大数据营销方案

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇大数据营销方案范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

大数据营销方案范文第1篇

杭州泰一指尚科技有限公司，是中国领先的“互联网+”解决方案提供商。公司通过大数据技术和商业模式创新，构建了包括大数据、数字营销及移动化在内的三大商业能力开放平台，面向传统企业、传统媒体及传统广告公司提供数据咨询、数据能力开放、数据管理平台定制开发、广告营销平台定制开发、移动电商解决方案、移动媒体解决方案等一体化“互联网+”转型升级服务。泰一指尚致力于成为中国“互联网+”组织头脑和践行者，助力中国传统企业互联网化和国际化。

泰一指尚通过敏锐的市场洞察和行业服务经验，形成了覆盖快消品、金融、汽车、房地产、教育、电商产业、时尚产业、传媒产业等在内的“互联网+”解决方案，帮助他们在激烈的竞争红海中脱颖而出。

在产品方面，泰一指尚依托自身大数据技术和商业模式创新，构建大数据、数字营销、移动化三大商业能力开放平台，面向传统企业、传统媒体及传统广告公司提供一体化“互联网+”转型升级服务。同时，旗下大数据全媒体营销企业AdTime，可为广告主提供一站式整合营销服务及解决方案。泰一指尚旗下主要产品有：

DataMust，大数据能力开放平台，拥有全网实时数据分析系统。利用数据挖掘算法、标签体系以及全网数据技术，借助骨干数据网络以及自由数据沉淀，逐步研发出行业领先的大数据产品，为客户搭建用户数据管理平台，提供商业决策服务。

Admatrix，数字营销能力开放平台，凭借多年的数据积累和算法优势， 有效整合媒体资源，为客户优化广告内容，向广告业生态链开放八项数字营销能力，通过开放模式为行业客户定制营销平台。

Biapost，移动化平台，依托大数据平台与移动互联特征，为客户定制一站式移动化商业解决方案。

大数据营销方案范文第2篇

大家都说自己在做大数据营销。

基于：

1，业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。

2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。

3.技术：有技术能力处理大数据。

上面3个因素，国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉，这里不谈。

众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据；阿里巴巴优势在商品和交易数据；百度优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。

当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，虽然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数量增多了而已，总体而言仍然属于传统的小数据范畴。

2.大数据营销做什么？

营销业务类型

如果粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道；宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：

1.越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做

2.越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东)；品牌类客户也开始做效果(汽车，考核线下4S店销量转化)。

2.1.实效营销

实效营销，互联网人太清楚了。由于业务特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了)。

例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在很多互联网人眼里，由于熟悉实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。

2.2品牌营销

据我观察，不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。

这里需要先说为什么做品牌营销？

理由1.赚钱的需要：实效(效果)营销钱赚到天花板了，互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。

整个广告市场，大广告主手上的预算，占大头的还是品牌营销预算，投放的媒介上传统媒体(例如电视等)居多，投给数字媒体上的钱只是10%~30%(大概数字)左右。

理由2.客户的需要：别再跟我提CPC了，很多东西没法通过点击衡量，品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量？因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。

百度过去是效果营销的典型代表。

有一种认知，百度在网民眼里是个搜索工具，赚钱靠SEM，靠竞价排名，赚不良广告主的钱。我觉得这也是@Fenng提到的智力上偷懒的表现。

百度除了广泛的中小企业客户，还有大量的大品牌客户，例如宝洁、奔驰、宝马、平安、欧莱雅等等，收入比重很大。对这些大客户，需要品牌营销。

这样百度大数据的价值就体现出来了。前边说到百度数据的优势在于全网信息和消费者真实行为和需求的表达。覆盖的广度不是商品交易数据能比的。因此对为品牌提供整合营销解决方案奠定了基础。

基于以上，对百度最有价值的方式是基于大数据提供品牌营销解决方案。

3.大数据营销怎么做？

基于数据的营销基本过程

大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。

3.1数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

3.2业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3.3应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

4.大数据营销目前做得怎么样？

大数据探索品牌营销目前做得怎么样？

阿里巴巴怎么做我不清楚，感觉阿里的大数据还主要在实效营销的方面发力。通过“西湖品学·大数据峰会”的报道上看来的。

我所在的部门便是基于客户的真实商业需求和问题，通过大数据的应用提供解决方案，目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。

与传统品牌营销的几方面类似，大数据在品牌营销的主要应用方向也有：

1.消费者洞察

2.媒体价值研究

3.市场竞争分析

大数据营销方案范文第3篇

新技术应用已经成为公关营销创新的有力支撑

“互联网+”的时代，海量数据成为这个时代最重要的增值资产，数据的挖掘与智能应用孕育出太多的商业模式。在此背景下，无论针对企业品牌层面还是营销层面，基于用户数据分析和数据匹对的数字营销解决方案都日益凸显出其重要地位。

作为中国领先的企业级大数据技术与应用的践行者，百分点一直专注于满足市场对海量异构数据的融合与应用需求，拥有成熟的大数据技术与管理平台，高性能的实时与离线计算能力和丰富的算法库及商业模型，帮助企业深入挖掘大数据的商业价值，致力于在保障用户隐私及数据安全的前提下融合数据，推动数据流转，消除企业信息孤岛。

始终致力于在数字营销领域深耕细作的派合传播与百分点于四月初在北京达成战略合作，借助大数据技术，对用户进行多维度的精准分析，并对筛选后用户进行深度精准传播，协助品牌全面剖析用户行为涵义，从而进行高效的整合营销。此外派合传播凭借在O2O领域的丰富经验，进行线上线下双向数据的收集、管理和分析，再依此进行精准的传播和营销，并提出“结果类营销”的全新营销概念，实现不同类型客户利用数据进行整合营销的解决方案，也为公关行业的创新拓宽了思路。

大数据应用，让传统营销和传播方式升级

移动互联网时代的到来，使消费者的行为习惯与传统互联网时代相比，产生了质和量的变化，移动化、碎片化、社交化、交互式体验渐渐成为常态。传统的以媒体为中心，帮助品牌去管理与公众之间信息沟通的公关方式已不能满足品牌对整合营销和复合传播的需求。

在互联网+时代，派合传播顺应大数据时代的数字发展浪潮，正在探索一条更具挑战和创新的与客户的合作模式，派合传播所提供的公关服务也从传统的“内容类营销”向“结果类营销”模式转变。即通过为企业提供精准的营销数据报告分析，并在销售闭环中提供精准营销服务，有效提升营销活动的效果，为企业实现客户洞察力营销提供解决方案，帮助企业提高用户捕获、转化率和忠诚度，并最大化提升企业投资回报率和品牌价值。

派合传播董事兼总经理常濯非认为“互联网+时代的到来，意味着公关行业从传统的“媒介传播”向未来的“数字营销”演变已成为必然趋势。派合传播这次与百分点的战略合作，是从传统的“内容类营销”向“结果类营销”模式迈进的一次大胆尝试，此次合作不仅能给派合传播在数字营销服务方面提供一种全新视角，也期待能给公关行业的发展带来更多探索的可能。”

大数据营销方案范文第4篇

一、大?稻荼尘案攀黾暗缌ζ笠涤?销管理存在的问题分析

1.大数据背景的概念分析

大数据是指涉及到的资料数量非常之多，规模之巨大，整理后可以帮助企业分析当前现状以及预测未来的数字信息，它可以来自各个方面，具有体积大、多样性、价值密度低以及速度快的特点，打破了传统数据的局限性，是能够未来社会发展的重要内容，同样，电力企业的发展也离不开大数据的支持。

2.电力企业营销管理存在的问题分析

从现阶段来看，我国电力企业的营销系统已经暴露出很多问题，首当其冲的就是由于我国目前的电力企业多数营销系统和生产之间的关系薄弱，导致两者之间的协同效果极差，从而营销精细化和科学化开展困难；第二点就在于使用的营销系统已经不符合现代社会的发展，必须引进更为科学化的系统来帮助营销的进行，除此之外还存在营销思维陈旧、故障维修效率低下、运行效益差等诸多问题。

二、电力系统营销管理创新机制要求分析

1.精细化营销管理的要求分析

要想实现电力系统营销管理创新机制的精细化，需要系统分析电力系统现存的业务大数据，找到问题的根源，从分析结果存在的最多的问题出发，正确认识大数据，细化经营管理的操作，不断优化营销的手段，重新思考营销的需求，找到最佳解决方案。

2.科学化营销管理的要求分析

科学化的营销管理首先需要先进的营销系统作为支撑，保证最佳的运行效率和先进的营销理念，以优质的服务帮助客户保持完美的体验，这就需要专业型人才的引进，以采集的大数据为中心，结合其他行业大数据的应用先例，参考国内外此方面的经验，积极整合现代数据的支撑，以高质量来要求营销管理系统，根据先前的经验不断探索，运用现代多媒体技术达到科学化营销管理的目标。

三、电力企业营销管理创新的具体思路

1.实现电力营销服务系统的精细化管理

实现电力营销服务系统的精细化管理要以大数据为参考背景，通过新的模式实现生产系统和营销的联动化，信息的相互交流有利于彼此间业务的开展，进一步提升服务的质量水平，整合大数据下建立新的营销系统精细化模块，具体到每一个区每一个用户，解决电力系统服务效率低下的问题，营造良好的电力服务系统以吸引更多的顾客进行电力消费，同时也需要对营销服务成本精细化，可以降低整个营销系统的成本，对未来电力营销前景进行展望，积极调整营销策略。

2.积极引进先进的科学化营销管理系统

数据大背景的好处就在于能帮电力系统通过分析国内外同水平的营销系统的效益找到最佳的科学化营销系统，以互联网科技为根基，依托实际电力公司的经验，持续推进智能营销系统的构建，抓住大数据的四大特点，以多元化为主要发展方向，探索大数据与营销系统的适应和处理问题的过程和方法，让电力营销服务系统的水平得以不断提高，通过科学的手段切实提高管理的效率，同时也能借助现代通讯媒介帮助业务的开展，实现创新性的发展营销系统。

3.构建正常运行的大数据控制电力营销系统

目前的电力营销系统中存在的诸多问题都能够通过大数据的分析得以解决，以便维持整个系统的正常运行，包括借助大数据找到客户服务中存在问题的最佳解决方案，优化相应服务器的速度，极大的提升电力企业的营销管理水平，实现精准化面向服务群体，提升服务技术，从而改变大数据背景下我国电力系统价值水准的改善，维持电力企业的和谐发展。

大数据营销方案范文第5篇

预测一：大数据腾云

2014年大数据将从概念走向实用，并与云计算服务整合。例如云计算服务商Gainsight已经开始采用大数据分析技术向其SaaS客户提供“客户成功管理”服务。Gainsight认为2014年所有的云计算服务提供商的后台基础设施都将提供大数据分析功能。

预测二：Hadoop从实验到生产

云计算并非大数据的唯一归宿。战略分析平台提供商Alteryx认为，2014年Hadoop将摆脱廉价数据仓库的形象，成为企业数据处理的通用计算架构。这意味着分析依然是大数据的第一应用。

预测三：越来越多的企业意识到消费者数据分析的重要性。

预测四：营销领域的大数据分析将成为热点

2014年营销大数据将迎来大发展，重点领域包括广告、促销和用户行为分析。关键创新将围绕世界杯和冬奥会展开。

预测五：业务分析师比大数据科学家重要

更具Alteryx的预测，掌握大数据分析技术的业务部门分析人员将比大数据科学家对企业更加重要。这意味着2014年数据科学家的高工资难以持续。

预测六：物联网将进化为互联物网(WebofThings)

IEEE专家协会认为2014年物联网将让位于互联物网，所谓WebofThings，将利用移动设备和传感器来观察并监控环境，并加强现实世界物体之间，现实物体与web对象之间的协同。(编者按，也就是所谓的智能物联网，传感器作为节点，而不是末梢连入)而Webofthings将产生海量的大数据。

预测七：R将取代传统SAS方案成为主流分析技术

基于R编程语言的分析在2014年将成为主流，而传统分析工具如SAS何SPSS将逐渐边缘化。超过200万用户和300万分析师都在寻找新的方案，R的时代即将到来。

预测八：Hadoop将驱动实时互动应用

实时SQL-on-Hadoop数据库提供商SpliceMachine首席执行官MonteZweben认为，2014年将有大量互动应用，包括web应用、移动应用、社交应用将建筑在Hadoop平台之上。

预测九：Hadoop将大举进入企业市场

2014年Hadoop技术将进化得更加安全、支持更加高级的运营管理和资源管理，将会出现更多企业需要的功能，并成为Hadoop平台的标准化组件。