大数据精准营销产品介绍
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。
产品经理-针对王者荣耀这款产品,我们来谈谈基于大数据的个性化精准营销
针对王者荣耀这款产品，我们来谈谈基于大数据的个性化精准营销今天我们就说来说，我所理解的王者荣耀还可以做的精细化大数据运营优化。
在分析之前，普及一个数据产品框架，用户画像。
它是作为一种勾画用户着力点用户、联系用户诉求与设计设计者轴线的有效工具。
通俗一点来讲，它就是一个描绘产品用户行为的工具。
下面附上简易版的王者荣耀用户画像标签体系道具皮肤打包卖基于因果关系规则分析出历史购买记录，可以打包卖的英雄礼包、皮肤礼包、英雄皮肤礼包、道具礼包、混合礼包等等。
知道了哪些道具打包卖会有优势，接下来要分析出建模用户分群决策，哪些组合套餐适合哪些用户群子类的用户群，介绍几种决策方法：例如：年龄大于22消费点券额度在3w-5w之间男性月游戏频次大于50，满足这些条件的用户占30%（且概率为最大），我们就认为极为重要这是一条可以很好的决策树，可以拿这条结论去线上做ABtest，验证决策树模型是否准确可用，如果可以提高AB皮肤（英雄）的购买率，那么它就是我们想要的。
当前面的奥尔杜省关联规则模型做完之后，如果验证了模型的可用性，不断优化模型，会看到交叉（捆绑）销售展现礼包导致消费流水呈现上升趋势。
接下来，基于社交关系（基于用户推荐和物品（道具）推荐）进一步持续提升消费额。
这就仰赖了微信或者qq强大的社交关系链，有了它们，道具销量会更好。
当然推荐给哪些亲朋好友，也会基于社交关系里的标签（比如，为何经常一起开黑、是否有相同消费型的偏好等等，可以计算玩家相似度等方式来完成）整体来说，基本方法是，基本概念适用的不同礼包组合，将用户分群，然后分析出应用程序不同的用户群的显著用户行为特征，去制定运营策略。
另外皮肤的推进式营销策略应该基于玩家常指英雄上,完全符合同理可以基于协同过滤来进行推荐。
以上为个人的一点论断，欢迎轻拍和指正。
下次来讲讲如何预防外流，游戏模式的优化和调整等，进行精细化大数据运营。
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
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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
大数据精准营销案例
大数据精准营销案例随着互联网的快速发展，大数据已经成为了企业营销的重要工具。
大数据精准营销通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，从而提高营销效果，降低成本。
下面我们来看几个大数据精准营销的案例，探讨其成功之处。
首先，以阿里巴巴为例。
阿里巴巴作为中国最大的电子商务平台，其大数据精准营销的案例是非常成功的。
通过对用户的行为数据、购买记录、搜索习惯等进行分析，阿里巴巴可以实现对用户的个性化推荐，精准定位用户需求，从而提高用户的购买转化率。
比如，当用户浏览了某件商品后，阿里巴巴会根据用户的浏览记录和购买历史，向用户推荐相关商品，提高用户的购买欲望。
这种个性化推荐的方式，大大提高了用户购买的可能性，为阿里巴巴带来了巨大的商业价值。
其次，以美团为例。
美团作为中国领先的本地服务平台，也充分利用大数据进行精准营销。
美团通过对用户的位置、搜索历史、消费习惯等数据进行分析，可以向用户推荐附近的优惠餐厅、美食活动、旅游景点等，满足用户的个性化需求。
同时，美团还可以通过大数据分析，实现对商家的精准营销，帮助商家提高营业额。
比如，美团可以根据用户的位置和消费习惯，向商家推荐合适的促销活动，吸引更多用户到店消费。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户体验，也为商家带来了更多的客流和订单量。
最后，以小米为例。
小米作为中国知名的智能手机品牌，也充分利用大数据进行精准营销。
小米通过对用户的手机型号、使用习惯、应用偏好等数据进行分析，可以向用户推荐适合的手机配件、应用软件、智能硬件等，提高用户的购买意愿。
同时，小米还可以通过大数据分析，了解用户的投诉和建议，及时改进产品和服务，提升用户满意度。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户的购买体验，也为小米带来了更高的用户忠诚度和口碑效应。
综上所述，大数据精准营销在阿里巴巴、美团、小米等企业的应用案例中取得了显著的成效。
通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，提高了营销效果，降低了成本，为企业带来了巨大的商业价值。
大数据在零售行业中的应用案例
大数据在零售行业中的应用案例随着科技的不断发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。
在零售业中，大数据的应用也越来越普及。
本文将介绍几个大数据在零售行业中的应用案例。
一、超级物种Tmall凭借大数据实现精准营销电商平台Tmall是阿里巴巴旗下的一个大型B2C在线购物平台。
Tmall通过大数据分析消费者的浏览记录、购买偏好，从而对用户进行定性和定量分析。
当用户查看商品时，Tmall能够实时引导用户找到对自己最合适的商品。
同时，Tmall还能利用大数据预测并分析不同用户群体的购物情况，对不同的用户群体制定具有针对性的推广策略。
这种精准营销不仅提高了消费者的购物体验，也极大地增加了销售额。
二、Lululemon Athletica通过大数据挖掘提高产品质量Lululemon Athletica是一家加拿大知名的运动装品牌。
该公司通过大数据分析消费者的购买历史以及商品评价等信息，进一步挖掘出消费者在购买运动装时最关注的元素。
基于这些数据，Lululemon Athletica得以针对性地研发产品，优化产品质量以及尺码大小等方面，满足消费者等更精细化的需求。
同时，Lululemon Athletica还通过大数据分析，了解品牌在不同市场的受欢迎程度，定位市场份额，以此为品牌在不同市场推广带来指导性意义。
三、7-Eleven依靠大数据实现精准库存管理7-Eleven作为全球最大的连锁便利店之一，一直致力于优化库存管理。
该公司通过大数据分析消费者的购买历史、消费习惯等信息，以此分析出商品畅销的时间段和地点，从而精准地调整商品进货和备货量。
这种精细化的库存管理不仅提高了商品的销量，也让消费者在购物时更加便捷和愉悦。
同时，7-Eleven通过大数据分析，还可以提前预测雨雪等天气变化对不同商品的需求量，从而在极端天气情况下更好地满足消费者的需求。
总体来看，大数据在零售业中的应用发挥着越来越重要的作用。
同时，零售企业需要进一步整合大数据，以此发掘更多的潜在商机。
银行利用大数据精准营销案例
银行利用大数据精准营销案例
银行利用大数据精准营销案例：
案例一：信用卡精准营销
某银行在大数据分析的基础上，对客户进行了细致的划分，并针对每个客户群体进行了个性化的信用卡推广。
通过分析客户的消费行为、收入水平、购物偏好等数据，银行能够准确判断客户的信用卡需求，并通过不同的营销策略和优惠政策，精准地向客户推广最适合他们的信用卡产品。
这种精准营销的方法有效地提高了信用卡申请和使用的转化率，减少了无效推广的成本。
案例二：个人贷款精准营销
一家银行利用大数据分析客户的收入、消费记录、负债情况等数据，通过对客户信用评估模型的建立和优化，能够准确判断客户的还款能力和还款意愿。
基于这些数据，银行可以精确地推送个性化的贷款产品和服务给具有还款能力和意愿的客户，同时排除高风险客户。
这种精准营销提高了贷款的审批效率，同时降低了违约风险。
案例三：理财产品推广
某银行利用大数据分析客户的投资偏好、风险承受能力、资金规模等数据，根据客户的风险评级，精准地推送符合客户风险偏好和收益预期的理财产品。
同时，银行还结合客户的投资目标和期限需求，推送个性化的投资组合和资产配置方案。
这种精准的理财产品推广提高了客户的投资回报率，增强了客户对银行的满意度。
总的来说，银行借助大数据技术能够更好地了解客户的需求和行为，准确地判断客户的风险和潜力，从而精准地推送个性化的产品和服务。
这种精准营销能够提高客户转化率、降低营销成本，为银行带来更大的利润和市场竞争力。
大数据精准营销的案例
大数据精准营销的案例摘要随着互联网技术的迅猛发展，大数据分析在精准营销领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍几个应用大数据精准营销的案例，包括电商平台的个性化推荐、移动应用中的定位营销、社交媒体的社群分析等。
通过这些案例，可以看到大数据分析对于企业精准定位用户需求、提高营销效果的重要性。
引言在传统的营销方式中，企业通常采用批量群发的方式，将广告、优惠券等信息发送给所有用户。
然而，这种广泛覆盖的方式往往无法满足用户的个性化需求。
而大数据分析技术的出现，为企业提供了精准营销的手段。
大数据分析可以通过对海量数据的挖掘和分析，找到用户的兴趣、需求等信息，从而精准地服务用户。
电商平台的个性化推荐电商平台是大数据精准营销的典型应用场景之一。
通过对用户的浏览记录、购买记录等数据进行分析，电商平台可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯等信息。
在此基础上，电商平台可以向用户推荐个性化的商品或促销活动。
比如，当用户搜索某一类商品时，电商平台可以根据其历史购买记录和行为特征，推荐相关的商品，从而提高用户的购买转化率。
移动应用中的定位营销移动应用中的定位营销也是大数据精准营销的重要应用之一。
通过获取用户的地理位置信息，移动应用可以向用户发送特定位置的优惠券、活动推广等信息。
例如，当用户进入某个商圈时，移动应用可以根据该商圈的特点，向用户推荐相关商家的促销活动。
这种通过定位信息进行精准推送的方式，可以提高用户的参与度和促销效果。
社交媒体的社群分析社交媒体也是大数据精准营销的重要应用领域之一。
社交媒体平台上的用户行为和社交关系可以提供丰富的数据源，通过分析这些数据，企业可以了解用户的兴趣、偏好等信息，从而进行精准营销。
社交媒体平台还可以根据用户的社交关系，构建用户社群，并通过社群分析，找到具有特定兴趣的用户群体。
通过向这些特定用户群体推送个性化的信息和广告，企业可以提高精准营销的效果。
结论大数据分析技术正在逐渐渗透到各个行业的精准营销中，提高了企业的竞争力和销售效果。
DPI大数据精准营销系统简介
受众a
DPI 广告主2
媒体A
受众b
而DPI可以通过对用户数据的分析，对受众实现 精准定位，从而实现从媒体购买向受众购买的转 变。
受众购买的优势
媒体
ü同一广告位的流量可以根 据受众群体的不同售卖给不 同的广告主，从而使广告位 的整体价值得到提升；
ü提升长尾资源的售卖率。
ü可以精准地触达目标受众，避免 将预算浪费在非目标受众上； ü可购买的媒体数量更多，覆盖面 更广，可以触达到单靠媒体购买方 式可能遗漏的目标受众； ü由于广告推送的对象均为目标受 众，点击率和转化率相对较高； ü可以对广告效果进行监测和优化， 不断提升精准度。
线下实体商业(Business Entity) 4S店，物业等
技术实现
媒体曝光汇集行业顶尖技术，算法精确 1/10秒完成识别、匹配、发送、投放一系列动作
STEP 1
数据收集
根据产品本身特点选择适合的媒体 散投放，积累参考数据 分析媒体来源及用户行为
STEP 2
广告优化
STEP 3
稳定投放
多种种定向优化 人群数据分析 人群扩散及修正 CPC及CPA数据模型建立-决策树算法
广告主
PC端广告展现
1、在电脑屏幕右下角 2、广告尺寸为400*300
移动端广告展现
1、底部通栏 2、广告尺寸为350*60
产品优势
独有的热数据+精选媒体技术，让DPI广告投放第一次实现“品效合一”
拥有完善的技术架构，大数据处理的能力和大数据应用的能力 “在大数据里找到客户的每一个用户及周边用户群”
具体到单品，针对性强， 满足个性化推广需求，合理 掌控成本
提升品牌曝光率 提升市场占有率
传统投放
大数据在市场营销中的应用案例分析
大数据在市场营销中的应用案例分析近年来，随着互联网技术的快速发展，大数据已经逐渐成为市场营销的重要工具之一。
大数据通过对大量的用户数据进行收集、整理和分析，为企业提供了更准确、更深入的市场洞察，为市场营销决策提供了有力的支持。
本文将通过分析几个典型的案例，探讨大数据在市场营销中的应用。
案例一：阿里巴巴的个性化推荐阿里巴巴作为中国最大的电商企业之一，利用大数据技术，为用户提供个性化的商品推荐，极大地提升了用户购物体验和转化率。
通过收集用户浏览和购买记录，阿里巴巴可以准确地判断用户的兴趣爱好，从而为用户提供与其兴趣相关的商品推荐。
这种个性化推荐不仅提高了用户购买的可能性，也增加了用户对阿里巴巴平台的粘性。
案例二：美团点评的精准营销美团点评作为中国领先的在线外卖和生活服务平台，利用大数据技术实现了精准营销。
通过分析用户的订单数据、位置信息以及用户评价等数据，美团点评可以准确识别用户的消费偏好和购买能力，为商家提供精准的广告投放。
例如，当用户在美团点评平台搜索某个菜品时，系统会根据用户的位置和购买记录，为用户推送附近的商家和相关的优惠活动。
这种精准营销不仅提高了广告的转化率，也提升了用户对美团点评平台的满意度。
案例三：谷歌广告的智能投放谷歌作为全球最大的搜索引擎，利用大数据技术实现了智能广告投放。
谷歌通过分析用户的搜索历史、地理位置和兴趣偏好等数据，为广告主提供精准的广告投放。
例如，当用户在谷歌搜索某个关键词时，系统可以根据用户的搜索意图和位置信息，为用户推送与其相关的广告。
这种智能投放不仅提高了广告的点击率和转化率，也为广告主带来了更高的收益。
案例四：保险行业的风险评估在保险行业，大数据技术被广泛应用于风险评估和精准定价。
通过分析用户的个人信息、历史索赔记录、社交网络数据等大数据，保险公司可以评估和预测用户的风险倾向，为其提供个性化的保险产品和定价方案。
这种精准定价不仅提高了保险公司的盈利能力，也为用户提供了更好的保险保障。
2023营销科学巨量引擎5a产品手册
2023营销科学巨量引擎5a产品手册引言：感谢您选择使用2023营销科学巨量引擎5a产品！本手册将为您提供详尽的产品使用说明，使您能够轻松地了解和掌握该产品的各项功能和使用方法。
第一章：产品概述現今數位營銷的競爭日益激烈，研究數據和洞察市場成為決勝品牌的關鍵。
2023营销科学巨量引擎5a产品（以下简称“巨量引擎”）是一款基于人工智能技术的营销数据分析工具，旨在帮助企业实现智能化营销决策和精准营销。
第二章：产品特点1.强大的数据分析能力：巨量引擎通过智能算法和大数据处理技术，能够迅速分析海量用户数据，提取有价值的分析结果。
2.实时监测和洞察：巨量引擎可实时监测用户行为和市场趋势，并提供及时的洞察和分析报告，以便企业更好地制定营销策略。
3.精准营销决策：基于用户画像和行为分析，巨量引擎能够为企业提供精准的营销决策建议，实现个性化、精准投放。
4.高度可定制化：巨量引擎支持企业根据自身需求进行灵活的参数配置和定制化设置，以满足不同业务场景的需求。
5.用户友好的界面：巨量引擎提供直观简洁的用户界面，使用户能够轻松上手并快速掌握其各项功能。
第三章：产品安装与配置1.硬件要求：巨量引擎推荐在高性能服务器上运行，以确保数据处理和分析的效率和稳定性。
2.系统要求：巨量引擎支持Windows、Mac和Linux操作系统，用户可以根据自身系统选择相应的安装版本。
3.配置向导：根据安装包中的配置向导，按照提示进行安装和配置过程，确保安装成功。
第四章：产品功能与操作1.数据导入：巨量引擎支持从多个数据源导入用户数据，如数据库、Excel文件等。
2.数据清洗和整理：使用巨量引擎的数据清洗工具，可以高效地对导入的数据进行清洗和整理，删除重复数据、填补缺失值等。
3.用户画像建立：根据用户数据和行为分析，巨量引擎能够自动生成用户画像，包括年龄、性别、兴趣爱好等信息，帮助企业更好地了解目标用户。
4.营销策略分析：根据用户画像和市场洞察，巨量引擎可以提供全面的营销策略分析报告，包括推荐的营销渠道、关键词推荐等。
运营商大数据精准营销
大数据时代下的互联网精准营销THE AGE OF BIG DATAOF INTERNETPRECISIONMARKETING0102 电信精准营销03电信核心优势04电信合作品牌CONTENT S 目录大数据时代社会信息化发展步入大数据时代数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，大数据正成为最值得关注的领域之一 .“大数据”在互联网行业通常表现为互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
•每一秒：全球发送290万封电子邮件；•每一分钟：微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络Facebook的浏览量超过600万；• 每一天：全球上传2.88万小时视频至Youtube；• 每个月：网民在Facebook上花费7千亿分钟；• 上一年：人们制造并使用的数据达1.8ZB。
大数据给社会带来巨大价值大数据为我们更深入准确地认识和把握事物发展的内在规律提供了信息基础，蕴涵着非常大的潜在价值。
这一点不 仅是许多业内研究机构的共识，更已经在商业应用中得到了体现。
据美国麦肯锡公司预测，大数据为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。
零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。
经合组织（OECD ）的一项最新研究成果还对互联网数据的市场价值进行了估计，佐证了大数据的巨大潜在价值。
市场价值2013年2025年$181亿$1600亿大数据正在“吞噬”和重构很多行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。
在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链。
产品销售中如何利用大数据进行精准营销
产品销售中如何利用大数据进行精准营销在当今数字化的商业世界中，大数据已经成为企业提升产品销售和营销效果的有力工具。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业能够更精准地了解消费者需求，制定更有效的营销策略，从而提高销售业绩和市场竞争力。
那么，在产品销售中，究竟如何利用大数据进行精准营销呢？首先，我们要明确什么是大数据以及它在营销中的作用。
大数据并不是简单的大量数据，而是指那些具有规模大、种类多、处理速度快和价值密度低等特点的数据集合。
在营销领域，大数据能够帮助企业全面了解消费者的行为、偏好、购买历史等信息，为精准营销提供依据。
数据的收集是利用大数据进行精准营销的第一步。
企业可以通过多种渠道获取数据，比如网站访问记录、社交媒体互动、客户关系管理系统（CRM）中的客户信息、销售点系统（POS）的交易数据等。
这些数据来源广泛，包含了消费者在不同场景下的行为和反馈。
以电商平台为例，消费者在浏览商品、加入购物车、下单购买等过程中产生的一系列数据，都能够反映出他们的兴趣和购买意向。
通过对这些数据的分析，企业可以了解哪些商品受到关注，哪些页面停留时间较长，从而优化网站布局和商品推荐。
收集到数据后，接下来就是对数据进行清洗和整理。
这一步骤至关重要，因为原始数据往往存在着不完整、错误或者重复的情况。
通过数据清洗，去除无效数据，保证数据的准确性和完整性，为后续的分析打下良好的基础。
在数据清洗完成后，就可以运用数据分析技术来挖掘数据中的有价值信息。
常见的数据分析方法包括聚类分析、关联分析、回归分析等。
聚类分析可以将消费者按照相似的特征和行为分为不同的群体，例如根据消费金额、购买频率、偏好的商品类别等因素，将消费者分为高价值客户、普通客户和潜在客户等不同群体。
针对不同群体，企业可以制定个性化的营销策略。
关联分析则能够发现不同商品之间的关联关系。
比如，购买了手机的消费者往往也会购买手机壳和耳机，通过这种关联分析，企业在进行产品推荐时可以更加精准，提高交叉销售的机会。
(完整版)联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统
联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统PM大数据精准营销平台就是联通大数据精准营销获客平台。
运营商大数据精准营销可以实现什么？怎么通过大数据来精准获客？结合客户产品属性定位的目标客户特征，通过我们数据科学家数据建模（搜索关键词+浏览网页+拨打竞品电话+区域+年龄性别+N多维度），利用运营商DMP 平台进行数据挖掘，经过再加工深脱敏分析处理，最终通过相关saas云平台落地服务。
精准性：基于客户的应用场景由客户定制化需求模型，我们严格遵照客户的需求模型100%技术实现，随着线上流量获取越来越贵，精准营销是未来发展的方向，大幅度降低获客成本，降低无效沟通。
时效性：我们可以做到根据客户的需求实时对接。
主动性：我们可以做到通过SAAS平台实现一对一精准触达。
唯一性：合作签约客户，独立建模，帐号唯一，资源独享。
合法性：我们所有产品及服务都是基于运营商多次法务审核落地，与客户全部签订合作协议。
我们致力于让更多合作伙伴实现低成本精准获客营销，让营销更智能，更精准! 电信联通大数据精准获客代理招商加盟合作-联系方式联通大数据公司官网内蒙古包头电信联通大数据精准营销-低成本获取精准客户联通电信大数据内蒙古包头电信联通大数据精准营销代理加盟合作内蒙古包头移动电信联通大数据精准营销低成本获客新方式联通大数据-电信大数据-大数据精准营销是什么？移动电信联通大数据精准营销怎么代理合作加盟内蒙古包头装修建材行业怎么可以找到精准的意向客户？联通大数据精准外呼平台,电信运营商大数据营销获客拓客平台联通大数据如何使用，原理是什么，国家认可吗运营商大数据精准营销-运营商大数据精准营销加盟联通大数据是怎么做的？信息精准吗？国家认可吗？移动联通电信大数据精准吗?客户的意向程度怎么样?电信联通移动运营商大数据精准营销具有覆盖范围广、数据准确度高、数据持续时间长等优势，其数据金矿价值不断凸显，通信产业价值重心从通信服务运营转为数据运营已经成为行业共识。
大数据营销精准营销
大数据营销精准营销随着数字化时代的不断发展和互联网技术的不断普及，大数据营销已经逐渐成为了营销领域中的一个重要发展趋势。
与传统的营销方式相比，大数据营销更加关注消费者个性化需求的满足和全方位体验的提供，能够更好地满足不同消费者的需求，更好地实现精准营销。
一、大数据营销的定义大数据营销是指运用大数据技术与数据挖掘分析方法来实现全方位信息的收集和统计分析，帮助企业精准了解消费者的需求、购买行为和品牌忠诚度等信息，以此来制定更有效的营销战略。
其目的在于优化营销效果，增加销售额，并提升企业竞争力。
二、大数据营销的优势1、精细化运营：大数据营销可以根据不同用户的数据特征进行人群分析，把用户细分为不同的目标人群，实现个性化的营销策略，让用户得到更好的订制体验2、高效化决策：通过大数据分析，可以及时了解用户需求、喜好等信息，进而根据用户反馈进行策略调整，提升决策效率3、全渠道覆盖：大数据营销关注消费者的所有购买场景，涵盖线上、线下、移动端等渠道，实现全渠道精准营销4、提高营销ROI：通过大数据分析，可以精准掌握粉丝的行为，基于此提供精准的产品、服务、资讯等内容，提高销售业绩5、实现全程营销：大数据营销关注于客户全程体验，从引导到购买再到售后，为用户全程提供个性化体验，实现终身价值的最大化。
三、大数据营销策略1、用户行为分析：对于用户购买、浏览、交互等行为进行记录和分析，把用户分为不同的维度标签，以此来进行精准定位和个性化推荐2、趋势分析：对于市场发展趋势、品牌指数、销售数据等进行分析，以此来抓住市场机遇，制定精准的营销策略3、精准推广：通过基本信息、地理位置、浏览记录等多维度数据，将战略性广告精准地展示给目标用户，提高广告点击率和转化率4、社交媒体营销：通过社交媒体平台进行运营，实现用户互动、社群营销等，让用户成为品牌的忠实粉丝5、数据监控和反馈分析：靠数据监控和反馈分析，及时调整营销策略，提高效果。
四、大数据营销的限制1、数据安全性问题：大数据营销涉及到用户隐私数据的收集和使用，因此需要保护用户的个人信息和数据安全2、数据分析精准度问题：大数据涵盖的数据量庞大，需要通过精确的数据分析技术，准确地发现数据的规律和特征3、过度依赖技术：大数据营销有可能会过度依赖技术，忽略营销策略、用户体验等方面的考虑，需要进行平衡。
产品销售中如何运用大数据分析提升精准营销
产品销售中如何运用大数据分析提升精准营销在当今数字化的商业世界中，大数据分析已经成为企业提升产品销售和实现精准营销的关键工具。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业能够更深入地了解消费者的需求、行为和偏好，从而制定更具针对性的营销策略，提高营销效果和投资回报率。
那么，在产品销售中，如何有效地运用大数据分析来提升精准营销呢？首先，要明确大数据的来源和类型。
大数据的来源非常广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统（CRM）中的数据、网站和社交媒体的访问数据、市场调研数据等。
这些数据可以分为结构化数据（如销售订单、客户信息等）和非结构化数据（如社交媒体上的文本评论、图片、视频等）。
企业需要整合和管理这些来自不同渠道的数据，确保数据的准确性和完整性。
接下来，是数据的收集和存储。
为了有效地运用大数据分析，企业需要建立完善的数据收集机制。
这可以通过在网站上设置跟踪代码、使用调查问卷、与第三方数据提供商合作等方式来实现。
同时，企业还需要选择合适的数据存储方案，如数据仓库、数据湖等，以满足海量数据的存储和快速检索需求。
有了数据之后，关键的一步就是数据分析。
数据分析可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联。
常见的数据分析方法包括描述性分析（如数据的均值、中位数、标准差等）、预测性分析（如使用回归分析预测销售趋势）和规范性分析（如确定最优的营销策略）。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览行为，企业可以了解客户的购买周期和偏好，从而在合适的时间向客户推荐相关产品。
在数据分析的基础上，企业可以进行客户细分。
客户细分是将客户按照不同的特征和行为分为不同的群体，以便为每个群体制定个性化的营销策略。
例如，根据客户的购买频率、购买金额、产品偏好等因素，可以将客户分为高价值客户、潜在客户、流失客户等不同的类别。
针对高价值客户，可以提供优先服务和专属优惠，以提高他们的忠诚度；对于潜在客户，可以通过有针对性的营销活动来促进他们的首次购买；而对于流失客户，则可以采取挽回措施，重新吸引他们回到企业。
如何以大数据为基础进行精准营销案例剖析与最佳实践分享
如何以大数据为基础进行精准营销案例剖析与最佳实践分享随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为企业进行精准营销的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略。
本文将通过案例剖析和最佳实践分享，探讨如何以大数据为基础进行精准营销。
一、案例剖析1. 京东的个性化推荐京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的商品数据。
京东通过对用户的浏览、购买、评价等行为数据进行分析，构建了个性化推荐系统。
该系统根据用户的历史行为和偏好，为其推荐最感兴趣的商品，提高用户购买的转化率和满意度。
2. 腾讯的社交广告腾讯作为中国最大的社交平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的社交关系数据。
腾讯通过对用户的社交关系、兴趣爱好等数据进行分析，为广告主提供精准的社交广告投放服务。
通过将广告投放给与目标用户具有社交关系的用户群体，提高广告的曝光率和点击率。
二、最佳实践分享1. 数据收集与整合精准营销的第一步是收集和整合数据。
企业可以通过多种渠道收集用户的行为数据，如网站访问记录、购买记录、社交媒体数据等。
同时，还可以通过与第三方数据提供商合作，获取更多的用户数据。
收集到的数据需要进行整合，建立用户画像，以便更好地了解用户的需求和行为。
2. 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。
企业可以利用数据挖掘和机器学习等技术，发现数据中的规律和趋势。
通过对用户的行为数据进行分析，可以了解用户的兴趣爱好、购买偏好等信息，为精准营销提供依据。
3. 个性化推荐与定制化服务通过对用户的行为数据进行分析，企业可以为用户提供个性化的推荐和定制化的服务。
个性化推荐可以提高用户的购买转化率和满意度，定制化服务可以满足用户的个性化需求，提升用户的忠诚度和口碑。
4. 实时监测与调整精准营销是一个动态的过程，需要不断地进行监测和调整。
企业可以利用实时数据分析工具，对营销活动的效果进行监测和评估。
移动互联时代的大数据精准营销与变现
我们所熟知的数据大多飘在“天上”
广泛来自于人们在网页中的搜索，通过记录cookies 来数据化人们的网络行为
浏览信息 最新关注 阅读偏好 购物习惯
ZMENG线下数据洞察用户的真实需求
线下数据平台采集千万日活用户线下场景数据，用户移动设备地理位置的变化、行为轨迹数据被记录下来， 通过量化的数据记录可以分析勾勒出用户的行为特征，并了解客户的真实需求。
静态 数据
动态 数据
用户不停变化的行为信息 ✓浏览网页 ✓搜索商品 ✓发表评论 ✓接触渠道等
用户线下场景轨迹 ✓就餐 ✓机场 ✓购物 ✓娱乐等
场景 数据
用户画像、用户标签
线下用户画像
客户类型 （路人、流失客户、消费客户）
访客高峰，流失高峰
VS
客户类型 （新老客户）
客户转化率
访客驻留时间 （时间波动，时长区间）
科大讯飞 快友
微博
拥有超过
WA-
4万的优 质媒体资
AdView移动 广告交易平
源，覆盖
7亿终端
用户
新浪微博
独家广告
资源
主流APP
台，已有超 过2万家移动
应用开发商， 10万款手机 应用
讯飞输入法、 主流APP
畅读、陌陌 陌陌
锁、车i
万能钥匙
①DSP曝光难呈现 设备定向精准营销
需效求率&&解创决新
2 营销 3 1 现状 4
需求&分析
③互联网新金融 锁定高价值人群
➢ 新中产阶级偏年轻化
移动互联网等新经济概念 涨跌沉浮，造就了一批新 的中产阶级，他们并非银 行的传统客户。
④银行理财产品 半径3公里人群营销
➢ 如何发挥线下优势
大数据精准营销方案
大数据精准营销方案目录CONTENTS 1数据营销原理2目标潜客锁定3数据精细管理4精准触达用户5效果监测分析01PART ONE大数据营销原理将广告随时随地投放到目标人群的手机上大数据营销通过用户「行为」分析用户需求收集用户设备数据大数据分析用户行为立体刻画人物画像投放符合客户需求的广告大数据精准营销大数据先行锁定目标潜客定向投放广告给潜客促进更多成单大数据营销从「大海捞针」转变为「精确捕捉泛场景人群细分场景人群潜在目标用户销售线索客户成单客户线上+线下数据采集挖掘，形成海量人群数据库通过数据清洗，人群特征分析，建立人群标签体系锁定目标潜客人群，建立私有场景人群数据库定向人群投放广告，获得表单、留言、咨询等线索销售跟进，促进成单，转为正式付费客户用户采集用户分群用户锁定用户触达用户跟进大数据营销闭环潜客收集线上+线下精准潜客数据采集精准潜客私有库潜客数据分析，标签化管理潜客广告触达广告定向投放，精准触达相似潜客数放大找到潜客同类人群，放大投放精准线索获客通过表单获取精准线索销售跟进一对一重点销售跟进，突破自循环体系线上线下数据有效打通，精准覆盖用户人群线上数据通过移动互联网线上行为，判断受众属性浏览偏好阅读习惯购买意向掌握用户的行为关注数据营销私有人群大数据库线下数据通过受众实际到场行为，判断受众属性地理位置行动轨迹场景信息洞察用户的真实需求02PART TWO目标潜客锁定目标潜客数据来源官网访客（QQ 、IP 地址）高价值潜客私有数据库私有库CRM（电话、QQ ）WIFI 探针（MCA 、ＩＭＥＩ）推广表单（电话、QQ ）ＬＢＳ采集（ＱＱ、应用）公众号后台（微信号导入）三方数据库（微信号）市场活动（采集MCA 、ＩＭＥＩ）潜客潜客潜客潜客潜客潜客潜客潜客数据实时采集+存储，构建私有人群数据库实时采集实时存储实时清洗私有人群库人群到达采集范围后数据实时被采集采集的数据将进入大数据库，清洗、去重清洗后即刻存储入私有人群大数据库不断采集和积累构建完整私有人群库数据清洗技术能力的高低，直接影响数据库中冗余数据的占比，筛选出精准有效的潜在目标人群数据，从而影响后续营销的质量线下潜客采集：捕捉「手机」锁定最高价值潜客在场所内安装数据采集设备收集访客建立数据库投放广告安装设备采集所有到场手机mac定向投放活动广告（如促销、优惠券）建立私有场景人群库在实体场所中安装「数据采集设备」，可采集到过场所的人群手机mac 、终端IDFA 、终端IMEI 等账号，复联出用户当前的手机号,对他们做定向营销，可事半功倍线上潜客采集：定向收集网站访客数据网站访客数据定制化采集，锁定潜在目标用户，满足不同广告投放需求根据网站URL 提取根据用户行为提取特定网站访问用户所有网站访问用户1.访客关注点分析2.分析访客网络行为3.指定网站访客分析4.同类网站访客分析线上潜客采集：基于ＬＢＳ的社交数据采集基于ＬＢＳ锁定位置采集手机应用采集虚拟用户库目标潜客锁定位置采集指定位置的人群手机应用账号筛选出潜在目标人群建立虚拟用户私有数据库基于线下活动位置轨迹，定向采集QQ 、微博I 、陌陌、微信、秒拍等移动应用ID ，用于精准投放广告线上潜客采集：定向收集官方电话咨询访客官方咨询电话采集咨询访客采集虚拟用户库目标潜客锁定目标官方电话反向采集咨询访客手机MAC进行广告营销建立虚拟用户私有数据库定向采集官网咨询电话，依托三大电信运营商数据资源，反向复联出拨打官方咨询电话的用户数据，建立潜在目标用户人群私有库，用于精准广告投放。
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大数据 大未来大数据精准营销产品介绍
合作背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
身份上网位置社交支出通信终端时序
数据能力
全国 用户数据涵盖大类，共计
余个用户标签
终端能力
成功识别
手机品牌：
终端型号：
终端个数：
互联网
分析能力
轻松识别
URL
互联网产品数
APP
数据处理能
力
日处理
IF
错误的数据输入=错误的结果输出
行业背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
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批量营销：构建了一套涵盖用户基本属性、用户行为分析、深度匹配行业需求的用户画像体系，可对用户进行全方位360度的描述与了解，触发批量执行营销计划。
该产品可支撑企业进行存量用户的提升及潜在客户的拓展营销，对于不同行业客户的个性需求，可定制个性化解决方案
标签类
①基础标签：身份属性、行为偏好等
②行业标签：金融、汽车、房产、保险、教育五大类行业
③自定义标签：基于APP、位置、短信、搜索词、URL、电话号码六大类个性化自定义标签
④模型训练标签：依据自身业务需求，利用联通环境进行模型训练，获取个性标签存量类
①用户群导入
②用户群交集
③用户群合并
④用户群拆分
⑤用户群ID匹配（IDFA/IMEI/MAC）
精准定位目标用户群
营销计划量身定做
营销计划一站式创建
①营销基本信息
②选择用户群
③配置渠道：短信、外呼、彩信、邮箱、专线、沃邮箱
④营销周期配置：一次性or周期性
字段描述
month_id账期
prov_id省分
area_id地市
prov_cert籍贯省份
area_cert籍贯地市
service_type业务类型
user_status用户状态
cust_sex性别cust_age_split年龄
model_name品牌类型
net_type网络制式
hour_seg上网时间偏好
total_flux_split流量(M) innet_months_split在网时长(月) acct_fee_split出账分档(元)
acct_fee_3近三月出账费用分档country_evection_num国外出差次数country_evection_days国外出差时长(天) prov_roam_num国内出差次数分档prov_roam_days国内出差时长(天)
批量营销提供基于电话号码类、搜索词类、URL类、APP类、位置类、短信类六类标签的可视化页面，
支撑合作伙伴线上自助定制以上6类的个性化标签需求。
自定义电话号码类支持类型
需配置参数
自定义搜索词类自定义URL类自定义APP类自定义位置类自定义短信类
号码、（主叫/被叫）次数/时长;搜索词、搜索次数；号码、（接收/发送/交互）条数；
位置经纬度、圈定范围、所属省份；指定app、访问次数/使用流量；URL、访问次数；
举例说明
“主动” 拨打“116114” “大于5次”;搜索“SUV”“大于3次” ；
“接收”“95526”短信“大于5条” ；
“39.913261 116.351543”“2km范围”属于“北京” ；APP“消消乐” “使用流量大于100M”；
访问“”“1次以上” ；
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1
3
2
4
四大汽车行业模型
生命周期模型
用户
评分模型
批量营销提供基于电话号码类、搜索词类、URL类、APP类、位置类、短信类六类标签的可视化页面，
支撑合作伙伴线上自助定制以上6类的个性化标签需求。
自定义电话号码类支持类型
需配置参数
自定义搜索词类自定义URL类自定义APP类自定义位置类自定义短信类
号码、（主叫/被叫）次数/时长;搜索词、搜索次数；号码、（接收/发送/交互）条数；
位置经纬度、圈定范围、所属省份；指定app、访问次数/使用流量；URL、访问次数；
举例说明
“主动” 拨打“116114” “大于5次”;搜索“SUV”“大于3次” ；
“接收”“95526”短信“大于5条” ；
“39.913261 116.351543”“2km范围”属于“北京” ；APP“消消乐” “使用流量大于100M”；
访问“”“1次以上” ；
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批量营销提供联通定制开发标签能力和行业客户自训练模型生成标签能力两种。
•在自定义标签无法支撑业务需求和行业客户不具备自主训练模型的能力情况下，联通为其提供个性标签开发服务，支撑其业务需求；
•联通提供人员、环境、软硬件等支撑。
联通定制开发标签
①合作伙伴根据自身业务行业背景和需求，在能力开放平台进行模型训练，完成后于生产平台部署，模型结果数据推到数达营销平台，生成个性标签；
②联通提供数据、环境、接口、硬件、软件等支撑。
行业客户自训练模型
合作伙伴
联通大数据公司
个性化标签
（平台部署）
个性化标签需求
定制开发
个性化标签
（平台部署）
能力开放平台
（合作伙伴训练）
联通大数据公司
（生产环境）
模型部署
模型结果推送
欧乐钢琴批发蚂蚁乐器批发欧乐钢琴批发
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正音二手钢琴回收吉他之家
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营销基本信息选择用户群
配置渠道
配置营销周期
行业背景联通大数据能力
及服务
精准营销
精准触达目标群体
提升营销转化
客户案例
合作客户目录
及标杆案例
门槛的银行理财产品精准营销
客户痛点
珠三角区域
中年及以上用户
联通高消费用户
航空出行高需求
者
身份属性出账流量银行APP
竞品电话用户特征提取消费行为分析APP活跃情况竞品接触行为目标用户群
意向人群
接通人群
到店人群。