大數據推廣怎麼做

1. 電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的

信息大數據時代，電商企業採用信息技術來收集和儲存大量的消費者信息資源，並對其進行分析處理，來進行精準的市場定位，以及確定目標消費群體，為實施精準營銷做第一手准備。之後利用大數據平台對目標消費群體進行屬性分析、篩選、分類標記，建立用戶個性標簽，針對用戶的不同個性需求，提供精準的個性化產品和服務，實現線上廣告的精準投放。

電商企業想要做全局性和系統性的決策，不能僅憑大量的數據，還要加上商業分析，大數據與商業分析的結合才能稱得上是大數據精準營銷。在商業分析里，必須先了解市場，了解某個領域的消費者真正的需求；其次要了解行業，包括行業的特徵、要求和規則；最後才是懂企業的運營，把多個模塊和資源有序地整合起來，從而共同創造價值。這些具備後，用大數據進行適度輔佐，在商業的主導下，真正發揮大數據的作用。下面我們將用一個例子來說明：電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的。

項目背景：

年中大促期間，電商平台的護膚品各類品牌競爭激烈，某護膚品品牌想藉助大數據營銷平台完成兩款面膜的線上推廣。利用大數據平台的精準定向方式，針對全國18歲以上的女性進行線上廣告的推送，為活動網站引入高質量客流，促進消費者和品牌的深度互動。

投放方案

1、優選投放媒體

優選幾個國內主流媒體和與產品相關性高的高質量媒體，分別採用Banner、信息流和視頻貼片的廣告形式進行投放。通過平台一站式操作對這些媒體進行競價廣告投放。當用戶點擊廣告後對其進行標記。

2、MOB數據定向

通過MOB大數據，智能分析移動設備擁有者的屬性以及設備中的APP構成，鎖定女性用戶且安裝有美妝類APP的移動設備，針對這對這類設備進行全媒體廣告投放，對用戶進行廣告包圍，加深用戶印象，增加用戶購買意向。

3、重定向

標記活動落地頁到訪人群，當他們瀏覽有可競價廣告位的媒體時，發起追蹤投放，吸引對本廣告內容感興趣的訪客重新返回活動落地頁。

4、投放優化

通過投放反饋的數據，我們從這幾方面進行優化：

1、媒體平台優化，篩選出高點擊率媒體平台，排除低點擊率平台；

2、投放時段優化，排除低點擊率時段，集中投放在高點擊率時段；

3、素材優化，篩選出高點擊率素材並替換掉低點擊率素材。

投放效果

在本次的線上推廣中，小蜜蜂數據平台全程實時監測投放數據，其中18~24歲的女性訪客量佔比為50%；25~29歲的女性訪客量佔比為32%；30~34歲的女性訪客量佔比為18%。每位獨立訪客的付費比預期值要低20%，點擊量比預期值要高25%，到站轉化率超過預期值高15%。

此案例可看出電商企業借用大數據進行精準營銷可大大提高電商廣告的精準度和命中率，在減少交易成本的同時也提高了交易效率，大大提升了整體的電商服務水平，實現企業利益最大化。​​​

2. 大數據時代，怎麼做好數字營銷

大數據時代做好數字營銷，需要注意以下幾個方面：
一、知己：明確產品定位及目標客戶定位
一個企業如果想要成功營銷，必須明確自己的產品定位和產品賣點，以及企業產品所針對的客戶，即目標受眾。只有明確了產品自身的屬性和針對人群，才能找准用戶，有效的傳達產品賣點和理念。
從大數據的角度，可以從已有的客戶中，提取標簽，從而了解顧客對產品的賣點需求，和客戶的群體畫像。
二、知彼：大數據捕捉精準用戶
所有的營銷都是以用戶為中心實施的，是否對精準用戶投放，是精準營銷與傳統營銷最本質的區別。
區別於傳統營銷方式，精準營銷的關鍵在於利用大數據：將資料庫內信息進行整理分析，構建出一套完整的以標簽為主的用戶畫像，形成對目標客戶的准確認知和判斷，從而篩選出精準的目標受眾。
三、作戰：一對一「個性化精準營銷」
首先，上一步的篩選為我們提供了精準客戶，針對精準客戶進行營銷可提升營銷成交率；其次，很多人上培訓課都知道，1對1的培訓效果更好。同樣，營銷也是同理，一對一的營銷更有利於對不同的對象採取不同的策略，傳達客戶獨特的需求賣點，個性化直擊痛點，實現精準的個性化營銷。

3. 我想用大數據推廣我的實體店請問怎麼做到，或者怎麼自學

人家馬雲那是有自己的平台。隨便給別人推送。你咋退送？你只能是說的上人家平台上花錢打廣告。花了錢了，馬雲就把你的店推廣出去了。不花錢，你的店就沒人看。實體店不好做呀。都得依賴這些個送外賣的了，現在。

4. 企業如何完成一次大數據營銷

企業如何完成一次大數據營銷

當企業找到了合適的數據平台，大數據營銷的步驟就相對簡單很多了，尼爾森認為，營銷者只要一句以下5步，即可完成一次全流程的大數據驅動的精準營銷活動。

一、確定對象：

一般而言，大企業往往有自己的市場細分模板，以及品牌傳播目標人群定位，當大型企業在營銷活動時與大數據平台對接，現實中往往是一個經驗指導的人群選擇。因為大型企業自身的客戶細分模型與大數據平台的客戶標簽未必能夠建立一套無縫的「對話機制」。尼爾森在美國已經建立了連接大數據管理平台與企業個性化細分模型之間的「對話機制」。尼爾森中國的行為標准細分模型也已經落地實施，以滿足企業界對大數據營銷與戰略市場細分相連接的需求。

二、確定預算：

數字媒體最大的優勢是，無論是大花費還是小金額，營銷者都可以精準找到自己希望找到的消費者。當然，話費金額較小時，可能能夠觸達到的目標消費者也相對有限。確定數字媒體預算時，尼爾森的建議做法是基於歷史數據通過營銷投放優化模型，在電視、互聯網、平面、戶外等媒體之間確定合適的花費比例：在互聯網媒體上，根據不同媒體的貢獻程度，進一步分配在搜索、展示、視頻、郵件、官網等分配合理的預算。如果大數據平台支持以及數字推廣媒體方支持，可根據不同的消費者，在不同的廣告位置進行精準競價投放，以最大限度的利用推廣話費所獲得的回報。

三、實時監測：

推廣投放之後，企業必須知道自己的推廣投放是否有效，是否觸達了當初設計的目標消費人群，是否引起消費者共鳴，消費者是否能夠記住廣告，記住品牌等。一般而言，很多消費者會針對推廣曝光和非曝光組合進行對比，再進行推廣實時效果測試，並對比不同平台、不同形式的推廣之間的表現差異；同時大企業的營銷者希望對比電視廣告的人群特徵與互聯網廣告人群的特徵，對比DRP（毛評點）和IGRP，為後續的推廣決策做支持。

四、效果評估與優化：

推廣投放之後，一般而言，線上線下的銷售都會得到一定的提升，企業的品牌認知度等指標也會得到提升，但到底提升了多少，投資回報怎樣，往往是營銷決策者關心的問題。

五、資產入庫與整理：

實質上應該在推廣投放的同時就進行數據收集，企業在自身能力與資源允許的情況下，可以通過收集每次營銷獲得消費者響應、關注、興趣或搜索、點擊等數據，來豐富和壯大自己的消費者數據管理平台。

以上是小編為大家分享的關於企業如何完成一次大數據營銷的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

5. 大數據營銷究竟該怎麼做

1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集，例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
使
用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

6. 如何做到精準客戶推廣

1、以客戶為中心

依託強大的資料庫資源，通過對數據的剖析整合，對客戶進行准確的剖析定位，做到適宜的時間、適宜的所在、適宜的價錢、通過適宜的營銷渠道此鬧，向精確的主顧提供需求的產物，才能實現企業效益的最大化。

2、挖掘客戶需求

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是精準營銷的根本。大數據數據標簽人群畫像，精確獲知用戶的潛在消費需求，如：我們得知一位用戶曾購置過奶粉，那麼我們能夠得知，家裡有小孩，相應的能夠向他推送早教課程等合適嬰幼兒的產品。洞察消耗者需求後再進行投放，營銷的結果將比撒網式有效且凱扒虛更易成效。

精準營銷依託大數據技術，分析用戶的消費習慣，通過大數據計算，能夠准確推測用戶的真實需求，繼而有針對性地推送商業信息，盯燃將用戶想要的、喜歡的精準到達，有效的導流、用戶觸達和促進銷售。藉助精準營銷，店鋪就能輕松實現可度量的、低成本的營銷，為自己帶來有價值的客流量。

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