互联网+大数据精准营销

互联网+大数据精准营销课程重点：互联网时代下的机会与挑战

社会经济的的发展与阶段

互联网的三种商业模式

互联网对传统行业的影响的深度解析

深度解读电商发展

社会化时代的来临

大数据时代的来临

课程重点：互联网+管理模式创新

用互联网思维改造企业管理模式

组织变革：组织结构、考核方式、激励措施

产品研发：快速找到并集结你的客户

产品个性：人格化

用户体验：使用情景与动作分解

让客户尖叫：海底捞如何做到

归属感：用户高度参与

粉丝经济：从用户到粉丝的转变

传统企业转型互联网化的四重境界

渠道层面：电子商务

传播层面：社会化营销

管理层面：C2B，众筹

价值链层面：互联网思维重构

组织管理创新支撑企业转型升级

无障碍信息：在线、实时、全貌

社会化个体：个性化，社群化

全局性跨界：行业链融合，多产业融合

新定位：小而美

重塑客户关系：户用体验，满足客户需求

新渠道模式：扁平化

课程重点：互联网+营销模式创新

网络营销四大系统

电商定位系统

认知就是事实，品类在心智里

客户买的是品类，不是品牌

品牌价值决定于品类价值

让品牌成为品类的代表

电商展示系统

规划篇——首页、目录页、内容页的规划布局

技术篇——域名空间优化、结构优化、代码优化

工具篇——咨询工具、统计工具、分享工具

电商推广系统

免费推广模式SEO

竞价搜索推广模式

微营销模式

社会化电商

电商运营系统

分析三类数据

分析工具的使用

四大转化率

影响因素——页面、价值塑造、客服、客户体验

客户关系管理

课程重点：大数据+精准营销

精准个性化营销的动机

个性化营销的契机：电子商务的发展

大数据实证研究：影响关系

大数据挖掘：发现偏好

大数据下个性化营销策略

大数据下的精细化运营重要性

建立大数据下的精细化运营体系

大数据下消费者行为研究

大数据实证研究：影响关系

大数据挖掘：发现偏好

用户画像及标签体系描述

用户密度分析及热力图展现

用户购买意向预测

交叉分析

通过图像搜索服务进行场景化营销

蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！

蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。

蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，

为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！

蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club 定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。

一．市场营销岗位及营销新知识系列课程

《狼性销售团队建立与激励》

《卓越房地产营销实战》

《卓越客户服务及实战》

《海外市场客服及实务》

《互联网时代下的品牌引爆》

《迎销－大数据时代营销思维与实战》

《电子商务与网络营销-企业电商实战全攻略》

《电子商务品牌成功之路－塑造高情商（EQ）品牌》

《精准营销实战训练营》

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

大数据下的精准营销策略

学士学位毕业论文 题目：大数据下的精准微博营销策略 学院：经济与管理学院 专业班级：工商管理 姓名：尹铭 指导教师：林彦新 完成日期：2017年3月31日

摘要 大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。 关键词：大数据；精准营销策略；微博营销

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.wendangku.net/doc/a13330658.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

高承远：大数据精准营销的五大弊端

大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代，猪也能被吹上天。这两年，各种各样的名词层出不群，刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的，就有大数据营销。 百科里面，是这样解释的：大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点，大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 看上去很美好，实际操作过程中却乱想丛生，甚至是一地鸡毛。 首先，从法律法规的层面来看，大数据精准营销非常容易剑走偏锋，实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具，本来无可厚非，各行各业，大到国家经济政策变动，小到一个马路口红路灯的时长，背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”，掌握了大量个人信息之后，如果缺乏有效地管控，大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次，从经营的层面，大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎，对老顾客不闻不问，此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商，还是滴滴打车等互联网企业，对客户分层分级、标签化的结果就是，对那些产生利润的老顾客，尽量少投入营销资源，对于新客户以及不稳定的老客户（存在流失风险的），反而花大力气营销，企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”，说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次，从客户感知的角度，大数据精准营销往往有一种等着客户，守株待兔愿者上钩的感觉，很是“无礼”。传统广告，无论是电视、报纸还是户外广告，总是静静地等在那里，无论你是否看到，它都在那里，而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告，像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动，你经常会心里嘀咕，是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且，动不动就弹出的广告，对用户行为很是打扰。 同时，从传播效果的角度看，大数据精准营销广告由于传播的分散，缺乏

大数据时代广告营销

移动媒体广告拓展 大数据时代的广告营销 随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满 与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了 “大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略 发表时间：2017-10-11T15:22:24.220Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第11期作者：白雪伟 [导读] 随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长。 中国移动通信集团广西有限公司 530000 摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。 一、大数据的优势特征和不足之处 1.大数据优势特征 大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体 主要体现在以下几方面： 第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。 2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战 第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重 二、移动运营商在大数据方面的应用 1、提升网络服务 优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。 基于用户行为信息 为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。 三、移动运营商在大数据应用上的发展策略 1.应用大数据协助内部运营 利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。 2.向大数据转型、开展新的业务模式 移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。 三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例 大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。 广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。 首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值 随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。 大数据营销关键问题： 问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为

中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。 问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？ 当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？ 问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？ 营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。 问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？ 企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。 大数据营销系统组成： 基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a13330658.html, 大数据技术在精准营销中的应用 作者：李殿彬 来源：《中国经贸》2017年第13期 【摘要】随着人类在社会上的发展，互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大 数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来，互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下，各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战，人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此，本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。 【关键词】大数据技术；精准营销；应用 一、前言 大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会，并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说，预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态，所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题，并提升数据信息的准确性，为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。 二、大数据技术概述 1.大数据概述 大数据是指用一般软件无法完成的数据，其数据规模非常庞大，种类繁多，与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息，并将其合理利用，将其中的真正价值体现出来，从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点 大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距，主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式，这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成： （1）自主化服务：大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务，并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成，满足不同用户的使用需求； （2）不确定服务：大数据知识服务模式在对大数据处理工程中，可以通过生态系统中的技术、手段进行操作，并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案，保证处理工作可以顺利进行下去。另外，大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用

《“互联网+大数据时代下”的体验式服务营销》

“互联网+时代下”的体验式服务营销 1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！ （备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整） 知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！ 蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。 一．市场营销岗位及营销新知识系列课程

运营商大数据对外运营的研究

1运营商大数据的价值与挑战 当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个 典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习 惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信 息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产 要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不 断开采。 然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段， 没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解 决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信 息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务 面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支 撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。 运营商提供的数据包括： 终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等 信息； 网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息； 上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品 牌和款式等信息； 娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务 面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞 品分析、会员分析等数据。 运营商大数据对外运营的研究 邱俊东姚泽楠 （中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式 中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期 学术探讨网络与通信 - - 54

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指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。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

大数据时代下的精准营销精编版

大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

大数据挖掘下的精准营销策略探析.docx

大数据挖掘下的精准营销策略探析大数据成为商业发展的条件，这是因为科学技术的发展和进步，尤其是信息技术的普及产生的。大数据整合的是更大范围的数据，互联网和信息技术的融合使得大数据产生，为很多行业的发展都创造了条件。大数据来源于人群各种信息，也作用于人群信息，它能够精准化分析数据，从而为人群贴上标签。商业发展中应用大数据能够让信息的多样性和全面性作用被发挥出来，确保企业投放的服务符合人群的需求，达到营销的目的。 1大数据背景下精准营销的概念 大数据的优点是精准，它的精准程度高于传统营销，需要利用互联网技术以及计算机智能技术。主要是通过记录并收集消费者消费行为以及习惯给消费者贴标签，以便于针对性地提供消费服务。智能技术对于收集到的信息和数据能够准确分类，营销活动的开展就会顺利许多。大数据背景下的精准营销包括了三个步骤，数据信息的收集属于第一个步骤。收集信息和数据需要借助互联网工具，目前较为常见的互联网工具包括了以微信、QQ、微博为主的社交软件。当前社会的信息化程度加深，智能手机的使用人群数量增加，几乎每一个人都与网络信息技术之间具有联系。很多平台都会采集用户数据，从而形成了专业的数据库，为营销活动的开展提供了基础。紧接着就是对所收集的信息数据加以汇总和分析，信息智能工具在这当中起着重要的作用。它能够将收集到的信息挖掘分析，从而建立起模型，形成标签贴到用户身上。最后则是将经过了分析和归总的信息数据应用到营销

策略当中，提高营销的精准度。这一环节非常关键，营销单位会根据自己目标群体或者对方投放服务，获得更好的反馈，建立有效消费。企业在制定营销宣传的时候会结合用户对象的不同特征，因此会产生多种营销宣传内容，让用户认可营销内容。从整体上来看，大数据背景下的营销非常精准，而且具有高效率的优势。 2大数据背景下的精准营销策略 现代市场环境非常复杂，企业的数量增加，市场也呈现出前所未有的活跃状态。大数据背景下的企业精准营销，除了充分拥抱和利用大数据背景之外，还需要积极应用互联网技术，使得营销产生更明显的效果。精准的营销工作不仅会提高工作效率，而且能够减少投入，让企业用最少的成本创造更大的收益。企业在精准营销的策略下，能够逐渐形成品牌形象，这对于扩大影响力，增加用户数量，具有重要意义。实践中企业需要做到的是科学调控各个精准营销策略的应用比例，针对不同的情况选择不同的营销策略，提高营销的效果。 2.1自媒体营销 自媒体营销属于当前最常见的营销方式，这有赖于互联网技术的发展。研究当前自媒体平台会发现，数量非常大，而且每一个自媒体都拥有集中的粉丝群。从自媒体平台的性质和内容来看，他们在建立自媒体之前有着明确的定位，并不是向着所有人群发布信息、提供服务的。无论是针对女性的美容时尚自媒体平台，还是针对男性的运动电竞自媒体平台，都是通过企业的内容以及发展方向确定的。为了做好自媒体营销，获得经济效益，需要深入分析自媒体的情况。实践中

大数据精准营销的论文.

大数据精准营销的论文 2019-11-30 现代科技的发展给人们的生活带来了许多新变化，消费者越来越强调自我，追求个性，企业在捕捉消费者越来越多样化的需求上面临更多挑战。以IT 应用技术、智能通信技术为基础的精准营销应运而生。正如现代营销之父菲利普科特勒所认为，市场营销是企业需要更精确的有效通信和市场营销策略的实施过程，同时交流通信的结果是必须能够计算出来，并且市场营销可利用高效的通讯得到较大利润。在智能数据挖掘分析时代，我们可以通过对数据的AI＋挖掘的管理、准确程度与精密程度、选择客户与市场定位等多方位来展现精准营销的价值。 一、引言 大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。 二、大数据下的精准营销模式 1.受众精准。大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。如拥有强大的数据管理平台（DMP）的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。 2.成本精准。大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。 3.效果精准。运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。改变了以往精准营销提供综

大数据背景下房地产精准营销模式研究

大数据背景下房地产精准营销模式研究 大数据的兴起为房地产行业的营销提供了新的视角和途径，使得房地产精准营销的实现成为可能。据此，介绍了大数据在房地产行业的运用概况，通过数据挖掘與数据分类整合，结合某房地产电子商务公司精准营销理念，构建大数据背景下的房地产精准营销模式，有效结合传统房地产线上线下营销模式，形成大数据背景下房地产精准营销流程图，并对大数据背景下的房地产精准营销提供了相关建议。 标签：大数据；房地产电子商务；精准营销 1大数据在房地产行业中的运用概况 我国房地产行业经过了数十年的发展黄金周期，伴随着大数据时代的到来，房地产行业在开发投资方面积累了城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等大量历史数据。在大数据的背景下企业可以根据收集到的相关数据进行挖掘分析，以此来预测未来的供需情况，合理评估项目投资价值，提高开发决策的准确性。Google公司就曾利用搜索引擎記录的相关数据，通过分析海量的关键词词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。 房地产行业的价值链主要是融资、拿地、设计建造、销售以及物业服务等几个环节。大数据时代的到来，为传统的房地产企业提供了新的视角。房地产行业迅猛的发展，开发和营销模式不断成熟和完善，但是在市场逐步趋向饱和，不确定性增大的情况下，传统的发展方式也遇到了瓶颈，经营风险扩大迫使不少企业转型以谋求新的利润增长点。在大数据的背景下，当地产企业可以深入分析挖掘到通过以往传统数据分析手段无法获得的各类有效价值，借此对房地产企业未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理各个环节对于房地产企业未来发展至关重要。 2大数据背景下房地产公司精准营销模式 大型房地产公司为了获得巨大利润，需要最大程度的运用企业现有资源和投入资本，尽最大可能减少房地产企业管理运营成本，通过结合传统地产营销和电子商务地产的线上线下营销模式，在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下，深入挖掘消费者的需求、意愿、行为以及心理数据，制定针对不同客户的个性化服务营销方案。 大数据背景下房地产精准营销指的是房地产企业依托互联网精准营销系统支撑，在准确进行房地产企业产品市场定位的基础上，以满足客户差异化需求、激发客户潜在需求为切入点，找准营销人群、配准营销策略匹配营销渠道、投准营销资源，其特点是针对性强、命中率高、效果更佳。该精准营销模式包含以下四个步骤。