大数据精准营销必读的“三步曲”及“两误区“
如何利用大数据进行精准营销
如何利用大数据进行精准营销近年来，随着互联网和移动互联网的发展，大数据的应用也越来越广泛。
对于企业而言，大数据营销已经成为了提高销售额和商业竞争力的一种关键手段。
通过大数据的分析和利用，企业可以更好地了解用户需求和反馈，提高产品服务的质量和精准度。
本文将探讨如何利用大数据进行精准营销，以提高企业的市场竞争能力和盈利能力。
一、大数据的定义和作用大数据是指无法通过传统方法进行处理和管理的海量、高维和高速的数据集合。
它包括结构化数据和非结构化数据，不仅包括传统的数据库、表格和文本数据，还包括音频、视频、图片、社交媒体和应用程序等数据。
大数据的应用可以解决企业所面临的各种问题，如市场趋势分析、用户行为分析、风险预测、营销策略制定等。
二、大数据分析的流程大数据分析是指通过技术手段从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
大数据分析的流程一般包括数据采集、数据准备、数据分析和数据可视化。
1.数据采集数据采集是指从各种数据源中收集和整合数据，包括社交媒体、企业内部数据、在线调查和第三方数据等。
数据采集的目的是获取大量的数据，并提取其中的有用信息和知识，为后续的数据分析做准备。
2.数据准备数据准备是指在数据采集后对数据进行处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
数据准备包括数据清洗、数据转换和数据集成。
3.数据分析数据分析是指通过特定的分析模型和算法从大数据中提取有用的信息和知识，以帮助企业做出正确的决策。
数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘、文本分析和可视化分析等。
4.数据可视化数据可视化是指通过图表、图形和仪表盘等方式将分析结果呈现给用户，以便用户理解和使用。
数据可视化可以帮助用户更好地理解数据和信息，从而更好地做出决策。
三、利用大数据进行精准营销的关键利用大数据进行精准营销，企业需要掌握以下关键：1.数据源的选择在选择数据源时，企业要考虑数据的质量和可用性。
数据源需要经过验证和整合，避免使用数据质量较差或不可靠的数据源。
大数据时代企业如何做好精准营销
大数据时代企业如何做好精准营销在当今的大数据时代，企业面临着前所未有的机遇和挑战。
信息的爆炸式增长使得消费者的需求和行为变得更加复杂多样，传统的营销方式已经难以满足市场的需求。
精准营销作为一种能够有效提高营销效果和投资回报率的策略，逐渐成为企业在市场竞争中脱颖而出的关键。
那么，在大数据的浪潮下，企业究竟该如何做好精准营销呢？首先，企业要深入理解大数据的内涵和价值。
大数据并不仅仅是大量的数据，更重要的是对这些数据的分析和挖掘。
它包含了消费者的基本信息、购买行为、浏览记录、社交互动等多维度的数据。
通过对这些数据的整合和分析，企业能够描绘出消费者的精准画像，了解他们的兴趣爱好、消费习惯、生活方式以及潜在需求。
为了获取这些有价值的数据，企业需要建立多样化的数据收集渠道。
这包括自身的网站、社交媒体平台、客户关系管理系统（CRM），以及与第三方数据供应商的合作。
例如，企业可以通过在自己的网站上设置用户注册、调查问卷、在线客服等方式，收集用户的基本信息和反馈；利用社交媒体平台的广告投放工具，获取用户的行为数据和兴趣标签；同时，借助专业的第三方数据供应商，补充和完善用户画像。
然而，仅仅拥有数据是不够的，关键在于如何对这些数据进行有效的分析和处理。
企业需要运用先进的数据挖掘技术和算法，从海量的数据中提取出有价值的信息。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现不同产品之间的购买关联，从而为交叉销售提供依据；运用聚类分析，可以将消费者划分为不同的细分群体，为个性化营销提供基础；利用预测分析，可以预测消费者的购买意向和行为趋势，提前做好营销准备。
在对数据进行分析的基础上，企业可以实现精准的市场细分。
不再是基于传统的人口统计学特征或地理位置等因素进行粗略的划分，而是基于消费者的行为、兴趣和需求等深层次的因素进行细分。
这样可以将市场划分为更小、更精准的细分群体，每个群体都具有相似的特征和需求。
针对不同的细分群体，企业可以制定差异化的营销策略。
大数据驱动的精准营销策略研究
大数据驱动的精准营销策略研究在当今数字化的商业环境中，大数据已成为企业决策和营销战略的关键驱动力。
大数据驱动的精准营销不仅能够提高营销效率，降低成本，还能更好地满足消费者的个性化需求，增强客户满意度和忠诚度。
本文将深入探讨大数据驱动的精准营销策略，包括其概念、优势、实施步骤以及面临的挑战。
一、大数据驱动的精准营销概念大数据驱动的精准营销是指企业通过收集、分析和处理海量的消费者数据，深入了解消费者的行为、偏好、需求和购买模式，从而有针对性地制定和实施营销策略，以实现营销效果的最大化。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统数据，以及来自社交媒体、网络浏览、移动应用等外部渠道的数据。
二、大数据驱动的精准营销的优势1、提高营销效率通过精准定位目标客户，企业可以避免在非潜在客户上浪费营销资源，将有限的预算集中在最有可能转化的客户群体上，从而提高营销投资回报率。
2、增强客户体验根据客户的个性化需求和偏好提供定制化的产品和服务推荐，能够让客户感受到企业对他们的关注和理解，从而提升客户满意度和忠诚度。
3、促进销售增长精准的营销活动能够更有效地激发客户的购买欲望，提高销售转化率和客户终身价值。
4、实时优化营销策略大数据的实时性使得企业能够及时监测营销活动的效果，根据反馈数据快速调整和优化策略，以适应市场变化和客户需求的动态变化。
三、大数据驱动的精准营销实施步骤1、数据收集这是精准营销的基础。
企业需要从多个渠道收集消费者数据，包括线上和线下渠道。
线上渠道如网站、社交媒体、电商平台等，线下渠道如实体店、展会、活动等。
同时，还需要确保数据的准确性、完整性和合法性。
2、数据整合与清洗收集到的数据往往分散在不同的系统和平台中，且可能存在重复、错误或不完整的情况。
因此，需要对数据进行整合和清洗，将不同来源的数据统一格式，并去除无效数据。
3、数据分析运用数据分析技术和工具，对整合后的数据进行深入挖掘，以发现隐藏在数据中的消费者行为模式、需求趋势和购买偏好。
大数据下的精准营销和广告投放
大数据下的精准营销和广告投放随着数字化时代的到来，互联网和移动设备的普及，越来越多的消费者获得了更多的信息渠道和选择，也更加具备了自主决策能力。
与此同时，营销和广告投放面临着更大的挑战，急需更加精准的定位和营销手段。
在这种背景下，大数据技术的应用已经成为营销和广告投放的重要手段之一。
大数据的出现不仅使企业能够更好地了解消费者，还能够更准确地把握市场趋势、挖掘商机，因此被越来越多的企业所重视和采用。
一、大数据加持的精准营销大数据技术可以帮助企业快速有效地分析和处理各类数据，提供更准确的信息支持，产生更有针对性的营销手段。
具体来说，大数据技术主要帮助企业在以下几个方面实现精准营销：1、精准受众定位。
通过数据分析，企业能够更好地了解消费者的人口统计学特征、购物习惯、消费偏好等信息。
根据这些信息，企业可以更好地了解受众需求，针对性地制定营销策略，提高广告投递效果。
2、精细化营销策略。
通过大数据分析，企业可以更精确地把握市场情况、分析消费者需求，并在此基础上制定更细致、更针对性的营销策略，提升营销效果。
3、个性化营销实现。
大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，并且在允许的情况下，能够根据消费者的个性化数据进行针对性营销和推荐，更好地满足消费者需求，提高用户粘性。
二、大数据和广告投放的结合与精准营销类似，大数据也能为广告投放提供更好的支持。
目前，大多数广告投放平台都开始尝试将大数据技术应用于其广告投放和分发策略之中，以提供更加准确和智能的广告风格和营销策略。
具体来说，大数据技术主要可以支持以下几个方面：1、精准广告投放。
广告投放平台可以通过大数据分析获得更多的客户数据，并根据不同人的兴趣、行为特征等数据进行分类精准营销。
这些数据不仅可为广告投放商节省成本，还可提高广告投放质量。
2、内容推荐优化。
广告投放平台可以通过大数据分析消费者的兴趣、行为、上网习惯等信息，为消费者推荐最合适的内容，从而提高内容推荐质量和用户满意度。
大数据时代如何实现精准营销策略
大数据时代如何实现精准营销策略在当今的大数据时代，企业面临着海量的数据和复杂的市场环境。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，实现精准营销，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。
大数据为企业提供了前所未有的机会来了解消费者的需求、行为和偏好。
通过收集和分析这些数据，企业可以更准确地定位目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
要实现精准营销，首先需要进行深入的数据收集和分析。
企业可以从多个渠道获取数据，包括网站浏览记录、社交媒体互动、购买历史、客户服务记录等。
这些数据包含了丰富的信息，能够反映消费者的兴趣、需求和消费习惯。
然而，仅仅收集数据是不够的，还需要运用有效的数据分析工具和技术，对数据进行清洗、整合和挖掘，以提取出有价值的洞察。
在数据收集和分析的基础上，企业需要构建精确的客户画像。
客户画像就是对目标客户的详细描述，包括他们的年龄、性别、地理位置、职业、收入水平、兴趣爱好、消费行为等特征。
通过构建客户画像，企业能够更加清晰地了解自己的客户，从而为精准营销提供有力的支持。
例如，一家电商企业通过分析客户的购买历史和浏览行为，发现某个年龄段的女性消费者更倾向于购买时尚服装和美容产品。
基于这一洞察，企业可以针对这一群体推送相关的产品推荐和促销活动，提高营销的针对性和效果。
精准的市场细分也是实现精准营销的重要环节。
市场细分是将整个市场按照不同的特征和需求划分为若干个子市场的过程。
通过市场细分，企业可以将资源集中在最有潜力和价值的细分市场上，提高营销的效率和效果。
在进行市场细分时，企业可以根据客户的地理位置、消费行为、购买动机等因素进行划分。
比如，将市场分为高端消费市场、中端消费市场和低端消费市场，或者分为城市市场和农村市场等。
针对不同的细分市场，企业可以制定不同的营销策略，满足不同客户群体的需求。
个性化的营销内容是吸引客户的关键。
在大数据时代，消费者已经厌倦了千篇一律的广告和促销信息。
他们更希望接收到与自己相关、有价值的个性化内容。
药品零售店如何利用大数据进行精准营销
药品零售店如何利用大数据进行精准营销随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的重要资源。
对于药品零售店来说，利用大数据进行精准营销，不仅可以提高销售效率，还可以满足顾客个性化需求，提升顾客满意度。
本文将探讨药品零售店如何利用大数据进行精准营销的方法和策略。
一、数据收集与整合药品零售店要进行精准营销，首先需要收集和整合大量的数据。
这些数据可以包括顾客的购买记录、健康状况、年龄、性别、地理位置等信息。
通过与供应商、医院、保险公司等建立合作关系，药品零售店可以获取更多的数据资源。
同时，利用现代技术手段，如POS系统、会员卡、移动应用等，可以更方便地收集和整合数据。
二、数据分析与挖掘收集到的数据需要进行深入的分析和挖掘，以发现潜在的商机和顾客需求。
药品零售店可以利用数据分析工具和算法，对数据进行细致的切割和分析，找出顾客的购买习惯、偏好和潜在需求。
同时，通过对顾客的健康状况和购买行为的关联分析，可以为顾客提供更加个性化的产品和服务。
三、精准营销策略基于数据分析的结果，药品零售店可以制定精准营销策略，以提高销售效果。
首先，可以通过个性化推荐系统，根据顾客的购买记录和健康状况，向其推荐适合的药品和保健品。
其次，可以利用定向广告和促销活动，将相关产品和服务推送给具有潜在需求的顾客。
此外，药品零售店还可以通过建立健康管理平台，为顾客提供定期的健康咨询和健康管理服务，提升顾客的忠诚度和满意度。
四、数据安全与隐私保护在利用大数据进行精准营销的过程中，药品零售店需要重视数据安全和隐私保护。
首先，药品零售店应建立完善的数据安全管理体系，确保数据的安全存储和传输。
其次，药品零售店应遵守相关的法律法规，保护顾客的隐私权益。
在收集和使用顾客数据时，应事先征得顾客的同意，并严格控制数据的使用范围和目的。
五、持续优化与改进利用大数据进行精准营销是一个持续优化和改进的过程。
药品零售店应不断改进数据收集和分析的方法，提高数据的质量和准确性。
利用AI大数据实现精准营销盈利
利用AI大数据实现精准营销盈利随着科技的飞速发展和互联网的普及，数据已经成为企业运营的重要资源之一。
其中，人工智能（AI）和大数据技术的应用正在改变传统的营销方式，使营销变得更加精准和高效。
本文将介绍如何利用AI大数据实现精准营销，并实现盈利。
一、AI大数据在精准营销中的应用1.数据收集与分析在实现精准营销的过程中，首先需要收集大量的数据并进行分析。
AI技术可以帮助企业自动收集和整理数据，然后通过数据挖掘和分析，找出数据中的规律和趋势。
企业可以了解消费者的兴趣、偏好和购买行为，为后续的营销活动提供有价值的信息。
2.用户画像构建利用AI大数据，企业可以更好地了解自己的目标受众。
通过分析用户的消费习惯、网上活动和社交媒体偏好等数据，企业可以构建用户画像，将消费者划分为不同的细分群体。
这将帮助企业更好地了解消费者的需求和欲望，有针对性地开展营销活动。
3.个性化推荐AI大数据可以根据用户的兴趣和偏好，为其推荐个性化的产品和服务。
通过分析用户的浏览历史、购买记录和社交媒体活动，企业可以利用推荐算法将最相关和最合适的产品或服务推荐给用户，提高用户的购买意愿和满意度。
4.精准广告投放AI大数据可以帮助企业在广告投放方面更加精准和高效。
通过分析用户的兴趣、购买行为和在线活动，企业可以将广告投放给最具潜力和兴趣的用户群体，提高广告的点击率和转化率。
同时，AI还可以实时调整广告策略，根据用户的反馈和数据分析，改进广告的效果和效益。
二、利用AI大数据实现精准营销盈利的步骤1.确立目标在开始精准营销之前，企业需要明确自己的营销目标。
例如，增加销售量、提高用户转化率、增强品牌知名度等。
只有明确了目标，企业才能有针对性地采取相应的营销策略。
2.收集数据在实现精准营销之前，企业需要收集大量的数据。
可以从多个渠道收集数据，例如企业自有数据库、社交媒体平台、市场调研等。
同时，企业还可以借助AI技术进行数据的自动收集和整理，提高数据收集的效率和准确性。
大数据时代如何实现精准营销和精准管理
大数据时代如何实现精准营销和精准管理在当今数字化的时代，大数据已经成为了企业发展的重要驱动力。
企业通过对海量数据的收集、分析和利用，可以更好地了解消费者的需求和行为，从而实现精准营销和精准管理。
这不仅能够提高企业的市场竞争力，还能够优化内部运营流程，提升效率和效益。
一、大数据时代的特点大数据时代的显著特点是数据量的爆炸式增长、数据类型的多样化以及数据处理速度的快速提升。
企业可以从各种渠道获取数据，包括社交媒体、电商平台、移动应用等。
这些数据不仅包含了消费者的基本信息，如年龄、性别、地域等，还包括了他们的浏览记录、购买行为、兴趣爱好等深层次的信息。
通过对这些数据的整合和分析，企业能够描绘出更加清晰和准确的消费者画像。
二、精准营销的实现1、数据收集与整合要实现精准营销，首先需要广泛收集数据，并将来自不同渠道的数据进行整合。
这包括线上和线下的数据，以及内部和外部的数据。
例如，企业可以通过自己的网站、社交媒体账号、客户关系管理系统等收集消费者的互动数据，同时也可以从第三方数据提供商那里获取行业数据和市场趋势。
2、消费者画像构建基于整合后的数据，企业可以构建详细的消费者画像。
消费者画像不仅仅是简单的人口统计学信息，还包括消费者的兴趣爱好、消费习惯、购买意愿等多维度的特征。
通过对消费者画像的分析，企业能够了解不同消费者群体的需求和偏好，从而为制定个性化的营销策略提供依据。
3、精准定位与细分市场利用大数据分析，企业可以将市场细分为更小、更精准的子市场。
例如，根据消费者的购买行为和偏好，可以将消费者分为潜在客户、新客户、忠实客户等不同的群体。
针对每个群体，企业可以制定相应的营销策略，提供符合他们需求的产品和服务。
4、个性化营销内容在了解消费者的需求和偏好后，企业可以为每个消费者提供个性化的营销内容。
这包括个性化的广告、推荐产品、促销活动等。
例如，电商平台可以根据消费者的浏览和购买历史，为其推荐相关的商品；社交媒体平台可以根据用户的兴趣爱好，推送个性化的广告。
如何通过大数据技术实现精准营销
如何通过大数据技术实现精准营销在互联网时代，精准营销已经成为企业更好地服务于客户的必要手段。
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析消费者的历史数据、行为数据、社交媒体数据等信息，从而得出更精准的营销方案，提高销售效果。
本文将从数据收集、分析应用、安全保障等方面，详细介绍如何通过大数据技术实现精准营销。
一、数据收集与预处理数据收集是精准营销的基础，同时也是最为困难和耗时的环节。
在数据收集过程中，企业需要收集消费者身份信息、行为数据、购买记录等多种数据源。
这包括但不限于：通过客户管理软件（CRM）下载客户基本信息、通过各种线上线下渠道搜集客户留下的数据（比如问卷调查、注册信息、客户评价等数据）、通过公开数据渠道获取行业、竞争对手、消费者等信息。
数据收集后，企业需要进行预处理工作，对大量数据进行筛选和清洗，以保证数据质量。
常见的数据清洗工作包括：去重、缺失值填充、异常值处理、格式标准化等工作。
在大量数据的基础上，企业还需进行数据类别的标注、归一化、过滤等处理，以便后续的分析和应用。
二、数据分析与应用数据分析是大数据技术的核心，在分析得出的结论基础上，企业可以制定更加精准的营销策略。
在数据分析的过程中，常见的分析方法包括：比较分析、关联分析、聚类分析、时间序列分析等。
比较分析是将数据按照不同类别进行对比和分析的方法，在分析消费者偏好、产品销售情况等方面，比较分析是最为常用的方法之一。
关联分析是通过数据挖掘的方法，寻找不同数据之间的关联规则和因果关系。
在寻找潜在客户或者推广新产品时，关联分析是有效而可靠的方法。
聚类分析是将数据按照相似特征分成若干类别的方法，聚类分析可以帮助企业更加准确地分析消费者基本信息、消费行为等特征。
时间序列分析则是针对时间序列数据进行分析和预测的方法，在统计经济数据、股票行情、自然灾害预测等方面具有广泛应用。
在数据分析的过程中，企业可以得出更加精准的营销策略。
比如，通过客户购买历史数据和社交媒体数据，了解消费者偏好、需求，进而营销相关产品。
如何通过大数据分析实现精准营销
如何通过大数据分析实现精准营销随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据分析已经成为企业实现精准营销的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而制定更精准的营销策略。
本文将介绍如何通过大数据分析实现精准营销的方法和步骤。
一、数据收集要实现精准营销，首先需要收集大量的数据。
数据的来源可以包括企业内部的销售数据、客户数据，以及外部的市场调研数据、社交媒体数据等。
企业可以通过建立客户关系管理系统（CRM）、购物网站、社交媒体平台等渠道来收集数据。
此外，还可以通过与第三方数据提供商合作，获取更多的数据资源。
二、数据整理与清洗收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理和清洗，以便后续的分析工作。
数据整理包括数据的分类、归档和标注等工作，清洗则是指对数据中的错误、重复、缺失等问题进行修正和处理。
只有经过整理和清洗的数据才能为后续的分析工作提供准确可靠的基础。
三、数据分析数据分析是实现精准营销的核心环节。
通过对数据进行统计、挖掘和建模，可以发现消费者的行为模式、偏好和需求，从而为企业制定精准的营销策略提供依据。
常用的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
企业可以利用这些方法来进行用户画像、购买预测、推荐系统等分析工作。
四、精准营销策略制定在数据分析的基础上，企业可以制定精准的营销策略。
根据消费者的需求和行为模式，企业可以进行个性化的产品推荐、定制化的营销活动等。
例如，通过分析用户的购买历史和浏览记录，企业可以向用户推荐符合其兴趣和需求的产品；通过分析用户的社交媒体行为，企业可以制定针对性的广告投放策略。
五、效果评估与优化精准营销的过程是一个不断迭代的过程。
企业需要对营销策略的效果进行评估和优化，以不断提升营销的精准度和效果。
通过对营销活动的数据进行监测和分析，企业可以了解到营销活动的效果如何，从而对策略进行调整和优化。
六、隐私保护在进行大数据分析的过程中，企业需要注意保护用户的隐私。
大数据时代企业如何进行精准营销
大数据时代企业如何进行精准营销在当今这个数字化的时代，大数据已经成为企业营销的重要资源。
企业若能有效地利用大数据进行精准营销，就能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现更高的营销效果和投资回报率。
那么，在大数据时代，企业究竟应该如何开展精准营销呢？首先，企业需要充分收集和整合各类数据。
这些数据来源广泛，包括企业自身的销售数据、客户关系管理系统中的信息、网站和社交媒体的访问数据、市场调研数据等等。
通过整合这些多源数据，企业可以获得一个更全面、更立体的客户画像。
比如，一家电商企业不仅要关注客户的购买记录，还要分析他们在网站上的浏览行为、搜索关键词、评价内容等，从而了解客户的兴趣偏好、购买习惯以及潜在需求。
有了数据之后，关键在于对数据进行深入的分析。
这可不是简单地看看数字和图表，而是要运用数据分析技术和工具，挖掘数据背后隐藏的规律和价值。
例如，通过聚类分析，将客户按照相似的特征和行为分为不同的群体，以便针对每个群体制定个性化的营销策略。
再比如，运用关联规则分析，可以发现哪些产品经常被一起购买，从而进行捆绑销售或者推荐搭配。
基于数据分析的结果，企业就能够实现精准的客户细分。
传统的市场细分往往比较粗糙，比如按照地域、年龄、性别等简单的维度划分。
而在大数据时代，企业可以做到更精细、更个性化的细分。
比如，将客户细分为“追求高品质的时尚达人”“注重性价比的实用主义者”“热衷于环保产品的绿色消费者”等等。
这样的细分能够让企业更准确地把握每个客户群体的特点和需求，从而有的放矢地开展营销活动。
精准的营销策略制定是实现精准营销的核心环节。
针对不同的客户细分群体，企业需要制定不同的营销方案。
对于追求高品质的客户，重点推广高端、优质的产品，并强调品牌的高端形象和独特价值；对于注重性价比的客户，则突出产品的性价比优势和促销活动；对于绿色消费者，强调产品的环保特性和企业的社会责任。
此外，营销渠道的选择也至关重要。
比如，针对年轻的社交媒体活跃用户，可以通过微博、抖音等平台进行营销；对于商务人士，可能更适合在专业的行业网站或电子邮件中进行推广。
利用大数据进行精准营销
利用大数据进行精准营销随着互联网和社交媒体的快速发展，大数据已经成为企业进行精准营销的重要工具。
大数据营销是一种基于数据分析的市场营销策略，通过收集、整理和分析大规模的消费者数据，帮助企业更好地了解消费者需求并制定个性化的营销策略。
本文将介绍大数据营销的意义和应用，以及如何利用大数据进行精准营销。
一、大数据营销的意义大数据营销的意义在于帮助企业更好地理解消费者行为和需求，从而精准地进行市场定位和目标客户筛选。
通过对大量数据的收集和分析，企业能够实现以下目标：1.消费者洞察力：大数据分析能够深入了解消费者的兴趣、需求和购买行为。
这样一来，企业就能够更准确地把握消费者的喜好，提供符合其需求的产品或服务。
2.个性化营销：基于大数据分析，企业可以根据不同消费者的特征和行为习惯，制定个性化的营销策略。
无论是通过个性化推荐、定向广告还是定制化产品，都能够提高营销效果。
3.精准广告投放：利用大数据分析，企业能够更好地选择广告渠道和投放对象，避免资源的浪费。
通过找到最适合目标消费者的渠道，能够提高广告的曝光率和点击率。
二、大数据营销的应用大数据营销在各个行业都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1.电子商务：电子商务企业通过大数据分析，可以了解消费者的购买偏好、购物习惯和购买周期。
利用这些数据，企业能够向消费者进行个性化的产品推荐和促销活动。
2.金融机构：银行和保险公司可以通过大数据分析，识别客户的风险和需求，根据客户的风险偏好，为其提供个性化的金融产品和服务。
3.餐饮行业：餐饮企业可以通过大数据分析消费者的饮食习惯、口味偏好和消费能力，从而调整菜单、定价和促销策略，提供更符合消费者需求的餐饮服务。
4.制造业：制造企业可以通过大数据分析消费者的反馈数据和售后服务数据，了解产品质量和使用体验，从而改进产品设计和品质控制，提高产品竞争力。
三、如何要利用大数据进行精准营销，企业需要做到以下几点：1.数据收集和整理：企业应该收集多源数据，包括社交媒体数据、在线消费数据、客户关系管理系统数据等。
如何利用数据实现精准营销
如何利用数据实现精准营销近几年，随着数字化的发展，数据已经成为营销领域的重要资源之一。
通过收集、分析和利用大量的数据，企业可以更好地了解消费者需求和行为，并根据数据的洞见进行更精准、有效的推销和营销。
本文将探讨如何利用数据实现精准营销，以帮助企业更好地发掘和利用数据资源。
第一部分：收集数据在实现精准营销之前，企业首先需要收集和整合大量的数据，以获得对消费者和市场的深刻洞察。
数据来源包括直接收集的数据和间接获取的数据。
直接收集的数据包括用户自愿提供的信息、网站和社交媒体上的访问行为、购买行为等等。
间接获取的数据包括公共数据、竞争对手数据、新闻媒体、行业分析等等。
数据的收集和整合涉及到数据的存储和管理。
在数据存储方面，企业可以使用云存储、本地存储等不同方式进行数据存储，以确保数据的安全和便捷获取。
在数据管理方面，企业需要建立完善的数据管理流程和机制，以确保数据的准确性、完整性和安全性。
企业还需要使用合适的数据管理工具和技术，如数据仓库、数据湖、ETL等等，以提高数据管理的效率和质量。
第二部分：分析数据在数据收集和整合的基础上，企业需要利用数据分析工具和技术来分析和挖掘数据。
数据分析旨在揭示消费者需求、行为和心理，以便企业了解消费者的偏好和需求，并提供个性化和定制化的服务和产品。
数据分析可以分为可视化分析、模型分析、挖掘分析等不同类型的分析。
可视化分析是数据分析的一种常见方式，可帮助企业更直观地理解数据。
可视化工具如Tableau、Power BI、QlikView等等，可以帮助企业将数据可视化成图表、表格、地图等形式，让企业更好地理解数据和呈现数据。
模型分析是对数据进行建模和预测的一种方式。
运用模型分析，企业可以分析数据中的趋势、关系和预测，为企业决策提供依据。
挖掘分析是对大规模无结构数据的一种分析方法，一般分为文本挖掘、图像挖掘、视频挖掘等不同类型的挖掘分析。
这些分析方法可以帮助企业深入挖掘数据中的价值信息，更精准地了解消费者需求和行为。
精准营销数据分析“三步曲”，助力信用卡存量客户营销
信用卡运营272024.02《中国信用卡》智能营销系统营销触达渠道产出营销名单、实现系统对接、活动上线支持✓基于业务需求，构建大数据模型✓运用模型结果，综合考量潜在价值 贡献及预期目标等，设定营销客群 筛选策略、活动达标规则等✓活动期间，每周定期分析营销活动 效果，助力营销成效达成✓营销活动结束后检视效果，同时进行专项 分析并提供优化建议，反哺营销策略活动期间数据报表（活动周报、月报）开发构建模型制定方案策略活动效果专题分析（优化建议、策略迭代）模型策略+营销平台智能营销活动系统、多渠道触达平台精准营销模型、营销活动策略效果跟踪分析、营销迭代优化☐ 银联数据服务有限公司 安德燕 高瑞琳随着金融市场的不断发展和竞争的加剧，信用卡市场竞争逐渐趋于“白热化”。
在当前信用卡行业转向精耕细作的新环境下，如何挖掘既有存量客户用卡行为偏好，找准不同用卡阶段客群的营销需求，在预算成本有限的前提下实现资源的最优化配置和持卡人对发卡行收益贡献最大化，是各发卡行面临的挑战之一。
如今，越来越多的银行将信用卡精准营销视为突破口，依托大数据挖掘模型布局基于客户生命周期的、针对不同阶段客群的差异化精准营销，以期激励客户多用卡、用好卡。
那么银行如何构建“千人千面”、全时全景的精准营销体系，开展个性化的专项营销活动，推动存量客户经营的高质量发展？本文提出精准营销数据分析“三步曲”（如图1所示），以期能对银行实现信用卡存量客户精准营销有所裨益。
一、大数据模型赋能信用卡客户生命周期各阶段的精准营销1.信用卡客户生命周期划分如图1所示，信用卡客户生命周期可分为两个阶段：一是获客后的新客转化阶段；二是用卡行为培育后的老客维护阶段。
在新客转化阶段，持卡人依次步入首次用卡的新客期（促动首刷的黄金阶段）、黏性养成的成长期（培养用卡习惯的关键阶段）。
在老客维护阶段，银行可重点关注持卡人消费收入贡献度的提升，该阶段为活户消费和收入（尤其分期）提升的成熟期；伴随时间推移，持卡人不再继续积极用卡，逐步进入睡眠或销卡的衰退期。
精准营销的关键技巧
精准营销的关键技巧随着市场竞争的日益激烈，精准营销已成为许多企业追求的目标。
精准营销是指通过精准的市场定位、有效的数据分析和精细的执行策略，将营销信息准确地传递给目标客户，从而实现营销效果的最大化。
本文将探讨精准营销的关键技巧，帮助企业提高营销效果。
一、精准的市场定位精准营销的第一步是进行精准的市场定位。
市场定位是指企业根据自身特点和目标客户的需求，为自己在市场上树立独特的形象。
市场定位的关键是要准确把握目标客户的需求和偏好，从而为其提供有针对性的产品或服务。
具体来说，企业可以通过市场调研、竞争分析、用户访谈等方式，了解目标客户的需求和偏好，从而为其量身定制产品或服务，满足其个性化需求。
二、有效的数据分析和数据挖掘精准营销离不开数据支持。
企业需要收集和分析大量的用户数据，包括用户行为、兴趣、偏好等，以便了解目标客户的特点和需求。
通过数据分析和数据挖掘，企业可以发现潜在的客户群体和营销机会，为制定精准的营销策略提供依据。
同时，数据分析和数据挖掘还可以帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
三、精细的执行策略在制定精准的营销策略后，企业需要将其执行到位。
精细的执行策略包括以下几个方面：1.合适的渠道：根据目标客户的特点和偏好，选择合适的营销渠道，如社交媒体、电子邮件、短信、线下活动等。
不同的渠道适用于不同的受众，企业需要根据实际情况选择合适的渠道，以提高营销效果。
2.精确的时间：精准营销需要把握好时间点，例如在客户生日、节日等特殊时期发送祝福或优惠信息，以增强客户情感联系和提升转化率。
3.内容创意：在执行精准营销时，需要确保内容创意，根据目标客户的特点和需求，制定具有吸引力的内容，如文章、图片、视频等，以激发客户的兴趣和好奇心。
4.监测与优化：在执行过程中，企业需要密切关注营销效果，及时调整策略，优化执行方式，以提高营销效果。
同时，企业还需要对数据进行深入分析，不断优化数据模型和方法，提高数据质量和精度。
大数据精准营销的关键要素
大数据精准营销的关键要素随着搜寻引擎、社交网络及智能移动设备的普及，用户每天网络活动产生的数据成倍增长，海量数据使用户和企业的行为产生了诸多转变。
大数据本质上是一种工具。
只有当数据被企业利用并开头制造价值时，它们才有了真正的意义。
企业应当如何驾驭数据使之为己所用，利用大数据洞察用户行为变化，精确地分析用户的特征和偏好，挖掘产品的潜在高价值用户群体，实现市场营销的精准化、场景化，是企业使用大数据技术实现精准营销时必需要考虑的问题。
1.用户画像大数据精准营销的第一步是进行共性化的用户画像——针对每一类数据实体，将其进一步分解为详细的数据维度，刻画每个用户的特征，再聚集起来形成人群画像。
用户画像是依据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，详细包括以下5个维度。
① 用户固定特征：包括性别、年龄、教育水平、职业、星座等。
② 用户爱好特征：包括爱好爱好，常常查看的网站，使用的App，扫瞄、保藏、评论的内容，以及品牌和产品偏好。
③ 用户社会特征：包括生活习惯、婚恋状况、人际交往和社交状况以及家庭成员等。
④ 用户消费特征：包括收入状况、消费水平、产品购买渠道、购买频次和购买产品种类偏好等。
⑤ 用户动态特征：包括用户当下需求、正在前往的地方、周边的商户、四周的人群等信息。
构建和生成用户画像一般通过采集和分析数据、用户分群和优化整理数据3个步骤实现。
（1）采集和分析数据数据是构建和生成用户画像的核心依据，只有建立在客观数据基础上的用户画像才是真实牢靠的。
数据来源有3种，即相关的文献资料和讨论报告、产品数据后台以及问卷调研和用户访谈。
例如，收集网站用户行为数据时，当用户登录电商平台或网站后，其Cookie就始终驻留在扫瞄器中，通过用户点击的链接和按钮，或点赞、评论，以及访问的路径，可以记录用户的全部扫瞄行为，然后持续分析其扫瞄过的关键词和页面，可分析出其短期需求和长期爱好。
也可以通过社交网站，获得用户的职业、爱好爱好等方面的信息。
大数据应用的精准营销
大数据应用的精准营销：重新定义营销的未来随着科技的进步和互联网的普及，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
特别是在营销领域，大数据的应用已经为精准营销提供了前所未有的机会。
精准营销是指根据目标受众的特点和需求，制定个性化的营销策略，从而提高营销效果和客户满意度。
大数据的应用为精准营销提供了强大的数据支持和技术保障，使营销策略更加精准、高效和人性化。
一、大数据提供丰富的数据资源大数据时代的到来，让企业拥有了海量的数据资源。
这些数据不仅包括传统的销售数据、市场调研数据，还包括社交媒体数据、搜索引擎数据、网站访问数据等。
通过对这些数据的分析，企业可以了解目标受众的行为特征、兴趣爱好、消费习惯等信息，从而为精准营销提供依据。
二、大数据实现个性化推荐在传统营销中，企业往往采用“一刀切”的营销策略，忽略了不同客户群体的差异。
而大数据可以分析客户的行为数据，为每个客户制定个性化的推荐方案。
例如，电商平台可以根据客户的购买历史、浏览记录等信息，推荐相关的商品和优惠活动；广告平台可以根据客户的兴趣爱好，为其定制个性化的广告内容。
这种个性化的推荐方案能够提高客户的满意度和忠诚度，同时也能够提高企业的销售额和品牌影响力。
三、大数据提高营销效果传统的营销手段往往缺乏数据支持，无法准确地了解客户的反馈和需求。
而大数据可以记录和分析客户的行为数据，为营销策略的制定和调整提供依据。
通过对数据的分析，企业可以了解哪些营销策略效果好、哪些效果不佳，从而及时调整策略，提高营销效果。
同时，大数据还可以帮助企业了解竞争对手的情况，从而制定更加有针对性的营销策略。
四、大数据助力企业决策大数据的应用不仅可以提高营销效果，还可以为企业决策提供支持。
通过对数据的分析，企业可以了解市场的趋势和变化，预测未来的发展方向，从而制定更加科学合理的战略和计划。
同时，大数据还可以帮助企业优化生产流程、降低成本、提高效率，从而提升企业的竞争力和市场地位。
总之，大数据应用的精准营销是未来营销发展的趋势。
精准营销的三大策略
精准营销的三大策略近年来，随着互联网技术的不断发展，精准营销逐渐成为了企业营销的主流趋势。
对于企业而言，精准营销能够将营销资源更好地聚焦于目标市场，提高营销效果，从而获得更高的收益。
本文将从营销对象、营销平台和数据分析三个方面，探讨如何实现精准营销。
一、营销对象精准营销的第一步是锁定目标客户。
企业需要通过市场研究和客户分析，了解自己的产品或服务适合哪些人群，并对这些人群进行精细化划分。
在市场细分的基础上，企业可以通过人群画像、行为习惯、消费偏好等多方面的数据分析，建立客户画像，精准识别客户需求，帮助企业更加准确地锁定目标客户。
二、营销平台针对不同的营销目标，企业需要选择合适的营销平台。
在选择营销平台的时候，需要考虑平台的用户数、用户属性、使用习惯、社交互动强度等因素。
如果企业是个性化定制的品牌，可以选择在社交媒体上展示个性化定制的过程，并让用户参与其中，提高用户粘性；如果企业是面向广大用户的品牌，可以选择在搜索引擎或电商平台展示广告，增加品牌曝光度。
此外，在选择平台的时候，还需要考虑广告投放量、投放时间、广告形式等因素，以最大限度地提高营销效果。
三、数据分析数据对于精准营销至关重要。
数据可以为企业提供客户需求、偏好、口碑等信息，帮助企业设计更加准确的方案。
在数据分析方面，企业需要从以下几个方面入手：1. 采集数据：企业可以通过多种方式获取客户数据，例如用户调查、问卷调查、访谈等。
2. 整合数据：企业需要将多种数据整合起来，以便于分析。
3. 分析数据：基于数据分析结果，企业可以制定更加针对性的营销策略。
4. 优化营销：通过不断监控营销效果，优化营销策略，提高营销效果。
总之，精准营销是一项持续性的工作，企业需要不断地更新市场信息、挖掘客户需求，不断完善营销策略，从而提高营销效果，实现最终的商业目标。
如何利用数据精准营销
如何利用数据精准营销在当今的数字化时代，数据已经成为企业决策的核心。
数据分析和营销手段的结合已经成为了一种极为有效的方式，可以帮助企业更准确地将目标客户锁定，推出更有针对性的营销方案。
下面将从数据搜集、分析和应用三方面探讨如何利用数据精准营销。
一、数据搜集数据搜集是数据精准营销的第一步。
企业可以从多个渠道收集数据，如客户数据库、营销活动参与者信息、社交媒体、消费者调查等。
其中，客户数据库是最重要的数据来源，企业可以从客户数据库中获取客户基本信息、购买记录、反馈意见等数据。
通过分析客户数据库中的数据，企业可以了解客户的需求、兴趣、消费能力，进而制定更合适的营销策略。
二、数据分析数据分析是数据精准营销的核心。
企业需要将搜集到的数据经过加工处理，进行数据挖掘和分析。
数据分析的目的是发掘隐藏在数据中的信息，从而助力企业做出正确的决策。
常用的数据分析方法有聚类分析、关联分析、分类分析、预测分析等。
例如，通过将客户分成不同的群体，然后对每个群体进行个性化营销。
三、数据应用数据应用是数据精准营销的最后一步。
企业需要根据数据分析结果，制定精准的营销策略。
例如，企业可以设计一份问卷调查，了解客户的需求和兴趣，然后根据需求做出不同的产品推荐和促销活动。
此外，企业还可以在社交媒体平台上进行互动营销，吸引潜在客户，增加品牌曝光度。
通过数据应用，企业可以提高销售额、增加客户满意度和忠诚度。
总之，数据精准营销是企业实现数字化转型的核心之一，通过搜集、分析和应用数据可以帮助企业更精准地锁定目标客户，提高精细化营销的效率和效果。
但是，企业在进行数据精准营销时，也需要注意保护客户隐私和数据安全，以免对客户造成不良影响。
大数据时代的精准营销
大数据时代的精准营销在大数据时代的到来下，精准营销成为了企业提高销售和市场占有率的重要手段之一。
通过收集和分析大量的用户数据，企业能够更好地了解消费者的需求和偏好，从而有针对性地进行营销活动。
本文将探讨大数据时代的精准营销策略，并对其在不同行业中的应用进行分析。
一、精准营销的基本原理大数据时代的精准营销是基于大数据技术和市场分析的一种营销策略。
其基本原理是通过收集和分析大量的用户数据，挖掘用户的消费行为、兴趣爱好、购买偏好等信息，进而实现对用户的精准定位和个性化推荐。
通过精准的营销策略，企业可以提高市场反应速度、增加销售额，并建立起与用户的良好关系。
二、大数据在精准营销中的应用1. 精准用户定位大数据技术可以通过对用户行为数据进行分析，快速准确地确定目标用户的特征和需求。
企业可以根据用户的地理位置、年龄、性别、职业等信息，针对不同群体推出个性化的营销活动。
例如，根据用户的购买记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐符合其兴趣的商品，提高购买转化率。
2. 个性化推荐通过分析用户的历史行为和偏好，企业可以给用户提供个性化的推荐服务。
比如，音乐、电影和新闻平台可以根据用户的浏览记录和喜好，推荐符合用户口味的内容，提高用户粘性和满意度。
同时，个性化推荐还可以帮助企业更好地理解用户需求，优化产品和服务，提升市场竞争力。
3. 营销效果分析大数据技术可以对营销活动的效果进行深度分析，帮助企业评估活动的有效性和效益。
通过对用户的点击量、转化率等指标进行实时监测，企业可以根据数据反馈及时调整营销策略，优化投入与产出的关系。
此外，大数据分析还可以发现用户行为的潜在规律，为企业提供预测和决策支持。
三、不同行业中的精准营销案例分析1. 零售业在零售业中，大数据精准营销的典型案例是超市的会员卡营销。
通过会员卡收集用户的购物数据，超市可以对用户进行分类分析，了解用户的消费行为和购买偏好。
超市可以根据用户的购买记录，给用户发送个性化的优惠券和推广信息，增加用户购买意愿和忠诚度。
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大数据精准营销必读的“三步曲”及“两误区
“
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，大多行业都因沾染这两个词汇为荣。
马云也表示，在接下来的社会经济发展中，数据将如过去的“石油”成为一种核心资源。
其实，上面这些搜集的数据多数是无效的。
在我的文章《展会大数据精准营销，你应该知道这些事》中，明确提要一个词汇“大数据画像”，考虑到未来的营销会是精准化营销，搜集数据时一定要按数据的组合进行整理，而大数据画像很直接地告诉我们该搜集怎样的数据，由于篇幅有限，此处不过多讲解，更多请自行百度一下进行阅读。
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的诞生一样，这绝不仅仅是信息技术领域的升级，更是在全球范围企业加速创新、社会加速变革的利器。
现代关系学之父德鲁克说过，预测未来最好的方法，就是去创造未来。
而“大数据战略”，在当下及未来某节点上能起到“给我一个杠杆，我能翘起整个地球”的效用。
大数据的应用离不开数据，从搜集、存储、分析到预测。
而关于数据的收集，许多人都会觉得无从下手，那么大数据
的应用真的那么难吗？
今年早些时候，一项出自Gartner的统计结果引起了我的关注。
该结果称，到2018年，由于面对关于技能和整合的挑战，70%的Hadoop应用都将陷入困境。
诚然，技能与整合是会为我们带来挑战，但现如今，各个服务提供商都声称能使大数据应用变得更容易、更平滑，那么挑战与困难会出现在什么环节呢？我们从大数据项目的上游部分入手，开始分析。
1、数据收集
对于数据收集，乍一看是一项艰巨的任务。
因为对于数据，不仅仅要做到全面，还要做到精准。
再加上大数据收集并纳入数据湖泊的一系列工作，使人对大数据项目望洋兴叹。
但是如果将数据收集问题肢解开来的话，你会发现实际操作难度系数降低了不少。
来自传统来源的数据：我们有各种传统的体系为我们作分析提供数据来源，例如会计系统、HR系统、CRM系统及专业的数据采集技术等等。
通过现有的ETL技术，我们可以汇聚这些系统中的数据。
大体上我们有两种选择：一种是将实体数据从数据仓库复制、替换到数据湖泊，另一种是在结构上搭建数据湖泊。
来自物联网的结构化的数据：物联网中的传感器以及其他设备产生的数据会使应用变得复杂，主要原因是数据产生
量与摄入量的及时匹配问题。
不过这其中涉及的数据通常高度标准化，而且对上游数据转换的需求量不大。
非结构化的数据：诸如Hadoop之类的大数据平台可以简化媒体文件以及文字数据的收集工作。
这些数据可以被简单地“倾倒”入数据湖泊(hub)而后加以利用，因为这些数据的存储是无结构的。
2、数据存储
数据不断增长造成单机系统性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据的增长速度。
因此，关于数据的存储就发展出来数据库进行存储，具体有如下几种：并行数据库
并行数据库是指那些在无共享的体系结构中进行数据操作的数据库系统。
这些系统大部分采用了关系数据模型并且支持SQL语句查询，但为了能够并行执行SQL的查询操作，系统中采用了两个关键技术：关系表的水平划分和SQL 查询的分区执行。
NoSQL数据管理系统
传统关系型数据库在处理数据密集型应用方面显得力不从心，主要表现在灵活性差、扩展性差、性能差等方面。
最近出现的一些存储系统摒弃了传统关系型数据库管理系统的设计思想，转而采用不同的解决方案来满足扩展性方面的需求。
这些没有固定数据模式并且可以水平扩展的系统现
在统称为NoSQL，这里的NoSQL指的是“NotOnlySQL”，即对关系型SQL数据系统的补充。
NewSQL数据管理系统
传统数据库支持ACID和SQL等特性限制了数据库的扩展和处理海量数据的性能，因此尝试通过牺牲这些特性来提升对海量数据的存储管理能力。
这种方式取消了耗费资源的缓冲池，在内存中运行整个数据库；它还摈弃了单线程服务的锁机制，也通过使用冗余机器来实现复制和故障恢复，取代原有的昂贵的恢复操作。
这种可扩展、高性能的SQL数据库被称为NewSQL。
得益于自身基础设计理念，大数据平台可以无限扩展。
如果大数据平台在云端运行维护，那么它的灵活性将更强，但是网络也存在较大安全问题。
但是我们从整个数据的应用过程来看，至少从概念上讲，存储数据是大数据应用中最易于实现的部分。
3、数据使用
在数据湖泊中存储了理想的数据后，我们该怎么将其加以利用呢？数据的转换、协调、确保不同数据源之间的一致性、检查数据的质量，这些是大数据应用中最难实施的部分，而且在这些方面我们可用的自动化工具少之又少。
如果我们的需求只是基于某个单一数据源开发项目，或者基于一致的数据集得出报告的话，那么我们有许多集成度
高的无缝化解决方案可以使用。
然而想要结合多种数据源、探索利用不同属性的数据的话，我们就不得不自行开发。
4、大数据的两个误区
大数据“万能”
个人认为，目前大多企业不具备数据应用的能力，因为大数据之间存在相关性。
“一句话，即便在大数据时代，种种‘黑天鹅’事件也仍然是没有办法被准确预测到的。
因为所有根据过去的理论数据模型进行的假设都无法准确推演未来，它们不过是为了未来某个黑天鹅做着准备。
”
大数据涉及海量非相关数据的相关性的统计，其相关性的存在基础又是什么呢？非相关数据，很多时候两者的相关性是真相关，也可能是伪相关。
需要注意，这种相关性要成为可推演的行为逻辑，首要前提就是确保这种相关性的基础是恒定不变的。
因此，我们要注意和警惕的是，大数据并非是一个万能的事物，它的缺陷在于立足于统计学基础之上，必然是会因为统计样本的变化而发生变化的。
过去决定未来，是无法反映出时代进步和调整的可能性的。
过去所做的推断，永远只代表了过去那个阶段为止的最高极限，本身是不会自我演化和发展的。
大数据之“大”
人们往往犯这样的错误，认为大数据越大越好。
事实是
数据并非越大越好，有价值的分析工具是帮助客户从海量的大数据找出真正可用于决策的数据，这些有价值的数据就是‘小数据’。
”换言之，“小数据”是针对客户的特定需求概括、提炼出的数据。
作者：李显红，会展高级策划师，展会百科论坛创始人，世博威国际展览集团品牌部策划经理。