二、品牌营销分网络营销和实体营销
网络营销
1利用企业网站做出品牌展示，让了解者可以对产品有个大致的了解和直观的印象。
2利用软文营销，包括用户体验类、新闻报告类、事件营销、产品研究、等等。
3广告投放，重品牌的话可选择大型门户类、社区论坛等，重营销可选择精准投放，关键词投放，相关网站论坛精准投放。
4可以借助现有的B2C平台来做推广。
二、实体营销
1做好店铺装饰，商场展示柜台，做出品牌特色。
2做好用户体验，在购买者中间建立良好口碑。
3通过一系列促销活动，促进顾客的购买欲，让产品进入更多的家庭，得到更多的使用反馈。
三、线上线下结合
这个可以具体点，比如在网上下载优惠券到实体店可以打折、各种促销方法你网上一搜一堆一堆的。
大概就这么个思路，你把每条都具体一下就行了。。。早期进入人们生活的因特网，是庞大、错综的聚合体。它由彼此相连的服务器以及与服务器相连的专用设备（主要为个人电脑）聚合而成。但如今，全世界正开始过渡到一种全新的联接拓扑，即我们所说的“物联网”。今天，计算能力仍然由大量专用设备接管，其中也包括个人电脑。它们依托于从前因特网时代沿用至今的大量既定的，并且通常是碎片化的软件接口。计算能力以及计算机智能被分配到或者嵌入于各类设备，就像是在一个专供特定任务的岛屿之上。 虽然，越来越多的计算能力被分配到不同的智能设备上（即物联网中所谓的“物”），但是在不久前，它们仍以完全“无声”的方式使用。现在的智能设备包括移动装置、嵌入式系统、工业控制和车内系统，甚至在某些情况下还包括家庭电器。RFID（无线射频识别）以及GPS（全球定位系统）标签也能说明，在物联网，这些早期的静态对象也能被“激活”，并能够在无人干预下储存及传送与之相关的数据。但是到2020年，预计仍将有40亿人口以及超过310亿部设备在使用所谓的“因特网”。于是，物联网的出现绝非只是用各类信息将数字世界变得更为错综繁杂。当几乎所有的设备或对象都开始需要处理能力以及自动执行任务的能力时，并不能只对系统本身进行扩展，而是要做出巨大的变化。不管物联网以何种形式呈现，有一点是确定的，即它不但将会在广泛意义上改变计算的本质，而且也将给用户的期望和眼界带来改观，从而服务的方式，包括安全性等也必须加以准备。计算能力的转移人们最初得出的重要结论是这样的，将计算能力从某些既定的企业（包括供应商和客户）中转移到那些能够通过M2M（机器与机器对话）方式，在无需人工干预的情况下，使对象得到处理和互动，并能为其建立标准的企业。物联网拥有的潜力能够使之成为一个戏剧性的均分者，有一部分原因是尖端技术并不再仅限于大型企业，而且物联网还将减少这些企业对拓展的寻求。从某种意义上说，大型企业将面临最大的挑战。从商业的角度而言，我们认为自20世纪60年代开始，日本电器商在艰难中崛起并最终主导电器时代能够最好地体现物联网的效用。日本电器商同时也缔造了“物”的概念。“物”之本身不再具有盈利，所以下一代的成功商家将是那些能嵌入及连入智能，并以此投入市场的企业。在未来的十年，世界将以何种形式改变，我们刚刚做了一个构想。那么企业又将如何准备呢？瞬息万变中，又会带来哪些特定的问题？ 大数据及云技术第一类挑战将是数据分析师以及供应商都会提及的“大数据”方面的问题，也就是说超大规模的潜在数据将需要被处理、储存并转移至各类“物”中，抑或由其转移而出。这体现的是一类分析方面的问题，尤其是关于M2M设备所生成的大量数据间的重要的组合方式，或者是关于这些数据的储存地点。“大数据”是一堆无限庞大的数据，而且从本质上，它们无时不刻地都在增量，让现有的科技黔驴技穷。从前因特网时代延续而来的独立储存系统根本无法在物理或者逻辑层面上满足这类储存需求，这些储存系统很快被拖垮。因此，云储存应运而生。但事实上，这仅仅是将问题踢给一群服务提供商，尔后还会产生各种新的问题。这些服务提供商需要达到怎样的标准才能满足数据的物理以及逻辑储存，并且在今后得以迁移至他处？他们又是是否能够符合规章制度以及隐私标准——然而这些制度或标准对于不同的国家，贸易体甚至行业通常会大相径庭。而“云服务”同样也带来一系列的安全问题，例如连接安全性将的验证、登入方式，以及怎样防止可能发生的故障。如果上述关于大数据的基本问题无法得到解决，物联网看上去就仿佛是一个“焦虑的因特网”，只要小小的故障就能导致巨大的后果。只有以确切的方法保护M2M系统不受这一连锁反应的危害，才不会减缓物联网在下一个十年中的推广。 英特尔智能系统框架诸如英特尔之类的公司辩称，唯一的生存之道应该是采用将一系列技术交织相联并以此为基石，而不是将那些技术分散并逐个建立。为此，智能系统框架（Intelligent Systems Framework,ISF）提供了多种解决方案，包括打造企业商品处理器，对所有装置初始状态的可管理性进行考量，以及确保这类基础设施将在（固定、无线或近场无线电式的）异构网路中运行。然而，该框架最具吸引力的地方还是它嵌入式安全的理念。企业迫切需要嵌入式安全，这并非是危言耸听，2010年Stuxnet病毒对工业控制技术方面的攻击就足以证明。系统此前从不被认为具有安全隐患的原因竟然是人们懒得对它们下手。但是，如果工业控制系统能够得到保护，是否充斥于物联网中的其他独立系统也能如此呢？解决上述问题的办法，就是将软件访问上一层级内容时所需的必要电路进行嵌入式处理，而非使用静态的手段对芯片加以保护。这就使得“可信化平台模组”应运而生。它可以对加密空间提供保护，使之能够储存“认证令牌“一类的数据，或者嵌入特定程序，让恶意软件无法对系统造成直接破坏。与软件服务套件一起嵌入的安全体系将为物联网的发展增添重要可能。同时，英特尔还是许多主动性解决方案的发起者。例如，由英特尔发起的“开放数据中心联盟”就旨在通过一系列大型企业及部分技术服务公司之间的合作，共同制定标准，将ISF的技术方案紧密衔接。规章和承诺数据保护开始慢慢变为国家级的或者超国家级（supra-national）政府或机构的重要功能之一。种种迹象表明，解决这些问题需要耗费本十年剩下的时间，甚至更长，并进而转变为一个全球化的体系。当越来越多的来自对象或“物”的数据在单个用户周围流动，个人隐私将显得愈发重要。这是由大数据引发的问题，也是各类组织在处理大数据时所要面对的。迄今为止，收集到的个人的数据还十分固定，例如姓名、住址以及社保账号等。但这些数据被交易的情况越来越多，因为它们与系统相联，能够推测并识别出何人在何时与何人做何事。不过现在讨论隐私问题可能并没有实际意义。因为大多数上传的数据是分散在不同的数据库间的，它们很快就会被删除。然而在大数据的经济原则“驱动”下，这些数据碎片最终会被整合，因此如何监管私人数据将是政治性的问题。人们常常假设，物联网将由自由市场以充满竞争却亦十分融洽的方式建立，看来它的雏形将通过政府、约定、或协议条款形成。政府也一定会从大数据中捞到好处，的确，最具争议的方面是各国寻求挖掘关于子民生活习惯和生活圈数据的方式。因此，大数据的未来也极具争议。立法规模多大才可能影响商业？欧盟的《数据保护指令》便是一个很好的例子。当下，该指令主要关注了一些十分重要的子议题，以此改进违反数据隐私的通知。这些跨国章程将以类似的限定方式对物联网上收集到的或者泄露的数据加以制约，成为具有实际意义的标准。此外，部分组织也将能知悉，当特殊利益集团或个人想要考验法律的底线时，法院对此的忍耐限度究竟有多大。公司必须准备好应对复杂多变的情况，比如说要允许个人用户以某种方式选择退出，而该方式可能体现的是数据过剩时代的主要挑战。结论总之，尚未有简单的安全解决方案来应对上述问题。组成物联网的所有对象将会含有嵌入式安全系统。人们将使用实时分析处理对象产生的数据，从以自动化的方式对其进行管理。这种管理将是无人干预的，除非某些阈限被攻破。政府将会同时寻求数据接入以及引入“杀毒开关”，这能减少设备因经济或政治利益而受到的潜在攻击。不管企业现在是否涉及这一事实，物联网时代总会以这样或那样的形式来临。忽略物联网会改变组织以及他们所服务的顾客和市民，将是巨大的错误。同样，假设物联网会以互联网曾经的方式发展也是愚蠢的。在崭新的世界，政府、顾客以及市民都将受到积极的影响。 更多物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
“物联网”概念的问世,打破了人类之前的思维方式。过去，人们一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物,而另一方面是数据中心、个人电脑、宽带等。
而在物联网时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带融合为统一的基础设施，实现人类社会与物理系统的整合。在此意义上，基础设施更像是一块新的地球工地，世界的运转就在它上面进行，并达到“智慧”状态，从而提高资源利用率和生产力水平，实现人与自然和谐统一。
物联网时代产生的大数据用来干什么_数据分析师考试
据悉，包括健身穿戴设备、智能手表、智能眼镜，以及用来跟踪医疗仪器的远程传感设备在内的联网设备市场在未来几年内将得到快速的发展。市场研究公司Gartner预测，到2020年，物联网的设备和装置将达到260亿台，这其中还不包括个人电脑、平板电脑和智能手机。
有如此多的传感器来收集数据，这些数据包括设备的状态、周围的环境，以及人类的行为等等，企业可以利用这些数据信息获取利益。但是，问题也随之而来：利用这些数据信息究竟能做些什么如何高效地处理这些数据，并尽可能地以一种最明智的方式来利用这些数据
对于企业，他们正在意识到光收集到大量的数据是远远不够的，而且就数据本身来说，企业对它的兴趣点也是很小的。市场研究公司IDC的分析师Vernon Turner说：“数据收集完成后，如果不做任何分析、预测的话，它只是一种静止的状态，不能带来任何价值。”
一些近期发生在消费者市场中的案例就证明了这一点。例如，一款健身的可穿戴设备，它的功能只是告诉用户每天走了多少步路。然而，如果将这款可穿戴设备同其他的医疗数据连接起来，那么它的价值将会更大。在这种情况下，通过相关的应用，用户就可以知道他的高血压的症状或许和缺乏运动有关。或者，这款健身设备可以识别出用户在周末时候的运动量比较少，那么它就会发送消息提醒用户适当地多进行一些运动。
SunPower app
美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。
美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。
这种情况对于企业来说也同样如此，企业可以收集其所专注领域产品的详细信息，并把这些信息同其他来源的数据结合到一起，然后帮助企业做出明智的商业决策。
Avalon咨询有限责任公司语义技术的首席布道者Kurt Cagle说：“现在人们的思想逐渐倾向于：‘你的公司能够世界带来哪些改变而不只是涉及消费者自身的利益，这是一个很大的转变。” Avalon咨询公司是一家帮助商业组织、机构管理物联网的企业。
Cagle表示，传统上，企业通常会使用类似于商业智能(BI)的软件来查看公司内部活动或运作产生的数据。但是，这些企业如果再加上一些关于周围环境或本地事件的公共数据，或者是同一领域其他公司的传感器中产生的数据的话，一定能够给企业带来更多、更大的价值。
但是，事实表明，要收集到所有的这些数据信息很多时候是一件非常艰难的事，因为这些数据的形式都不尽相同。目前，许多企业都已经朝着正确的方向迈进，但是构建完整的、精妙的解决方案的企业并不多;即便一些企业用类似的解决方案，他们也仍然需要不断的修正、检验以使其达到良好的状态。
学会整合
IDC公司的Turner说：“我们看到已经有无数的企业经历了实验阶段，开始部署传感器，并收集数据。但是，大部分的企业并没有一个关于数据收集的完整的解决方案。而利用数据为企业带来利益，这在实际的实施和部署过程中是非常复杂的。”
企业需要后端基础设施的支撑，以帮助企业收集各方来源的数据，并对这些数据进行分析，让收集来的数据发挥它应有的价值。然后，企业还需要仪表板和虚拟化技术来让企业的业务人员懂得这些数据的意义，以便基于这些数据信息作出明智的决策。
Daikin Applied就是这样一家公司，通过合作伙伴的帮助，该公司已经部署了一套精密的软硬件产品用来收集并分析了4000多个不同的有关其商业化的屋顶供热和空调单元的数据点。这套由英特尔公司设计的系统可实现与天气预报同步，使大厦的管理人员能够根据天气预报提前调整好整座大厦的温度，并且可以让Daikin公司了解到某个调节能源供应的部件可能会出现问题，这样Daikin公司就可以提前派遣一个维修机器的技术人员前去维护。
未来，利用这套系统Daikin公司将会分析一些本地化的应用基础设施上产生的重要数据，基于此可以帮助减少特定设备部件的能源输出和损耗。Daikin Applied公司的执行运营副总裁Kevin Facinelli说：“目前，应用基础设施这方面的工作还处在初期的准备阶段。” Daikin Applied公司是日本Daikin工业的一部分，Daikin工业是世界上最大的HVAC制造商。
要完成这项工作的实施和部署，硬件扮演了一个非常重要的角色。该系统的启动网关是基于英特尔Quark SoC芯片，运行了风河的 *** 作系统，安全软件使用的是迈克菲的软件产品。
Facinelli指出：“我们利用SoC就可以完美地传输所有的数据，而不是只通过云来传输。” Facinelli的这种说法就意味其系统中配置的基于英特尔芯片的网关将部署到Daikin公司未来的所有屋顶系统中去，用来传输重要数据，这就像是改变了部件的状态一样，而不是仅仅输出一行行“系统正常”的提示信号。一些现场的处理工作减少了数据需要传输的容量，Daikin公司主要采用了数据流量连接的方式，这有助于减少其后端基础设施的数据存储负载。
同时，Daikin公司使用功率计来检测每个单元中的能源供应情况。通过网络，这个功率计可以将能源信号的相关数据传输到英特尔的云上，并在这个云上分析这些数据以便决定HVAC系统中每个组件，如风扇或制冷压缩机实际的能源使用率。
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物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。
在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。
图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。
图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。
JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。
Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。
Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。
总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。
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