大数据营销的主要用途有哪些？

这里先说下什么是大数据。大数据营销是指基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

大数据营销的主要用途

1.基于用户的需求定制改善产品。消费者在有意或无意中留下的信息数据作为其潜在需求的体现是企业定制改善产品的一项有力根据。ZARA公司内部的全球资讯网络会定期把从各分店收集到的顾客意见和建议汇总并传递给总部的设计人员，然后由总部作出决策后再立刻将新的设计传送到生产线，直到最终实现“数据造衣”的全过程。利用这一点ZARA作为一个标准化与本土化战略并行的公司，还分析出了各地的区域流行色并在保持其服饰整体欧美风格不变的大前提下做出了最靠近客户需求的市场区隔。同样，在ZARA的网络商店内，消费者意见也作为一项市场调研大数据参与企业产品的研发和生产，且由此映射出的前沿观点和时尚潮流还让“快速时尚”成为了ZARA的品牌代名词。

2.开展精准的推广活动。基于数据的精准推广活动可大致分为三类:

首先，企业作为其产品的经营者可以通过大数据的分析定位到有特定潜在需求的受众人群并针对这一群体进行有效的定向推广以达到刺激消费的目的。红米手机在QQ空间上的首发就是一项成功的“大数据找人”精准营销案例。通过对海量用户的行为泡括点赞、关注相关主页等)和他们的身份信息泡括年龄、教育程度、社交圈等)进行筛选后，公司从6亿Q

cone用户中选出了5000万可能对红米手机感兴趣的用户作为此次定向投放广告和推送红米活动的目标群体并最终预售成功。

其次，针对既有的消费者，企业可以通过用户的行为数据分析他们各自的购物习惯并按照其特定的购物偏好、独特的购买倾向加以一对一的定制化商品推送。Turge佰货的促销手册、沃尔玛的建议购买清单、亚马逊的产品推荐页无一不是个性化产品推荐为企业带来可预测销售额的体现。

最后，企业可以依据既有消费者各自不同的人物特征将受众按照“标签”细分(如“网购达人”)，再用不同的侧重方式和定制化的活动向这些类群进行定向的精准营销。对于价格敏感者，企业需要适当地推送性价比相对较高的产品并加送一些电子优惠券以刺激消费:而针对喜欢干脆购物的人，商家则要少些干扰并帮助其尽快地完成购物。

3.维系客户关系。召回购物车放弃者和挽留流失的老客户也是一种大数据在商业中的应用。中国移动通过客服电话向流失到联通的移动老客户介绍最新的优惠资讯:餐厅通过会员留下的通讯信息向其推送打折优惠券来提醒久不光顾的老客户消费Youtube根据用户以往的收视习惯确定近期的互动名单并据此发送给可能濒临流失的用户相关邮件以提醒并鼓励他们重新回来观看。大数据帮助企业识别各类用户，而针对忠诚度各异的消费者实行“差别对待”和“量体裁衣”是企业客户管理中一项重要的理念基础。

大数据营销是基于多平台的大量数据。

依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

数据特点

多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。

性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

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