一、数据营销是什么，怎么应用?

恩，数据营销应该就是我们说的digital marketing（数字营销吧）。

我依据自己的个人经验来解释一下：传统的营销主要就是广告的投放，当然传统的市场调查便是发问卷等等传统的调查方式。但是在现在这一个人们都能通过互联网更通畅的表达自己的时代，信息传播飞速的时代，人与人的链接方式如此多样化的时代，传统营销需要改变。 我们需要数据营销（digital marketing). 数据营销，顾名思义是基于数据的基础上所进行的营销，在这个领域，我们的营销决策是基于数据分析产生的。数据来源于互联网，而不是传统的发放问卷所得，通过对这些海量的数据进行分析，我们能够更精确的定位消费者，了解消费者的需求。甚至可以通过数据分析找到影响消费者购买的关键人物，等等。总之，数据营销定位更精准、对消费者的了解更全面透彻、更省钱，是营销发展的趋势，

二、大数据在精准营销中有哪些应用？

和工业革命一样，营销也经历了三次伟大的迭代和升级：第一次营销浪潮是从推销进阶到品牌战略，品牌让推销变得多余；第二次营销浪潮是互联网技术和营销融合，实现营销的互动和反馈；而接下来营销将迎来一波新浪潮，即人工智能、大数据和营销的融合，被人工智能赋能的营销将变得更加聪明：读懂消费者的心思、需求，实现与消费者的互动。过去，无论多么棒的广告创意，消费者永远只是旁观者。人工智能和大数据的存在则可以准确捕捉到消费者最近搜索的心理活动预期，可以根据消费者心理活动准确告诉他，他需要的信息在哪里。由于每个人看到的效果不同，消费者会感觉广告是为他量身打造的。这也就是我们所说的精准营销。

对于企业而言，得用户者得天下，而现在消费者的需求逐渐变得个性化与碎片化，谁能迅速有效地找到用户、理解用户、服务用户，谁就能占得先机和商机，想要得到用户离不开大数据的支撑，更离不开精准营销。

大数据精准营销是深入挖掘潜在价值用户，尽可能实现低成本高效获客 ，以激发潜在客户购买行为。大数据精准营销更少地依赖高昂的传统广告成本，而更多的是创造交易场景、定向精准投放。

近年来在AI和媒体的带动下，大数据分析不断介入，各行各业都开始陆续依仗大数据营销这棵大树，以此来更加高效、便捷、智能、精准的服务于用户，这就像追求恋人一样，投其所好方能成为眷属。

首先，从微观的角度讲，商业的本质就是找到顾客并且让顾客买单。

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在所有为企业的商品买单的客户中，从客户属性角度，我们按照是否首次消费或体验产品为标准，将他们分为两大类：即旧客和新客。顾名思义，旧客泛指消费或使用过企业商品的客户群体，他们因使用过产品而拥有了一手的信息，后续选择复购同款产品或者消费同一企业其他系列的不同产品；而新客泛指未曾消费或体验过企业任何产品的客户群体，他们所有关于产品的信息都是从广告、购物网站、朋友推荐等不同渠道获得，属于二手信息。

在两类客户属性的基础上，从企业和顾客交互形式的角度，我们把顾客分为三类。

第一类是旧客户的重复购买。站在企业的角度，他们总是希望自己花费大量资源获得的新顾客能够一直留存在自己的客户群体中，认同企业的品牌及产品，拥有较高的顾客忠诚度，持续为企业产生价值。

第二类是通过旧客户推荐后选择购买企业产品的客户。转介绍是旧客户为企业带来的溢出价值，而旧客户选择转介绍的动机强度，既和客户的忠诚度成正相关，也受到企业设置的转介绍激励方式影响。

第三类是公司通过各种营销的手段将企业产品的信息传递到新客户的手中。所谓的精准营销主要强调这一环节——企业希望能够精准地识别出目标客户，然后利用最低的成本把产品信息和营销广告精准地传达到他们的手中。

大数据精准营销，即在大数据技术的基础上，对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象的分类和概括，形成不同的标签，根据一个特定群体的多项特征构成，输出包含多个标签的用户画像，再根据人群画像中的识别标签与用户标签相匹配，找到符合条件的精准用户，为其推送适当的广告。比如一家酒店经过分析，会发现住客大多需要停车位、短住一晚或两晚居多、带孩子、房间迷你吧消费较少，酒店可以形成自己的用户群体画像：短途家庭旅游，因此通过购买家庭游论坛、公众号的广告位进行宣传。

相比于传统模式，大数据精准营销主要是依托强大的数据资源、深度的用户洞察，对用户进行准确的剖析定位，做到在适宜的时间、适宜的场景、适宜的价钱、通过适宜的营销渠道，精准的满足用户需求。

大数据精准营销服务的实现分为三个关键步骤：

1）信息收集，网络经营者收集信息主体的年龄、通话、短信、APP访问、网址访问、位置等信息，形成海量数据信息库；

2）数据分析，通过对信息的汇聚和分析绘制用户画像，形成不同的识别标签；

3）用户画像应用，根据客户选定的标签关联具体信息主体，制定价格策略或将产品或服务信息推送给信息主体。

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如此看来，大数据精准营销有很多优势：

1. 用户数据洞察，制定更注重结果和行动的营销传播计划。

2. 精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。

3. 数据监测进度，记录用户孵化进度便于及时调整策略。

4. 发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。

大数据时代下，企业如何驾驭数据，利用数据驱动、支持决策，是形成差异化竞争优势的关键所在。这听起来不错，但如何真正落地，是非常不容易的事，尤其是传统企业。

在如今中国互联网行业高速发展的今天，大数据的普及无疑让我们的消费习惯变得透明，几乎每家电商都能通过后台数据分析出每位消费者的购物频率、购物能力甚至面对价格差异的心理波动。在精准的大数据面前，消费者也只能多多对比，留意同一经营者提供产品的价格变化以及针对不同消费者的价格是否相同。对于企业来说，营销是关键的一步，也是数据驱动作用比较显性的一步，如何通过对数据的采集、处理、分析，洞察用户需求，精准找到目标用户群并提供相应的方案，从而实现企业盈利、用户体验双赢，是顺应时代大势。

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三、电力营销大数据平台的应用有哪些？

1、信息采集

企业级营销管理信息系统存储了大量的业务信息数据，包括用户信息、业扩、电费、计量和线损等。通过电力营销大数据平台，整合企业级营销管理信息系统与其他在用系统，如资产管理系统安全生产子系统、PMS、GIS等应用系统数据，结合外部系统数据，如气象信息等，实现对停电、设备故障等进行预测分析，为电力调度中心、生产设备管理部门等提供决策依据，方便基层供电所营销及生产班组人员提前做好工作安排，减少非计划停电带来的供电损失与设备安全隐患。

2、用电负荷预测分析

建设电力营销大数据平台，最重要的一项应用就是用电负荷预测分析。由于不同地区气温存在差异，不同行业的负荷特征存在差异，因此有必要预测电负荷。电负荷的传统预测方法通常基于电负荷的历史信息。这种传统的方法会受到很多因素的影响，比如天气，温度等功率负载误差预测，预测电气负载的准确性也有影响。应用大数据平台可以从信息集成中受益，从气候、地域、基础设施等多维度对用电负荷作线性分析，提高用电负荷预测分析的准确性。

3、客户服务分析

当前电网企业正处在电力体制改革的深刻变革中，面临的竞争压力越来越大。全面提升客户服务工作质效、树立良好的企业品牌形象是电网企业保持健康可持续发展的核心所在。通过营销大数据平台，依托客户档案、客户服务记录与客户投诉记录等内容分析客户特征、客户习惯、客户满意度和客户观点等，客户需求分析、客户服务分析结果，跟踪客户的用电行为和特点，并有针对性地改进服务方式，改善客户体验和用电情况，提高客户对电力的满意度。

四、市场营销与市场营销(大数据应用)有什么区别？

市场营销包括市场营销大数据应用，大数据应用的话，他所学的是数据分析比较接近网络化

五、数字营销技术应用？

数字营销

用数字传播渠道推广的营销手段

数字营销是使用数字传播渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及时、相关、定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通。数字营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践。数字营销的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道，比如非网络渠道，诸如：电视，广播，短信等，或网络渠道，诸如：社区媒体，电子广告，横幅广告等。

六、ip营销策略应用？

IP营销策略应用的案例有很多，比较典型的，例如《鬼吹灯》。

《鬼吹灯》最初，形成IP影响力的，是作者天下霸唱的网络小说，而后来，因为小说成功了，具备IP引导的特性了，而有企业将小说作品改编成了网络游戏、影视剧等形式的其他IP产品。

不过，《鬼吹灯》ip的系列产品中，网络游戏作品比较失败，并没有形成太大影响力。而影视剧方面还是比较成功的，几部电影和网剧作品，还是有一定影响力的。

七、营销平台如何应用？

一、搭建管理平台

要搭建营销管理平台，首先要有适合企业发展阶段的组织架构设置，这个设置一定是基于市场的，即以市场为导向，并且我们还要遵循一些原则：

1、适应性。如果一个企业刚开始以业务为龙头，但是做到一定规模的时候，比如突破一个亿，就需要定管理、定规范了，这时需要的就不仅仅是销售部门了，还需要构建市场部门，不仅做营销战略规划、营销策略与方案设定，还要深入研究市场、优化资源配置并检核、评估投入产出比；还需要销售管理部门，实施对营销人员的日常管理，对客户的管理，对市场的管理，以及产供销的协调管理等工作。总之，营销组织架构要应时而设。

2、扁平化。扁平化的营销组织架构，更利于信息的上传下达、市场的快速反应。

例如，在娃哈哈的营销组织架构中，是董事长宗庆后直接对销售大区负责人，中间没有什么营销副总、营销总监这些职位，或者说董事长直接把这个职务给兼了，这样做是有其好处的，按宗庆后的说法是可以减少“内部消耗”，避免“内斗”，同时，通过这种扁平化的组织模式，有助于减少信息传递的漏洞效应，可以更好地提升团队的执行力。尤其是作为中小企业，不要设置太多的管理层级，一般来讲，可以设为营销副总或营销总监（一定时期内也可以由企业总经理兼任）——销售经理或主管——业务员这三级就可以了，当然，每个职级上，可以再进行分级，比如，销售主管级别，我们可以分为一级、二级、三级，级别是一样的，但工资标准及待遇有所区别，以给大家提供向上的发展空间。

3、市场为导向。组织架构一定是以市场为中心而推导出来的，即市场需要什么样的组织架构，我们就设置什么样的部门或岗位。比如，在市场竞争同质化的今天，如何树立自己与竞争对手的区隔？那就只有一个办法，那就是在企业的软实力上下功夫，而软实力最突出的表现，就是做好服务。

八、营销数据有哪些？

一、人群画像：

步骤：获取用户数据→细分用户群体→构建用户画像

常见维度：

①社会属性：年龄、性别、地域、学历、职业、婚姻状况、住房车辆等；

②生活习惯：运动、休闲、旅游、饮食起居、购物、游戏、体育、文化等；

③消费行为(基于产品)：消费金额、消费次数、消费时间、消费频次等；

二、用户留存：

用户留存能够分析用户的参与情况、活跃程度等，可以用来衡量产品对用户的价值。在实际操作过程中，我们可以通过用户留存情况进行分析，寻找用户的“流失点”，以便能够及时调整产品策略。

三、数据对比：

将两个及两个以上的数据进行对于，找出数据的变化规律和趋势。在实际操作过程中，需要确定标准，常用的标准有：时间、空间、特定值等。

①时间：可以划分一段时间内的数据进行对比、和前期的对比、和往年同期的对比等，然后评估当期数据的变化情况，对当期营销效果进行一个判断。

②空间：可以分为和竞争对手对比、自身之前的产品对比、不同营销渠道中相同产品对比等，找出当期产品存在的问题。

③特定值：可以选择目标值、平均值、预期值等特定值与实际数值进行对比。

四、渠道质量：

目前主流的网络营销推广渠道有：搜索类、自媒体、门户类、社交类。

不同推广渠道的人群属性不一样，会直接影响网络营销推广的效果，最终影响转化率。可以将网络营销推广的渠道进行细分，分别统计和分析网站的PV、UV、新增访客数，通过识微互动查看不同推广渠道的有效线索量、线索转化率等，算出最终的获客成本和投入产出比，然后选择性价比最高、最合适的推广渠道。

九、数据化营销特点？

数字化营销模式及特点包括个性化定制，将目光投向线上消费者、培养员工数字化营销专业能力、紧跟时局潮流等创新营销模式。

数据时代的快速形成，让消费者、广告创意、营销手段都发生了极大变化，新兴数字化营销体系更是成为了市场营销标准模式。

十、数据营销是什么？

数据营销是一种基于数据和分析的营销策略和方法，旨在通过有效利用和分析大量的数据来推动销售和市场活动。数据营销涵盖了从数据收集、整合、分析，到对消费者行为进行预测和个性化营销的过程。

具体来说，数据营销可以包括以下方面：

1. 数据收集：通过各种渠道和方式，收集消费者的个人信息、购买行为、网站浏览记录、社交媒体活动等数据。

2. 数据整合：将收集到的数据整合在一起，建立综合的消费者画像，包括购买偏好、兴趣爱好、行为模式等。

3. 数据分析：运用数据分析工具和技术对收集到的数据进行深入分析，发现消费者行为模式、市场趋势、潜在机会等信息。

4. 消费者洞察：基于数据分析结果，获取对消费者的深入理解和洞察，了解消费者的需求、痛点和偏好，以便更精确地定位目标市场和客户群体。

5. 个性化营销：根据对消费者的洞察和分析，制定个性化的营销策略和方案，向特定的消费者提供定制化的产品、服务和推广活动。

6. 绩效评估：通过追踪和分析营销活动的数据指标，评估和优化营销策略的效果，以实现更好的销售和ROI（投资回报率）。

数据营销的目标是通过提供更个性化、有针对性的营销和推广活动，提高市场份额、增加销售额，并与消费者建立持久的、有价值的关系。同时，数据营销也需要遵循合规性，保护消费者的隐私和数据安全。