市场营销学大数据营销ppt课件.ppt
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1、市场营销学,大数据营销,第1节大数据营销的价值第2节大数据营销的主要模式第3节大数据营销的程序第4节 大数据营销的新发展,本章要点,大数据营销的含义大数据营销的价值大数据营销的主要模式大数据营销的程序,第1节大数据营销的价值,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面远远超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。大数据具有4V的特点:大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、价值(value),即海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。,第1节大数据营销的价值,借助大数据,企业可以根据每个客户和每个品牌的关系进行等级差别定价。借助大数据,
2、企业可以获取更高的顾客反应率和更准确、全面的客户信息。借助大数据,企业可以更精准地掌握消费者的个性、偏好、生活方式、购买行为及其他信息,从而提升企业营销决策的科学水平。借助大数据,企业可以更及时地把握每个营销机会。,第1节大数据营销的价值,大数据营销是指在大数据分析的基础上,描述、预测、分析、引导消费者行为,帮助企业制定有针对性的营销战略战术的过程。大数据营销具有很强的时效性,互联网时代的消费者行为极易在短时间内发生变化,大数据营销可以在用户需求最强烈之际,实施精准及时的营销。大数据营销具有明显的个性化优势,可以根据用户的兴趣爱好及其在某一时间点的需求,有的放矢,实施一对一营销。大数据营销还具
3、有精准化、高效率的特点,可以根据实时性的定价、分销、促销效果反馈,及时调整营销策略。尤其是企业通过对用户的各种信息进行多维度的关联分析,可从大量数据中发现有助于优化营销决策的各种关联。,大数据营销案例1,在一家超市里面,人们发现了一个有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话,而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来,美国的妇女通常在家照顾孩子,所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现让商家决定将啤酒与尿布摆放在一起,
4、结果带来了两者销售量的剧增。,大数据营销案例2,有数据显示,每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。研究人员发现,出现这种“怪现象”的原因是因为现代人普遍睡觉前都会有上网的习惯,于是有些淘宝商家就利用消费者这种“强迫症”在晚上12点进行促销秒杀活动,带动销量的倍增。,大数据营销案例3,按照惯例,我们普通市民想要乘坐公共巴士,就必须到指定的巴士站被动地等待,有时候遇到路上塞车,等上个把小时的事情时有发生。而现在通过数据信息化手段可以直接进行客源组织,为处于相同区域、相同出行时间、具有相同出行需求的人群量身定做公共交通服务,并享受”一人一座“的定制服务,着实为出行提供了不少便利
5、。,案例带来的启示,以上三个案例就是对历史数据进行挖掘的结果,反映的是数据层面的规律,它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据,从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。让数据产生价值,首先要把数据组织成数据资源体系,再对数据进行层次、类别等方面的划分,同时,要把数据和数据的相关性标注出来,这种相关性是反映客观现象的核心。在此基础上,通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度,以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用。,第1节大数据营销的价值,借助大数据营销可实现营销行为和消费行为的数据化。大数据营销有助于广告程序化购买更具合理性。大数据营销推动线上线下结合后
6、进入多屏时代。大数据营销可实现大规模个性化互动。大数据营销可确保营销更加精准、有效。,第2节大数据营销的主要模式,关联推荐模式,借助人脑的视觉思维能力,通过挖掘数据之间重要的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理,揭示出大量数据中隐含的规律和发展趋势,借以提升大数据对精准营销的预测支持能力。关联推荐模式是指由A找到B,从数据中找到关联。在美国的沃尔玛大卖场,当收银员扫描完顾客所选购的商品后,POS机上会显示出一些附加信息,然后售货员会友好地提醒顾客:“我们商场刚进了两三种配酒小菜,并正在促销,位于D5货架上,您要购买吗?”这时,顾客也许会惊讶地说:“啊,谢谢你,我正想要,刚才一直没找到,
7、那我现在再去买。”,关联推荐模式,以上就是沃尔玛在大数据系统支持下实现“顾问式营销”的一个实例。因为大数据系统早就计算好了,如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉,则有80%的可能需要买配酒小菜。而提供这一决策分析支持的就是其位于美国的一个庞大的通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。,精准定向模式,利用关联分析(conjoint analysis,也译为交互分析)等相关技术对用户社交信息进行分析,通过挖掘用户的社交关系、所在群体来提高用户的保有率,有助于企业实现交叉销售和向上销售,也有助于营销人员识别社交网络中的“头羊”、跟随者以及其他成员,识别目标市场中最有挖掘潜力的用户,从而开
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