大数据时代的智慧营销-客户营销信息进行整理和分析
联通大数据产品及案例介绍：精准营销产品
数据引领未来联通大数据产品及案例介绍目录contents1 2 3产品介绍行业场景案例分享运营商有什么数据运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值身份上网位置社交支出通信终端时序基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户的社交特征运营商通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利基于用户访问什么网址，下载什么应用，访问什么内容等，得到上网喜好运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证。
通过身份信息，帮助金融机构快速判定用户的信用程度运营商有客户最为详实的消费账单，比如流量费，短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了解用户通话行为特征识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展趋势，用户换机周期等通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务运营商数据与传统BAT数据相比优势数据局部性数据封闭性数据割裂性数据全面性互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据很少有互联网公司愿意开放自己的数据，开放更多的是商业模式层面和应用层面。
互联网的数据整合困难，同时注册的个人账号也是短期的，不稳定的。
互联网公司的数据受限于自身的业务，其数据的范围和深度都是有限的。
BAT数据受限于本身的数据基因运营商的数据也许更有代表性和竞争力运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规模优势就越大。
运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。
运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么，这是很多企业的数据难以比拟的。
大数据背景下的人工智能客服系统研究
图2基于大數据的人工智能客服系统框架
2.1问答板块
经典的问答板块主要由3个模块组成：问题信息处理、 问题检索以及答案推荐。首先，系统对使用者发出的请求完 成语义分析操作，主要流程是运用语义知识库对语句完成提 前处理操作。系统通过分析语句的词法、句法以及语法分析 句子的语义，从而做到智能问答切。知识地图的创建是根据
[4] 罗慧，梁笛•广州地铁线网智能客服系统平台实施方案研 究[J].现代城市轨道交通,2020(11):94-9&
[5] 李丹.人工智能在联通容服系统中的应用和关键技术研 究[J].电脑知识与技术,2020,16(26):176-177.
[6] 林雪峰，曹子勇，曹家玉.基于人工智能的智能客服终端 的研究与设计[J].电子制作,2020(16):58-59.
1大数据背景下的人工智能客服系统概述
商家与客户之间的沟通要求智能客服充当沟通的主要桥 梁，推动相关行业迅速了解客户的需求，从而对智能客服的 服务质量提出新的要求2〕，人工智能客服系统如图1所示。 而对于目前的智能客服系统来讲，主要采用自然处理技术实 现系统的自动问答服务模式，并以语音和文本为关键信息完 成相关操作。对于此种方式，虽然可以在一定程度上降低人 工客服的工作负担，但其服务水平仍旧远远低于人工客服。
话务量指在单位时间内产生的呼叫数与每次呼叫所消耗 时间的乘积。其中，通信量的多少在一定程度上受通信时间长 短的影响。随着单位时间的通信次数不断增加，通信量也将逐 渐增加。所以，在建立相应的呼叫模型时，需要对话务数据进 行计算和分析，以保证模型的合理性以及有效性。利用数据信 息智能分析组织能够有效地查询相关的历史数据信息，从而为 完成相关流程及业务活动提供更加优质、便捷的智能服务。
大数据分析及应用案例-精准营销
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Service Quality Analysis Competitor Analysis Customer Analysis Location Based Analysis
26.2% of the world is online
1.8 billion people are online today and this number is estimated to reach 2.2 billion by 2013 Applications
14
Big Insights and Streams
DB2
Smarter Commerce
EMM
Mobile 1st
Analytics Cloud
短期目标 –大数据分析
1. 构建后台关联知识库: 从产品自身属性、说明书、销售记录、用户评 论提炼知识点，并且建立语义关联网络； 2. 标准化用户查询：把口语化的、不规范的查询补充完善，并映射到 标准产品术语； 3. 理解用户的查询需求：对用户需求进行语义归类及消歧； 4. 基于语义关联做精准搭配推荐 标准化用户查 理解用户的查
46周的销售数据加上15周的社交媒体数据用以训练， 来预测未来的销售额 某款相机: 预测精度，MAPE（平均绝对百分比误差）从31%降到了16%
在预测模型中加入社交媒 体中相关品牌产品的数据 量信息及情感挖掘信息很 大提升了预测精度
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支撑技术： 将社交媒体分析加入销售预测模型
社交媒体数据
“Bought a Nikon Coolpix S6300 + waterproof case. Can't wait to play with it.”
讨论量
去除噪声数据
商业银行零售客户大数据精准营销的方法和策略研究
引言 随着大数据技术的快速发展，科技在金融领域的应用日益广 泛和深入，“互联网+金融”迅速崛起，优势凸显，互联网金融对 传统商业银行零售业务（支付、存款、贷款）产生巨大冲击，特 别是第三方支付平台的推出，以 P2P 模式为引领的网贷平台发 展，互联网金融对传统金融零售业务带来更大冲击。因此，面对 大数据技术广泛应用和互联网金融的高速发展，从大数据视角， 探索云计算、人工智能等在零售业务转型的应用，对商业银行抓 住互联网金融机遇，加快转型具有重要意义。 1 我国商业银行零售业发展背景 商业银行零售业务是指银行通过向个人、家庭及小企业提供 各类金融服务，如存款、结算、投资、代理服务、委托咨询等小 规模的交易来达到开发新市场的目的。随着我国经济发展进入新 的时期，金融也由投资转向消费，银行零售业务迎来春天。从 2004 年开始，零售业务已逐渐崭露头角，到 2016 年达到高峰，随着 零售业务的持续发展，2018 年全国商业银行零售理财存续规模整 体上升，环比和同比都有所增加，表明商业银行零售业务的发展 方向是正确的。实践证明，零售业务具备新的业务增长点，有稳 定性强、成本低、风险可把握特点，商业银行在业务结构调整中 加大金融科技投入选择以零售业务为重心符合转型发展的大趋 势。转型是发展的必然趋势，转型应侧重数字化和零售业务的深 度整合，秉持业务科学发展观，借助数字力量通过新思维、新模 式、新平台重塑业务格局，优化业务结构，提升产品服务质量， 最终实现零售业务智慧化、生态化发展。 2 客户经营存在的主要问题 2.1 客户管理模式不健全 管理平台不完善。某商业银行零售条线涉及业务相关系统几 十个，数据来源渠道大多成孤立和单一，形成众多彼此隔离的“孤 岛”，渠道信息不共享、系统数据不交换、数据口径不一致等问 题依然是零售业务发展的瓶颈，如信用卡系统、个贷系统、掌银 系统等多数个人客户数据不共享。再如个人客户营销管理系统 （ＣＲＭ）对客户产品信息“画图”存在滞后现象，也无法及时 分享资产负债管理系统（Ｎ－ＡＬＭＳ）个人资金变动数据，掌 握客户资金变动的及时性和准确性不够。同时，个人贵宾客户积 分管理系统始终未推出，客户优惠服务始终无法形成制度化，闭 环营销中的营销宝不支持客户产品推介的群发链接，导致规模 批量营销无法达成。
提升数据赋能 打造极智体验--以“大数据+AI”助推工商银行“智慧零售”战略转型
在科技驱动社会变革的大趋势下，零售银行业面临的技术、市场、客户、政策等外部环境和竞争态势都已发生革命性变化。
各行相继将“智慧银行”战略作为未来转型方向，招行、平安更是高调发声要做金融科技银行。
工商银行继2015年发布e-ICBC战略之后历经两载积淀与打磨，郑重宣布在零售条线推进“智慧零售”战略转型，要推动大数据、人工智能等新兴科技与零售金融的深度融合，来实现零售业务的新飞跃。
因此，依托“大数据＋AI”技术为打造“极智”体验赋能，将成为工商银行下阶段零售战略转型的关键。
一、未来已来，数据资源角色升级当前，第四次技术革命产生的深远影响正在以超乎想象的速度向社会经济各个领域快速渗透。
增速迅猛的数字经济成为全球经济增长新动能，《中国数字经济发展白皮书2017》数据显示，2016年中国数字经济总量达22.6万亿元，占GDP比重超过30%，同比名义增长接近19%。
不仅如此，人口变迁和科技变革的共振，也引发了客户主体、分布和需求的一系列革命性变化，新业态、新模式呼之欲出。
而在国家战略层面，2015年党的十八届五中全会提出“国家大数据战略”规划、2017年国务院中国工商银行个人金融业务部研究规划处印发新一代人工智能发展规划，都标志着“大数据＋AI”发展正处于史无前例的红利时代。
大数据资源与物质资产、人力资本相提并论，是重要生产要素，也为人工智能的蓬勃发展奠定了基础。
在此背景下，“未来已来”的惊呼不绝于耳。
麦肯锡指出，金融行业的大数据价值潜力指数居首。
对于数据资源优势得天独厚的零售银行而言，研究如何将AI深度融合于业务中，来实现对大数据资源的深度开采则更显意义非凡。
“大数据＋AI”在工商银行智慧零售战略转型的宏伟蓝图中，既是驱动因素，又是核心组件，有望成为下阶段零售业务突破发展瓶颈、加快利润增长的“新动力”。
二、海纳百川，数据生态落子布局“大数据＋AI”能力建设是一个厚积薄发的过程，其重要前提是基础数据的多样化、规模化、自动化采集。
《大数据营销》教学大纲
《大数据营销—基础、工具与应用》教学大纲课程编号：课程性质：必修课程名称：大数据营销学时/学分：51/3英文名称：Big data and intelligent marketing 考核方式：课程论文选用教材：大数据营销：基础、工具与应用[M]. 大纲执笔人：先修课程：市场营销大纲审核人：适用专业：工商管理类各专业延伸阅读一、教学目标《大数据营销》是一门面向市场营销、电子商务及工商管理等经管类专业的核心课程。
1.课程作用本课程主要培养学生系统了解大数据驱动下的智能与智慧营销的现状和发展趋势、基本知识和基本原理，全面掌握大数据与智能营销的基本概念、工具和方法，使学生学会利用大数据与智能营销的各项职能。
能在实体经济中帮助企业开展有效的大数据与智能营销活动，提升企业的大数据与智能营销管理水平。
2.拟达到的教学目的通过本课程的理论学习和大数据分析实践，使学生们能学会利用大数据与智能营销的各项职能，懂数据分析、会判断用户需求，进而实现精准营销的能力。
同时，培养学生的大数据思维和正确的道德观和价值观，关注大数据与智能营销的可持续性，培养出顺应时代趋势、契合市场需求、深受企业欢迎的兼具理论知识与实践能力的市场营销专业人才。
二、教学内容第1章大数据概述（1）了解大数据的诞生；（2）了解大数据产业发展概况；（3）了解大数据的含义和特征；（4）掌握大数据的处理流程；（5）了解大数据的应用领域；（6）了解大数据的技术框架；第2章大数据营销（2）掌握大数据营销的运营方式；（3）了解大数据营销的发展；（4）了解大数据营销的应用；（5）了解大数据营销的信息安全；（6）了解大数据营销的隐私保护；第3章大数据时代的消费者行为分析（1）了解大数据时代市场的演进；（2）掌握大数据时代市场的类型和功能；（3）了解大数据时代网络用户的现状和趋势；（4）了解网络消费者的特征；（5）掌握影响消费者购买行为的因素；（6）掌握消费者的购买决策过程；（7）了解消费者行为分析相关应用；第4章大数据广告营销（1）了解大数据广告的含义；（2）了解大数据广告的特点；（3）掌握大数据广告的类型；（4）了解大数据广告的应用；第5章精准营销（1）了解精准营销的发展背景；（2）了解精准营销的特点；（3）掌握精准营销的实现策略；（4）掌握精准营销的实施过程；（5）了解精准营销的应用；第6章大数据搜索营销（1）了解搜索引擎的概念；（2）了解大数据搜索营销的概念；（3）了解大数据搜索营销的发展方向；（4）掌握大数据搜索营销的流程；（6）了解大数据搜索营销的应用；第7章APP营销（1）了解APP营销的发展现状；（2）了解APP营销的概念；（3）了解APP营销的模式；（4）掌握APP营销的技巧；（5）了解APP营销的大数据应用；第8章微信营销（1）了解微信营销的内涵；（2）了解微信营销的商业价值；（3）掌握微信营销的基本模式；（4）了解微信营销的应用；第9章微博营销（1）了解微博营销的概念；（2）了解微博营销的特点；（3）掌握微博营销的实施技巧；（4）掌握微博营销运营策略；（5）了解微博营销的应用；第10章O2O营销（1）了解O2O营销的内涵；（2）了解O2O营销的特点；（3）了解O2O营销的分类；（4）掌握O2O营销的策略与方法；（5）了解O2O营销的应用；第11章短视频与直播营销（1）了解短视频营销的概念；（2）掌握短视频营销的模式；（3）了解短视频营销的应用；（4）了解直播营销的概念；（6）了解直播营销的应用；第12章跨界营销（1）了解跨界营销的内涵；（2）了解跨界营销的原则；（3）掌握跨界营销的关键要素；（4）了解跨界营销的模式；（5）了解跨界营销的应用；第13章其他大数据营销方式（1）了解体验式营销的内涵；（2）了解体验式营销的措施；（3）了解体验式营销的应用；（4）了解互动式营销的内涵；（5）了解互动式营销的特点；（6）了解互动式营销的应用；（7）了解定制营销的含义；（8）了解定制营销的特点；（9）了解定制营销的应用三、建议教学进度本课程各章的建议教学和学习进度如下：四、教学方法1.教学方法本课程主要采取面授教学的方式，结合案例引导、小组讨论和上机实验等方式开展教学活动。
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
智慧零售顾客消费习惯分析与推荐算法
智慧零售顾客消费习惯分析与推荐算法智慧零售顾客消费习惯分析与推荐算法一、智慧零售概述智慧零售是一种运用先进技术手段，如大数据、、物联网等，对零售流程进行全面优化和升级的商业模式。
它旨在通过精准洞察消费者需求，提供个性化的购物体验，从而提高运营效率、降低成本并增强顾客忠诚度。
在当今数字化时代，智慧零售已成为零售行业发展的重要趋势。
1.1 智慧零售的核心技术智慧零售的实现依赖于多种核心技术。
大数据技术用于收集、存储和分析海量的消费者数据，包括购买历史、浏览行为、偏好等，从而挖掘有价值的信息。
技术则在顾客行为预测、个性化推荐、智能客服等方面发挥关键作用。
物联网技术通过将零售环境中的各种设备连接起来，实现库存管理、货架监测、智能支付等功能的智能化。
1.2 智慧零售的发展现状目前，智慧零售在全球范围内得到了广泛应用。
许多大型零售商纷纷投入大量资源进行数字化转型，推出了一系列智慧零售解决方案。
例如，一些超市利用智能货架实现商品库存的实时监控和自动补货，通过自助结算系统提高结账效率。
线上线下融合（OMO）模式也日益普及，消费者可以在不同渠道间无缝切换购物体验。
然而，智慧零售的发展仍面临一些挑战，如数据安全与隐私保护、技术整合难度大、消费者对新技术的接受程度参差不齐等。
1.3 智慧零售与传统零售的区别与传统零售相比，智慧零售具有显著的优势。
传统零售主要依赖于经验和直觉进行商品采购、陈列和销售，难以精准满足消费者的个性化需求。
而智慧零售以数据驱动，能够实时了解消费者的需求变化，提供更加精准的商品推荐和营销策略。
传统零售的运营效率相对较低，库存管理、人员调配等方面容易出现问题。
智慧零售则通过智能化的系统实现高效运营，降低成本并提高服务质量。
智慧零售还能为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验，增强消费者与品牌的互动和忠诚度。
二、顾客消费习惯分析2.1 数据收集与整理在智慧零售中，收集顾客消费数据是分析消费习惯的基础。
商家智慧营销引流系统设计方案
商家智慧营销引流系统设计方案智慧营销引流系统是一种利用人工智能和大数据分析等技术手段，对商家进行智能化营销引流的系统。
通过分析用户行为数据、消费习惯、兴趣偏好等信息，为商家提供精准的推荐和营销策略，实现精准营销引流，提升销售业绩。
一、用户数据收集与分析1. 数据收集：通过商家的线上线下渠道，收集用户的基本信息、购买记录、浏览行为、点击情况等数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行筛选和清洗，剔除无效或重复数据。
3. 数据分析：利用数据分析工具对清洗后的数据进行分析，提取用户的行为模式、偏好特征等信息。
二、用户画像与分类1. 用户画像：通过分析数据，生成用户画像，包括用户的年龄、性别、地域、职业等基本信息，以及用户的购买习惯、兴趣爱好等详细信息。
2. 用户分类：根据用户的特征和行为模式，将用户分为不同的群体，如高消费群体、潜在需求群体、活跃用户群体等。
三、个性化推荐与营销1. 个性化推荐：根据用户画像和分类结果，向不同群体的用户推送个性化的推荐内容，包括商品推荐、特价促销、限时折扣等。
2. 营销活动：结合节假日、促销活动等时机，针对不同群体的用户设计相应的营销策略，如专属优惠、积分赠送等。
3. 营销渠道：结合用户的喜好和行为特征，选择合适的营销渠道，如微信公众号、手机短信、APP推送、社交媒体等。
四、数据监测与优化1. 数据监测：对推荐和营销活动的效果进行监测和评估，包括点击率、转化率、销售额等指标。
2. 优化策略：根据监测结果，对推荐和营销策略进行优化和调整，提升推送的准确性和营销效果。
3. A/B测试：通过进行A/B测试，比较不同版本的推荐和营销策略效果，选择最优方案进行推广。
五、营销数据分析与报表输出1. 数据分析：利用数据分析工具对推荐和营销活动的数据进行分析和挖掘，揭示用户的购买路径、购买决策因素等信息。
2. 报表输出：将分析结果整理成易于理解的报表形式，向商家呈现用户行为、营销效果等数据，为商家的决策提供依据。
浅析“互联网+”时代智慧物业信息管理系统规划与建设
行业研究 Industry Research一、我国物业管理行业信息化系统的建设现状及问题我国物业管理行业信息化从20世纪80年代单一的收费管理电算化开始，先后经历了初创期、规范期、品牌扩张期和创新期，随着企业内部基础管理的规范化和ISO9000体系标准在行业中不断推广，以客户为中心的管理思想占据主流，加上新一代的信息技术快速发展，传统物业管理在智能化设备和先进的管理信息系统助力下，由劳动密集型转向技术密集型、资本密集型产业。
目前，亟需进行业务流程重组，满足客户需求的同时，创造新的经济增长点，改变行业盈利模式。
然而，我国的物业管理信息化在管理技术上与其他行业相比，还存在着很大的进步空间，主要有以下几个方面：(一)缺乏行业发展标准及规范我国的物业服务企业提供的服务层次不一，收费不同、等级不同，无论从管理规模还是业务水平、经济实力上来讲，都存在着较大差异。
由于资金和技术的局限，大部分中小型物业服务企业信息化程度较低，往往通过购买软件公司开发的财务管理、设备管理类软件来满足部分业务需要，没有全面整合业主需求和物业服务企管理需要的综合型一体化解决方案。
大型的物业服务企业由于规模庞大，业务量大，信息管理系统整体规划和设计不到位，加之审批流程较为复杂，存在建设周期长，分批建设、按需建设的现象，更加没有统一的行业建设标准可供参考。
（二）系统分析不全面，现行信息系统利用不充分在实际应用中，企业的信息系统与操作相脱节，一线工作人员对系统操作流程不熟悉、缺乏有效培训，信息系统成了“电子档案”，往往是工作完成之后，再行记录，并未能够有效监控工作流程；有的信息管理系统在构建初期就没有考虑到硬件设备和系统运行环境的升级、数据库扩充建设等后续问题；部分旧的管理信息系统不支持移动设备；许多物业服务企业的信息系统存在网络架构不完善、系统升级难等技术性问题，这些都限制了业务扩展。
（三）软件开发与实际工作需求存在差异，后期维护更新难智慧物业管理依靠“数据+设备+网络”，智能化物业管理设备和先进的物业管理信息系统、决策支持系统缺一不可。
会展业数字化转型：机理与路径
会展业数字化转型：机理与路径作者：王娟郑伟杰来源：《创新》2022年第06期[摘要] 随着“互联网+”的发展，产业数字化将成为一种新的发展方式，会展业的数字化可驱动产业效率提升、推动产业跨界融合、重构产业组织竞争模式、促进数字经济发展、形成产业数字生态圈。
中国—东盟博览会作为国家举办的具有国际影响力的重要展会，近些年在加快数字化转型升级、依靠数字化开发展会新模式、提高客商精准配对、提升展会服务效率等方面取得了较大的进展，但数字化潜力尚待挖掘，可从搭建基础数据库、提升数字化服务、培养数字化专业人才、探索线上展会新模式、健全数字化基础设施、加大政府扶持等方面综合提升数字化水平。
[关键词] 产业数字化；会展业；转型升级；中国—东盟博览会[中图分类号] F062.9 [文献标识码] A [文章编号] 1673-8616（2022）06-00-08随着物联网、大数据、人工智能和5G等信息技术的快速发展，传统产业开始数字化转型，数字经济逐渐成为推动世界经济发展的新动力。
中国—东盟博览会（以下简称“东博会”）作为国家举办的具有国际影响力的重点展会，为服务国家战略、服务中国—东盟自由贸易区建设，促进广西经济发展发挥了重要作用。
截至2022年11月，东博会已成功举办19届，展会规模不断扩大、参展企业数量不断增加、结构不断优化、贸易成交额持续增长，政治经济效应明显。
由于新冠肺炎疫情影响，传统展会受到巨大冲击，会展业数字化转型已迫在眉睫。
基于此，研究东博会的数字化转型路径具有较强的现实意义。
一、文献综述国内不少学者对產业数字化和会展业数字化转型进行了研究，形成了一批理论成果。
对于数字经济推动产业转型，学者主要从理论分析和实证分析两个层面展开研究。
理论分析层面，肖旭和戚聿东认为，数字技术的应用改变了传统的商业逻辑，为产业发展提供了新的活力，主要体现在四个方面：驱动产业效率提升、推动产业跨界融合、重构产业组织的竞争模式以及赋能产业升级[1]。
市场营销学 理论、方法及应用 第十五章 数字化营销
15.1.3 数字化营销中的消费者行为
新的行为模式
新的洞察方法
15.1.3 数字化营销中的消费者行为
案例链接
2020年11月，唯品会公益推出了“唯爱心计划”，旨在打造“购物+公益”的爱 心机制，探索电商公益的多元参与方式。在上线仅两个月之后，就累计吸引了超过38 万人次参与唯爱心计划。唯品会发挥了电商企业的优势，将互联网的思维融入到公益 项目的策划与实施之中。首先，公益参与的互动性。区别于简单的“捐款支持”，用 户可以在唯品会 APP 通过购物消费、消费晒单等多种方式获得“唯爱心”，并将“唯 爱心”投票给自己支持的公益项目，唯爱心筹集目标达成后，由唯品会中国捐赠善款 来支持项目开展，所以用户可以享有自主选择公益事业的权力。其次，公益参与的多 样性。唯爱心计划的公益项目覆盖了疾病救助、乡村教育、困境女性、身边公益等多 个领域，致力于为困境群体提供更贴心、更有价值的公益服务，以更多元的互动方式 激发消费者的向善之心并付诸行动。第三，公益参与的公开性。唯爱心计划通过网络 化公益平台向消费者披露实时、具体、完整、高透明度的公益信息。最后，公益参与 的便捷性。唯爱心公益计划通过联合社会各界上线优质公益项目，搭建多元力量创新 协作的端口，为用户提供了更便捷的公益参与方式，实践“行小善，成大爱”，打造 一个共融和谐的社会。
15.1.3 数字化营销的发展历程
数字化营销4.0 基于人工智能的智慧营销
（2017年开始） 数字化营销3.0 基于大数据的精准营销 （2013年开始） 数字化营销2.0 基于Web 2.0的互动营销 （2002年开始） 数字化营销1.0 基于Web 1.0的单向营销 （1994年开始）
数字化营销的核心要素是数字化技术，而随着数字化技术的不断进步，数字化营销的工具和手段也在不断地更新迭代。阳翼（2017）以 标志性的数字化技术应用为重要节点，将数字化营销的发展历程划分为四个阶段。
银行利用大数据精准营销的案例
文章标题：银行利用大数据精准营销的案例一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为银行精准营销的重要工具之一。
通过对海量数据进行分析和挖掘，银行能够更好地了解客户需求，提供更个性化、精准的金融产品和服务。
本文将通过几个具体的案例来探讨银行利用大数据进行精准营销的成功经验。
二、案例一：招商银行“一网通办”系统招商银行作为国内领先的商业银行之一，利用大数据技术打造了“一网通办”系统，实现全方位、精准的金融服务。
通过对客户的行为数据、消费习惯和偏好进行分析，该系统能够为客户提供个性化的产品推荐和定制化的理财方案。
通过这一系统，招商银行成功地提升了客户满意度和忠诚度，实现了更高效率的精准营销。
三、案例二：工商银行“智慧金融”评台工商银行利用大数据技术打造了“智慧金融”评台，通过对客户的社交网络、社会关系和消费行为进行深度挖掘，为客户提供更个性化、精准的金融服务。
该评台不仅提供个性化的产品推荐，还能够通过大数据分析预测客户未来的金融需求，帮助客户更好地规划财务。
通过“智慧金融”评台，工商银行成功实现了精准营销和更好地客户关系管理。
四、案例三：我国银行“智慧风控”系统我国银行利用大数据技术打造了“智慧风控”系统，通过对客户交易数据、信用记录和网络行为进行实时监控和分析，实现了更精准的风险控制和反欺诈能力。
该系统能够及时识别高风险交易和可疑行为，有效提升了银行的风险防控水平，同时也为客户提供了更安全、可靠的金融服务。
五、总结与展望以上案例充分展示了银行利用大数据进行精准营销的成功实践。
通过对客户数据的深度分析和洞察，银行能够更好地了解客户需求，实现更个性化、精准的金融服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，银行将更加深入地挖掘客户数据，提供更加智能、个性化的金融服务，实现更高效率的精准营销。
六、个人观点和理解作为文章写手，我深刻理解银行利用大数据精准营销的重要性和趋势。
大数据技术的应用，不仅可以帮助银行更好地了解客户需求，还可以提升银行的营销和风险管理能力。
大数据分析与商业智能
大数据在商业智能中的应用领域
客户分析
通过大数据分析，了解客户需求、消 费行为和偏好，为企业提供精准的市 场定位和营销策略。
供应链优化
利用大数据分析供应链各环节的数据 ，提高供应链的透明度、灵活性和效 率。
风险管理
通过大数据分析识别潜在的风险因素 ，为企业提供预警和应对措施，降低 风险损失。
决策支持
整合不同来源的数据，形成统一的数据视 图。
数据分析
数据呈现
运用数据分析工具对数据进行处理和分析 ，发现数据背后的规律和趋势。
将数据分析结果以图表、报表等形式呈现 ，便于理解和决策。
商业智能的架构与组件
架构
商业智能系统通常包括数据源、数据 仓库、数据分析工具、数据呈现工具 等部分。
01
02
数据源
包括企业的业务系统、数据库、外部 数据等。
大数据分析为企业提供全面的数据支 持和洞察，帮助企业做出科学、合理 的决策。
大数据对商业智能的推动作用
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数据，为决策提供及时、准确的信息支 持，提高决策效率和准确性。
优化资源配置
通过大数据分析，企业可以更合理地配置资源，实现资源的最大化利 用。
创新商业模式
大数据分析有助于企业发现新的商业机会和模式，开拓更广阔的市场 空间。
提升竞争优势
通过大数据分析和商业智能，企业可以更好地了解市场需求、竞争态 势和行业趋势，从而提升竞争优势。
商业智能在大数据时代的挑战与机遇
数据安全与隐私保护
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为商业智 能的重要挑战。需要采取有效的安全措施和技术手段保障 数据安全和隐私权益。
数据质量与治理
大数据时代的网络营销与数据分析研究
大数据时代的网络营销与数据分析研究第一章网络营销的基本概念及意义随着互联网的普及，网络营销已经成为企业推广业务和建立品牌形象的重要手段之一。
网络营销是指通过互联网等新型信息技术平台实现对消费者的精准定位、快速传播，并对客户的需求进行准确的预测和响应。
网络营销的目的是为企业带来更大的收益。
网络营销的意义在于可以实现以低成本获取高效收益，同时还可以实现营销效果的可追踪、可计量、可反馈。
网络营销不仅可以大大降低企业的广告宣传成本，而且还可以大大提升广告宣传效果，为企业带来更多的商机。
第二章大数据时代的网络营销伴随着大数据时代的到来，企业可以通过收集用户的互联网上的行为和交易数据，进行数据挖掘和分析，实现对客户需求和购买习惯的深入洞察，进而实现网络营销的升级和转型。
通过大数据分析，企业可以更准确地预测用户需求，为用户提供个性化的营销方案，有针对性地提供产品和服务，实现真正的消费者至上。
同时，企业也可以通过大数据分析来优化营销策略和产品结构，提高客单价和客户粘性。
第三章大数据在网络营销中的应用及分析1. 数据采集网络营销的第一步是数据采集，通过各种手段收集和整理客户的互联网行为和交易数据。
企业可以通过收集客户在网站、应用程序和社交媒体上的行为信息，分析用户需求和购买习惯，为后续的营销决策提供参考。
2. 数据分析在收集到大量数据后，企业需要将这些数据进行深入挖掘和分析，了解用户需求的变化趋势和购买偏好。
通过数据分析，企业可以为客户提供更智能化的营销方案，提升客户满意度。
3. 客户细分通过数据分析，企业可以将客户按照各种条件进行分类和细分，比如年龄、性别、地理位置、购买行为等等。
进而针对不同特征的客户制定不同的营销策略和沟通方式，实现更加个性化的营销服务。
4. 个性化内容推荐对于客户来说，个性化的服务才是最能让他们满意的。
企业可以通过数据分析，不断优化个性化服务和内容推荐，提高客户忠诚度和转化率。
第四章数据分析工具及数据分析能力的要求在进行大数据分析时，企业需要拥有一定的数据分析工具和相应的数据分析能力。
试论数字经济时代的企业管理的变革
试论数字经济时代的企业管理的变革作者：景浙湖来源：《管理学家》2022年第12期[摘要]数字经济时代的来临对社会发展以及人们生活产生了巨大的影响，进一步提升了市场信息的传递效率和范围，为企业的发展和管理提供了新的方向。
文章将简述数字经济对企业管理的影响，讨论数字技术推动企业管理的变革，并分析数字经济时代下企业管理的优化方向，以期为企业管理在数字经济环境中的发展提供一定参考。
[关键词]数字经济；企业管理；管理变革中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2022）12-0022-03数字经济已经成为我国经济发展的推动力之一，从2010年至今，数字经济总量不断增加，年均增长率达到23.5%，已然成为我国市场发展的重要组成部分，数字经济的普及也必然会对企业发展和管理造成一定影响。
数字经济对企业管理的影响主要有三方面，即企业自身管理水平、企业管理模式以及管理流程迭代。
企业自身的管理水平在数字经济时代下需要更加多元化地发展，通过收集和分析各类数据来丰富企业管理方面的知识和经验，企业经营活动也不再针对单一的项目进行，而是从全过程、全周期考量项目内容，数字经济促进了企业自身管理水平的提升，继而扩大了企业经营和发展格局。
企业管理模式在数据经济时代下更具开放性，企业内部和外部的沟通交流更加频繁，通过了解用户消费需求，挖掘与企业管理有关的数据信息，进而革新企业管理模式，使企业管理模式能够为企业发展提供便利。
而管理流程的更替是企业管理发展的必然情况，管理内容、管理环节以及管控范围都需要适应数字经济时代的发展要求，需要企业管理部门跟随数字经济需要完成管理流程的改革。
（一）企业组织结构变革信息化、数字化的企业组织结构已经成为当前企业现代化发展的必然选择，信息技术的有效应用为企业业务活动发展提供了支持，比如在企业文化宣传中，传统报刊、宣传板已经被微博、微信等社交平台所取代。
在数字经济时代下，企业管理需要以企业组织结构为基础开展管理工作，企业的数字化转型必然会涉及数据服务、网络技术、通信仪器等内容，企业管理也必须应对这些信息内容保证数据传输服务的质量、做好网络技术安全的管控、增强通信仪器的维护等，只有加快数字信息的速度和效率，才能为企业管理和企业发展提供帮助，使企业更好地适应数字经济时代的发展要求。
2017公需课《大数据前沿技术与应用》答案(八章全)
B.否
正确选项：A
15、招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，主要思路是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
16、2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分）
acd19大数据应用于各行业下面关于大数据的说法正确的是美国的target百货上线了一套客户分析工具对顾客的购买记录进行分析比女孩的父亲更加早知道女孩怀孕加拿大的一家医院针对早产婴儿进行每分钟的超过30000次的数据读取提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性进采取措施expressscripts通过一些复杂模型来检测虚假药品及时提醒人们何时应该停止用药三者皆不是正确选项
正确选项：A
7、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分）
A.是
B.否
正确选项：B
8、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（3分）
正确选项：A
6智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。（5分）
A.是
B.否
正确选项：A
7、早在2004年，Facebook联合创始人，克里斯？休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务，帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页，以便他们进行形象推广。（5分）
阿里巴巴案例分析-(含多场景)
阿里巴巴案例分析一、引言随着互联网的飞速发展，电子商务已经深入到了人们生活的方方面面。
作为我国乃至全球最大的电子商务平台，阿里巴巴集团的成功引起了广泛关注。
本文将对阿里巴巴的发展历程、商业模式、竞争策略、技术创新、企业文化等方面进行深入分析，以期为我国电子商务产业的发展提供有益借鉴。
二、发展历程1.创立初期（1999-2003）1999年，马云等18人在杭州创立了阿里巴巴，以B2B业务为核心，为企业提供在线交易和信息发布服务。
2003年，阿里巴巴推出了淘宝网，正式进入C2C市场，迅速积累了大量用户。
2.成长扩张期（2004-2009）2004年，阿里巴巴推出，解决了电子商务中的信任问题。
随后，阿里巴巴不断拓展业务领域，进入B2C、C2B、O2O等市场，形成了丰富的业务生态。
3.转型升级期（2010-至今）2010年，阿里巴巴推出天猫，正式进入B2C市场。
此后，阿里巴巴通过投资并购等方式，布局物流、金融、云计算等领域，逐步实现业务多元化。
2014年，阿里巴巴在美国纽约证券交易所上市，成为全球最大的IPO。
三、商业模式1.B2B模式：阿里巴巴通过提供在线交易和信息发布服务，帮助企业降低采购成本、拓展市场，实现产业链上下游企业的共赢。
2.C2C模式：淘宝网为个人卖家提供免费开店服务，吸引了大量卖家和买家，形成了一个庞大的在线市场。
3.B2C模式：天猫聚集了大量品牌商家，为消费者提供正品保障、优质服务，满足消费者对品质生活的需求。
4.新零售：阿里巴巴通过投资线下实体店、发展智慧物流等手段，实现线上线下的深度融合，提升消费者购物体验。
四、竞争策略1.市场定位：阿里巴巴通过明确市场定位，针对不同市场推出相应产品，满足各类用户的需求。
2.生态布局：阿里巴巴通过投资并购等方式，布局多个领域，实现业务协同，提升整体竞争力。
3.技术创新：阿里巴巴不断加大研发投入，推动技术创新，提升平台运营效率，优化用户体验。
4.品牌建设：阿里巴巴注重品牌建设，通过举办“双11”等大型促销活动，提升品牌知名度和影响力。
新零售运营管理-9-重构会员体系——数字化时代的智慧管理方案
提升③ 受会邀员免费黏参性加美肤美容课程
在享受黑卡福利基础上，还可享受以下福利：
①（在过去12 个月有过任意消费）在生日月可前往丝芙兰门店挑
选一份总价值超过320 元的品牌礼盒；
会员入会超过1 年，并且在过去 12 个月内积分累计满12000 分， 即可升级为丝芙兰金卡会员
② 可获得一张价值100 元的生日礼券； ③ 生日月订单享受一次双倍积分礼遇； ④ 在丝芙兰（中国）官方网站购物可享受免费礼品盒包装服务，
SCRM
作为CRM 的延伸，SCRM 更强调客户的参与感以及客户与品牌商和零售企业之间的双 边互动。在SCRM 系统中，客户不再单纯地只是商品或服务的使用者或产权拥有者， 更多的是品牌的关注者、聆听者、建议者和共同创造者。
9.4.1 SCRM，强调社交化的智慧管理
项目 企业目标
管理对象
客户数据 特点
9.3 会员互通，线上线下会员相融合
9.4 用SCRM 模式构建品牌私域流量
9.5 客户资产管理，从营销商品到管理客户的根本 性转变
9.1.1 会员体系的多角度划分
分类标准
是否需要 付费
是否有 成长体系
下设会员 产品的数量
会员体系类型 免费会员 付费会员
无差别会员 等级会员 单一会员
多元化会员
常见的会员体系类型
说明
消费者成为会员无须付费，只要 符合相应的条件即可成为会员
示例 淘宝网普通会员、支付宝会员等
消费者需要支付一定的费用才能 京东PLUS 会员、阿里88VIP 会
成为会员
员、腾讯视频会员等
所有会员享受的权益都一样
阿里88VIP 会员
根据一定的条件将会员划分为不 同的等级，不同等级的会员享受 不同的权益
大数据时代(普及+案例)-演讲稿
4
一.认识大数据时代
大数据时代的生活令人神往，你对客观世界的认识更进了 一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。甚至于你的一 个习惯动作、你的一次消费行为、你的一份就诊记录，都正 在被巨大的数字网络串联起来。移动互联网风潮汹涌。大数 据正悄悄包围着我们。甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大 变革！
AGE OF BIG DATE
大数据时代
目录
Contents
一.认识大数据时代 二.大数据的应用领域
一.认识大数据时代
2XXX年的一个周末
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。 这个设备连接着你手机里的一款大数据的APP，你打开它就可以看到你 昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果，它建议你今天 出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
18
二.大数据的应用领域——政治领 域
奥巴马的例子告诉我们，只要数据 量够大，够及时，挖掘够深刻，我们完 全可以洞悉每个选民的投票几率。迅速 普及的互联网与移动互联网，悄然为记 录人的行为数据提供了最为便利、持久 的载体。最重要的是，在这些强大的数 据收集终端面前，人们没有掩饰的意图， 从而创造着过去无法收集与分析的海量 数据，这让所有社会科学领域能够从宏 观群体走向微观个体，让跟踪每一个人 的数据成为了可能，从而让研究人性成 为了可能。
转变
2 增值基础——从公开向发布、开放
转变
3 行为方式——从独立向协同
转变
22
二.大数据的应用领域——政治 领域
关注焦点——从信息向数据转变
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年订单次数
客户数 客户数占比 订单总金额
35,743 72.42% 6,420,650 11,008 22.30% 4,209,255 2,606
5.28%
2,794,305
总金额占比 单客户平均贡献 金额
47.83%
180
31.36%
382
20.82%
1,072
订单量 18000 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000
eCommerce 品牌间交叉组合
*字典表
购买过SC类产品
杨小姐 张先生
购买过帮宝适，吉列产品等产品
5.28%的客户贡献了21%的销售金额， 交易行为表—客户订单数
客户数
客户订单数和客户贡献总金额占比
这部分客户属于高价值客户。
5.28%的客 户贡献了 20.82%的 金额；
有重复下单的客户占48.4%
客户周五下单最多。 购买时间分析 (VI) —— 星期 不同星期下单量
16153
10453
12036 10926 9320 9306 6156
2000
0 1 2 3 4 5 6 7
星期
购买时间分析(VI)——星期
周五和一周中的十点钟下单量最高。 不同星期不同时间段下单量占比
week (%) 0 0.27 0.2 0.19 0.21 2.62 0.29 0.26 4.04 1—6 0.13 0.11 0.09 0.12 1.01 0.21 0.14 1.77 7 0.03 0.03 0.04 0.07 0.3 0.04 0.04 409 0.55 8 0.16 0.13 0.21 0.22 0.65 0.12 0.15 1.63 9 0.43 0.45 0.52 0.53 1.17 0.31 0.35 3.75 10 3.09 3.24 2.41 2.77 2.8 5.5 0.46 20.3 11 1.33 1.76 0.96 0.99 1.67 1.41 0.53 8.65 12 0.95 1.05 0.74 0.64 1.22 0.93 0.48 6.02 13 1 0.94 0.91 0.77 1.37 0.88 0.51 6.37 HOUR 14 1.04 1.03 0.94 0.71 1.11 0.88 0.53 6.23 15 0.79 0.93 0.68 0.72 1.14 0.74 0.49 5.49 16 0.69 0.81 0.72 0.59 1 0.73 0.52 5.05 17 0.58 0.58 0.55 0.55 0.79 0.59 0.47 4.1 18 0.32 0.37 0.41 0.38 0.52 0.51 0.34 2.86 19 0.49 0.47 0.46 0.44 0.56 0.48 0.44 3.34 20 0.67 0.65 0.64 0.64 0.8 0.68 0.55 4.63 21 0.74 0.71 0.73 0.73 1.01 0.71 0.75 5.39 22 0.81 0.74 0.79 0.76 1.04 0.68 0.73 5.55 23 0.55 0.5 0.55 0.68 0.95 0.54 0.54 4.31 合计 14.1 14.7 12.5 12.5 21.7 16.2 8.28 100
杨小姐 ,member id：14213; email：1031012972@ 年龄26岁，家住大连。
174
42-50 >50
年龄集中在29—34岁
张剑先生, member id：7922， 已婚，新爸爸，家住北京。
交易行为表—各品类商品在 客户订单数 2011年度总订单量中的表现
客户营销信息进行整理和分析
友情提示
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上课时间欢迎：
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我们针对宝洁生活家会员在淘宝活家项目
宝洁生活家数据 Number：6,649,460 Number：53,510
数据导入 邮件点击数据 用户数据 淘宝交易行为数据 LECAST 数据联盟
基础信息匹配
特征信息匹配
淘宝官网数据
Number：522,170 原有数据信息
行为信息匹配
用户表数据统计
东北 2,420 华北 9,301 西北 2,554 华中 5,880 华东 22,013 西南 3,409
华南 3,933
20,104 7,312
男女比例接近于1:3
客户群体主要集中在华东地区
9,666 6,179 1,619 3,363 425
18-24 24-29 29-34 34-42
电子商城
移动互联网广告 信息推送 SMS/MMS EDM APP联盟 活动、事件、声明
移动应用
内容 平台
病毒营销 微博
需求生成
个性化 一对一 数据库营销
销售
品牌零售店
平台
其他零售渠道
新闻发布 内容传送者 产品推介 专家/名人支持
目标：转化率增加
生活家数据仓库
第一层 – 数据同步：用户基本信息 - 用户阅读行为 - 用户社区行为 - 促销活动中用户行为 - 用户购物行为 - 用户沟通记录 - 等等. 第二层– 数据应用-：用户细分 - 电子VIP系统- 忠诚度系统 - 优惠券系统 - 向上销售/交叉销售- 终生价值模型 - 等等. 第三层– 进一步数据挖掘：用户购买行为预测
品类 HC SC BC Fabrics and Homecare Grooming OC FC PCC Other 中文名 护发产品 护肤产品 纸尿裤系列产品 电池和洗衣 液系列产品 男士护理产品 口腔类产品 卫生巾系列产品 沐浴类用品 其它品类
购买最高的三个品类（HC、BC、 FC）占比78.06%；