大数据营销培训教材ppt
合集下载
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据培训讲义PPT(共 75张)
+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
《大数据营销(第2版)》PPT课件(共9章)第五章 精准营销
（1）与客户直接交流。
与客户直接交流
客户关系建立前
客户关系建立中
客户关系建立后
了解客户基本情 况及客户需求
确认客户需求并 明确需求是否发
生变化
了解客户对品牌 及产品的评价和
态度
5.2.2 收集数据
（2）在营销活动中收集客户数据。企业可通过一些营销 活动获取客户的具体信息，如小程序抽奖、纪念日活动、注 册会员卡、积分商城等。
5.1.2 用户精准定位
1．用户群体精准定位
精准营销的前提是找到目标用户，并对其进行广告信息的精准投放。要对用户进行精准定位， 须分析用户的基本信息、搜索或浏览行为、历史购买行为、心理特征等，如图所示。
用户心理特征指的是用户在 购买产品时的心理活动。
用户心理 特征
用户基本 信息
用户基本信息是指用户的性别、年龄、居住地等， 可以根据这些信息建立分析模型，预测用户的购买行为， 并为其推荐合适的产品。
02 利用大数据进行精准营销
01
精准营销概述
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
5.1.1 精准营销简介
精准营销是在充分了解客户信息的基础上，针对用户喜好，有针对性地进行营销。目前， 越来越多的企业通过精准营销在激烈的市场竞争中取得了竞争优势。
5.1.1 精准营销简介
相对于传统营销，大数据背景下的精准营销具有的优势，如图所示。
精准营销借助数据挖掘、用户定位等现代信息技
在互联网时代，用户的消费行为和购买 方式极易在很短的时间内发生变化，在用户需
与客户直接交流
客户关系建立前
客户关系建立中
客户关系建立后
了解客户基本情 况及客户需求
确认客户需求并 明确需求是否发
生变化
了解客户对品牌 及产品的评价和
态度
5.2.2 收集数据
（2）在营销活动中收集客户数据。企业可通过一些营销 活动获取客户的具体信息，如小程序抽奖、纪念日活动、注 册会员卡、积分商城等。
5.1.2 用户精准定位
1．用户群体精准定位
精准营销的前提是找到目标用户，并对其进行广告信息的精准投放。要对用户进行精准定位， 须分析用户的基本信息、搜索或浏览行为、历史购买行为、心理特征等，如图所示。
用户心理特征指的是用户在 购买产品时的心理活动。
用户心理 特征
用户基本 信息
用户基本信息是指用户的性别、年龄、居住地等， 可以根据这些信息建立分析模型，预测用户的购买行为， 并为其推荐合适的产品。
02 利用大数据进行精准营销
01
精准营销概述
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
5.1.1 精准营销简介
精准营销是在充分了解客户信息的基础上，针对用户喜好，有针对性地进行营销。目前， 越来越多的企业通过精准营销在激烈的市场竞争中取得了竞争优势。
5.1.1 精准营销简介
相对于传统营销，大数据背景下的精准营销具有的优势，如图所示。
精准营销借助数据挖掘、用户定位等现代信息技
在互联网时代，用户的消费行为和购买 方式极易在很短的时间内发生变化，在用户需
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
电子社大数据营销实训教学课件第4章 数据探索
个能够衡量组织实现战略营销目标的进展情况的指标。 点击率是一个通常被用于数字营销的KPI。CTR是指浏览广告后
继续单击广告的人的百分比。 转化率是指潜在客户转化为活跃客户的百分比。
Copyright ©2022 by Zhixuan Chen. All rights reserved.
实操：利用R语言进行数据探索
每天通话的总数 白天通话的总费用 晚上通话的总分钟数
晚上的电话总数 夜间通话的总费用 夜间通话总分钟数
夜间呼叫的总数 夜间通话的总费用 国际电话总分钟数 国际长途总电话数 国际长途电话的总费用 客户服务的电话数量 客户流失情况。是指客户是否离开公司
Copyright ©2022 by Zhixuan Chen. All rights reserved.
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探索性数据分析的作用
1. 能帮助分析人员从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用 的数据；
2. 能在数据清理中发挥重要作用； 3. 这是建立算法和过滤模型的第一步； 4. 能通过数据碰撞发现新假设，以不断地改进和提高算法的
4.3 发现派生特征变量 (示例)
Copyright ©2022 by Zhixuan Chen. All rights reserved.
发现派生特征变量——基于数据集观察的发现
示例
白天通话时长（y）= 350-0.45×傍晚通话时长（x） 通过上述方程，可以在原数据集中增加一个分类型 派生变量——长白天和傍晚通话时长标志 （HighDayEveMins_Flag）
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继续单击广告的人的百分比。 转化率是指潜在客户转化为活跃客户的百分比。
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实操：利用R语言进行数据探索
每天通话的总数 白天通话的总费用 晚上通话的总分钟数
晚上的电话总数 夜间通话的总费用 夜间通话总分钟数
夜间呼叫的总数 夜间通话的总费用 国际电话总分钟数 国际长途总电话数 国际长途电话的总费用 客户服务的电话数量 客户流失情况。是指客户是否离开公司
Copyright ©2022 by Zhixuan Chen. All rights reserved.
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探索性数据分析的作用
1. 能帮助分析人员从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用 的数据；
2. 能在数据清理中发挥重要作用； 3. 这是建立算法和过滤模型的第一步； 4. 能通过数据碰撞发现新假设，以不断地改进和提高算法的
4.3 发现派生特征变量 (示例)
Copyright ©2022 by Zhixuan Chen. All rights reserved.
发现派生特征变量——基于数据集观察的发现
示例
白天通话时长（y）= 350-0.45×傍晚通话时长（x） 通过上述方程，可以在原数据集中增加一个分类型 派生变量——长白天和傍晚通话时长标志 （HighDayEveMins_Flag）
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《大数据营销》PPT课件
客户终身价值管理
医院例：
顾客动向 该女40岁
电脑的判 断
宫颈癌高发期
企业的动作
给该女邮送宫颈 癌防治手册，和 妇科癌症体检优 惠券
客户终身价值管理
医院例：
顾客动向
电脑的判 断
企业的动作
该女45岁
糖尿病高发期
。。。。。
4. 辨识最有潜力的新客户
辨识最有潜力的新客户
筛选最有潜力的房贷用户：
条件
• 从其他地方移民 深圳不超过三年
• 大脑的运行机制，在很多方面，远比最强大的计算机还要强大得多。很多计算机束手 无策的问题，人脑却能轻松解开。
• 模拟大脑的运行，一直是科学家的目标
大脑由多个神经元连接而成
模拟神经网络算法
模拟神经网络常用于以下领域 • 文字识别、图形识别、语音识别 • 医学图像分析 • 经济/金融预测 • 复杂系统的故障诊断 • 专家系统 • 人工智能 • 难以用数学模型准确描述的问题
模拟神经网络的结构
输入层
隐含层
输出层
信
结
息
果
输
输
入
出
输入神经元
隐含神经元
输出神经元
用于数字识别的输入层设计
12×8=96 个输入神经元
12345678 A B C D E F G H I J K L
用于数字识别的输出层设计
10个神经元
十进制数字 二进制编码
0
0000
1
0001
2
0010
3
0011
患者表示
用好药
电脑据此定 义此客人为 高消费力的 VIP客人， 将重点关注
客户终身价值管理
医院例：
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据 网络营销PPT
大数据是什么？
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新 处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现 力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。
大数据定义
多样化
洞察 发现力
海量
决策力
流程优 化能力
高增 长率
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能 具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据是“未来的新石油”
大数据是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据就是“未来的新石油”。
BIG DATA
何谓大？
（数据度量）
大数据网络营销ppt课件
4
什么是大数据？ What is big data
• 大数据或称海量数据，指的是 所涉及的数据量规模巨大到无 法通过传统数据处理方式，在 合理时间内处理为人类所能解 读的信息。
• 如何从海量数据里快速挖掘出 有价值的信息，是lume体量
数据量巨大
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是 200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据 量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容 量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
13
大数据营销
• 客户在哪里 • 客户在想什么 • 客户需要什么 • 如何把产品信息发送给客户 • 以什么方式给客户 • 客户是否满意？
14
大数据营销的优点
• 多平台化数据采集 • 时效性 • 个性化精准营销 • 性价比高 • 关联性高
15
如果利用大数据进行营销？
16
三个方面。。。 • 采集数据 • 分析数据 • 根据分析结果采取相应的营销策略
Velocity速度
实时获取信息
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。 互联网时代，商机稍纵即逝。只有实时的分析和快速的决 策，才能最好的抓住用户和创造价值
6
大数据的应用
• 找工作
领英：用大数据颠覆招聘
• 找对象
极客通过大数据找到女朋友
• 电子商务
阿里巴巴大数据：女生胸越大，越败家？
• 移动
今日头条，个性化推荐
12
大数据营销
• 大数据营销是基于大数据分析的基础上，描绘、预测、分析、指 引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。
• 营销人关心的大数据，更多的是围绕个人，可以识别个别人行为 的数据。这类数据是通过物联网、移动互联网、以及互联网的网 网链接，结合社交媒介、朋友圈、电商平台、移动支付平台的信 息捕捉，经由内存计算、云计算、分布式计算的数据分析技术， 把某个特定消费者长年累月所作所为留下的一切痕迹，按照时间 序列汇整起来，并按照行为的类型贴上标签，通过统计、估计手 段，猜测这个消费者的行为动机和心理状态。
什么是大数据？ What is big data
• 大数据或称海量数据，指的是 所涉及的数据量规模巨大到无 法通过传统数据处理方式，在 合理时间内处理为人类所能解 读的信息。
• 如何从海量数据里快速挖掘出 有价值的信息，是lume体量
数据量巨大
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是 200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据 量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容 量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
13
大数据营销
• 客户在哪里 • 客户在想什么 • 客户需要什么 • 如何把产品信息发送给客户 • 以什么方式给客户 • 客户是否满意？
14
大数据营销的优点
• 多平台化数据采集 • 时效性 • 个性化精准营销 • 性价比高 • 关联性高
15
如果利用大数据进行营销？
16
三个方面。。。 • 采集数据 • 分析数据 • 根据分析结果采取相应的营销策略
Velocity速度
实时获取信息
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。 互联网时代，商机稍纵即逝。只有实时的分析和快速的决 策，才能最好的抓住用户和创造价值
6
大数据的应用
• 找工作
领英：用大数据颠覆招聘
• 找对象
极客通过大数据找到女朋友
• 电子商务
阿里巴巴大数据：女生胸越大，越败家？
• 移动
今日头条，个性化推荐
12
大数据营销
• 大数据营销是基于大数据分析的基础上，描绘、预测、分析、指 引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。
• 营销人关心的大数据，更多的是围绕个人，可以识别个别人行为 的数据。这类数据是通过物联网、移动互联网、以及互联网的网 网链接，结合社交媒介、朋友圈、电商平台、移动支付平台的信 息捕捉，经由内存计算、云计算、分布式计算的数据分析技术， 把某个特定消费者长年累月所作所为留下的一切痕迹，按照时间 序列汇整起来，并按照行为的类型贴上标签，通过统计、估计手 段，猜测这个消费者的行为动机和心理状态。
大数据营销PPT图文
“人工”
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所 能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地 步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人 唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提 供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数 据的平台之一。自2013年开始，大数据技 术已开始和云计算技术紧密结合，预计未 来两者关系将更为密切。
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科， 被越来越多的人所认知。各大高校将设立 专门的数据科学类专业，也会催生一批与 之相关的新的就业岗位。
借助大数据
尖端分析加速发展
对于许多早期的使用者，当他们从传统商业智能 (BI) 的实 践发展到可靠直观理解的更高级分析（预测性和规范性） 时，数据改变了他们的业务，无论是通过新的发现、更尖 端的产品和服务或总体更好的客户体验。
大数据的应用
01
02
03
04
大数据的应用领域
教育学
情报学
传媒业 企业管理
洞察发现力和流程优化能 力。
大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样 化的信息资产。
能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
《大数据营销(第2版)》PPT课件(共9章)第七章 跨界营销
营销
与消费者的互动
7.3 大数据时代跨界营销的表现形式
跨界营销的表现形式有很多，企业须根据自身的特点进行选择。总的来说，跨界营销主 要有4种表现形式，如图所示。
品牌跨界
内容跨界
跨界营销 的表现形式
产品跨界
渠道跨界
7.3.1 品牌跨界
品牌跨界指的是两个不同领域的品牌共 同进行品牌的宣传和推广。品牌跨界的目的 是为了增强对消费者的吸引力，利用双方的 忠诚消费群体提高销售机会，实现共同成长 和进步。此外，通过跨界营销，对不同品牌 资源进行整合并实现利用最大化，从而使营 销效果得到提升。
（3）A品牌与B品牌跨界推出B品牌产品。
（4）A品牌联合B品牌推出C品牌产品。
7.3.3 渠道跨界
渠道跨界指的是品牌或产品在营销过程 中突破常规销售渠道的限制，转向其他不同 渠道进行营销，或者是双方借助对方的渠道 资源开展营销推广活动。
7.3.4 内容跨界
内容跨界指的是在内容上将不同品牌进行 融合，如2018年肯德基携手经典动漫《银魂》， 跨界合作打造出“KFC×万事屋”与“万事OK 明星餐”。以《银魂》世界观对肯德基产品诠 释的定制版动画剧情成功俘获了粉丝的心。
03 大数据时代跨界营销的表现形式
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大数据营销培训PPT
着老师吟诵&;二月春风似剪刀&;，跟着同学嬉戏玩闹的时代。那个时代充满欢笑，充满快乐。那时 我的脸上虽然洋溢着笑，但是我的内心却有一丝孤独。因为没有人能真正理解我，直到遇见了你。
那是一个阳光明媚的午后，燕子唱着动听悦耳的歌谣，杨柳飘飘。不知名的花泼泼洒洒的铺满了校 园。我一个人，静静地走着，我注意到了你。你如雕塑般站在那儿，只一个人，小小的人捧着一本 大大的书，在那里，静静地读。不时，你的脸上会露出会心的微笑。我被你的微笑吸引了过去。我 问你：&;什么书让你这么着迷？&;你说：&;《皮皮鲁》。&;我说：&;我能看看吗？&;你说：作文:..&; 可以呀！&;就这样，我们相识了。从此，我们之间有说不尽的话
汇报人：XXX时间：XX年XX月
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《大数据营销》PPT欣赏
缓存模块
C++数据预处理模块
ORACLE RAC集群
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文本挖掘
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快消门户
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母婴门户
……
搜索引擎
数据爬虫
全媒体信息库
情感词库
Solr
FASTDFS
音频识别
人脸识别
视频识别
非结构转换
实时监测
...
未来，已发生改变……大数据时代，所见即所得
DMC可视化分析解决方案
大数据营销
如何回收以及再利用消费用户数据已形成循环管理？
如何在营销活动中构建大数据系统从而获取数据？
如何在跨媒体中部署营销活动从而实现全媒体收益？
2
3
1
大数据营销中的3个关键点：
1、数据运营分发能力
ATLAS数据采集、处理、挖掘、分析
云 图
2、用户循环管理能力
3、全媒体营销能力：
电视广告
纸媒广告
户外广告
互联网广告
移动互联网广告
广播广告
4000+媒体覆盖
品牌传播策略分析模型
日均监测广告位10万+日均新增捕获广告创意2000+
投放周期
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XX车型
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投放效果原子比特来自万物互联网的的时代已经来临
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大数据营销发展趋势
• 二、新型城镇和农村成移动新蓝海
据CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中
农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。农村网
知 识
购市场蕴含巨大的开发潜力。
讲
解
大数据营销发展趋势
• 三、移动营销打造O2O营销新模式
移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域
、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分
识
讲 间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营
解
销过程。
大数据营销价值
大数据营销价值
• 一、基于需求定制产品 • 二、开展精准推广活动
知 识 讲 解
大数据营销价值
• 一、基于需求定制产品 Байду номын сангаас膜---脚膜—眼膜--CUK面膜机---？
知 识 讲 解
大数据营销价值
• 二、开展精准推广活动
知 识
挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务
讲
解 的交易 。
大数据营销发展趋势
• 四、 App营销是移动营销主要形式
庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通
过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地
知 识
点、合适的场景，看到合适的广告信息。
讲
解
大数据营销发展趋势
• 六、 跨境电商正在如火如荼发展
大数据下买家特征分析
大数据下买家特征分析
• 一、买家特征案例分析
• 二、 买家应具备特征
• 三 、买家特征分析软件
知 • 四、买家特征分析应用
识 讲 解
大数据下买家特征分析
• 一、买家特征案例分析
– 1、案例---卖一条牛仔裤从哪些方面考虑买家特征？
知 识 讲 解
大数据下买家特征分析
• 二、 买家应具备特征
电商教学案例探讨
大数据营销
大数据 营销现 状及发 展趋势
导学-导入
大数据发展现状 大数据营销价值 大数据下企业面临挑战 企业应该如何解决大数据营销 大数据营销发展趋势
大数据发展现状
大数据发展现状
• 一、大数据兴起 • 二、大数据来源分类 知 • 三、大数据营销定义
识 讲 解
大数据发展现状
• 一、大数据兴起
解
大数据下企业面临挑战
• 四、企业急需大数据人才 数据工资
知 识 讲 解
企业应该如何解决大数据营销
企业应该如何解决大数据营销
• 一、精准广告投放
• 二、研究与洞察用户未来需求
• 三、在线销售与信息收集
知
识 讲
• 四、客户关系管理系统
解
• 五、广告监测与与决策
企业应该如何解决大数据营销
• 图例
– 2、知道买家所在地域之后
知 – 3、知道买家大网时间之后
识 讲
–
4、知道买家购物习惯之后
解
大数据下产品属性分析
大数据下产品属性分析
• 一、产品属性分析意义是什么
• 二、 如何分析出产品属性
• 三 、分析出产品属性之后应用
知 识 讲 解
大数据下产品属性分析
大数据营销培训教材ppt
大数据营销-电商
理论+实战 DAY01 ---京涛老师
大数据营销培训教材ppt
上午 下午
内容
09:00 ~ 10:30 10:50 ~ 12:00 14:00 ~ 14:50 14:50 ~ 15:30 15:50 ~ 17:00
17:00 ~ 17:30
大数据营销概况 大数据对电商作用 大数据下流量部署 跨境电商平台发展 跨境电选品思路
• 1 互联网技术普及和发展
• 2 消费者行为模式发生改变
知 识
•
3 数据正在企业和消费者直接传递
讲
解
大数据发展现状
• 一、大数据兴起案例
知 识 讲 解
大数据发展现状
• 二、大数据营销定义
• 1 什么是大数据营销
大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先 知 帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时
全球速卖通是阿里巴巴旗下面向全球市场打造的
在线交易平台，被广大卖家称为国际版“淘宝”。
知 识
像淘宝一样，把宝贝编辑成在线信息，通过速卖通
讲
解 平台，发布到海外。
大数据营销
国内淘宝京东
大数据 对电商 作用
大数据下买家特征分析 大数据下产品属性分析 大数据下流量布局思路 大数据时代电商平台算法 大数据营销需要掌握的理论
知 识 讲 解
大数据下企业面临挑战
• 二、竞争压力与成本控制难以把握
1 从媒体导向到用户导向
2 从用户主观数据库到客观数据库转化
知 识 讲 解
大数据下企业面临挑战
• 三、企业未来发展决策难以把握
1 企业所需的大数据来源在哪里？
2 企业如何开始应用大数据营销？
知
识 讲
3 自己企业是否适合大数据营销？
腾讯空间---人人网---豆瓣网---开心网
知 识 讲 解
大数据下企业面临挑战
大数据下企业面临挑战
• 一、消费群体难以定位
• 二、竞争压力与成本控制难以把握
• 三、企业未来发展决策难以把握
知
识 讲
•
四、缺乏分析大数据人才
解
大数据下企业面临挑战
• 一、消费群体难以定位
1 消费者购物模型发生改变
AIDMA、AISAS演变到SICAS
解 比例（80.9%）。
大数据营销发展趋势
• 一 智能终端成为数字营销的主战场 Case: 双十一数据 无线大潮势不可挡的趋势，清晰反映在了今年双
知
识 11的交易数据上。截至11月11日24时，天猫双11
讲
解 全天交易额突破912.17亿，其中移动端交易占比 68%。2014年同期，这一数字仅为42.6%。
– 1、性别
– 2、年龄
知 – 3、地域
识 讲
–
4、购物特征
解
– 5、大网时间
– 6、账号等级
– 7、消费层次
– 8、星座
– 9、爱好品牌等
大数据下买家特征分析
• 三 、买家特征分析软件
– 1、淘宝指数—现场演练
知 识 讲 解
大数据下买家特征分析
• 四、买家特征分析应用举例
– 1、知道买家账号等级之后
知 识 讲 解
企业应该如何解决大数据营销
• 处理结果
知 识 讲 解
大数据营销发展趋势
大数据营销发展趋势
• 一、智能终端成为数字营销的主战场
根据CNNIC，截至2015年6月，我国网民规模达
6.82亿，手机网民规模达5.57亿，手机上网的网
知 识
民比例为83.4%，手机上网比例首超传统PC上网
讲
知 识 讲 解
企业应该如何解决大数据营销
• 处理案例 • 1 亚马逊推荐算法
知 识 讲 解
企业应该如何解决大数据营销
• 处理案例 • 2 淘宝账号等级推荐法
知 识 讲 解
企业应该如何解决业应该如何解决大数据营销
• 处理案例 • 4 速卖通推荐