大数据营销的核心内容

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大数据营销的核心内容范文第1篇

关键词:电力营销；大数据；反窃电检查

1我国供电企业的反窃电检查工作现状分析

1.1技术水平有待提升

在电力智能化不断发展的今天,大多数用户都是根据自身的生活用电量来进行电费的智能缴纳,用户用电呈现出范围波动大且不稳定的现象,一些用户别有用心私自窃电,导致供电企业对窃电设备容量与时间很难做到科学把控,且很难明确统计出已经被窃的用电量。不仅如此,因为我国供电企业在反窃电检查中需要应用相关科学技术才能全面统计被盗窃的电量,所以,窃电人员往往也会寻找供电企业的技术漏洞来窃取大量电量,这对供电企业的反窃电检查产生许多负面影响。供电企业很难统计出具体的电量,也无法准备掌握耗电量较大的原因,反窃电技术水平有待提升。

1.2管理工作相对滞后

管理漏洞作为我国现代化供电企业反窃电检查中的重要困境及问题,对供电企业的科学发展产生诸多不利影响。在对待反窃电检查的工作态度方面,一些供电企业管理者缺乏良好的关注和重视,对窃电现象缺乏深刻而又全面的认识,尚未在供电企业的发展中自觉落实反窃电检查措施,这往往为供电企业反窃电检查提供了许多的管理漏洞条件,导致供电企业很难实施反窃电检查措施。另外,在现代化供电企业实施反窃电检查的过程中缺乏相关技术设备,且电量检查人员自身的综合素养薄弱、整体素质低下等,导致窃电人员的不良窃电行为得到大范围滋生[2]。

1.3窃电技术难以识别

现如今,世界科学技术呈现出高速化发展的良好趋势,窃电人员在窃电过程中也利用了许多先进科学技术和手段,加之许多窃电人员屡教不改拥有丰富窃电经验,能够熟练掌握各种窃电技巧,这导致其窃电行很难被供电企业反窃电检查人员发现。尤其是在反窃电检查中当缺乏先进技术和设备时,更加难以确定用户的窃电行为,也无法在短时间内收集大量的窃电证据。窃电人员在窃电过程中应用的窃电方法比较多样,常见的有绕越计量装置接线法,短接法,欠压法、欠流法、移相法和扩差法等。如何加强对窃电不良行为的科学管理和控制,着重维护广大消费者合法权益与供电企业的经济效益,成为当前供电企业发展中不容忽视的问题[1]。

2反窃电检查中的电力营销大数据技术应用

2.1在营销大数据中加强电量数据分类

在供电企业的发展中不断加强反窃电检查工作,并促进反窃电检查工作质量和效率的提升,有助于更好地发展反窃电行为。将电力营销大数据技术应用于供电企业反窃电检查中,其具备良好的准确性与便捷性。在应用电力营销大数据技术的过程中,供电企业反窃电检查人员可将系统电量相关数据作为主要的评价标准。然后对用电属性实施科学分类,比如说,在不同类型的用电线路特征分析中可充分结合客户的用电负荷曲线进行比较,通过比较大小和波动来确定相应的变化量,然后通过数据模式与电力算法判断异常数据,从而科学判断出用户的窃电行为。在电力营销大数据的相关分类工作中,工作者必须要明确供电企业的线路规划特征,了解线路的基本运行规律。在每一次的反窃电检查中都要准确收集广大用户的相关信息,并进行实时数据分析,不断发现失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。在数据分析中一旦发现异常情况,就要进行分时段跟踪调查取证,维护窃电现场证据,并依法给予窃电人员一定的惩处。

2.2利用大数据技术分析用电量相关信息

供电企业在应用电力营销大数据进行反窃电检查的过程中,需要将已经采集出来的所有数据作为评价指标,在反窃电检查中积极分析电量数据,进行科学的统计学处理,对数据异常问题进行归纳总结。在分析电量数据的过程中,所有数据都需要实施科学的归一化处理,对促进后续数据统计效率产生重要的意义,而且还可以提升数据准确性。在应用数据归一化处理方法的工作中,其主要包含min-max标准化法和Z-score标准化法,在用电量数据处理中往往采取前一种方法,其具体公式为X=(x-min)/(max-min)。在该公式中,X象征着经过归一化的数值,x意味着在特定时间段中的实际数值,min代表最小的负荷数值,max代表最大的负荷数值。对于用户电量的数据处理工作,反窃电检查工作者需要画出数据变化率曲线,统计出供电企业中所有用户当前的平均用电量。另外,在数据处理中还要准确计算概率,将提前计算出来的平均用电量及标准差通过正态分布方法,呈现正负荷数据的变化特征,然后计算出相关概率,最后根据已经分析出来的评价函数来评价用户用电量,以获取用户电量的变化信息。关于大数据技术在用电信息中的应用,可以充分应用如下技术:(1)ETL关键技术:例如,在智能化电网建设背景下,众多电力数据呈现出分布分散特征,且数据数量比较丰富,数据类型多样。将该技术应用于这些用电数据分析中,然后与其他先进技术融合起来,有助于实现数据集成化。(2)数据分析关键技术:对于反窃电侦查和管理,应用大数据技术的核心内容就是将各种信号转变为数据,在ETHINK平台的应用下,对各种数据进行科学处理和分析,这可以为电力部门的工作决策提供科学指导。(3)数据处理关键技术:通过数据处理技术来分析各个地区的用电信息,对数据进行分库、分区与分表管理。将利用率不同的数据纳入相应的数据库中,保证及时获取并观察电力数据信息。

大数据营销的核心内容范文第2篇

关键词：数据分析；设计思维；市场定位；精准营销

中图分类号：TS941 文献标志码：A

The Influence of Industry Big Data Analysis on New Models of Design Thinking

Abstract： Based on discussing big data analyzing technology as well as enterprise case studies and tracking surveys， the paper states that such data analyzing technology will facilitate the generation of new models of design thinking， which will more rely on Internet technology， and systematically reorganize complicated resources and information into data that can be further used as an important guidance for new product design. These data will help enterprises realize cooperation of various participants， information sharing and tier management in the process of product design and R&D and improve the efficiency and benefits of their design and R&D system.

Key words： data analysis； design thinking； market positioning； precision marketing

在全球服装纺织业格局中，中国还处于起步探索阶段，缺少真正有市场竞争力的自主设计品牌。企业们普遍缺乏高效务实的设计创新能力，成为了我国服装纺织行业的发展短板。面对国际品牌的激烈竞争，企业们需要建立自己的新型设计思维模式。更加适应市场需求的新设计思维将是一套有理有据、高效灵敏的产品设计与管理系统，这将有助于企业们更超前的把握市场发展动态，更精准的分析产品的优劣势，更合理的筹划销售策略，更敏锐的找到未来商业机会从而打造企业及品牌的市场竞争实力。

目前在经济发达国家的服装产业中，类似的研究已经进行到了比较成熟的阶段，如法国的Lectra（力克）公司，通过将其CAD/CAM 、三维技术与互联网技术的结合，进行最优化的数据传输，可以满足企业在整个生产过程中从服装系列设计到视觉化销售的所有环节的需求。力克公司的发展资料为本文的研究提供了非常有价值的可参考实例。

1 针对服装纺织产业大数据分析技术的研究

服装纺织产业大数据分析技术是基于互联网大数据分析的专业服装设计和生产管理辅助工具。该分析技术采用的是个性化分布式数据挖掘技术，通过对互联网海量真实的服装销售数据的分析，监控并分析网站，采用JAVA语言对网站中各种内容信息进行智能化的分析和挖掘，多维度、全方位对服装属性数据进行筛选，可甄别出不同时间段、不同地域、不同年龄层次、不同性别甚至不同消费习惯的服装购买者对服装颜色、款式、面料、尺寸等属性的偏好，并形成直观易懂的可视化报表，从而对设计和生产管理者形成指导，更加方便直接的形成“设计指导书”或者“生产指导书”。能够使产品更加符合品牌特征和市场需求，极大地提高设计生产效率，减少成本与避免试错风险。

在数据分析技术的层面上，它是基于html的个性化分布式数据挖掘系统。核心内容是监控并分析网站，生成Excel表格形式的报表，报表包含关键词和网站的链接地址。这种分析为采用Java语言对网站中的各种内容信息进行智能化的分析与挖掘。相当于目标网站名单读取模块，采用Excel表格存储目标网站列表和关键词，并且用Java语言读取信息，并利用web界面即时呈现监控结果。

2 服装纺织产业大数据分析技术对设计思维影响的实例研究

参与本次研究项目的北京相与文化发展有限公司，是一家由中法意等多国设计师和业内人士组成的专业服装纺织品品牌孵化和设计营销整合机构。

2014年公司开始进行自主开发和使用基于互联网的服装设计大数据分析系统，如图 1 所示，针对某款产品的数据分析结果，将对设计工作产生重要的引导作用。设计师们会根据数据分析结果来判断设计思路是否合理，改变了传统设计流程中过于强调设计师主观感受的不稳定性，将基于互联网的海量数据经过精准的筛选和整理，生成直观可视化的数据报表，并且形成多点共享和分级管理的平台化工具，将设计研发流程模块化，迅速找到针对市场切实有效的产品设计卖点和营销方式，可以极大地提高服装设计师和生产管理者的工作效率，降低了设计研发成本并有效减少了企业在新品设计研发方面的试错风险。

为了调研资料的充分性和客观性，本论文还调研了参与10家生产销售与男士T恤相关的服装企业。在男士T恤这个产品品类的设计开发之前，这些企业想去了解该产品的设计研发方向的需求集中体现在以下几个方面，如基础风格、花型图案、面料材质、款式细节和服饰工艺等；并且在这几个需求里面，关于花型图案的调研量最大，这个环节也就成为了企业们最为关注的问题所在，另外占比量22%位居其次的款式细节，也成了男士T恤的另一个设计重点。以上调研的数据比例图示（图2），充分证明了企业对产品的设计研发方向的设定，是有着比较明晰准确的需要点的，占比29%的企业都认为要将花型图案作为男士T恤的设计重点。如果通过产业数据分析技术，能比较清楚地告知这些企业，在服装设计研发的时候，是否要优先关注哪些方面以及如何把握这些方面的设计工作，这无疑对企业把控产品与市场需求的贴合度方面是有重要帮助的。

3 产业大数据分析技术对新型设计思维模式的影响

“积累、效率、协作、降本”―― 代表着新型设计思维模式核心要素的，将给产品的设计研发思维带来全新突破，将有力地帮助中国数以万家企业将设计真正转化为生产力并最终打造核心竞争能力，完善品牌体系并全面提升品牌价值。

将与产品相关的市场数据进行搜集整理和分析，在互联网大数据分析技术的帮助下，找到对企业的产品设计研发最具有参考价值的类比信息，不同于传统设计模式的主观化和分散化，新一代的设计思维模式需要将资源和信息模块化，形成支持系统；从而在企业的整体产品设计研发流程中实现多点协作、信息共享和分级管理，极大地提高了流程的效率，降低了错误判断市场导向带来的经营风险，节省了设计开发的时间和成本，同时新型设计思维模式又会强化对于流程中每个环节的工作指标的评估，从而达成有效良性的管理机制。

4 结语

大数据营销的核心内容范文第3篇

关键词：大数据环境下；电子商务；安全研究

电子商务安全从整体上看可以分为计算机网络安全与商务交易安全两部分内容。因此，电子商务安全不仅是一个网络安全问题，还是一个商务安全问题。在大数据环境下，研究电子商务安全问题已经成为了一个迫切的学术任务。

1.大数据对电子商务的影响

1.1大数据带来的风险与机遇

不管是即时通信工具还是社交网络等，所有方面都会涉及到海量的数据，这使得大数据环境下安全形势与传统安全相比，变得更加复杂。大数据为传统安全带来的挑战表现在以下几点：（1）大数据对数据的完整性与可用性带来了冲击，在防止数据丢失、被窃取以及被破坏的问题上存在着一定的难度，以往的安全工具已经满足不了大数据环境下的需求。（2）数据中包括大量的企业数据、用户数据、个人数据以及各种行为数据等，这些数据都是集中储存，提高了数据泄露的概率，倘若这些数据被滥用，将会对企业的信息安全带来不利于影响。另一方面，大数据也促进者信息安全的发展。大数据为安全分析提供了新的可能，对于海量数据的分析能够促进信息安全服务提供商更好的规划网络异常行为，从而找到数据中的风险[1]。对实时安全与商务数据结合在一起的数据展开预防性研究，能够识别攻击的性质，防止被非法者入侵。网络被攻击后会留下种种痕迹，这些痕迹都以数据的方式隐藏在大数据中，运用大数据技术整合计算与处理资源能够更有效地应对信息安全威胁，促进找到攻击的源头。

1.2大数据对电子商务发展的影响

根据有关报告显示，从2012年至2020年，我国的数据将增加数十倍，数据将从346艾字节到8.6万亿千兆字节。这些数据主要来自不断增长的互联网使用数据、社交网络、智能手机以及移动电视等。在互联网使用数据中最具有发展前景以及研究价值的领域体现在电子商务方面。淘宝每天新增的交易数据有10TB之多，eBay分析平台每天处理数据高大100PB，超过了许多交易所全天的数据处理量。在海量的交互数据中隐藏着重要的数据价值，数据已经成为所有经济领域的重要构成部分。大数据渐渐地成为了电子商务企业的重要部分，它也是体现公司价值的关键因素[2]。通过对数据展开收集、整合与分析，电子商务企业能够挖掘出新的商机，使得企业在激烈的竞争中立于不败之地。

2.大数据在电子商务中的应用

信息时代的主要特征就是数据与信息的快速发展与快速传播。这方面在电子商务领域也实现了深刻的体现。随着电子商务在各行和业尤其是零售行业的快速发展，并发访问量迅速增加，并且数据的类型也呈现出了复杂多变的发展趋势。大数据的核心价值就是细致地分析与利用信息。互联网中融入了由用户产生数据的模式，此模式提供了低成本、实时性强的数据。然而数据的真实性与可靠性还有待提高。电子商务与以往的销售方式相比具有数据的可获得性。在以往的销售过程中，企业很难掌握顾客购买的源头，倘若现在不购买以后是否会购买等问题，而在电子商务中能够掌握到顾客购买、收藏以及浏览等行为。通过这些信息能够促进企业更好地认识自己的产品，了解到自身在销售中存在的问题，从而可以为客户提供更加优质的服务。例如，在人们在逛淘宝时，会产生一些购买、浏览、收藏以及加入购物车等行为，这些行为都能够在服务器中留下痕迹[3]。这样可以帮助卖家去推测顾客的心理，比如是由于商品价格高、商品描述不完善以及缺货等问题。因此，企业就可以通过降价促销、上新品等策略去应对，帮助企业实现销售，提高利润。此外，在电子商务中企业还可以分析得出顾客的购买习惯等，从而依据顾客的购买习惯适当提醒顾客购买。

3.大数据环境下的电子商务安全问题

3.1电子商务的安全需求

目前，全球的各行各业都涉及了电子商务，然而所有的企业都面临着一个共同的问题，即电子商务的安全问题。因此，应当采用先进的安全技术，对网上的数据与信息的收发进行身份确认，从而保证双方信息传递的安全性、完整性等。

3.2大数据环境下的电子商务安全结构

在大数据环境中可以通过网络的安全基础设施GSI建立电子商务平台，可以提供共享的电子交易市场。各商家在自己的网站展现货物资源，货物资源由资源管理，形成局部的管理局，有规定的交易安全策略以及货物名称。在这个基础建立一个虚拟的电子交易市场，提供虚拟的货物资源以及全局安全侧裂，由交易管理交易。

3.3大数据环境中电子商务所面临的问题

大数据促进了电子商务的发展，然而同样也存在着许多问题，主要包括以下几个方面：（1）用户数据的安全与隐私问题。数据的开放性是大数据环境的特征之一，也是大数据实现个性化服务的重要因素，然而开放的同时应当保护数据的安全性与隐私性。用户在网络上的所有信息都可能被截取，并且用户本人可能不知道。（2）IT技术问题。电子商务大致包括“电子”与“商务”两部分，其中电子指的是计算机技术与网络技术，商务是其核心内容，电子商务倘若没有技术的支撑很难实现商务活动。然而大数据的数据量大等特点使得传统的关系数据库很难达到要求，并且没有合适的存储技术与分析处理技术。

4.结束语

在大数据环境下，数据是企业的资源也是企业的重要财产。大数据为电子商务企业带来了准确的营销定位以及崭新的商务模式，并且也带来了许多问题。安全问题是所有企业都十分关注的问题，因此相关技术人员应当深入研究出解决安全问题的方法，从而促进电子商务企业能够更好的发展。

作者:冯卫华 单位:河南司法警官职业学院

参考文献:

[1]胡亚慧,李石君,余伟.大数据环境下的电子商务商品实体同一性识别.[J].计算机研究与发展,2015,(08),1794-1805

大数据营销的核心内容范文第4篇

直至万达出手，O2O第三极的可能性才显露出来。

从万达电商变革说起

“万达电商只许成功，不能失败！”2014年伊始，万达董事长王健林在公司内部的总结会上放出了这样的狠话。事实上，这已经不是他第一次这样说。

在万达内部，一场狂飙突进的变革早已展开，人们已经感受到三个明显的信号：一是覆盖广，变革席卷整个集团，王健林要求“万达所有领导，从总裁、副总裁，各系统总经理直到公司总经理，都必须有电商意识”；二是进度快，不到半年，万达在全国完成了50多家万达广场的WiFi布点，2014年会再翻一倍，达到100家；三是方向明确，万达电商要做的是020，是“智慧广场”，迥异于天猫、京东的线上电商模式。

一直以来，业界揣测万达电商方向不明、进展缓慢，但随着其020战略浮出水面，万达的真正意图终于暴露在人们面前，那就是做020的“第三极”。

众所周知，万达、万科等地产巨头握有庞大的线下连锁商业资源，坐拥可观的人流最与交易量，一旦切入O2O领域，必不会走商品货架模式，而是会突出生活商圈的服务延伸，形成一种“实体商业+O2O工具”的亚平台生态。

按照万达的官方说法，其O2O模式有三个关键词：智慧广场、大会员、大数据。但在产业界看来，更值得探讨的是万达布局O2O的初衷、整体架构及运转逻辑。

旺场与主动进化

年轻客群正在大量流失？线下零售由此遭遇客流危机？

面对来势汹汹的互联网经济冲击，人们似乎已经形成思维定势，实体零售危机论业已蔓延多时。但事实上，两个客观条件摆在面前：一是城市化进程依然在推进，中国的大型综合购物中心不是富余，而是匮乏；二是多好的草原都会有瘦马，达尔文在物种进化论中有着明确的表述：“不是强者生存，也不是智者生存，而是适者生存。”

基于上述条件，万达预计将于2014年10月建成第100家万达广场，由此跻身全球最大的商业不动产公司。在二三线城市，万达力推的广告语是“万达广场就是城市中心”，加上周边配套建设的五星级酒店、商业住宅区、各种自营业态……万达将拥有全球最大的综合实体商业人流。而据王健林预测：到2015年，万达广场将发展到140个，如果平均每个广场承载2000万人，那么一年将有超过20亿人次进入万达广场。

一项内部统计数据同样值得关注：根据新开建的万达广场客流属性统计，80%以上客流为35岁以下的年轻人，以20岁左右的年龄段为主，月收入4000元～5000元，基本属于相应区域内的白领一族。

于是，讨论万达O2O的一个重要前提浮出水面：万达的综合实体业态依然处在上升期，进军O2O不是拯救一个行将入木的传统行业，而是未雨绸缪，适应线下零售与服务业态进化的大势所趋。

为什么非要进化不可？根源在于很多零售商吃了多年地产增长红利，日子比较滋润，而一旦泡沫被挤压，面对电商与移动互联网大潮冲击，那些缺乏零售核心能力（如单品管理、数字化、买手制、体验业态等）的商家，无疑会沦为裸泳者。

“大家在同一个城市盖购物中心，图纸你可以拿过去，招商也可以一比一复制，但如果不借助互联网来经营，形成不了核心竞争力，盖再多的楼，也竞争不过万达。”有内部人士这样阐释万达布局O2O的进化初衷，即“万达你学不会”。

这是一种“旺场”逻辑，实现的手段是商业地产的数字化升级，出发点与着重点从来都是“做强本身的商业实体资源，确保自己领跑于所有竞争对手”。

亚平台生态与双边市场

《平台战略――正在席卷全球的商业模式革命》一书中专门探讨了以“地理”为核心、构筑平台生态的创新路径，并将Foursquare列为最值得推荐的案例，这是一个“结合了游戏元素、折扣服务，并以地理为核心”的生态圈。

作为平台方，Foursquare连接了用户、商户“双边群体”。用户通过简单的手机捆绑，即可获知周边商家的信息，比如地理位置、折扣优惠等；同时只需“签到”，就能享受优惠服务。人们可以将自己的位置分享到社交网络，类似的行为越多，就越容易得到Foursquare颁发的勋章与折扣奖励。简单来说，Foursquare的核心创意，就是打通虚拟社区与现实商业世界。

而在商户市场，Foursquare手握海量的用户数据库，比如签到的次数与时间、客户群人口结构、常客数据……这些都是商户进行精准营销所渴求的内容。于是，包括百事可乐、星巴克、各大百货公司等，纷纷加入到Foursquare生态圈中。由此，一个基于地理位置的双边市场平台搭建并运作起来。

Foursquare给万达带来了哪些启示？首先是基于地理位置自建平台生态的可能性。万达可以不依赖任何第三方平台，自建一个基于线下商业实体的生态圈。相比线上互联网平台，基于地理位置的平台生态会面临商户、用户在数量、多元性上的瓶颈，但其优势在于结合消费者行为轨迹、消费偏好、社交网络等数据，做好精准营销匹配，实现对区域内用户与商户双边市场的绑定效应。

其次是找到平台生态不可替代的核心内容资源。马云为何要拉拢万达？核心在于万达的商业帝国以“体验业态”为主，这是电商线上货架所无法取代的独有内容。换句话说，过去几十年的电子商务主要解决了延长购物时间的问题，但O2O模式的侧重点在于有效服务时间的延长，万达显然拥有马云们所没有的内容资源，如体验业态、商户把控力、线下人流等。

最后是线上虚拟社区与线下商业世界的打通。通过社交化的分享，游戏化的奖励与刺激，打通用户在线上和线下的身份，提供更好的消费体验。

由此，再对比万达的动作，人们能够大致梳理出一个万达020的架构图：从大框架来说，万达要建立一个基于地理位置与自有实体资源的“亚平台生态”，对接区域内的用户、商户两大双边市场，以O2O方式实现生态圈内的绑定效应。它不依存于传统的线上中介平台，因为其本身即是平台。

从细分构成部件来看，万达的方向是构建“一个基础”与“三个平台”。所谓“一个基础”，就是商业地产本身的数字化升级，主要通过布点免费WiFi、室内导航、人流监测，来搭建“智慧广场”。

“三个平台”则主要包括商家经营平台、网站平台、大会员平台。商家经营平台为广场商家提供多渠道、立体式的营销信息手段，根据对顾客线上线下行为的捕捉和分析，触发点对点精准营销，简单理解就是帮商家开设一种新型的淘宝店铺，可以自主管理；网站平台是指除了自建的万汇网、万汇APP之外，万达还要向包括支付、大数据分析等第三方工具方提供接口；大会员平台用于绑定用户身份与会员卡、优惠券以及通用积分等，提升复购率与用户粘性。

完成双边市场的平台搭建之后，O2O就成为万达、商户、用户三角关系能够稳定运作的核心纽带。

不过，从长期来看，该双边市场的生态构建进程中会面临一些挑战，比如为商户提供“类淘宝”的管理系统，以及通过社交化、游戏化来提升用户粘性……这些都是万达此前从未触及的新领域。

用户思维与O2O逗转逻辑

分析万达O2O的架构不难发现，智慧广场只是基础设施，吸引和黏住用户才是决定平台良性运转的核心命题。

在过去的2年中，线下实体商家、尤其是百货商场，大都在探讨一个进化方向，即“泛渠道（Muti-channel）”与“全渠道（Omni-channel）”，很多人并不明白两者的核心区别。银泰网GEO林琛对此有过非常经典的论述：“泛渠道是渠道思维，即渠道并发分裂；全渠道是用户思维，用户统一，渠道交叉。”

如何将“从用户思维出发”做到极致，将是决定线下零售商能否继续吸引年轻一代，尤其是90后消费者的重要命题，这就需要结合新的消费诉求，如“极客”消费（科技感体验）、价值观认同、可参与感、游戏化等等。也就是说，O2O是一个技术话题，但又不完全是技术话题。

万达希望向用户提供一种全流程的O2O体验，以吸引和黏住用户，其运营逻辑偏重于大数据思维，模型大致为“海量人流一‘大会员十大数据’运营一精准的营销与服务运营――用户体验提升”。

这套模型的运转，需要解决两个“事关线下生意好坏”的难题：一是顾客在哪里？二是如何让顾客再来？

线下实体商要知道“顾客在哪里”，就要满足消费者关于“你是否更懂我”的心理诉求。万达正尝试从两个关键的触发点一免费WiFi与万汇APP，来收集和优化用户画像。

首先是在广场布局免费WiFi，从初期试点情况看，该项改造大约能带来10%的客流提升，会员数量与交易额也会随之增长。

除了吸引客流、增加会员，免费WiFi的另一个作用就是更精准的用户画像。万达整合了包括美国Aruba Networks公司等数家顶尖供应商的技术能力，室内导航的精准度可以达到5米，能够有效记录用户行为轨迹和在每家店铺的停留时间。同时，用户使用免费WiFi时跳出的Portal页面，也会具备“手机号登录”、“成为万达会员”等提醒功能，以此实现身份数据的打通。通过不断的积累和优化，万达就可以逐步将对用户的偏好分析做到较细的颗粒度。

另外一个触发点是万达自推的万汇APP，它既是一张虚拟的万达会员卡，同时又是用户随身携带的卡包，集成了各类消费记录、积分、优惠券――显然，这也是一个分析用户购买行为与品牌偏好的绝佳来源。此外，它还提供了找车位、室内导航等基础功能，背后同样可以比对用户的消费能力、品牌偏好等数据。

简单来说，未来的万达不仅可以知道每日的人流规模，更可以通过大数据的积累和分析，逐步为用户做画像，从而实现“更懂用户”、“精准推送”的构想。

个性化与场景化精准营销

“让顾客再来”是解决“如何打动我”的难题。万达希望达到的效果是：为用户提供个性化以及场景化的精准营销，而非此前传统卖场惯用的“推送”方式，由此实现用户“召回”和复购率提升。

万达在郑州曾经做过一些新尝试，比如通过大数据分析，发现有20%～30%的用户都会去两家店，一是优衣库，一是必胜客。于是，万达就联合这两个商家做起了联合促销。此外，万达也尝试针对正在恋爱的年轻人，提供类似“逛街十吃饭+看电影”的长链条联合促销。类似的举动基本都是基于大数据分析。对用户的生活方式、行为偏好等数据进行归纳梳理，并实现需求的精准满足。

与此同时，万达还在尝试一些“场景化”营销方式，比如用户正在一楼逛街，恰逢饭点，万达就结合其餐厅、口味偏好，为其推送一些特价菜或会员折扣；同时，万达还在考虑试验“闪购”模式，在某些场次即将开演、而观众尚不满员的时刻，以“特价票”方式来拉动电影票销售。

当然，大数据运营的核心问题在于“颗粒度有多细”，过于粗犷的数据是无法有效指导经营行为的。不过，万达认为以地理位置为中心构建的平台，将比纯线上平台拥有一些大数据优势。比如，用户在一个卖场的消费选择基本在20个以内，需求相对精准，不断累积记录即可做出行为偏好的大致勾勒；另外，万达认为当系统对某用户偏好拿捏不准时，最有效的方式是推送“深度折扣”――1～2折的低折扣对用户不是骚扰，而是价值信息的提供。

一个有效打动用户的运营难题在于，当用户不在店时，如何打动用户使其前来。除了基于大数据分析的精准促销消息，万达认为“积分消费提醒”是个高效的方式。

这时就不能不提万达“大会员”系统中的重要组成部分“通用积分”，通过将万达自有产业资源、入驻商家联合起来做一个“异业联盟”，用户每消费100元就有1个积分，1个积分等于1块钱，随着用户消费的累计、积分就等于可再次消费的现金，而且可以在万达全国的店内使用。

据了解，目前万达自有产业中的广场、百货、院线、大歌星等都已加入积分体系，未来还会将商业住宅、高档酒店及长白山等旅游城项目囊括进来，最终形成一个多业态运行的商业自循环体系。

过去，由于时机尚不成熟，万达没有做全国统一的积分联盟。而O2O带来的商业地产数字化机遇，恰恰提供了一次大举试水的机会。为此，万达不仅要改造传统POS系统，还会在未来推出可以兼容所有主流支付方式的云POS系统，实现用户与商家在会员、积分、核销等方面的“闭环打通”。同时，说服Zara、星巴克、优衣库等入驻商家加入利益共同体，这样做的好处在于，当绝大部分商家接受了积分体系。用户对通用积分养成了使用习惯，将会“倒逼”商家逐步进入万达的积分联盟体系。

而按照万达的思路，当用户有足够额度的积分放在万汇APP中，万达可以在其较长时间没有到店消费时推送积分提醒，以完成用户的引流。

大数据营销的核心内容范文第5篇

你是否需要收集、分析、管理和使用你的关键性用户数据资产，并针对不同的营销活动，对数据进行划分？

你是否愿意广告投放得更为贴近目标消费者群体？获得更好的用户响应率，销售转化率和品牌认知度？

你是否需要通过分析受众和媒体的数据，帮助优化广告投放的受众质量、评估DSP和Exchange平台的转化效率和覆盖成本，从提高ROI（投资回报率）？

对于广告主和媒介投放公司来说，以上的几条实在是一项复杂和具有挑战性的工作，尤其随着投放渠道越来越多，投放系统也越来越复杂，这时候，就有必要对DMP进行投入了。

DMP（Data Management Platform）即数据管理平台，DMP能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据（不管是第一方还是第三方）。有人将其理解为数据库，其实数据只是它的一部分，更重要的是在其之上的算法。DMP收集散落的受众洞悉，让数据易于获取，真正找准海量用户的个性化特征，把所有数据按不同属性进行粒度细分，贴上标签。一旦进行了标准化，这些信息在整个数字化渠道中，可以实现多重用途。

对广告投放来说，DMP是DSP的一部分核心内容，DMP就是大脑，DMP用于存储和分析数据，负责给DSP提供数据决策支持，而DSP则用于实际购买基于这些信息的广告。

DMP应该有哪些核心功能？

号称是DMP公司或者提供DMP平台的公司越来越多，一个DMP的核心能力应该有哪些？总的说来，应该有整合一手或第三方数据，细分，数字数据收集，受众分析，数据存储，数据的跨渠道转移，建模，传统和数字数据的整合能力。

数据收集：DMP应该能够收集并整合打通来自多个平台或通道的数据，包括第一方，也包括第三方数据。同时还能够将那些发生在线下的数据（如CRM系统中的数据）也导入到DMP中。

数据分类：DMP汇集了线上线下的用户数据后，它应该可以让使用者快捷的来组织这些数据，并按照需求对其进行分类。具体该如何组织和分类这些数据，取决于使用者的自身诉求，例如，一个电商网站可以通过DMP对消费的购物意图数据进行分类整理和储存。数据分类需要做到的，就是功能健全、无所不包、灵活性极大的标签。

数据分析：DMP应提供完整的跨渠道的报告和分析洞察功能，包括分析网站访客过去的购买、点击、表现出的偏好，用户行为关联分析等，可以根据这些重要的线索来进一步制定特定的用户人群细分。

数据对接：DMP应该能够不只得到数据，而且还向外实时进行数据的对接。DMP需要和DSP、Ad Network、Ad Exchange、媒体等进行数据无缝连接，协同工作，衡量投放效果，不断优化下游媒体并提升客户体验。

四种DMP公司类型

DMP给营销人员带来了很多益处，它就像一个推进器一样，推动广告投放活动取得更大的效果并提高整体营销回报，DMP在欧美发展已经比较成熟，结合国内的实际情况，DMP平台大概有以下几类。

第一：独立DMP，拥有或者整合了很多数据，不提供媒体的竞价采购服务，没有DSP，但可以和多家DSP对接。

以国外数据厂商BlueKai为例，BlueKai的DMP平台收集整合线上线下的数据，能够交易第三方数据，并且帮助数据所有者组织和管理第一方数据，其中包括拥有数据的广告主，还有拥有数据的线上媒体。

同BlueKai一样，eXelate也是类似的数据管理及交易公司，国内类似的独立第三方DMP则有AdMaster和缔元信，致力于运用大数据，提供专属的数据管理和研究服务。

有观点认为，这类能够整合多方面数据并且可以融入外部数据的第三方DMP是最合适的DMP平台，它们角色独立、定位清晰，在RTB的生态链中没有利益冲突，并且拥有多源、丰富的数据平台和大数据处理能力。

第二：本来是做DSP平台公司，做到一定的程度，积累了自己的数据库和拥有一定的数据挖掘能力，转建立自己的DMP，进行线上线下数据的整合，从而为广告投放服务。

DSP加DMP是一家供应商这种情况在美国也非常常见，比较典型的例子有Turn、DataXu and Triggit。作为一家广告技术公司，Turn公司的客户包括美国运通、微软以及Verizon，2011年，Turn将自己的业务从DSP平台扩大到DMP，立志于打造行业内最大DMP平台。

国内的易传媒、品友互动等DSP公司也同时拥有自己的DMP，和Turn一样，这类公司认为DMP需要和DSP融合，才能使DMP发挥最大价值。

但也有观点认为，用DSP自己的DMP平台评估自己的投放效果，这是既做球员又做裁判的角色定位矛盾。DSP平台所拥有DMP的最大价值是帮助提高其广告投放的精准度。然而，往往DSP所拥有的DMP数据源较少，数据来源仅限于Ad Network。这样一来，DSP就需要和数据来源更广泛且中立的DMP平台做数据对接，来提高DSP投放的精准度。

第三：线下数据巨头转型搭建DMP平台。比如传统CRM公司安客诚就于2013年9月底推出AOS（Audience OS）的DMP产品，开始了DMP的业务，为广告主搭建了DMP之后，EDM，直复营销，Callcenter，CRM全部顺理成章囊中之物，整体协调也更有效。

传统线下CRM公司转型的DMP平台虽然没有角色定位的矛盾，但是在技术和人力资源储备方面都具有非常高的挑战。同时，要完成和各大Ad Exchange平台、数据供应商的对接也具有较高的困难。

第四：高质量第三方数据拥有企业自建的DMP，例如淘宝、百度和腾讯，有大量的独特的数据资源，但这些DMP平台只针对自家的流量和数据，不算是真正意义上的开放。

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