第十四章 消費者行為的大數(shù)據(jù)智能分析公開課一等獎課件省課獲獎課件

消費者行為學我們畢業(yè)啦其實是答辯標題地方第十四章消費者行為大數(shù)據(jù)分析第1頁14.1消費者數(shù)據(jù)起源——網上“足跡”14.2消費者行為大數(shù)據(jù)分析導論第2頁14.1消費者數(shù)據(jù)起源——網上“足跡”第3頁“”互聯(lián)網以及多種移動智能終端出現(xiàn)，使得消費者數(shù)據(jù)有了新起源——消費者網絡痕跡。大量消費者通過網絡來完成他們工作和生活，他們足跡遍布整個網絡，他們每個行為也給公司留下了珍貴數(shù)據(jù)。1.消費者數(shù)據(jù)起源——網上“足跡”第4頁消費者網絡痕跡第5頁消費者行為數(shù)據(jù)獲取第6頁

cookie知識第7頁當多維度數(shù)據(jù)串聯(lián)后會形成顧客3個身份數(shù)據(jù)統(tǒng)一，包括自然身份數(shù)據(jù)、通信關系數(shù)據(jù)、金融身份數(shù)據(jù)。公司內外部環(huán)境數(shù)據(jù)統(tǒng)一，中間用需求數(shù)據(jù)對接，大數(shù)據(jù)才有了智慧。需求數(shù)據(jù)尚有更多應用，用來分析網絡關系、社會影響力、顧客情感、顧客行為等。案例14-1亞馬遜如何精確把握消費者第8頁14.2消費者行為大數(shù)據(jù)分析第9頁消費者行為大數(shù)據(jù)分析流程第10頁數(shù)據(jù)層：采集和處理數(shù)據(jù)互聯(lián)網時代里，大數(shù)據(jù)采集過程基本是無限、無意識、非構造化數(shù)據(jù)采集，并且數(shù)據(jù)采集也許是跨平臺、跨不一樣終端。2.業(yè)務層：建模分析數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)分析模型，例如基本統(tǒng)計，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘分類、聚類、關聯(lián)、預測等算法，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)做法差異不大。不過由于數(shù)據(jù)量極大擴增，算法也取得了極大優(yōu)化提升空間。第11頁3.應用層：解讀數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析最主要是解讀。顧客畫像和廣告?zhèn)鬏攦刹?，都屬于應用層。?2頁消費者大數(shù)據(jù)分析能夠處理問題對于消費者真實決策過程和購買過程海量數(shù)據(jù)進行分析，具有很高應用價值，能夠處理營銷整個價值流程中多方面問題。第13頁總體來看，消費者大數(shù)據(jù)分析應用能夠分為長期和短期兩個方面。短期業(yè)績導向大數(shù)據(jù)應用個性化精確推薦精準廣告實時監(jiān)測傳輸效果銷售預測和倉儲管理精準促銷長期品牌導向大數(shù)據(jù)應用消費者洞察顧客賺錢能力分析和管理消費者細分基于長期品牌意義傳輸決策第14頁案例14-2今天頭條——大數(shù)據(jù)為每個顧客建立“愛好DNA”模型延伸閱讀14-2網絡精確廣告第15頁小結大數(shù)據(jù)是一種新研究消費者行為工具大數(shù)據(jù)起源多樣大數(shù)據(jù)通過采集、建模、應用，能夠為公司營銷帶來長期和短期利益第16頁思考題1.消費者行為大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)研究辦法對比，有哪些優(yōu)劣之處？2.用大數(shù)據(jù)研究消費者，會存在哪些問題？3.試搜集資料，探討目前我國多種不一樣類型公司，對于消費者數(shù)據(jù)研究和利用做到了什么程度。4.利用網上資料，探討中國BAT三大公司，各家利用大