里，你不仅可以得到社区小伙伴的帮助，结识“臭味相投的朋友”，你还可以帮助社区其他成员，为开源项目做贡献。
更多关于数据分析的文章可以去Cobub Razor官网博客看看~
如何利用大数据投放广告？
左派营销人在阅读本文之前，你是否有以下问题？
① 怎样投放大数据平台？
② 适合什么样的广告投放？
③ 如何初步筛选数据源并提高转化？
数据庞杂，技术众多
在科技界，大数据被比作机器的面包，人工智能靠足够庞大的数据来完成学习和迭代。而对于广告投放所用到的大数据仅仅是应用层面的九牛一毛。目前大数据主要是通过线上线下两个方式来累计，线上数据庞杂，线下数据较精准。
比如百度的数据属于线上数据，你在百度搜过的词条会记录在数据库中，一段时间都是相关产品的推荐，这是百度根据你的搜索记录开放后台给商家的广告投放空间，还如今日头条每天有巨大的内容产生，它可以根据你每次观看内容的喜好，不断推荐你喜欢的内容。同时这部分也可以提供给商家做广告的投放。
线下数据收集要复杂很多，只有在移动互联网的环境下可以做到，通过手机连接wifi的时间、地点、时长等因素综合分析，反向追踪用户再通过中间的广告售卖平台进行售卖。
而数据投放RTB实时竞价及DSP需求方平台完成。
RTB（Real TimeBidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。（来源：百度百科）
DSP（Demand-SidePlatform），就是需求方平台，以精准营销[1] 为核心理念。这一概念起源于网络广告发达的欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国，已在全球快速发展，2011年已经覆盖到了欧美、亚太以及澳洲。在世界网络展示广告领域，DSP方兴未艾。DSP传入中国，迅速在国内成为热潮，成为推动中国网络展示广告RTB市场快速发展的动力之一，dsp将要成为SEM后的一个广告模式。（来源：百度百科）
大数据与移动互联网密不可分，大数据的收集和应用速度很大一部分原因就是移动互联网的发展速度决定，移动互联网深刻改变了生活的方方面面，广告投放也不例外，在互联网不存在的时候，传统纸媒和地面广告系统占据唯一的宣传途径，企业通过报纸、杂志、广告牌来宣传产品，同类产品越来越多就诞生了品牌来升级竞争。一直延续到电视媒体、广播媒体的诞生，电视逐渐可以承担除了品牌宣传外的类销售功能（电视购物），到了PC互联网就出现了电子商务，从宣传到付费到售后一同解决，而移动互联网的出现让消费者可以随时随地被营销，随时随地付款，随时随地消费。
这导致移动互联中的广告投放势必往两个方向发展。
第一、一击毙命，越来越直接。
快速的消费影响了消费者消费理性程度越来越小，冲动型消费增多，品牌的价值主张击中消费者，价格正好又在可消费区间，消费就很快可以达成。
第二、跪求关注，注意力吸引法则。
UC震惊部门就是最好例证，线上资源成亿级增长，好的内容坏的内容鱼龙混杂，都有一个共同的目的：求关注。收藏、关注、圈粉……每一步的动作都是降低注意力的获取成本，对品牌而言的好日子过去了，再不会有机会让消费者搬着小板凳听品牌教育了。对品牌而言的好日子来了，为了品牌的价值主张消费者会留下来，降低品牌的多余费用，同样价值主张的消费者会成为品牌免费宣传渠道。一切都在品牌的价值是否能引起消费者认同。
移动互联网中新媒体的广告投放与传统媒体的最大区别第一在于实时性，传统媒体投了一个报纸头版，要等到消费者到店并愿意再店消费才能完成转化，这样往往是一个长期的过程，而新媒体你可以在每一秒根据数据数据转化的情况调整广告方案、营销方案、投放方案。
第二在于收费合理化，传统媒体采取定价模式，一个媒体定价往往高于产生价值很多，而新媒体大多采用CPM（千人展示成本）CPC（每次点击付费），消费者看到广告或者点击广告才产生费用。
至于初步筛选数据源这个问题自然回归到品牌定位，品牌的目标消费人群，一种是一开始就明确可以确定目标人群，直接通过大数据进行试投放，把地域作为测试维度，对不同区域转化率进行测试，取转化高的区域增加投放预算。而一开始不确定目标消费人群的，需要建立地域、年龄、性别、职业等多个维度，建立投放策略进行测试。
c
本公司研发的“大数据精准营销平台”
其主要功能为“大数据实时数据分析”“多维画像”、“自定义标签设计”，“场景营销建模”。提供了场景化建模服务，可以有效降低获客成本、提高转换率，提升营销ROI。在金融（含保险、互联网金融等）、房地产、教育行业，汽车业，互联网金融业有很好的实践
有需要的联系私信我啊
1）利益相关；
2）此文转载自钱塘号文章钱塘号利用“产业链网络”和“大数据智能”驱动精准服务-钱塘号
编者注：可以说，无论是身处哪个行业或领域，构建产业链网络和大数据智能是大势所趋，比如Google、Alibaba、Uber。而一个新兴的工业新媒体平台钱塘号也将利用“产业链网络”和“大数据智能”来驱动精准的商业服务。
一、产业链网络和大数据智能的行业应用
在广告领域，Google是名符其实的精准服务商，其用大数据驱动的精准广告业务革命性地颠覆了传统的广告模式。要知道在Google上输入某个关键词的用户，势必是此关键词的潜在客户。而Google正是通过关键词匹配发展出了非常精准的广告业务模式。
在零售领域，也有着如出一辙的精准革命。每次逛完淘宝店铺，淘宝都会根据你的商品搜索记录、收藏夹收藏情况、购物车支付的商品信息等用户行为轨迹和数据，在你视目可及的广告栏，为你推送相对应的淘宝商品信息，这样的精准零售是沃尔玛几乎不可能完成的。
在出行领域，Uber利用共享协同机制和大数据智能驱动了出行行业的发展。Uber整个商业模式以大数据众包原则为基础，利用共享协同机制，将司机和乘客实现在线精准匹配。Uber的大数据智能也可基于数据分析做出峰时定价(Surge pricing)，即利用相关算法，根据实时监控交通状况和行车时间来调整乘客所需支付的价格。
二、钱塘号如何驱动精准服务
钱塘号致力于在工业领域内帮助工业企业、工业管理和研究机构、新旧媒体和自媒体在移动端获得更多曝光和关注，实现品牌传播和内容变现。工业自媒体平台钱塘号具备“小而美”的体态，天然具备精准传播的特点。而且垂直化的传播是大势所需，随着社会分工越来越细化，这一特点会被进一步放大。
为了给用户提供“精准”服务，钱塘号在构建产业链网络和大数据智能分析这两块下足了功夫。
“精”是精细，只有产业链形成协同网络，才能真正满足越来越精细的个性化需求和个性化服务。淘宝早就不是一个零售商，而是一个网上零售协同的商业平台。而工业新媒体平台钱塘号正在构建工业领域内的“工业自媒体-工业企业”这一产业链协同网络，将双方的资源有效地整合、对接。核心客户价值让人无法抵挡，这是产业链网络结构的优势。这种产业链的协同网络是区别于之前传统工业行业固定的线性供应链结构的，这也是工业新媒体平台钱塘号所构建的工业产业链网络结构的优势所在。
“准”是准确，只有足量的大数据挖掘、大数据分析、大数据应用才能日益逼近准确的极致。从工业时代到数据时代，“准确”对于服务至关重要，谁能够找到有创意的数据化方法，谁就具有重要的竞争优势。钱塘号依托钱塘大数据，挖掘工业领域内的结构化和非结构化大数据，给予入驻的自媒体人和工业企业大数据分析与大数据支持。在此基础上，钱塘号还有模型和算法支撑海量数据处理，给予B端客户和C端用户精准服务，这是未来商业的核心竞争力。
三、钱塘号提供何种精准服务
工业新媒体平台钱塘号将利用“产业链网络”和“大数据智能”，为用户、企业、机构、媒体等提供专业精准的个性化服务。
对工业企业和机构而言，钱塘号对于资讯信息的精准投放、多渠道传播，多点落地，帮助工业企业和机构的品牌达到广泛传播、价值最大化;此外，钱塘号将帮助工业企业整合资源、对接资源，从而打造工业领域最有价值的行业垂直信息生态圈。
钱塘号解决了泛工业领域内自媒体人“巧妇难为无米之炊”的难题，使得那些“姗姗来迟”的自媒体人不用苦心孤诣地熬过漫长的“粉丝培育期”也能够迅速凭借优质的内容脱颖而出。钱塘号依托钱塘大数据，将会把大数据挖掘、大数据分析、大数据应用带给自媒体人，帮助他们内容创业和内容变现。
对用户而言，钱塘号基于用户的兴趣而推荐的个性化工业资讯可以很好地满足用户碎片化时间里的阅读需求，真正做到了千人千面。作为一家用技术让工业信息高效流动、填平信息洼地和信息鸿沟的工业新媒体平台，钱塘号实现了工业资讯与用户的精准连接。
结语：新商业时代，精准服务是商业的本质核心，是产品根深立命的关键。不可否认的是，钱塘号在利用“产业链网络”和“大数据智能”驱动商业精准务的道路上，正稳步向前。
谈谈干货，其实许多企业无法利用大数据指导市场营销的根本原因是无法正确认识大数据的价值，因而无法实现价值
大数据的魅力吸引了无数品牌争先恐后地闯入这片迷雾森林，品牌满腔热情地种着监控代码，铲着数据接口，然而到手的大数据却没有转化为有价值的洞察或者决策，在无法指导市场营销的同时反而耗费了大量的存储成本。
为什么到手的金子却没能发光呢?为什么品牌在大数据价值的实现上总感到力不从心呢？总结认为有以下三点原因：
第一， 数据的大量和多样性，使品牌在数据收集上面临挑战
第二， 数据质量产生的数据“噪音”，给品牌带来决策风险
第三， 数据的分散造成了数据价值贬损，影响品牌的全局分析
那么问题来了，拥有并变现大数据价值的正确打开方式到底是怎样的呢？
栗子：品牌营销人员想要查看参与某次活动的上海用户都使用什么型号的手机，却发现没有监控“城市”这个纬度…想要寻找某广告渠道转化特别低的原因，发现大量用都是被引流到微信后发生的转化，然而微信的数据忘记加监控了…
消费者碎片化的数据分散在线上线下各个渠道，要考虑的数据源多，业务需求也多，数据收集时往往就容易顾此失彼，同时由于缺乏一个整体的规划思路，许多关键业务节点的数据可能会被忽略，导致在后续分析中无法客观全面地评估营销活动效果。
因此，在收集用户数据之前一定要先梳理和了解消费者与品牌互动的路径，才能确保收到“大而全”的数据。数据收集上，现在许多企业采用的方法是“点线面”原则。首先明确不同细分人群是通过什么接触点进入到品牌的生态圈当中，然后纵向理顺消费者在不同业务环节的迁徙路径，最后横向管理不同业务环节之间转化动因。基于以上三步再开始收集数据，就能体验到“全渠道的数据就都被你承包了”的快感了。
栗子：打开数据库，品牌可能会发现：数据库中的“邮箱”字段90%为空…数据库中“年龄”字段的某些值为男…三个数据系统中同样定义的“活动名称”指标数据不一致…
数据质量差有可能是内部采集方式、录入提取的错误，也可能是外部导致的如用户填写不规范等等。存储这些无用的原始数据会造成企业资源紧张，而且这些垃圾数据的“噪音”会给品牌提取关键洞察带来困难，也给业务团队带来决策上的风险。因此，给数据库减负这一步很关键，在后续分析操作前先要做数据清洗，排除掉其中无用、错误、重复的数据。然后下一步才是数据配置，即在数据接入前定义清楚所有数据的性质、类型等关键信息，在接入时使数据能以标准化的姿态进入到数据库中，并通过还原已有数据的关联关系把采集过来的非结构化数据进行结构化处理。这样之前零散的原始数据就能摇身一变成为标准、模块化的数据，为后续设计标签、报表等应用奠定基础。
栗子：品牌进行数据管理时通常会有很多平台，如CRM系统、销售数据系统、物流数据系统等等，这些平台使数据分散存在于不同的地方，形成了一个个数据孤岛。由于消费者在每个渠道都只留下了行为的片段，这些数据孤岛使得品牌难以识别不同渠道的同一用户，无法看到消费者与品牌发生交互的全貌。如果不能做好缝合，会极大地贬损数据价值，影响全局分析。
此时之前在数据配置的阶段还原的关联关系在这里就要发挥作用了。 当品牌需要做数据映射的时候，系统会根据定义好的关联键信息，基于关联评估标准选择最合适的关联键，把不同系统、不同领域的各类数据进行跨域关联。此外，对于消费者在不同渠道的不同信息，也可以通过归并算法，将其资料信息进行补全归并，得到消费者360°的数字化写真。通过归并引擎， 品牌能方便，快捷，低成本地把打破数据孤岛，发挥1+1>2的价值。
进入DT时代，数据已然成为第一生产力。在展望大数据为营销带来的无限可能之前，请务必先确认是不是真的坐在金矿上。错误的数据必将导致错误的结果，在数据管理的基础环节一定要做好把关，确保在数据的江湖里走得更稳更远。
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内容转自公号【欧唯特CRM】 营销界老司机，更多干货欢迎关注获得~
大数据服务市场营销，无论从什么行业来说，都围绕渠道来源、渠道转化、渠道流程优化、用户留存等方面。
渠道来源。电商广告界有句名言：我知道我一半的广告费都浪费了，但是我不知道是哪一半。在不同的渠道来源中，需要判断出哪些渠道有效果？哪些渠道来的线索更优质？从而为电商投放与推广提出指导意义。企业可以标记用户渠道来源，评估渠道拉新效果。
渠道转化分析。吸引用户到电商平台不是目的，重要的是跟踪到用户的激活。跟踪到用户购买才是真正的转化了，分析不同渠道注册及消费转化，调整投放策略。值得强调的是，渠道转化分析是市场投放和用户转化的要关心的重要指标，它传递出你的用户是否真正发生了购买行为。
激活流程的优化。通过数据分析不断地优化激活／注册流程，让整个的转化激活的流程变得更加的容易，杜绝“卡壳”，让用户与留存购买变得水到渠成。
用户留存。电商企业读懂用户留存。可通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，关注用户留存变化与留存规律，并在用户流失前提前采取相应措施，激励这些用户继续使用应用，如此来增加用户粘性。
作者：乔一鸭，神策数据运营一枚，专栏用户行为分析；
神策数据创始人&CEO 桑文锋所著《数据驱动：从方法到实践》京东预售正式开启。
购买地址：《数据驱动：从方法到实践》- 京东图书
本书由《精益数据分析》作者Alistair Croll、网站分析和互联网营销分析教父级专家宋星、互联网数据官创始人车品觉等亲笔作序。由红杉资本、线性资本、百度、今日头条、百联、纷享销客、饿了么、杏树林、造数科技十位高管力荐。
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如果你的行业有电话销售这一获客方式，那这篇文章对你来说可能意味着翻倍的团队效率。
大数据指导营销的具体方式，在于对数据进行分析筛选，从而找到最适合你的客户群体。
那么大数据如何为电话销售工作指导方向呢？
简单来说，就是将云端存储的海量用户行为数据，经过数据分析筛选，精准锁定你所在行业所售产品的潜在客户，并且可以通过加密电话的形式直接进行联系沟通。
虽然数据是实时采集的，而且可分析维度非常多，但是整个过程不透露用户的任何私密信息，所以是合法的营销行为。
自从采用了大数据筛选的客户之后，我手下的电销团队整体效益直接翻倍，公司推广成本降低50%。真诚希望所有电销同行都能够了解这个工具，精益自己的沟通话术，找到精准的客户，让我们电销这个行业摆脱“骚扰、烦人”这样的标签！
数据不是万能的，结合数据分析当下才是企业应该做的营销之道。
大数据时代，让事物现象通过数据化分析，可得出现象产生原因是什么。企业营销数据分析就是通过现有的现状，通过多维度数据，进行分析，获得有效的优化策略或发展策略。换句话说，市场营销数据分析让企业管理者避免“拍脑袋”决策方式带来的风险和不切实际。
数据分析
数据分析是基于商业目的，针对性的进行数据收集、整理、加工和分析，凝练出有价值信息的一个过程。数据分析的过程主要可以概括为：确认分析目的——数据收集——数据处理——数据分析——数据展示——总结报告6个过程。
确认分析目的：市场营销的数据分析，其目的是看清市场本质。通过数据分析过程可知，一项数据分析工作的开展，首先需要一个分析的载体，也就是为数据分析提供分析对象，也就是确认分析目的。
数据收集：数据收集是数据分析基础。数据收集的渠道对各企业而言，属于相对比较私密的资源。毕竟在这个数据化时代，拥有更全面的数据，对企业发展更加有利。
数据处理：数据收集是大范围开展的，很多数据其实对我们分析目的并无法提供帮助。也是数据初筛选过程，罗列出基础的数据类别，设定数据框架。
数据分析：指的是通过数据分析手法和技巧对准备好的数据进行分析，填充数据框架，得出一定的行业规律，为企业提供决策参考。在这一阶段，数据分析的主要内容和结果都大致产出了。
数据展示：指的是数据结果展示，就是将分析出来的数据通过更加清晰的表达方式展现出来。一般通过图、表的形式展现。
总结报告：这是数据分析的最后阶段，是对整个数据分析结果的总结。报告内容要陈列出以下内容：分析目的、数据分析过程、分析结果以及完整的发展展示。让企业负责人快速的获取到需要的信息。
了解了数据分析的基本流程之后，怎样有效的对搜集过来的数据进行分析呢？
数据运营发展至今，有一些比较常用且行之有效的方法，正逐步的被总结归纳出来，根据以往的数据分析经验，数据分析方法分为以下三类：
1、构建用户转化金字塔：
所谓用户转化金字塔指的就是曝光——访客——转化之间量的逐层递减过程。在电商数据分析中，运用最为广泛。用户转化金字塔对于能够直观的清晰用户转化过程，通过每个阶段的数据反馈，明确问题发生的阶段，制定相应的解决方案。
以普通的电商店铺日常运营为例，一家网店的运营，网店数据分析是网店运营每日工作的基本内容。在店铺后台，几乎可以得到店铺的所有数据。其中曝光——流量——访客——转化之间的流量金字塔也是数据分析的必经过程。网店的流量来源主要依靠一款或者几款宝贝，就店铺运营最好的一款宝贝为例。首先宝贝数据基数最大的是曝光量，产品曝光的方式有很多，我们在此仅以关键词搜索曝光为参考依据。如果产品曝光量少，那么对应的就是产品关键词搜索排名比较低，对应的解决方案就是做好目标关键词的数据，获取排名。其次就是流量的点击率问题，如果曝光量足够高，但是宝贝访客却少的可怜。通过数据分析可知，问题出现在宝贝主图和关键词排名上面。关键词排名靠后的宝贝，其天然的点击率会低很多，解决方案就是努力增加关键词排名。主图点击率较低，可以通过相应的推广业务进行主图测图操作，设计出高点击率的主图，然后替换下来。点击率提升，访客数量也会相应的提升。
随后，访客与流量的区别。访客指的是进入店铺的访客数量，流量指的是访客在店铺里面浏览的宝贝次数，因此，流量基数一定是大于或等于访客数量的。流量访客比越大，对应的店铺保证整体布局比较健康，款式比较吸引访客。如果流量访客比数值太小的话，说明店铺宝贝关联营销较差，非主推款宝贝质量不高等问题。那么对应问题从而制定相应的解决方案即可。只要解决方式无外乎建立宝贝关联营销，增加高质量新品宝贝。
决定访客是否转化的因素很多，产品价格、评论、买家秀、问大家或者客服态度等等。任何一个细小的因素都会左右顾客的购买意向。在这一步，最关键的影响因素是评论、问大家和客服的导购能力。通过数据分析，找出出现问题的地方，然后制定相应的解决方案。
构建用户金字塔，可以系统的分析数据，清晰的找出问题发生点，使得能够有针对性的制定解决方案。使整个用户体统更加的完善，从而扩大企业收益。
2、通过多维度数据报表发现问题
用户转化金字塔只是基本的数据分析骨架，想要细致的分析问题出现的点，那么多维度的数据报表乃是首选。向上述网店流量金字塔只是简单的流量转化过程，其功能是大概的方向把握，真是落实到具体的实操阶段，你会发现有种无从下手的感觉。此时，通过维度报表不仅可以清晰的总结出宝贝成长轨迹，还可以直观的找出问题，并理清楚影响结果的关键性因素，明确其中的因果关系。
依旧以网店数据分析为例，假使我们要推广某个宝贝，并将该宝贝作为我们的主推产品。那么作为网店运营，产品14天或28天的运营记录是最重要的数据统计表格。主要记录的宝贝因素有访客数、流量、下单数、支付金额、客单价、访客价值、支付转化率、推广金额、top10引流关键词、top10支付关键词等。对这些因素进行数据统计，连续记录14天或28天，通过每项数据的变化来整理出影响访客的因素有哪些。然后通过对相应维度的数据的调控，认证其与访客之间的因果关系。
在市场数据分析中，影响目标因素结果的原因可能不仅是一类，可能是多种因素联合影响。因此，单维度的数据分析，其分析结果并没有太大的参考价值。通过多维度数据报表数据，分析出来的结果，才更有参考价值。
3、设定“框架模型”，对比验证
这是一种最直接的营销数据分析方式，操作过程也比较简单，一般可以直观的将数据分析结果展现出来。这种操作流程就是通过营销策划人对市场的认知从而设定两个或两个以上的方案“框架模型”，然后通过大量的验证“基数”进行检测，从而直观的得到最优方案“框架模型”。这种方法主要是用于没有大量数据支撑的情况下，通过“列举法”和“对比法”来获得最佳方案。
比如对于店铺宝贝的选择，有资源的商家可以通过使用直通车对大量的宝贝进行测款操作，然后从测试的款式中找出数据具有爆款潜力的几个宝贝，然后进行制作纸样、打板、拍照、下首单、网店上架推广等操作。
对于小卖家而言，没有足够的资源进行大范围的测款，为此他们的选款方式就显得比较寒酸了。首先，针对已有的款式进行测试。这指的就是在已有的款式中，寻找最优秀的款式进行重点推广。这种数据分析情况由于“模板”对比的太苍白，后续的推广难度会很大，该款式也不一定具有爆款潜力。因为该款式的优秀结论仅是通过仅有的“模板”对比而得出的，不具有太大的准确性。其次，有限的资源对小范围内可以获得的款式进行测试。这种由于区域限制，获得爆款的概率有，但推广成功的难度比较大。商家不具备货源优势，后续推广销售阶段会限制该宝贝的发展。比如，当宝贝刚推起来之后，厂家告知产品断货，这个时候，小卖家到底是做货还是不做货？做了货，产生库存怎么办？不做货，之前的推广成本全部浪费了。因此，这个市场对小卖家，并不友好。
在没有数据支撑的前提下，设置方案“框架模型”的方式，操作会比较简答，数据分析也相对清晰，对应的收益也相对比较苍白。当然，在某些情况下，也可以获得较大的收益。比如，大量数据支撑下得出的两种或者两种以上的优质方案“结构模型”，直接对比，是优中选优的最佳方式。
数据分析在营销策划中所能起到的作用，通过上述三类方法的列举，可知一二。然而仅通过案例分析，并无法全面的将数据分析的作用展现出来。并且由于案例的分散性，数据分析的作用无法系统的归纳。接下来，我们系统的来列举一下数据分析对市场营销的作用。
1、行业分析：企业可以通过某些数据分析平台，行业发展趋势进行分析。企业策划人可以了解市场淡季和旺季，对行业变化做到心中有数。
2、企业数据监测：企业数据监测只要分为两类，一类是自身企业日常数据监测。另一类是竞争企业数据监测。首先，通过对自身企业的日常数据监控，把握企业发展动态，明确企业实际发展情况与发展计划之间是否存在偏差。其次，对手企业的监控，可以了解对手的发展情况，随时优化自身企业的营销策划，对手就是最好的老师。
3、定位人群：定位人群指的就是消费者人群画像。人群画像指的是系统对品牌消费者进行数据分析，通过年龄、性别、客单价、喜好等方面的数据统计，精准的描绘出适合自身企业发展的人群画像。随后企业策划人便可以制定适合目标精准人群的营销活动。
4、营销优化：在企业发展过程中，难免会出现问题，导致企业经营困难或者业绩许久未曾提升。可以通过企业数据分析，进行详细的诊断，发现问题，然后解决问题。
数据分析涉及不到的领域
1、研发和创新的新市场，数据分析起到的作用微乎其微。苹果公司的成功并非来自数据分析，而是因为乔布斯的个人理念和坚持。
2、企业变革型改变无法通过用户反馈数据分析获得。用户在使用某个产品之后，会产生习惯。如果运营商突然对该产品进行全面的更新。当更新完成之后，前几个月用户评论一般都是怨声载道。但数月之后，用户便习惯新版本之后，开始发现了新版本的好处，随后好评声源源不断。因此，如果企业产品要进行大范围的变革，通过老用户的数据反馈，无法得出正确的数据分析。
大数据时代，数据分析并非万能，很多事物的本质仅通过数据根本无法勘破。市场营销数据分析为企业决策提供依据和方向，为企业发展提供大方向的预测，为企业发展保驾护航。我们即将步入5G时代，强烈的科技感扑面而来。大数据在充满科技感的时代，能够爆发出怎样的力量呢？着实令人期待。
只需六步，个灯DMP服务——个灯数盘就能帮你打造数据营销闭环。具体步骤如下：
1、采：选择种子
选择研究对象的过程就是采样，合理采样是精准营销的前提。一般我们常选择的研究对象有：广告投放人群、购买人群、不同渠道人群以及不同的客单价人群。
2、察：全面分析
通过开放用户画像能力，从基本属性、兴趣爱好、行为特征、活动场景等维度，为品牌洞察用户补充有价值的信息，让品牌可以清楚地知道现有用户是怎样一群人，他们有什么特点、偏好，综合判断其背后的心理诉求和情感需要。
3、似：寻找同类
当品牌对现有用户有一个全面精准的了解时，下一步要做的就是寻找更多的潜在用户。单个标签难以描述完整的用户特征，所以寻找相似人群就需要足够丰富的维度。我们通过机器学习技术，一键完成整个移动端活跃用户与种子用户的相似度计算，通过look-alike寻找相似人群。
4、扩：扩充数量
品牌营销除了要考虑精准度，也要考虑规模量。个灯在帮助某客户做新品推广的时候，从客户现有订单中选取了1万个与该产品相关的已购用户，基于个推大数据将他们进一步细分为奋进白领族、品质追求者、宅男宅女、精明购、年轻学生五类人群，分别做A/B测试，从中观察每个类别的媒体表现（点击率）和转化表现（转化率），最终锁定其中三类高价值用户群体作为营销对象——奋进白领族、品质追求者、精明购人群。锁定目标人群类别后，个灯数盘通过人群扩量的方式，对三类人群依次生成了3000/5000/6000万的人群包，方便品牌针对每一波的Campaign选择不同量级的人群进行触达，在确保精准的前提下，影响更多的潜在目标用户。
5、投：有的放矢
完成目标人群筛选后，选择什么样的媒体进行触达也至关重要。品牌主既要找对目标受众，也要选对媒体，才能实现事半功倍的效果。我们通过对用户的APP行为数据进行分析，综合判断用户对哪些移动媒体的偏好明显，从而指导品牌进行媒体的优选。
6、归：承前启后
一次广告投放结束后，品牌的工作还没有结束，还需要将用户行为与广告数据进行归因分析，对整个营销过程复盘，为下一轮投放优化沉淀经验。最理想的方式是将广告投放过程数据与购买数据做关联分析，对投放结果进行评估验证，优化投放策略，并指导二次投放，最终打造一个“洞察-评估-优化”的营销闭环。
你可以试用一下神州通
用大数据指导市场营销，简单来说就是如何做好大数据营销。
百科上是这样解释大数据营销的：通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。从这个定义中我们可以发现大数据营销的三个要点：目标用户、投放内容和投放渠道。
目标用户：
不论你的产品是什么，你的目标用户必须是明确的，即你的产品服务能为用户带来什么。经常听到一些产品经理被折磨的不行，总是在思考用户是什么样的，用户需要什么样的需求，该做一个什么样的产品。
其实很多时候，功能是在需求之前出现的。
当产品的功能可以有效解决问题，用户自然而然会向你靠拢。需求有些是显性的，比如饿了就要吃饭。但有些需求就是隐性的，用户未必会说自己需要，但抓住了这个点，用户也会对你死心塌地。当然在产品后续升级的过程中，就需要以用户的体验为改进方向，只有这样才能不断明确你的功能定位，抓住你的目标用户。之前我曾试用过文军营销的一款大数据产品WJInsight洞察之眼，原本这款产品的定位是用于监控舆情和竞品分析，但是在使用的过程中我发现这款产品还能用来找热点，对于自媒体的写作也很有帮助，如果我是他们的产品经理，接下来该产品的介绍里我会加上自媒体写作的功能介绍，现在互联网公司基本都有内容运营，需求市场是肯定存在。
投放内容：
内容的形式多样，文字视频音乐等等。不管内容怎么变，都需要突出产品的特点，通过产品能够为用户带来什么好处。通过内容营销让用户和产品产生联系，给用户使用产品的理由，将产品的价值传递给用户。
为了突出卡车的安全性稳定性，沃尔沃曾和尚格云顿合作拍过一则广告，趁着日出的黄金时段，尚格云顿站在两辆倒行的沃尔沃卡车之间一字马劈叉。尽管现实中几乎没有人会在卡车中间玩一字马，但视频给人带来的震撼和这种安全稳定，却深入人心。也许你这辈子都开不了卡车，但一提到卡车很多人会想到沃尔沃。
不同的产品对应不同的用户，营销内容也需要根据人群特征来做。比如几年前周星驰大话游戏的续作西游降魔篇，海报上一句“一万年太久，只争朝夕”就足以让人浮想联翩，回想起太多太多。
投放渠道：
设计内容的最终目的，还是为了给目标用户来看。在互联网的背景下，用户已不只是在电视机旁，微博微信贴吧论坛成为了用户聚集的主流社区。这个时候大数据的作用就体现出来了，通过全网大数据的分析查找，找到潜在用户主要聚集地，并进行内容营销。简单来说就是效率，降低成本提高获客。后续跟进大数据的反馈情况，辅助营销决策，进一步对渠道进行优化，确保效率的提升。
以上三点就是大数据营销的基本流程，大数据在整个阶段都起着重要的作用，因此在想着如何做好大数据营销前，更应该先找到一个优秀的团队，能够收集并处理数据，不然给你再多的数据，你也做不好大数据营销。
有一个年青人，他走在前面，后面用绳子牵着一只羊。
“这只羊之所以跟着你跑，是因为你的一条绳束缚了它，而不是它真心跟随着你，也不是你真心喜欢它！”有人开他玩笑说。
这青年听了之后，马上松开了拴羊的绳扣，抛开羊就径直向前走去，并时不时地改变方位。
那羊呢，虽没有绳子的束缚，却寸步不离跟在青年后面跑，丝毫没有离开青年的意思。
“年轻人，这是为什么？”开玩笑的人感到很奇怪。
青年停下来说道：“因为我供给它饲料，并且精心照料它。”
【大道理】：
真心对待你的朋友，你才能够得到他们的真诚。
在数字时代，人们的生活方式和思考方式已经发生了变化，同样人们的消费观念也发生了变化。它赋予消费者更广阔的视野，同时也提高了消费者的自主意识。互联网使得很多信息都公开化，消费者不仅了解产品的具体信息还能搜索出使用评论。在这种背景下，如果企业和厂商对消费者发生的变化置之不理，还是“炮轰式”的传播和灌输，将失去大量的关注人群。
当前，移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的应用使企业信息化，乃至社会信息化空前发展，设备、移动终端设备加入网络，使蕴藏着巨大社会价值和商业价值的各种数据，如统计数据、交易数据等正持续不断地从各行业迅速产生。据CSDN对2011年中国云计算的调研显示，超过50%的企业每日生成的数据量在1T以上。大数据已经成为政府及企业决策、社会管理、医疗保健、商业营销、产品研发等不可或缺的重要信息基础。尤其是，大数据应用于营销管理及创新领域，大大帮助了企业精准地挖掘顾客需求，极大提升了营销效能。可以说，大数据的使用贯穿在整个营销过程的始末，对于营销的效果起着至关重要的影响性。
产品定位、市场评估、用户画像以及预测与优化数据过程中产生的大数据对营销具有深刻的影响。从产品定位的角度，通过获取数据并加以分析来充分了解市场信息，掌握竞品的商情、动态和产品在竞争群中所处的市场地位；在市场评估过程中，区域人口、消费者水平、消费者习惯爱好、对产品的认知程度决定了产品对市场的供求状况；通过积累和挖掘行业用户档案数据、分析消费者行为和价值取向，构建用户画像来更好的为用户进行服务；在预测和优化过程中，通过市场需求预测来制定和更新产品服务功能价格，从而对不同细分市场的政策进行优化，最大化的实现各个细分市场的利益。
在大数据时代，对于市场营销策略的探索可概括为以下几个方面：
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。
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。
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。
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望，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。
利用企业大数据集成系统指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。
基于大数据，市场营销的方法主要有：
一是通过大数据对用户行为与特征进行分析。显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到”比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有”一切以客户为中心”作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。
二是用过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：
1．通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。
2．通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为（即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为）进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。
3．通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现”投其所好”，以实现推广资源效率和效果最大化。
当前大数据可以辅助营销的方面包括：挖掘潜在客户，提高销售机会，提高转换率策略，预测销售前景，收入增长以及客户生命周期等，还可以帮助判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。简单阐述一下大数据在营销和销售中的几个应用：
1、大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。麦肯锡的分析发现，一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
2、大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。
3、大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员创造更大客户忠诚度。
4、生物医药行业已经开始利用地域分析来优化销售策略及市场投放计划。麦肯锡发现，生物医药企业基本都要花费20%到30%的利润用于销售和行政管理。如果这些企业可以在拥有更多销售潜力的地区和范围精确地部署销售及市场策略，将能够立即降低这项成本。
5、基于大数据的客户价值分析已经让营销者能够在各个渠道为客户提供连续稳定全方位的用户体验。客户价值分析(CVA) 最近正在成为新兴的热门话题，因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。现如今，CVA成为了一系列用于在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。
网易猛犸大数据平台作为一站式的应用开发和数据管理平台，通过大数据开发套件，将数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理等工作通过工作流的方式有效的串联起来，提供敏捷易用的用户操作界面，降低了大数据分析的使用门槛，显著的提高了数据开发工程师和数据分析师的工作效率。猛犸大数据平台在电商、音乐、云课堂学习、企业工业制造等领域已广泛应用，基于持续的需求驱动，通过多行业的业务验证，同时丰富全面的组件，提供完善的平台能力，满足不同类型的业务需求。基于猛犸大数据平台成熟而稳定的大数据分析处理技术，对海量数据进行ETL分析，实现在营销过程中针对特定场景提供精准化销售行为。
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大数据技术在金融行业有哪些应用前景？
前提要有一个你可以利用的平台，现在做的最好的，像马云，马化腾，他们可以说拥有中国最多的用户，可以做大数据分析，那中小型企业，怎么做大数据，他们没有那么多的数据库，因此应该去利用这些大咖们的数据库，例如百度地图，旺旺等，来精准客源。
大数据营销系统 可以通过关键词采集客户精确信息，也可以对行业信息进行免费的推广营销
大数据在品牌营销中将呈现爆炸式增长。
大数据能为品牌行销带来什么影响? 丁海森认为至少有三方面：1. 了解每个消费者insight；2. 减少行销策略的不确定性；3. 自动化购买，提高效率。对于品牌来说，获取最佳ROI，是永远不变的目标，而有了大数据后，无论在即时决策、有效投资报酬率、扩张市场版图、强化服务力、产品研发等面向，都可以得到过去难以掌握的精准。
不要被“大数据”仨字儿给唬住了~
落地一点，其实可以理解为企业利用数据驱动增长的方式~定义为“数字化营销”可能更为贴切，过去也会用数据，基于数据迭代产品、制定规划，只是现在数据的可依赖性更高了，数据获取和应用效率更高，并且已经渗透和流转在企业各部门各角色日常的工作决策中~
过去的营销只是重创意，这与市场环境（比如重线下、数据离线）、技术发展（存储、计算）有关，对人的需求和画像的把握也难以做到像现在这样精准，比如银行，其实已经算是拿到数据最全了，比如一个人的真实姓名、年龄、家庭地址、亲属关系、银行存款以及其他一些信用数据，但同样是存款100w，两个人会有不同的理财偏好、不同的风险喜好、不同的兴趣爱好、购物习惯以及当下的不同需求，这些数据，在过去的获取成本往往比较高、市场环境也还时机未到。
而现在，人们的生产生活方式发生了巨大的改变，线上化、数字化沉淀了丰富的数据，加上技术的发展让我们越来越能勾勒出比过去更加丰富的用户画像，用户是谁？是什么样的人？有什么样的偏好和需求，看过什么买过什么以及对人需求的变化过程实现了追踪和记录，甚至是预测，你甚至可以通过实时的数据反馈，提前设计策略去引导用户，让用户尽可能朝着你预设的方向发展。
以上这些，都决定了企业在数字时代营销方式的变革，他不只是通过数据找到啤酒纸尿裤这样的关系，也不只是天猫大数据告诉你不同地域女性购买bra的size。对很多企业来说，自身就有一座很大的数据金矿，或者需要大数据小数据结合起来。你可能能通过外部数据知道某用户具有购买力，但你更需要知道用户在你产品中为什么没有转化以及如何影响他完成转化。
数据未来会在一家企业中扮演什么样的角色，新的技术会如何驱动业务，但就在当前，我们应该做的是：
1、数据的采集和打通。数据可以理解为产品、企业运营过程中的组织过程资产，数据来源可以分为两部分：外部数据和内部数据，外部数据可能是存在在第三方平台的，不如广告投放数据、SEM数据以及其他，虽然在第三方平台也可以看到，但一定要放在自己数据库，特别是打通自己业务库中的用户数据，不断的了解你的用户，还原你的用户画像，你可以知道用户是怎么来的，又可以基于用户转化情况反推自己的广告投放策略。
当然，这些我们已经全部产品化并提供了技术解决方案，还有一部分三方数据可能来自用户社交平台或其他渠道，这里不作展开；
内部数据的采集也即自己产品中的数据，比如用户在产品内的行为数据、CRM系统中的数据、客服系统中的咨询数据、线下离线数据等。
2、以人为中心。采集是第一步，对这些数据的整合和关系计算才是真正利用数据的第一步。而以人为中心的数据模型和分析方法是数据驱动的核心。我们推荐UTSE四要素构建的用户模型（关于UTSE）
以上提到的是采集以后用户模型构建的用户思维，在分析中，同样重要，比如人群细分，这几乎可以认为是数字化营销的核心思维，你需要基于不同阶段提供的不同产品或服务（比如营销创意、提供的商品和服务以及特定的活动）的特性面向更加细分的人群，以此来“讨好”你的用户，以他的需求和感受为中心。你会用好看的图表和工具呈现出各种结果，但对数据的解读需要回归到数字背后的人，人的需求、以及当下的情感，以此来指导产品迭代和运营策略。
3、营销自动化。说智能化可能还没达到普及，在智能化之前还有个过度阶段就是营销自动化。比如下图：
对用户的触达、时机、人群、策略本质上可能有成百种，如何实现高效率的运营和用户触达是营销的核心。你甚至可以基于数据反馈不断的调整和优化，而且是通过可视化的方式自行进行管理。
以上三点其实理解面对大数据的三板斧，全面的采集、以人为中心的模型和分析、以及对数据的智能化应用（从自动化到智能化）。
数字化营销一定离不开数据、离不开算法，对人的需求洞察可能也会越来越精准，但是，人的因素也依然离不开，比如策略的设计，策略背后情感的表达和设计。技术驱动的世界会有很有意思，不止是营销，值得期待~
以上~
客户：东易日盛 | 向上金服 | 光明随心订 | TutorABC | 麦子学院
指标：病毒传播系数 | 复购率 | 粘性 | 漏斗 | 太阳图 | KPI
行业：新零售 | 在线教育 | 科技金融 | 共享单车 | 装修 | 内容社区
产品：改版评估 | 埋点需求文档 |
运营：用户运营 | 跨应用市场追踪 | 推送策略 | 运营阶段
市场：推广三要素 | 智能触达 | 精准推送
其他：行为数据基础篇 | 客户成功 | 采集模型 | 广告监测
蹭个流量，以下是自我介绍：
关于我们：
诸葛io定位于为企业提供基于用户行为数据的采集、分析和营销的整体解决方案。是国内领先的数据智能服务商 http://www.zhugeio.com
目前我们正在为互金/教育/新零售/保险/汽车等行业提供大数据整体解决方案并提供咨询服务。服务客户有：光明随心订、食行生鲜；人人贷、阳光保险、众安保险、平安；宝马、奥迪、大众、NEVS；饿了么；东易日盛等
不要被“大数据”仨字儿给唬住了~
落地一点，其实可以理解为企业利用数据驱动增长的方式~定义为“数字化营销”可能更为贴切，过去也会用数据，基于数据迭代产品、制定规划，只是现在数据的可依赖性更高了，数据获取和应用效率更高，并且已经渗透和流转在企业各部门各角色日常的工作决策中~
过去的营销只是重创意，这与市场环境（比如重线下、数据离线）、技术发展（存储、计算）有关，对人的需求和画像的把握也难以做到像现在这样精准，比如银行，其实已经算是拿到数据最全了，比如一个人的真实姓名、年龄、家庭地址、亲属关系、银行存款以及其他一些信用数据，但同样是存款100w，两个人会有不同的理财偏好、不同的风险喜好、不同的兴趣爱好、购物习惯以及当下的不同需求，这些数据，在过去的获取成本往往比较高、市场环境也还时机未到。
而现在，人们的生产生活方式发生了巨大的改变，线上化、数字化沉淀了丰富的数据，加上技术的发展让我们越来越能勾勒出比过去更加丰富的用户画像，用户是谁？是什么样的人？有什么样的偏好和需求，看过什么买过什么以及对人的变化过程实现了追踪和记录，你甚至可以通过实时的数据反馈，提前设计策略去引导用户，让用户尽可能朝着你预设的方向发展。
以上这些，都决定了企业在数字时代营销方式的变革，他不只是通过数据找到啤酒纸尿裤这样的关系，也不只是天猫告诉你浙江地区买A size 的Bra更多，北京地区买C更多。对企业来说，自身就有一座很大的数据金矿，你可能能通过外部数据知道用户具有购买力，但你更需要知道用户在你产品中为什么没有转化以及如果影响他完成转化。数据未来会在一家企业中扮演什么样的角色，新的技术会如何驱动业务，但就在当前，我们应该做的是：
1、全面的数据采集和打通。数据是运营过程中的过程资产，数据来源可以分为两部分：外部数据和内部数据，外部数据可能是存在在第三方平台的广告投放数据、SEM数据以及其他，虽然在第三方平台也可以看到，但一定要放在自己数据库，特别是打通自己业务库中的用户数据，你可以知道用户是怎么来的，又可以基于用户转化情况反推自己的投放策略。
当然，在诸葛，这些已经全部产品化并提供了技术解决方案，还有一部分三方数据可能来自用户社交平台或其他渠道，这里不作展开；
内部数据的采集也即自己产品中的数据，比如用户在产品内的行为数据、CRM系统中的数据、客服系统中的咨询数据、线下离线数据等。
2、以人为中心。采集是第一步，对这些数据的整合和关系计算才是真正利用数据的第一步。而以人为中心的数据模型和分析方法是数据驱动的核心。我们推荐UTSE四要素构建的用户模型（关于UTSE）
在分析中，最重要的是人群细分思维，这几乎可以认为是数字化营销的核心思维，你需要基于不同阶段提供的不同产品或服务（比如营销创意、提供的商品和服务以及特定的活动）的特性面向更加细分的人群，以此来“讨好”你的用户，以他的需求和感受为中心。你会用好看的图表和工具呈现出各种结果，但对数据的解读需要回归到数字背后的人，人的需求、以及当下的情感，以此来指导产品迭代和运营策略。
3、营销自动化。说智能化可能还没达到普及，在智能化之前还有个过度阶段就是营销自动化。比如下图：
对用户的触达、时机、人群、策略本质上可能有成百种，如何实现高效率的运营和用户触达是营销的核心。你甚至可以基于数据反馈不断的调整和优化，而且是通过可视化的方式自行进行管理。
数字化营销一定离不开数据、离不开算法，对人的需求洞察可能也会越来越精准，但是，人的因素也依然离不开，比如策略的设计，策略背后情感的表达和设计。技术驱动的世界会有很有意思，不止是营销，值得期待~
以上~
1、基于数据的营销基本过程
大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。
2、数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
而互联网是代理，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。
3、业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
4、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性的去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性探索，的出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
对于快消品企业的市场人员来说，营销活动绝对不是一件轻松的事。大到周年庆、双十一这类的全行业营销活动，小到日常品类的促销规划，任何一项市场活动都需要营销决策者准确判断，选择合适正确的营销方式来给企业带来更大的销售额和更多的销售利润。
“数据”作为营销者的武器，利用好它，将给您带来意想不到的结果。
做预算：数据是说服领导的不二之选
每年年底，市场部门都需要第二年做整体预算。这些预算既包含固定费用（如市场人员工资等），也包含变动费用（如展会费用、广告费用等），想让领导顺利的审批预算，就必须保证预算的合理性。如何评估预算的合理性？数据是重要“物证”。
根据历史数据，详细预估每项活动需要的物料费用、人员费用、场地费用、交通费用等数据信息，并对各渠道投放的广告费用做趋势预测，最后再加上对未来一年市场营销环境的分析等内容，您的预算报告有理有据，领导不通过也难。
找用户：数据是最强指南针
根据以往活动的数据，整合用户数据信息，形成包括社会属性和消费行为两大类信息的用户画像。
对于快消企业的线上商城，精准的营销手段可以帮助快消企业利用用户画像，对不同种类的广告物料投放给不同的用户群体，触达精准人群，提高广告点击率，并最终增加购买转化。
对于线下，参考啤酒尿不湿的经典案例，根据消费行为数据做关联分析，得出有效信息，用以指导货架摆放、确定促销力度、确定营销产品组合等。
联动促销：用数据实时监控活动状况
遇到涉及到各个省份联动的大型活动，数据的实时监控至关重要。利用DataHunter可视化工具，灵活搭建看板，实时地将各区域、各门店所有经营信息展示在一个看板内。
当面对突发状况，比如某个区域或某个店面出现流量暴增，管理者可以立即调配附近资源支援这些店面。
活动复盘：用数据矫正行动
一般而言，活动复盘主要是将目标和实际效果进行对比，发现相差较大的地方，寻找原因并予以改进。
（模拟数据看板）
通过搭建一个类似上图的数据看板，市场营销人员可以直观的获得活动效果信息：左边条图显示了每场活动的预计销售量和实际销售量的对比；中间部分展示了每项活动的费用支出以及参与的店面数量；右边三个大的数据标签让实际销量和销量达成率这两个重要信息一目了然。
另外常用的模型还有漏斗模型，这个主要适用于快消电商类活动的复盘，将活动的浏览数、参与数以及最终转化数。
对于市场营销领域来说，现在是最好的时代。今天的市场营销专业人士拥有大量的工具可以创造出更有吸引力、更有效的营销活动和策略，其中一个工具就是数据分析。
“数据分析”这个术语指的是对原始数据进行分析，从而得出关于该信息的结论。这对营销人员来说是天赐之物，特别是当它被正确使用的时候。下面我们来了解下如何将数据分析最大限度地运用到营销活动中。
数据分析对市场营销的益处
为什么要在市场营销中使用数据分析工具? 因为这个工具可以给市场营销人员带来很多好处。
假设你发起了一个电子邮件营销活动，你怎么知道你的邮件列表上有多少人打开了邮件? 在电子邮件营销活动中，有些人可能已经决定不再和你做生意了—你如何追踪这些取消订阅的用户？数据分析为电子邮件营销平台提供了解决这些问题的答案。
数据分析也可以帮助营销人员做出更好的决策。你知道哪种广告方法的投资回报率最高吗? 通过对不同渠道的数据监测分析，你可以辨别出更有效的推广方式和渠道。你可能会发现，把钱投到CPC广告（点击付费广告）中并不能产生你所希望的投资回报。然而，也许电子邮件营销活动比你意识到的要成功得多。
如何在市场营销中成功地使用数据分析?
虽然数据分析可以改善营销活动的效果，但前提是你必须遵循一些最佳实践方法。
首先，你应该设定明确的目标。数据是海量的，你不可能分析所有的数据，你也不应该分析所有的数据，毕竟不是每个数据都会对你产生益处。你需要且应该分析的是那些对你有益的数据。而这些都要求你明确自己想要完成的事情(如接触不活跃的客户，提高客户的参与度，决定销售到成交的比率等等)，并找到合适的数据。
另一个最佳实践方法是保持数据“干净”。 有时，信息可能有误。例如，如果一个电话号码的两位数被调换，你就不会找到合适的人。确保你的数据是无误的，这将帮助你更好地进行用户行为分析，从而更好地指导产品运营。
最后，使用合适的工具进行工作。市场上有许多数据分析解决方案，例如，Cobub Razor可以帮助你采集用户行为数据，并且提供可视化的报表（如下图），许多市场营销人员都认为它是有用的。尽管市场上的数据分析产品这么多。但最终，你的团队需要找到适合其需求的数据分析工具，从而产生最佳的结果。
想知道更多关于数据分析和市场营销的知识吗?
你是否有兴趣学习更多关于数据分析的知识，以及如何在市场营销中使用它们? 请关注Cobub微信公众号: dev-cobub了解更多相关知识。如果你有一个关于如何在市场营销中使用数据分析的故事，欢迎向我们投稿，与我们分享你的故事。如果你是一名app开发者也欢迎加入Cobub开源社区QQ: 194022996，在这里，你不仅可以得到社区小伙伴的帮助，结识“臭味相投的朋友”，你还可以帮助社区其他成员，为开源项目做贡献。
更多关于数据分析的文章可以去Cobub Razor官网博客看看~
如何利用大数据投放广告？
左派营销人在阅读本文之前，你是否有以下问题？
① 怎样投放大数据平台？
② 适合什么样的广告投放？
③ 如何初步筛选数据源并提高转化？
① 怎样投放大数据平台？
数据庞杂，技术众多
在科技界，大数据被比作机器的面包，人工智能靠足够庞大的数据来完成学习和迭代。而对于广告投放所用到的大数据仅仅是应用层面的九牛一毛。目前大数据主要是通过线上线下两个方式来累计，线上数据庞杂，线下数据较精准。
比如百度的数据属于线上数据，你在百度搜过的词条会记录在数据库中，一段时间都是相关产品的推荐，这是百度根据你的搜索记录开放后台给商家的广告投放空间，还如今日头条每天有巨大的内容产生，它可以根据你每次观看内容的喜好，不断推荐你喜欢的内容。同时这部分也可以提供给商家做广告的投放。
线下数据收集要复杂很多，只有在移动互联网的环境下可以做到，通过手机连接wifi的时间、地点、时长等因素综合分析，反向追踪用户再通过中间的广告售卖平台进行售卖。
而数据投放RTB实时竞价及DSP需求方平台完成。
RTB（Real Time
Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站或移动端针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。（来源：百度百科）
DSP（Demand-Side
Platform），就是需求方平台，以精准营销[1] 为核心理念。这一概念起源于网络广告发达的欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国，已在全球快速发展，2011年已经覆盖到了欧美、亚太以及澳洲。在世界网络展示广告领域，DSP方兴未艾。DSP传入中国，迅速在国内成为热潮，成为推动中国网络展示广告RTB市场快速发展的动力之一，dsp将要成为SEM后的一个广告模式。（来源：百度百科）
② 适合什么样的广告投放？
大数据与移动互联网密不可分，大数据的收集和应用速度很大一部分原因就是移动互联网的发展速度决定，移动互联网深刻改变了生活的方方面面，广告投放也不例外，在互联网不存在的时候，传统纸媒和地面广告系统占据唯一的宣传途径，企业通过报纸、杂志、广告牌来宣传产品，同类产品越来越多就诞生了品牌来升级竞争。一直延续到电视媒体、广播媒体的诞生，电视逐渐可以承担除了品牌宣传外的类销售功能（电视购物），到了PC互联网就出现了电子商务，从宣传到付费到售后一同解决，而移动互联网的出现让消费者可以随时随地被营销，随时随地付款，随时随地消费。
这导致移动互联中的广告投放势必往两个方向发展。
第一、一击毙命，越来越直接。
快速的消费影响了消费者消费理性程度越来越小，冲动型消费增多，品牌的价值主张击中消费者，价格正好又在可消费区间，消费就很快可以达成。
第二、跪求关注，注意力吸引法则。
UC震惊部门就是最好例证，线上资源成亿级增长，好的内容坏的内容鱼龙混杂，
都有一个共同的目的：求关注。收藏、关注、圈粉……每一步的动作都是降低注意力的获取成本，对品牌而言的好日子过去了，再不会有机会让消费者搬着小板凳听品牌教育了。对品牌而言的好日子来了，为了品牌的价值主张消费者会留下来，降低品牌的多余费用，同样价值主张的消费者会成为品牌免费宣传渠道。一切都在品牌的价值是否能引起消费者认同。
③ 如何初步筛选数据源并提高转化？
移动互联网中新媒体的广告投放与传统媒体的最大区别第一在于实时性，传统媒体投了一个报纸头版，要等到消费者到店并愿意再店消费才能完成转化，这样往往是一个长期的过程，而新媒体你可以在每一秒根据数据数据转化的情况调整广告方案、营销方案、投放方案。
第二在于收费合理化，传统媒体采取定价模式，一个媒体定价往往高于产生价值很多，而新媒体大多采用CPM（千人展示成本）CPC（每次点击付费），消费者看到广告或者点击广告才产生费用。
至于初步筛选数据源这个问题自然回归到品牌定位，品牌的目标消费人群，一种是一开始就明确可以确定目标人群，直接通过大数据进行试投放，把地域作为测试维度，对不同区域转化率进行测试，取转化高的区域增加投放预算。而一开始不确定目标消费人群的，需要建立地域、年龄、性别、职业等多个维度，建立投放策略进行测试。
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本公司研发的“大数据精准营销平台”
其主要功能为“大数据实时数据分析”“多维画像”、“自定义标签设计”，“场景营销建模”。提供了场景化建模服务，可以有效降低获客成本、提高转换率，提升营销ROI。
在金融（含保险、互联网金融等）、房地产、教育行业，汽车业，互联网金融业有很好的实践
有需要的联系私信我啊
1）利益相关；
2）此文转载自钱塘号文章钱塘号利用“产业链网络”和“大数据智能”驱动精准服务-钱塘号
编者注：可以说，无论是身处哪个行业或领域，构建产业链网络和大数据智能是大势所趋，比如Google、Alibaba、Uber。而一个新兴的工业新媒体平台钱塘号也将利用“产业链网络”和“大数据智能”来驱动精准的商业服务。
一、产业链网络和大数据智能的行业应用
在广告领域，Google是名符其实的精准服务商，其用大数据驱动的精准广告业务革命性地颠覆了传统的广告模式。要知道在Google上输入某个关键词的用户，势必是此关键词的潜在客户。而Google正是通过关键词匹配发展出了非常精准的广告业务模式。
在零售领域，也有着如出一辙的精准革命。每次逛完淘宝店铺，淘宝都会根据你的商品搜索记录、收藏夹收藏情况、购物车支付的商品信息等用户行为轨迹和数据，在你视目可及的广告栏，为你推送相对应的淘宝商品信息，这样的精准零售是沃尔玛几乎不可能完成的。
在出行领域，Uber利用共享协同机制和大数据智能驱动了出行行业的发展。Uber整个商业模式以大数据众包原则为基础，利用共享协同机制，将司机和乘客实现在线精准匹配。Uber的大数据智能也可基于数据分析做出峰时定价(Surge pricing)，即利用相关算法，根据实时监控交通状况和行车时间来调整乘客所需支付的价格。
二、钱塘号如何驱动精准服务
钱塘号致力于在工业领域内帮助工业企业、工业管理和研究机构、新旧媒体和自媒体在移动端获得更多曝光和关注，实现品牌传播和内容变现。工业自媒体平台钱塘号具备“小而美”的体态，天然具备精准传播的特点。而且垂直化的传播是大势所需，随着社会分工越来越细化，这一特点会被进一步放大。
为了给用户提供“精准”服务，钱塘号在构建产业链网络和大数据智能分析这两块下足了功夫。
“精”是精细，只有产业链形成协同网络，才能真正满足越来越精细的个性化需求和个性化服务。淘宝早就不是一个零售商，而是一个网上零售协同的商业平台。而工业新媒体平台钱塘号正在构建工业领域内的“工业自媒体-工业企业”这一产业链协同网络，将双方的资源有效地整合、对接。核心客户价值让人无法抵挡，这是产业链网络结构的优势。这种产业链的协同网络是区别于之前传统工业行业固定的线性供应链结构的，这也是工业新媒体平台钱塘号所构建的工业产业链网络结构的优势所在。
“准”是准确，只有足量的大数据挖掘、大数据分析、大数据应用才能日益逼近准确的极致。从工业时代到数据时代，“准确”对于服务至关重要，谁能够找到有创意的数据化方法，谁就具有重要的竞争优势。钱塘号依托钱塘大数据，挖掘工业领域内的结构化和非结构化大数据，给予入驻的自媒体人和工业企业大数据分析与大数据支持。在此基础上，钱塘号还有模型和算法支撑海量数据处理，给予B端客户和C端用户精准服务，这是未来商业的核心竞争力。
三、钱塘号提供何种精准服务
工业新媒体平台钱塘号将利用“产业链网络”和“大数据智能”，为用户、企业、机构、媒体等提供专业精准的个性化服务。
对工业企业和机构而言，钱塘号对于资讯信息的精准投放、多渠道传播，多点落地，帮助工业企业和机构的品牌达到广泛传播、价值最大化;此外，钱塘号将帮助工业企业整合资源、对接资源，从而打造工业领域最有价值的行业垂直信息生态圈。
钱塘号解决了泛工业领域内自媒体人“巧妇难为无米之炊”的难题，使得那些“姗姗来迟”的自媒体人不用苦心孤诣地熬过漫长的“粉丝培育期”也能够迅速凭借优质的内容脱颖而出。钱塘号依托钱塘大数据，将会把大数据挖掘、大数据分析、大数据应用带给自媒体人，帮助他们内容创业和内容变现。
对用户而言，钱塘号基于用户的兴趣而推荐的个性化工业资讯可以很好地满足用户碎片化时间里的阅读需求，真正做到了千人千面。作为一家用技术让工业信息高效流动、填平信息洼地和信息鸿沟的工业新媒体平台，钱塘号实现了工业资讯与用户的精准连接。
结语：新商业时代，精准服务是商业的本质核心，是产品根深立命的关键。不可否认的是，钱塘号在利用“产业链网络”和“大数据智能”驱动商业精准务的道路上，正稳步向前。
谈谈干货，其实许多企业无法利用大数据指导市场营销的根本原因是无法正确认识大数据的价值，因而无法实现价值
大数据的魅力吸引了无数品牌争先恐后地闯入这片迷雾森林，品牌满腔热情地种着监控代码，铲着数据接口，然而到手的大数据却没有转化为有价值的洞察或者决策，在无法指导市场营销的同时反而耗费了大量的存储成本。
为什么到手的金子却没能发光呢?为什么品牌在大数据价值的实现上总感到力不从心呢？总结认为有以下三点原因：
第一， 数据的大量和多样性，使品牌在数据收集上面临挑战
第二， 数据质量产生的数据“噪音”，给品牌带来决策风险
第三， 数据的分散造成了数据价值贬损，影响品牌的全局分析
那么问题来了，拥有并变现大数据价值的正确打开方式到底是怎样的呢？
栗子：品牌营销人员想要查看参与某次活动的上海用户都使用什么型号的手机，却发现没有监控“城市”这个纬度…想要寻找某广告渠道转化特别低的原因，发现大量用都是被引流到微信后发生的转化，然而微信的数据忘记加监控了…
消费者碎片化的数据分散在线上线下各个渠道，要考虑的数据源多，业务需求也多，数据收集时往往就容易顾此失彼，同时由于缺乏一个整体的规划思路，许多关键业务节点的数据可能会被忽略，导致在后续分析中无法客观全面地评估营销活动效果。
因此，在收集用户数据之前一定要先梳理和了解消费者与品牌互动的路径，才能确保收到“大而全”的数据。数据收集上，现在许多企业采用的方法是“点线面”原则。首先明确不同细分人群是通过什么接触点进入到品牌的生态圈当中，然后纵向理顺消费者在不同业务环节的迁徙路径，最后横向管理不同业务环节之间转化动因。基于以上三步再开始收集数据，就能体验到“全渠道的数据就都被你承包了”的快感了。
栗子：打开数据库，品牌可能会发现：数据库中的“邮箱”字段90%为空…数据库中“年龄”字段的某些值为男…三个数据系统中同样定义的“活动名称”指标数据不一致…
数据质量差有可能是内部采集方式、录入提取的错误，也可能是外部导致的如用户填写不规范等等。存储这些无用的原始数据会造成企业资源紧张，而且这些垃圾数据的“噪音”会给品牌提取关键洞察带来困难，也给业务团队带来决策上的风险。因此，给数据库减负这一步很关键，在后续分析操作前先要做数据清洗，排除掉其中无用、错误、重复的数据。然后下一步才是数据配置，即在数据接入前定义清楚所有数据的性质、类型等关键信息，在接入时使数据能以标准化的姿态进入到数据库中，并通过还原已有数据的关联关系把采集过来的非结构化数据进行结构化处理。这样之前零散的原始数据就能摇身一变成为标准、模块化的数据，为后续设计标签、报表等应用奠定基础。
栗子：品牌进行数据管理时通常会有很多平台，如CRM系统、销售数据系统、物流数据系统等等，这些平台使数据分散存在于不同的地方，形成了一个个数据孤岛。由于消费者在每个渠道都只留下了行为的片段，这些数据孤岛使得品牌难以识别不同渠道的同一用户，无法看到消费者与品牌发生交互的全貌。如果不能做好缝合，会极大地贬损数据价值，影响全局分析。
此时之前在数据配置的阶段还原的关联关系在这里就要发挥作用了。 当品牌需要做数据映射的时候，系统会根据定义好的关联键信息，基于关联评估标准选择最合适的关联键，把不同系统、不同领域的各类数据进行跨域关联。此外，对于消费者在不同渠道的不同信息，也可以通过归并算法，将其资料信息进行补全归并，得到消费者360°的数字化写真。通过归并引擎， 品牌能方便，快捷，低成本地把打破数据孤岛，发挥1+1>2的价值。
进入DT时代，数据已然成为第一生产力。在展望大数据为营销带来的无限可能之前，请务必先确认是不是真的坐在金矿上。错误的数据必将导致错误的结果，在数据管理的基础环节一定要做好把关，确保在数据的江湖里走得更稳更远。
小白期待与各位大神的交流
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大数据服务市场营销，无论从什么行业来说，都围绕渠道来源、渠道转化、渠道流程优化、用户留存等方面。
渠道来源。电商广告界有句名言：我知道我一半的广告费都浪费了，但是我不知道是哪一半。在不同的渠道来源中，需要判断出哪些渠道有效果？哪些渠道来的线索更优质？从而为电商投放与推广提出指导意义。企业可以标记用户渠道来源，评估渠道拉新效果。
渠道转化分析。吸引用户到电商平台不是目的，重要的是跟踪到用户的激活。跟踪到用户购买才是真正的转化了，分析不同渠道注册及消费转化，调整投放策略。值得强调的是，渠道转化分析是市场投放和用户转化的要关心的重要指标，它传递出你的用户是否真正发生了购买行为。
激活流程的优化。通过数据分析不断地优化激活／注册流程，让整个的转化激活的流程变得更加的容易，杜绝“卡壳”，让用户与留存购买变得水到渠成。
用户留存。电商企业读懂用户留存。可通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，关注用户留存变化与留存规律，并在用户流失前提前采取相应措施，激励这些用户继续使用应用，如此来增加用户粘性。
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