大数据精准营销的论文.

合集下载
相关主题
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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

合化服务的局面,大大提高了营销的效果。如,网舟科技通过对用户线上线下的数据进行只能筛选,为不同的使用情境建构了不同的推荐机制,使推荐引擎从以往的综合化服务转向个性化聚合服务。由此,商品导购更加智能化,消费者好感度增强,有效提高产品和服务的销量,增强了营销的效果。

三、大数据在精准营销中的应用

1.用户数据的挖掘。互联网时代下,用户的任何行为都会留下痕迹,利用系统日志数据、访问社交网络信息等,我们通过用户反馈信息,识别分析出用户的基本属性、兴趣爱好、消费行为、潜在需求等。以Facebook为例,超过12亿的用户量为其提供了海量数据。Facebook可以从Cookies追踪它的用户,如用户在使用Face-book的同时浏览网页,便可以追踪到用户所访问页面的网址。用户在Facebook里添加的标签,点过的赞等等也都可以成为Facebook识别和分析用户的基本属性、个性取向、情感状态、消费水平、政治倾向等各方面信息的数据依据。企业可以通过访问Facebook主题数据对消费者进行研究,进一步了解消费者,绘制品牌受众地图,进行品牌内容评估,从而准确地投放广告、开发客户,实现精准营销。

2.定向广告的推送。精准营销成功的一个重要条件是精准的营销信息推送,即将相关的产品广告、促销活动等信息向目标受众推送,引发其关注并产生点击、阅读等行为,从而进一步吸引其购买产品。它包含两方面,一是目标受众,即营销信息应该推给谁;二是信息内容,即向其推送怎样的信息。以前,企业难以获取足够的`用户信息,因此无法采取有针对性的传播内容,造成大量的广告资源浪费。在大数据时代,我们可以搜集大量的用户信息并进行分析,从而判断出我们的目标受众,进行个性化的定向广告推送,大大提升了广告效率,节约广告成本。

3.主题数据的开发。主题数据的开发,将数据信息预处理,通过预处理后进行识别,根据不同的管理需求及其相应的信息,将工作定义为不同的分类,再针对各个主题数据库进行主题定义。它可以为营销者带来一个清晰的用户视图,从而实现更精准的营销。如企业可以访问Facebook主题数据,识别提取用户信息,再从信息的不同利用角度出发进行分类,整理形成各个主题的数据库。根据这些主题数据选择性地改变他们在平台和其他渠道的营销方式,使广告投放更加精准。

四、精准营销的大数据技术应用

1.大数据分布式存储管理技术。大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。当大数据处理平台搭建后,将要考虑数据存储问题。在集群环境下,需要大数据的储存并发访问,主要采用分布存储系统[2]。分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理,但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理[3]。因此,面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生:例如HBase和Hive等系统[4]。

2.大数据并行计算及系统平台。大数据并行计算系统平台框架主要是Hadoop、MapRe-duce。近年来人们研究实现了更多种大数据并行计算模型与框架,以提高大数据的处理效率。其中,集多种计算模式为一体的Apache、Spark发展迅猛,成为新一代主流大数据并行计算系统,受到了工业界和学术界的广泛关注和使用。

3.数据分析。金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。大数据以应用系统需要有相关专业及知识结

相关文档
最新文档