大數(shù)據(jù)營銷課件

大數(shù)據(jù)營銷倫理

第一節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的信息安全一、大數(shù)據(jù)營銷的信息安全隱患（1）身份信息暴露。一是現(xiàn)實社會中的身份信息，即某用戶的人口統(tǒng)計信息以及相關(guān)的間接信息，如姓名、性別、年齡、民族、婚姻、職業(yè)、受教育程度、地址等，；二是數(shù)字身份信息，即在數(shù)字時代，可以通過計算機或網(wǎng)絡(luò)使用、存儲或轉(zhuǎn)移處理的身份，如社交網(wǎng)絡(luò)賬號、郵箱信息、網(wǎng)上銀行信息等。（2）信息控制權(quán)減弱在大數(shù)據(jù)時代，公共空間和私人領(lǐng)域的界限日漸模糊，我們每天產(chǎn)生的上網(wǎng)記錄、在線支付記錄、定位記錄，都可能將我們的信息暴露給外界。數(shù)據(jù)挖掘能輕松做到對用戶信息的收集、關(guān)聯(lián)分析，利用諸如個人經(jīng)歷、興趣喜好、社交關(guān)系等信息，描繪出用戶畫像。（3）不良信息泛濫大數(shù)據(jù)時代的特點之一體現(xiàn)在垃圾信息冗雜，人們往往對鋪天蓋地的騷擾信息和不良信息應接不暇，學習、生活、工作被嚴重干擾。在互聯(lián)網(wǎng)這個虛擬空間里，各種有害信息越來越多，從傳播色情材料、造謠惑眾，到傳播病毒、盜竊賬號、網(wǎng)絡(luò)詐騙，再到販賣假藥甚至毒品、槍支等信息泛濫，更可怕的是，恐怖主義也利用網(wǎng)絡(luò)來傳播危及世界安全的信息。二、大數(shù)據(jù)營銷信息安全隱患的治理措施1.信息分類。英國曾在1998年《資料保護條例》中將個人信息分為敏感信息和瑣細信息。敏感信息是指公眾的種族、政治觀點、宗教信仰或與此類似的其他信仰、生理心理狀況、性生活或法律訴訟等信息；瑣細信息是指不涉及個人隱私的信息。這為我們提供了對大數(shù)據(jù)營銷信息進行分類的方向。信息保護級別一般認為，用戶的姓名、地址、通信方式、身份證號碼、銀行賬號等信息保護級別應該較高，這些信息直接關(guān)系到身份辨識和人身財產(chǎn)安全；購物偏好、社交關(guān)系、網(wǎng)頁瀏覽記錄、地理位置信息等互聯(lián)網(wǎng)行為軌跡信息次之；品牌忠誠、興趣愛好等數(shù)據(jù)的保護級別最低。2.明確信息收集原則（1）最少夠用和必要原則?！吨袊ヂ?lián)網(wǎng)定向廣告用戶信息保護行業(yè)框架標準》規(guī)定，對用戶信息的收集應當遵循“最少夠用和必要原則”，意即應將收集用戶信息的類型、數(shù)量控制在能達到收集信息目的的最低程度，收集和使用的用戶信息應僅限于單位的合法商業(yè)目的和實現(xiàn)單位對用戶的服務(wù)所必需。（2）個人參與原則該原則是指個人有權(quán)知道自己的信息是否被收集、哪些數(shù)據(jù)被收集，并有權(quán)要求收集方修改或刪除。不管是門戶網(wǎng)站、社交軟件，還是政府部門，在收集用戶的敏感信息、地理位置信息或社會關(guān)系等信息時，應及時通知用戶，以獲得用戶對于收集和使用此類信息的明確態(tài)度。案例：DoNotTrack2010年美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會就作出規(guī)定，要求瀏覽器公司在瀏覽器中設(shè)置“DoNotTrack”（禁止追蹤）系統(tǒng)，以保證用戶免于被瀏覽器追蹤上網(wǎng)記錄，這是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對信息收集的個人參與原則的一次重要實踐。第二節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的個人隱私一、大數(shù)據(jù)營銷的個人隱私問題1.隱私被泄露。2.隱私被商業(yè)利用。二、大數(shù)據(jù)營銷個人隱私問題的治理措施1.個人隱私的技術(shù)保護（1）個人隱私的數(shù)據(jù)加密保護。（2）個人隱私的數(shù)據(jù)庫保護。2.個人隱私觀念的提升首先，網(wǎng)絡(luò)媒體應向用戶提供控制自己隱私信息的選擇，即用戶可以給自己的訪問數(shù)據(jù)、發(fā)布信息設(shè)置訪問權(quán)限。其次，加強隱私觀念教育。3.個人隱私的法律保護我國在2013年出臺《信息安全技術(shù)、公共及商用服務(wù)信息系統(tǒng)個人信息保護指南》，對大數(shù)據(jù)時代如何合理利用信息作出規(guī)定，以規(guī)范對個人數(shù)據(jù)的應用。2014年3月頒布《中國互聯(lián)網(wǎng)定向廣告用戶信息保護行業(yè)框架標準》，這是我國第一部規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)定向廣告用戶信息行為的行業(yè)標準。第三節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的倫理問題一、對大數(shù)據(jù)技術(shù)的倫理思考美國學者戴維斯和帕特森（KordDavisandDougPatterson）在《大數(shù)據(jù)倫理學》一書中提出，大數(shù)據(jù)是一種技術(shù)創(chuàng)新，任何技術(shù)創(chuàng)新在給人們帶來機遇的同時，也會帶來巨大的風險，因此我們需要在創(chuàng)新和風險之間找到平衡點，并對大數(shù)據(jù)技術(shù)進行必要的倫理規(guī)制。二、大數(shù)據(jù)營銷的倫理治理與管理不同，治理是一個上下互動的管理過程，其主體既包括政府也包括其他社會組織和公眾，主要通過主體之間的合作、協(xié)商等手段，就具體的事件或問題達成共識，正如俞可平所說，治理的實質(zhì)在于建立在市場原則、公共利益和認同之上的合作。1.責任倫理視角下的權(quán)責統(tǒng)一企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行營銷時，必須堅持權(quán)利與責任的統(tǒng)一，信息收集方要對搜索行為以及可能造成的后果負責，信息利用方也要對可能帶來的隱私泄露、信息安全等問題負責。2.德性倫理視角下的道德自律德性倫理關(guān)注的是個體道德的實現(xiàn)問題，在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行營銷的過程中，強調(diào)大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者的道德自律。應加強大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者的道德自律建設(shè)，在大數(shù)據(jù)技術(shù)尚未失控時，通過有意識的道德建設(shè)形成穩(wěn)定、完善的道德規(guī)約。3.功利倫理視角下的利益訴求首先，大數(shù)據(jù)營銷必須實現(xiàn)大數(shù)據(jù)相關(guān)者的利益最大化。在運用大數(shù)據(jù)時，必須與數(shù)據(jù)來源共享利益，如給予相應的經(jīng)濟報酬或政策傾斜。其次，大數(shù)據(jù)營銷必須實現(xiàn)對利益相關(guān)者的傷害最小化。出于公共目的收集數(shù)據(jù)，對隱私造成侵犯的行為不可避免，在這種情況下，要求實現(xiàn)傷害最小化，即不能無視傷害大小而濫用隱私數(shù)據(jù)，應做好補償和風險控制。

大數(shù)據(jù)營銷革命

第一節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述一、什么是大數(shù)據(jù)營銷傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)營銷是一種基于市場調(diào)研中的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和其他用戶主觀信息來推測消費者的需求、購買的可能性和相應的購買力，從而幫助企業(yè)細分消費者、確立目標市場并進一步定位產(chǎn)品的營銷模式。大數(shù)據(jù)營銷是通過收集、分析、執(zhí)行從大數(shù)據(jù)所得的洞察結(jié)果，并以此鼓勵客戶參與、優(yōu)化營銷效果和評估內(nèi)部責任的過程。二、大數(shù)據(jù)營銷在國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查顯示，在美國400家從事市場營銷的公司中，54%的企業(yè)已投資大數(shù)據(jù)，其中61%的投資企業(yè)獲得了可觀的經(jīng)濟回報。預計到2020年，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將達到8000億元的規(guī)模。數(shù)據(jù)分析人才需求旺盛根據(jù)2018年我國最新的大數(shù)據(jù)人才報告，全國只有46萬大數(shù)據(jù)人才，未來3-5年人才缺口將高達150萬。在薪酬方面，大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪酬水平隨著時間推移要明顯高于互聯(lián)網(wǎng)其他職位。三、從傳統(tǒng)營銷到大數(shù)據(jù)營銷1.從抽樣調(diào)查到全樣本分析傳統(tǒng)營銷中，數(shù)據(jù)的分析建立在一定理論下的抽樣和調(diào)研的基礎(chǔ)之上，并且試圖通過調(diào)查手段和技術(shù)對數(shù)據(jù)樣本進行再加工，提高抽樣調(diào)查的精確性。但是抽樣調(diào)查有其自身的局限性，比如時效性不強、有抽樣誤差等。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)有效地彌補了這些缺陷。僅僅取得海量數(shù)據(jù)遠不能滿足當前的營銷需求，大數(shù)據(jù)營銷的重點在于有效利用數(shù)據(jù)，即在全樣本海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上進行廣泛的關(guān)聯(lián)分析，從而獲得新穎且有價值的信息。2.從單一屬性到全方位解讀在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，消費者的屬性過于單一，主要包括年齡、性別、職業(yè)等基本屬性。傳統(tǒng)營銷經(jīng)過簡單的單向性分析得出消費者進一步購買的可能；大數(shù)據(jù)營銷則通過關(guān)注消費者的整體行為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而改善營銷的效果。3.從廣泛撒網(wǎng)到精準營銷在傳統(tǒng)營銷中，因無法掌握消費者更全面的信息，往往把面鋪得很開，這是一個廣泛撒網(wǎng)的過程。在大數(shù)據(jù)營銷中，企業(yè)可以根據(jù)收集互聯(lián)網(wǎng)用戶的大量信息來挖掘潛在消費者，通過數(shù)據(jù)分析預測消費者行為，給產(chǎn)品以精確的定位，有針對性地進行營銷傳播活動。四、大數(shù)據(jù)營銷的特征1、多平臺。大數(shù)據(jù)營銷的數(shù)據(jù)來源是多方面的，多平臺的數(shù)據(jù)采集使得我們對消費者的畫像更加全面和準確。多平臺數(shù)據(jù)采集的途徑有PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能電視及各種傳感器等。2、個性化與傳統(tǒng)營銷廣泛撒網(wǎng)不同，企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析可以了解消費者身處何地、關(guān)注何種信息、喜歡什么、偏好如何，從而實現(xiàn)為消費者量身定制的個性化營銷。3、時效強在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，消費者面對眾多誘惑，其消費決策極易在短時間內(nèi)發(fā)生改變。大數(shù)據(jù)營銷能幫助企業(yè)及時掌握消費者的需求及其變化趨勢，從而提升營銷的時效性。例如，大數(shù)據(jù)營銷企業(yè)泰一傳媒（AdTime）曾制定時間營銷策略，即讓消費者在做購買決策的時間段內(nèi)及時接收到商品廣告。（場景營銷）4、高效率大數(shù)據(jù)營銷可以最大限度地讓廣告主的廣告投放做到精準，還可以根據(jù)實時的效果反饋，及時對投放策略進行調(diào)整，從而最大限度地減少營銷傳播的浪費，實現(xiàn)營銷的高效率。五、大數(shù)據(jù)營銷的主要應用1、消費者洞察。企業(yè)可以通過分析消費者的行為數(shù)據(jù)洞察他們的購物習慣，并按照其特定的購物偏好、獨特的購買傾向進行一對一的商品推送。比如，亞馬遜根據(jù)用戶的商品搜索記錄推薦相似或互補的產(chǎn)品，這種基于大數(shù)據(jù)挖掘的推送，大大節(jié)約了用戶在網(wǎng)上四處搜尋的時間，同時還能刺激消費者后續(xù)更多的消費。2、產(chǎn)品定制化大數(shù)據(jù)營銷將消費者留下的信息數(shù)據(jù)變?yōu)樨敻?，成為企業(yè)改善產(chǎn)品的一項有力根據(jù)。例如，新聞客戶端“今日頭條”基于數(shù)據(jù)挖掘及推薦引擎技術(shù)，根據(jù)用戶的閱讀偏好與習慣為用戶量身定制與其興趣相匹配的內(nèi)容，因而每個用戶看到的內(nèi)容都是不一樣的，實現(xiàn)了“千人千面”的個性化推薦。3、推廣精準化大數(shù)據(jù)營銷通過積累足夠多的用戶數(shù)據(jù)，分析得出用戶購買的習慣與偏好，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”，幫助企業(yè)篩選最有價值的用戶進行產(chǎn)品推廣。例如，《小時代》在電影預告片投放后，從微博的大數(shù)據(jù)分析得知其主要觀眾群為90后女性，因此后續(xù)的推廣活動主要針對這些人群展開，最后獲得了不俗的票房成績。4、改善用戶體驗改善用戶體驗，關(guān)鍵在于要真正了解用戶對產(chǎn)品的使用狀況與感受。例如，國外的某些汽車企業(yè)可以通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息，在用戶汽車的關(guān)鍵部件發(fā)生問題之前，提前向用戶和4S店預警，大大保障了用戶的安全，同時也改善了用戶體驗，使汽車品牌獲得了良好的口碑。5、維系客戶關(guān)系拉回放棄購物者和挽留流失的老客戶也是大數(shù)據(jù)營銷在商業(yè)中的應用之一。例如，外賣APP“餓了么”會根據(jù)用戶的訂單習慣，對有一段時間沒有利用APP下單的瀕臨流失的用戶發(fā)相關(guān)短信，以提醒并鼓勵他們重新使用“餓了么”APP。6、發(fā)現(xiàn)新市場在納特·西爾弗（NateSilver）的暢銷書《信號與噪聲》中有這樣一句話：“我們選擇性地忽略了最難以衡量的風險，即便這些風險對我們的生活構(gòu)成了最大的威脅”，暗示預測未來是非常困難的。但是大數(shù)據(jù)營銷卻能讓我們從容地面對未來?；诖髷?shù)據(jù)的分析與預測對于企業(yè)家提前發(fā)現(xiàn)新市場是極大的支持。案例：騰訊手游騰訊游戲在前期深入分析手游市場大數(shù)據(jù)的前提下制定戰(zhàn)略，率先領(lǐng)跑手游行業(yè)。大數(shù)據(jù)營銷可以幫助企業(yè)找到新的發(fā)展領(lǐng)域，確定新的銷售渠道和促銷策略，發(fā)掘業(yè)務(wù)的增長點。第二節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷體系的參與者一、媒體：大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的起因大數(shù)據(jù)是存留在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，受眾是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭，而數(shù)字媒體是受眾產(chǎn)生數(shù)據(jù)的起因，廣告主則利用受眾產(chǎn)生的數(shù)據(jù)并通過媒體再傳遞給受眾。數(shù)字媒體在大數(shù)據(jù)營銷體系中占有重要的一席之地。二、數(shù)據(jù)服務(wù)公司：大數(shù)據(jù)營銷落地的關(guān)鍵在大數(shù)據(jù)營銷中，數(shù)據(jù)的分析至關(guān)重要，這也催生了相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)公司。尼爾森網(wǎng)聯(lián)媒介數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司（Nielsen-CCData）是國外知名的數(shù)據(jù)服務(wù)公司之一，該公司擁有全球首創(chuàng)的專利技術(shù)——海量樣本收視率監(jiān)測的技術(shù)解決方案，能夠成功應對電視數(shù)字化帶來的頻道數(shù)量激增和增值業(yè)務(wù)豐富導致的收視測量難題。三、數(shù)字廣告代理商：提升營銷效果的主體對于大數(shù)據(jù)營銷中的數(shù)字廣告代理商來說，需要做到以多樣化的手段追蹤廣告效果，利用大數(shù)據(jù)分析各家媒體的價值，判斷通過何種渠道為企業(yè)投放廣告，從而優(yōu)化廣告營銷服務(wù)。國內(nèi)知名的數(shù)字廣告代理商有傳漾科技和易傳媒等。第三節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的科學化一、聚焦數(shù)據(jù)，提升營銷流程的科學性與傳統(tǒng)廣告“一半廣告費被浪費掉”相比，大數(shù)據(jù)營銷可以最大限度地讓企業(yè)的營銷活動有的放矢，并且可以根據(jù)實時的效果監(jiān)測，及時對營銷策略做出調(diào)整，使營銷流程的科學性大大提升。二、強調(diào)洞察，增強營銷決策的預見性企業(yè)營銷活動成敗的關(guān)鍵在于能否對目標消費者進行精準的洞察，只有積累足夠多的消費者數(shù)據(jù)，才能準確描繪其消費偏好與購買習慣，這是大數(shù)據(jù)營銷的前提與出發(fā)點。三、重視創(chuàng)新，實現(xiàn)營銷活動的人性化在大數(shù)據(jù)營銷的新環(huán)境下，消費者行為得以量化，對消費者體驗也能夠進行實時有效的評估，他們的每一次體驗和反饋都可以用于產(chǎn)品改進和服務(wù)提升，營銷活動因而變得更加人性化。案例：順豐快遞第四節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的認識誤區(qū)誤區(qū)一：大數(shù)據(jù)是包治百病的靈丹妙藥完全依賴大數(shù)據(jù)會落入通過后視鏡驅(qū)動品牌這一陷阱，這意味著企業(yè)依靠過去的信息來指導未來的營銷戰(zhàn)略，這是很危險的，因為它們從來沒有向前看，而總是往后看。具有戰(zhàn)略眼光的企業(yè)應當在充分利用大數(shù)據(jù)的同時，始終保持先人一步的創(chuàng)新遠見，只有這樣，企業(yè)才能在行業(yè)競爭中保持領(lǐng)先的地位。誤區(qū)二：大數(shù)據(jù)營銷思維與應用之間存在鴻溝技術(shù)水平有限導致許多企業(yè)心有余而力不足，空有大數(shù)據(jù)營銷的思維，談起大數(shù)據(jù)營銷來眉飛色舞，但在面對大數(shù)據(jù)營銷的應用時卻愁容滿面。這是因為大數(shù)據(jù)營銷的流程包含產(chǎn)生數(shù)據(jù)、聚集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)四個步驟，不僅要有數(shù)據(jù)，而且要有分析數(shù)據(jù)的技術(shù)。誤區(qū)三：大數(shù)據(jù)應用必然帶來效率的提升和成本的下降大數(shù)據(jù)營銷基于大數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)分析的準確性是利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。海量的數(shù)據(jù)大到一定程度后面臨著準確度的問題。事實上，大數(shù)據(jù)分析和預測失敗的例子不少，其中比較經(jīng)典的案例便是谷歌對流感趨勢的預測由成功轉(zhuǎn)向失敗。數(shù)據(jù)甄別對海量數(shù)據(jù)中有價值數(shù)據(jù)的甄別也關(guān)系到大數(shù)據(jù)應用的效率。很多企業(yè)以為拿到數(shù)據(jù)就萬事大吉了，卻不知道如何去粗取精，不知道什么數(shù)據(jù)才是有價值和重要的。當企業(yè)花費了大量精力去收集互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的日常信息，對他們的所有信息進行分析后，得出的幾種消費趨勢卻都是失敗的。誤區(qū)四：大數(shù)據(jù)服務(wù)商是萬能的大數(shù)據(jù)營銷項目的建設(shè)與實施，是大數(shù)據(jù)服務(wù)商和企業(yè)共同努力的結(jié)果。企業(yè)只有成為學習型組織，對大數(shù)據(jù)的應用有熱情與能力，才會領(lǐng)悟到大數(shù)據(jù)營銷的魅力。在大數(shù)據(jù)營銷項目中，企業(yè)參與越多，收獲越多。第五節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的發(fā)展趨勢一、不同數(shù)據(jù)庫之間的整合與協(xié)同雖然我們?nèi)匀惶幱跀?shù)據(jù)碎片化時代轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)整合時代的過渡期，但隨著技術(shù)的發(fā)展，未來跨媒體、跨渠道、跨終端的全面打通將使信息得以多維度重組。通過企業(yè)內(nèi)外不同數(shù)據(jù)庫之間的有效整合、協(xié)同與聯(lián)動，實現(xiàn)消費者信息全方位、多角度的反饋與融合，將是未來大數(shù)據(jù)營銷發(fā)展的關(guān)鍵和基礎(chǔ)二、場景成為大數(shù)據(jù)營銷的著力點實施場景營銷需要大數(shù)據(jù)的支撐，需要多渠道地了解用戶，然后通過挖掘場景、客戶分群，對觸點進行把控，做到針對不同的消費者在最適合的情境下給他推送最合適的商品和服務(wù)。三、通過效果監(jiān)測實時優(yōu)化策略完整的營銷活動涵蓋前期的準備、中期的投入以及后期的監(jiān)測，但對于很多中小型企業(yè)而言，后期監(jiān)測的時間成本以及資金成本都比較大，所以，效果監(jiān)測環(huán)節(jié)往往被企業(yè)忽視。但隨著大數(shù)據(jù)營銷不斷發(fā)展，實時效果監(jiān)測將成為常態(tài)。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的改善與提高使營銷效果的監(jiān)測成本大大減少，而每一次營銷活動無論成功與否，通過效果監(jiān)測都可以找到其中的原因，從而改進其中的不足，盡快拿出解決方案以提高效率、減少損失。第六節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷的機遇與挑戰(zhàn)一、機遇1、營銷活動更加精準2、營銷活動更加個性化3、營銷活動更加可測二、挑戰(zhàn)1、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證2、大數(shù)據(jù)人才缺乏3、數(shù)據(jù)管理復雜化4、隱私問題日益凸顯

大數(shù)據(jù)廣告：程序化購買

第一節(jié)程序化購買的定義及流程一、程序化購買的定義程序化購買（ProgrammaticBuying）是指通過廣告技術(shù)平臺，自動地執(zhí)行廣告資源購買的流程，即資源的對接、購買過程都呈現(xiàn)自動、自助功能，通過實時競價（Real-TimeBidding，RTB）和非實時競價（Non-RTB）兩種交易方式完成購買。與傳統(tǒng)廣告購買方式的區(qū)別與傳統(tǒng)人力購買廣告方式不同，程序化購買通過編寫程序建立規(guī)制和模型，在對數(shù)據(jù)進行分析的基礎(chǔ)上，依靠機器算法自動進行廣告購買并實時優(yōu)化，“人力”在廣告投放中的作用明顯減弱。二、程序化購買的興起背景及發(fā)展從媒介形態(tài)來看，傳統(tǒng)廣告所依托的媒介形式（如報紙、雜志等）逐漸走向衰落，互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)成為主流。從廣告主來看，越來越多的廣告主開始意識到，被動等待消費者注意到自己的廣告形式已經(jīng)與大數(shù)據(jù)時代脫節(jié)，他們轉(zhuǎn)而通過分析消費者的興趣愛好及消費習慣，主動為其推薦“可能需要的產(chǎn)品”。程序化購買的發(fā)展美國互聯(lián)網(wǎng)市場從20世紀90年代發(fā)展至今，已經(jīng)形成了一個分工明確、高度細分的成熟市場。除了整個程序化購買產(chǎn)業(yè)鏈中作為基礎(chǔ)設(shè)施的AdExchange、DSP、SSP外，為進一步提升產(chǎn)業(yè)整體的運營效率與營銷效能，圍繞程序化購買衍生了更加多元與豐富的產(chǎn)業(yè)角色，包括獨立的數(shù)據(jù)供應商、數(shù)據(jù)管理商、創(chuàng)意優(yōu)化服務(wù)商等。程序化購買在國內(nèi)的發(fā)展2010年底，國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)廣告服務(wù)商受到國外程序化購買的啟發(fā)，開始在中國市場部署程序化購買。2011年9月，阿里媽媽對外發(fā)布Tanx營銷平臺，谷歌隨后宣布在中國推出DoubleClickAdExchange，進一步助推了中國程序化購買的發(fā)展浪潮。隨后，騰訊、新浪、百度等的廣告交易平臺如雨后春筍般出現(xiàn)。程序化購買在國內(nèi)的發(fā)展自2012年開始，中國的程序化購買快速發(fā)展，DSP市場快速崛起；進入2013年，DSP投放技術(shù)趨于成熟，市場反應熱烈。移動端程序化購買逐漸凸顯。隨著移動流量的激增以及廣告主預算向移動端不斷傾斜，如何在移動端進行程序化購買逐漸成為行業(yè)關(guān)注的焦點。三、程序化購買的流程四、程序化購買的組成部分1.廣告主廣告主在程序化購買廣告投放的過程中，通過DSP預先設(shè)定好自己的廣告信息、目標受眾、愿意為廣告支付的價格等，在AdExchange平臺進行交易，通過實時競價和非實時競價兩種方式進行競價。當SSP中含有符合條件的媒體時，廣告主的廣告就自動出現(xiàn)在該媒體的某個廣告位上，如果不符合條件，廣告就不展示。2.DSP（1）DSP的定義DSP（DemandSidePlatform）即需求方平臺，是指面向并服務(wù)于廣告主的廣告投放管理平臺。DSP讓廣告主可以通過一個統(tǒng)一的口徑來管理一個或者多個AdExchange賬號，接入眾多媒體資源，提供全方位的服務(wù)。（2）DSP的特征一個真正意義上的DSP必須具有兩個核心的特征：一是擁有強大的實時競價的基礎(chǔ)設(shè)施和能力；二是擁有先進的用戶定向（AudienceTargeting）技術(shù)。3.SSP（1）SSP的定義SSP（SupplySidePlatform）即供應方平臺，是指對媒體的廣告投放進行全方位分析和管理的平臺。與DSP相對應，SSP通過AdExchange與DSP相聯(lián)系，形成程序化購買的產(chǎn)業(yè)鏈條。SSP以服務(wù)為驅(qū)動力，是代表媒體進行流量托管及售賣的平臺。（2）SSP的作用通過SSP，網(wǎng)絡(luò)媒體能把自己的長尾資源有效地利用起來，從而提高媒體廣告資源的整合價值，實現(xiàn)廣告資源優(yōu)化。4.AdExchangeAdExchange即廣告交易平臺，正如股票交易平臺一樣，它為互聯(lián)網(wǎng)廣告提供了一個交易的場所，一頭連接的是需求方，即廣告主，另一頭連接的是廣告位擁有者，即媒體方。（2）AdExchange的作用第一，讓廣告主可以接觸到更多的廣告資源。第二，充當實時競價工具。第三，整合資源，優(yōu)化投放選擇。5.DMP（1）DMP的定義。DMP（DataManagementPlatform）即數(shù)據(jù)管理平臺，是無縫整合跨不同接觸點的消費者數(shù)據(jù)的技術(shù)，以幫助企業(yè)對何時及如何與每個用戶互動做出更好的決策。百度、易傳媒、騰訊廣點通（2）DMP的分類及區(qū)別目前市場上的DMP可以分為第一方DMP和第三方DMP。第一方DMP是廣告主的私有DMP，即自建DMP，收集整合的是廣告主的第一方數(shù)據(jù)，包括廣告數(shù)據(jù)、官網(wǎng)數(shù)據(jù)、電子郵件營銷（e-maildirectmarketing，EDM）數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)等，廣告主擁有系統(tǒng)的唯一控制權(quán)和使用權(quán)。第一方DMP強調(diào)，為了在充分利用DMP價值的同時保證和維護自身的信息安全，廣告主應當建立自己的DMP。第三方DMP第三方DMP的控制權(quán)和使用權(quán)一般歸運營商所有，其中收集、整合、分析的數(shù)據(jù)不為任何一個廣告主獨有，對于廣告主來說，屬于第三方數(shù)據(jù)。第一方DMP與第三方DMP的異同類別第一方DMP第三方DMP技術(shù)功能都擁有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、對接應用等核心功能數(shù)據(jù)歸屬廣告主私有運營商所有數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)據(jù)規(guī)模無須太大，重點在于高效分析、管理和運用強調(diào)開發(fā)和建立立體、多維互通的數(shù)據(jù)鏈條數(shù)據(jù)屬性第一方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)關(guān)注點數(shù)據(jù)安全問題數(shù)據(jù)流通、共享及價值問題優(yōu)勢廣告主的信息安全可以得到徹底的保障，第一方DMP整個數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制權(quán)和使用權(quán)全部在廣告主手里可令廣告主在營銷的各環(huán)節(jié)獲得切實的效率提升不足孤立的、單向的數(shù)據(jù)信息安全風險6.TradingDeskTradingDesk是程序化購買的交易桌面，是廣告代理商進行數(shù)字化廣告投放的一般工具，通過連接多個DSP來進行廣告的優(yōu)化投放。8.輔助性平臺（1）DCOP（DynamicCreativeOptimizationPlatform），即動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化平臺。（2）AdVerificationPlatform即廣告認證平臺。該平臺的作用就是為廣告主監(jiān)測廣告投放環(huán)境，確保廣告合理投放并讓廣告主更好地追蹤每則廣告。五、程序化購買的特征1.程序化購買與傳統(tǒng)廣告模式的區(qū)別（1）從購買廣告位轉(zhuǎn)向購買目標受眾。（2）廣告創(chuàng)意和技術(shù)并重。（3）實現(xiàn)廣告投放的多屏互動。2.程序化購買的特征（1）數(shù)據(jù)化（2）精準化（3）人性化廣告主、媒體、受眾三贏第2節(jié)

程序化購買的交易模式一、實時競價模式1.RTB的基本概念RTB是在大數(shù)據(jù)背景下興起的一種新型互聯(lián)網(wǎng)廣告售賣方式，它通過cookie等人群定向技術(shù)抓取用戶的需求和偏好，在海量的網(wǎng)站上針對廣告主的目標消費群體進行實時競價，以此來獲得廣告位。2.RTB的發(fā)展歷程與趨勢RTB模式最早起源于美國，根據(jù)知名市場調(diào)研機構(gòu)eMarketer的報告，2012年RTB廣告的購買占美國展示廣告市場的13%，市場份額是2010年的3倍，預計到2017年將攀升至29%。RTB在中國在中國，RTB模式在2011年已悄然出現(xiàn)，2012年4月11日，汽車品牌廣告主沃爾沃通過悠易互通率先進行RTB營銷，成為中國RTB品牌營銷第一案例。因此，2012年被眾多業(yè)內(nèi)人士稱為中國的RTB元年。3.RTB的運作機制二、私有交易市場1.PMP的定義PMP（PrivateMarketplace）即私有交易市場。它與AdExchange的概念相反，AdExchange是公開的交易，PMP則是私下的交易。PMP與傳統(tǒng)廣告交易的區(qū)別PMP與傳統(tǒng)廣告交易最本質(zhì)的區(qū)別在于，傳統(tǒng)廣告交易幾乎都是私有的，但并不屬于程序化購買的范疇。PMP的交易也是私有的，但它同時還是程序化的廣告。2.PMP的交易方式程序化直接購買（PDB）保質(zhì)保量廣告位預留協(xié)商定價傳統(tǒng)媒介談判方式+程序化控制投放優(yōu)先交易（PD）保質(zhì)不保量廣告位預留事先出價程序化購買中指定媒體私有競價（PA）保質(zhì)不保量廣告位不預留實時競價小范圍內(nèi)參與競價第3節(jié)

程序化購買在各平臺上的發(fā)展一、PC端程序化購買艾媒咨詢發(fā)布的《2014—2015年中國DSP行業(yè)發(fā)展研究報告》顯示，“2014年，中國程序化展示廣告市場中，通過PC端投放的廣告規(guī)模為91.9%，通過移動端投放的廣告規(guī)模為8.1%”，可見PC端的程序化購買所占比重遠大于移動端。但隨著用戶向移動端遷移，PC端流量增速放緩，移動端程序化購買廣告市場充滿潛力。二、移動端程序化購買“從多屏到跨屏，從PC端到移動端”的程序化購買是未來的發(fā)展趨勢。受眾如今面對更多的屏幕，僅僅在某一屏實現(xiàn)程序化購買并不能達到最佳的效果。一位受眾可能在手機上查看想要購買的商品信息，然后在PC端完成購買，在看電視的同時，還可以拿起iPad和朋友聊天。三、戶外程序化購買2014年澳大利亞數(shù)字戶外廣告公司ValMorgan宣布，旗下PumpTV加油站媒體網(wǎng)絡(luò)已實現(xiàn)程序化購買，在數(shù)據(jù)方面主要是靠自己的DART（數(shù)字戶外受眾實時測量）平臺，通過安裝在數(shù)字戶外媒體上的受眾測量設(shè)備來實時采集受眾的信息，包括年齡、性別等。例如，當加油站的數(shù)字媒體測出此時的觀看人為女性時，后臺中針對女性用戶且給出最高廣告費的廣告將自動播放。四、電視程序化購買傳統(tǒng)電視廣告可能會有如下窘境：面對男性觀眾播放衛(wèi)生巾的廣告，面對已婚夫妻播放相親網(wǎng)站的廣告；而有的時候如果一家人特別喜歡看親子類節(jié)目，卻無法智能地多推送一些親子產(chǎn)品的廣告。但利用電視程序化購買，可以通過上億屏幕與眾多消費者聯(lián)系起來，為品牌提供更為精準的廣告投放方案。智能電視的發(fā)展騰訊發(fā)布的《2016年智能電視數(shù)據(jù)報告》顯示，2012年國內(nèi)智能電視滲透率僅為32.7%；到2015年年底，智能電視逐漸普及，市場上銷售的絕大部分電視均為智能電視；2016年滲透率突破95%。智能電視的發(fā)展意味著用戶行為可以被監(jiān)測，這為電視廣告的程序化購買奠定了用戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使其成為程序化購買的下一個巨大市場。第4節(jié)

程序化購買的發(fā)展前景與趨勢一、程序化購買的發(fā)展前景1.優(yōu)質(zhì)媒體資源入駐交易平臺2.品牌廣告主參與程序化購買3.程序化購買產(chǎn)業(yè)鏈分工更加細致比如，為按行業(yè)（母嬰）、按媒體（移動端）、按領(lǐng)域（技術(shù)）細分的DSP二、程序化購買的發(fā)展趨勢1.從PC端發(fā)展到移動端2.從多屏演變到跨屏3.從線上整合到線下三、程序化購買的不足1.媒體廣告位未完全開放2.廣告主對程序化購買還有疑慮3.市場的標準化和協(xié)同互助不夠完善比如：程序化購買的標準欠缺和模糊、各平臺的數(shù)據(jù)交換較少

大數(shù)據(jù)公關(guān)與促銷

第一節(jié)大數(shù)據(jù)公關(guān)一、大數(shù)據(jù)時代的公關(guān)變革1.公眾自我意識提升大數(shù)據(jù)時代的公關(guān)活動應更加重視自我意識不斷提升的公眾。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用不僅凸顯了公眾中心的重要性，而且為真正做到以公眾為中心提供了可能性。2.公眾細化程度加深大數(shù)據(jù)時代的信息爆炸分散了人們的注意力，人們接觸到各種各樣的信息，由此培養(yǎng)出不同的媒介接觸習慣和信息消費習慣。自由的信息獲取渠道，使得人們對信息進行“選擇性接觸”和“選擇性理解”。因此，公眾對于公關(guān)信息的接收是有選擇性的，差異化的公關(guān)活動成為時代所需。3.公關(guān)應對難度加大首先，公關(guān)應對難度加大體現(xiàn)在應對時間縮短。危機事件發(fā)生后，在網(wǎng)絡(luò)上傳播的速度極快，這就大大縮短了企業(yè)應對的時間。其次，公關(guān)應對難度加大體現(xiàn)在負面信息更易被公眾獲知。每一個重大突發(fā)事件都伴隨著海量的信息在互聯(lián)網(wǎng)和其他媒體上傳播，信息量之大和傳播速度之快都是前所未有的。二、大數(shù)據(jù)公關(guān)策略1.公關(guān)對象精準化傳統(tǒng)的公關(guān)只能通過大眾媒體來對公眾傳達信息；運用大數(shù)據(jù)技術(shù)則能夠?qū)娺M行精準細分，準確獲知某一用戶的人口統(tǒng)計特征（如性別、年齡、職業(yè)等）、興趣愛好、消費偏好、社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息，以此確定該用戶屬于哪種類型的公眾，并根據(jù)其特征定制公關(guān)策略。2.信息發(fā)布數(shù)據(jù)化數(shù)據(jù)新聞等新形式的媒體內(nèi)容正在改變我們認知世界的方式，用數(shù)據(jù)說話、數(shù)據(jù)為王的理念逐漸深入人心。因此，大數(shù)據(jù)公關(guān)的一個重要原則就是公關(guān)信息發(fā)布的數(shù)據(jù)化，這是客觀真實原則在大數(shù)據(jù)時代的新要求。3.輿情監(jiān)測實時化通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以實時了解社交媒體上關(guān)于產(chǎn)品和品牌的正面或負面信息，并迅速反應，及時做出調(diào)整。在浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng)世界中，要通過人力來監(jiān)測負面信息，工作量實在太大，且無法窮盡；但利用大數(shù)據(jù)這個“哨兵”，就可以做到全面、精準地把握負面信息動態(tài)，及時妥善處理，從而避免更大危機事件的爆發(fā)和蔓延。4.技術(shù)應用人性化大數(shù)據(jù)技術(shù)無時無刻不在記錄人們的行為軌跡、生活動態(tài)，由于這些數(shù)據(jù)包含隱私信息，若不加考慮地濫用，將會造成用戶的反感和厭煩，甚至對消費者的人身財產(chǎn)造成危害。事實上，在大數(shù)據(jù)時代，尊重消費者隱私本身就是一種明智的公關(guān)策略。案例：無香味護手霜美國某公司對顧客的消費數(shù)據(jù)進行建模分析后發(fā)現(xiàn)，孕婦在妊娠期會購買無香味護手霜，并且在懷孕的前20周會購買大量的鈣、鎂等補劑。有了這一發(fā)現(xiàn)，公司本可以直接向孕婦投放孕期產(chǎn)品廣告，但是為了避免引起消費者的反感，公司將這類商品的信息與其他商品的信息一起投放給孕婦。第二節(jié)

大數(shù)據(jù)促銷一、大數(shù)據(jù)時代的促銷變革1.市場調(diào)研方式變革大數(shù)據(jù)技術(shù)的運用，使促銷者不僅能夠準確得到消費者的購買記錄、購買偏好，分析出消費者的購買能力，甚至能夠通過對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分析，預測消費者的購買需求。這樣，就能為促銷活動找到準確的目標消費群體，并根據(jù)這些消費者的偏好有針對性地制定促銷計劃。案例山姆俱樂部于2009年8月實施了“eValues”項目，該項目根據(jù)會員之前購買的商品、購買時間、購買價格等歷史交易數(shù)據(jù)，了解到顧客購買某一商品的頻率以及對價格的敏感程度。比如顧客喜歡喝美式咖啡，但對價格比較敏感，就為他提供10美元的美式咖啡優(yōu)惠劵或者8美元的通用優(yōu)惠劵，并將這些個性化的電子優(yōu)惠劵發(fā)送到顧客手機上。2.促銷定價方式變革在大數(shù)據(jù)時代，促銷定價的顧客導向和差異化定價的意義更加凸顯。差異化定價強調(diào)面對不同消費階段的顧客采取更靈活的定價，為每個需求層面找到最佳的供應方。這時大數(shù)據(jù)就有了用武之地，分析顧客的行為并快速總結(jié)規(guī)律，在此基礎(chǔ)上結(jié)合顧客的消費能力實現(xiàn)促銷活動的精準定價。3.信息傳播方式變革在傳統(tǒng)的促銷活動中，促銷方只能發(fā)傳單或通過大眾媒體來傳播促銷信息，這樣的傳播方式不是建立在信息雙向傳播的基礎(chǔ)之上，而是單向的傳播。這種方式帶來的效果不理想，不能保證促銷信息到達目標消費者，而且不能及時獲知消費者對于促銷信息的反饋。大數(shù)據(jù)時代，促銷信息的傳播方式是多元且精準的。通過對用戶的網(wǎng)站瀏覽記錄、網(wǎng)購記錄等數(shù)據(jù)的追蹤，能夠分析出該用戶是否為目標消費者，然后通過程序化購買，讓促銷信息在合適的時間出現(xiàn)在合適的消費者眼前。二、大數(shù)據(jù)促銷策略1.基于海量數(shù)據(jù)的市場調(diào)研大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)環(huán)境更加復雜多變，要想從海量的數(shù)據(jù)中甄別出有價值的信息，除了提升信息處理技術(shù)之外，還要改變傳統(tǒng)的市場調(diào)研模式。傳統(tǒng)的用于市場調(diào)研的抽樣及數(shù)據(jù)分析技術(shù)已不再適用于大數(shù)據(jù)的分析。營銷人員需要再學習，掌握更多的數(shù)據(jù)處理與分析的技能，以適應大數(shù)據(jù)時代對促銷的新要求。2.促銷信息的精準投放以菲茲牛排為例，商家的數(shù)據(jù)分析顯示，客人在吃過一次牛排后，在第23天回頭客最多。于是商家在第20天左右開始發(fā)放二次消費促銷券，結(jié)果促銷券核銷率比之前大幅增長，促銷效果顯著。案例：iBeacon蘋果公司開發(fā)的iBeacon功能讓商家能夠向那些在店內(nèi)主動選擇接收信息的用戶發(fā)送促銷廣告。比如你在店內(nèi)的男鞋區(qū)，正要經(jīng)過襯衫區(qū)，店家就可以向你發(fā)送襯衫的折扣信息引導你進入該區(qū)域。該區(qū)域內(nèi)的商家還可能向你推薦某品牌的襯衫，因為這是和你一樣在男鞋區(qū)買過同款鞋子的其他顧客所買過的商品。3.根據(jù)反饋信息實時調(diào)整促銷策略大數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來的另一個機遇就是可以在促銷活動中實時監(jiān)測促銷效果，根據(jù)反饋對促銷策略及時調(diào)整與改進。傳統(tǒng)促銷屬于直線單向型，企業(yè)無法根據(jù)促銷效果對其促銷活動進行及時的調(diào)整；而大數(shù)據(jù)促銷屬于分段雙向型，整個促銷活動分為不同的節(jié)點，每個節(jié)點上都有適時的信息反饋，以便企業(yè)及時做出調(diào)整。

大數(shù)據(jù)營銷流程

第一節(jié)大數(shù)據(jù)的采集與存儲一、大數(shù)據(jù)的采集如果將大數(shù)據(jù)比喻成深埋在地下的石油，那么對大數(shù)據(jù)的采集就相當于發(fā)現(xiàn)原油的過程，它是企業(yè)進行大數(shù)據(jù)分析和商業(yè)洞察的基礎(chǔ)，也是大數(shù)據(jù)營銷流程中重要的一環(huán)，其核心是實現(xiàn)與用戶的互聯(lián)。用戶是大數(shù)據(jù)最重要的來源，也是大數(shù)據(jù)營銷服務(wù)的終點。因此，收集一切與用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)是成功進行大數(shù)據(jù)營銷的前提。1.大數(shù)據(jù)的來源（1）政府。在社會高度信息化與數(shù)據(jù)化的今天，政府作為城市管理與民生服務(wù)的主體，擁有大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)一般來自行政記錄。大數(shù)據(jù)僅剩的一塊處女地非“政府大數(shù)據(jù)”莫屬了，并且是最權(quán)威、最具公共服務(wù)服務(wù)價值的數(shù)據(jù)，比如人口統(tǒng)計、國民健康、教育、公共資源、公共安全等等。政府數(shù)據(jù)的特點質(zhì)量較高連續(xù)性較好標準化程度較高在數(shù)據(jù)使用上效率較低，開放給私營部門是趨勢（2）企業(yè)企業(yè)資源計劃（enterpriseresourceplanning，ERP）、客戶關(guān)系管理（customerrelationshipmanagement，CRM）、供應鏈管理（supplychainmanagement，SCM）、辦公自動化（officeautomation，OA）等各種企業(yè)應用軟件帶來的數(shù)據(jù)。電商交易數(shù)據(jù)（3）用戶用戶的數(shù)據(jù)一般來源于社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)平臺。特點：易獲得數(shù)據(jù)量巨大碎片化非結(jié)構(gòu)化（4）機器機器產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)的重要來源之一，其中包括應用服務(wù)器日志、傳感器數(shù)據(jù)（天氣、水、智能電網(wǎng)等）、圖像和視頻、射頻識別（radiofrequencyidentification，RFID）、二維碼或條形碼掃描數(shù)據(jù)等。案例：谷歌無人駕駛汽車每秒產(chǎn)生1GB的數(shù)據(jù)，每年平均產(chǎn)生2PB的數(shù)據(jù)2.大數(shù)據(jù)的采集過程傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集一般是有限的、有意識的和結(jié)構(gòu)化的；而大數(shù)據(jù)的采集則是一個十分復雜的工程（非結(jié)構(gòu)化等）。在智能制造、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)愈發(fā)普及的今天，數(shù)據(jù)采集變得非常重要，高速、可靠的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是當前需要重點突破的方向。二、大數(shù)據(jù)的預處理大數(shù)據(jù)時代，面對分散在不同地區(qū)、不同平臺、種類繁多的異構(gòu)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)整合并非易事，要解決冗余、歧義等臟數(shù)據(jù)的清洗問題，僅靠手工進行整理不但費時費力，而且質(zhì)量難以保證；另外，數(shù)據(jù)的定期更新也存在困難。如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，是進行大數(shù)據(jù)處理時需要考慮的難題。ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)為數(shù)據(jù)的預處理提供了可靠的解決方案。ETLETL是extract（抽取）、transform（轉(zhuǎn)換）、load（裝載）三個單詞的首字母縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換而裝載到目的端的過程。ETL將分散的，不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取到臨時中間層，之后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最終按照預先設(shè)定好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中，成為數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。ETL首先是抽?。簩?shù)據(jù)從各種原始的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中讀取出來，這是所有工作的前提；其次是轉(zhuǎn)換：按照預先設(shè)計好的規(guī)則將抽取得到的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，使本來結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù)格式能統(tǒng)一起來；最后是裝載：將轉(zhuǎn)換完的數(shù)據(jù)按計劃增量或全部導入數(shù)據(jù)倉庫。三、大數(shù)據(jù)的存儲大數(shù)據(jù)應用需要滿足不同響應速度的需求，其數(shù)據(jù)存儲提倡分層管理機制，所以必須對多種數(shù)據(jù)及軟硬件平臺有較好的兼容性來適應各種應用算法，這就讓傳統(tǒng)的存儲技術(shù)無計可施，而成本低廉、具有高可擴展性的云存儲技術(shù)得到業(yè)界的廣泛認同。鏈接：什么是云存儲？云存儲是指通過集群應用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能，將網(wǎng)絡(luò)中大量各種不同類型的存儲設(shè)備通過應用軟件集合起來協(xié)同工作，共同對外提供數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務(wù)訪問功能的一個系統(tǒng)。第二節(jié)大數(shù)據(jù)挖掘什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘（datamining）是利用人工智能、機器學習、統(tǒng)計學、模式識別等技術(shù)，從大量含有噪聲的數(shù)據(jù)中提取有效信息的過程。從營銷學的角度來看，數(shù)據(jù)挖掘其實就是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，其主要特點是對海量數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取出輔助決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的目標數(shù)據(jù)挖掘的目標是從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，為企業(yè)營銷實踐提供借鑒和指導。通過數(shù)據(jù)挖掘洞察用戶需求是大數(shù)據(jù)營銷流程中最關(guān)鍵的一環(huán)，而數(shù)據(jù)挖掘的核心即通過大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建立體的用戶畫像。數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)量不同數(shù)據(jù)分析是MB或者GB級的，數(shù)據(jù)挖掘是TB甚至是PB級的；數(shù)據(jù)類型不同數(shù)據(jù)挖掘不僅有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；算法不同數(shù)據(jù)分析以統(tǒng)計學為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘不僅需要統(tǒng)計學，還大量運用了機器學習的算法。二、數(shù)據(jù)挖掘的流程數(shù)據(jù)挖掘跨行業(yè)標準流程（Cross-IndustryStandardProcessforDataMining，CRISP-DM）是目前應用最廣泛的一種標準化數(shù)據(jù)挖掘過程。包括商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、模型建立、模型評估和模型應用六個主要步驟。CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程1.商業(yè)理解商業(yè)理解是對數(shù)據(jù)挖掘問題本身的定義，重點在于對項目目標的理解和從商業(yè)的角度洞察用戶需求，同時將這些內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問題的定義和完成目標的初步計劃。2.數(shù)據(jù)理解在理解商業(yè)目標后，要從大量可用的數(shù)據(jù)源中識別相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，一個服裝零售業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘項目需要通過人口統(tǒng)計信息（如收入、職業(yè)、受教育程度、家庭人口和年齡等）、信用卡交易記錄和社會經(jīng)濟屬性，識別購買當季服裝的客戶的消費行為和購物偏好。3.數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)準備指的是對原始數(shù)據(jù)的預處理，即ETL，主要包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載，是整個數(shù)據(jù)挖掘流程中最耗時的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理的方法是否得當，對數(shù)據(jù)中所體現(xiàn)出來的業(yè)務(wù)特點的理解是否準確，將直接影響到模型的選擇及其效果，甚至決定整個數(shù)據(jù)挖掘工作能否達到預定目標。4.模型建立模型建立是整個數(shù)據(jù)挖掘流程中最關(guān)鍵的一步，需要在數(shù)據(jù)理解的基礎(chǔ)上選擇并實現(xiàn)相關(guān)的挖掘算法，同時對算法進行反復調(diào)試。模型的建立和數(shù)據(jù)理解是相互影響的，通常需要經(jīng)過反復的嘗試和磨合，在多次迭代后才能建立真正有效的模型。5.模型評估與模型應用數(shù)據(jù)挖掘工作基本結(jié)束時，需要對最終的模型效果進行評測。在算法挖掘初期需要制定最終模型的評測方法、相關(guān)指標等，以此判斷最終模型是否達到預期目標。比如一個關(guān)鍵的評價指標就是，是否仍然有一些重要的營銷問題沒有得到充分的關(guān)注和考慮。模型通過評測后即可以安排上線，正式進入商業(yè)化運作流程。三、數(shù)據(jù)挖掘的算法與應用一般來說，數(shù)據(jù)挖掘的算法包括四種類型，即分類、預測、聚類、關(guān)聯(lián)。前兩種屬于有監(jiān)督學習（supervisedlearning），后兩種屬于無監(jiān)督學習（unsupervisedlearning）。數(shù)據(jù)挖掘的算法類型1.有監(jiān)督學習有監(jiān)督學習是指存在目標變量，探索特征變量和目標變量之間的關(guān)系，在目標變量的監(jiān)督下學習和優(yōu)化算法。例如，信用評分模型就是典型的有監(jiān)督學習，目標變量為“是否違約”。算法的目的在于研究特征變量（人口統(tǒng)計、資產(chǎn)屬性等）和目標變量之間的關(guān)系，屬于描述性的模式識別和發(fā)現(xiàn)。（1）分類分類是數(shù)據(jù)挖掘中最常用的應用，指的是將數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象劃分為不同的類別，其目的是通過模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。分類算法廣泛應用于客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。例子比如，一個汽車零售商按照對汽車的喜好將客戶劃分為不同的類別，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大提高營銷的精準度。再如，淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類別，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。（2）預測預測是基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，解決相關(guān)問題。主要研究數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以及變量間的相關(guān)性等。預測通常被應用到大數(shù)據(jù)營銷的各個方面，如尋求與維系客戶、預防客戶流失、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的營銷活動等。2.無監(jiān)督學習無監(jiān)督學習是指不存在目標變量，基于數(shù)據(jù)本身去識別變量內(nèi)在的模式和特征。比如關(guān)聯(lián)分析，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)項目A和項目B之間的關(guān)聯(lián)性；再比如聚類分析，根據(jù)距離將所有樣本劃分為幾個穩(wěn)定可區(qū)分的群體。這些都是在沒有目標變量監(jiān)督下的模式識別和分析。（1）聚類聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是將同一類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能擴大，不同類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能減小。聚類與分類不同，在做聚類分析之前我們并不知道會以何種方式或依據(jù)來分類，所以在聚類分析完成之后，數(shù)據(jù)和對象分成若干群，我們必須借助專業(yè)領(lǐng)域知識來解讀分群的意義聚類分析的應用聚類分析可以應用于客戶群體的分類、客戶背景分析、市場細分等。比如，金融行業(yè)中對不同股票的發(fā)展趨勢進行歸類，找出股價波動趨勢相近的股票集合。在市場細分領(lǐng)域，對同一種類的商品或服務(wù)時，不同的客戶有不同的消費特點，通過研究這些特點，企業(yè)可以制定出不同的營銷組合，從而獲取最大的經(jīng)濟效益。（2）關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間存在的關(guān)系，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性或相互關(guān)系。受益于條碼掃描儀等自動信息收集技術(shù)，使用關(guān)聯(lián)算法從超市銷售點終端系統(tǒng)（pointofsale，POS）的大規(guī)模交易記錄中發(fā)現(xiàn)用戶的購物偏好在零售業(yè)中是很常見的，因此在應用領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)算法通常被稱為“購物籃分析”（marketbasketanalysis）。例子在超市購物時，顧客的購買記錄常常隱含著很多關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如購買圓珠筆的顧客中有65%也購買了筆記本，利用這些規(guī)則，商場人員可以很好地規(guī)劃商品的貨架布局；沃爾瑪超市“啤酒和尿不濕”的銷售策略就是通過購物籃分析發(fā)現(xiàn)的。案例：亞馬遜在亞馬遜等電商網(wǎng)站中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)哪些用戶更喜歡哪類商品，當發(fā)現(xiàn)有類似的客戶時，可以將其他客戶購買的商品推薦給相類似的客戶，以提高網(wǎng)站的收入。第三節(jié)大數(shù)據(jù)營銷的技術(shù)支撐Hadoop目前應用最廣泛的是Hadoop平臺，它在分布式環(huán)境下提供了處理海量數(shù)據(jù)的能力，被公認是一套行業(yè)大數(shù)據(jù)標準開源軟件。Hadoop的應用Facebook使用Hadoop存儲內(nèi)部的日志副本，Twitter則使用Hadoop存儲微博數(shù)據(jù)、日志文件和其他中間數(shù)據(jù)等。在國內(nèi)，Hadoop同樣得到許多公司的青睞，比如百度就將Hadoop用于日志分析和網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘，阿里巴巴則將Hadoop用于商業(yè)數(shù)據(jù)的排序和搜索引擎的優(yōu)化等。一、Hadoop平臺概述1.Hadoop的基本概念Hadoop是一個由Apache軟件基金會開發(fā)的開源分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。簡單地說，它是一個可以更容易開發(fā)和運行的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的軟件平臺。它最早起源于Nutch，2002年由道格·卡廷（DougCutting）領(lǐng)銜的雅虎團隊開發(fā)。Hadoop命名來歷Hadoop是由其創(chuàng)建者道格·卡廷以他兒子的毛絨玩具象來命名的，下圖顯示了其標識。Hadoop的核心部分Hadoop的核心部分由分布式文件系統(tǒng)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce（GoogleMapReduce的開源實現(xiàn)）組成，除此之外，Hadoop還包括一些支持Hadoop的其他通用工具的分布式計算系統(tǒng)，可為用戶提供系統(tǒng)底層細節(jié)的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)。2.Hadoop的功能Hadoop采用HDFS分布式存儲技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)的讀寫速度，同時也擴大了存儲的容量。采用MapReduce來整合分布式文件系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)，可以保證分析和處理數(shù)據(jù)的高效性。再加上Hadoop的開源特性，使得它在同類的分布式系統(tǒng)中脫穎而出，因此也被眾多企業(yè)和科研機構(gòu)采用。3.Hadoop的優(yōu)點與缺點優(yōu)點：（1）高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集群間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務(wù)的，這些集群可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。（2）高效性。Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非常快，可以高效地處理和分析海量的數(shù)據(jù)。（3）高容錯性。通過分布式存儲，Hadoop可以自動存儲多份副本，當數(shù)據(jù)處理請求失敗后，會自動重新部署計算任務(wù)。（4）低成本。與一體機、商用數(shù)據(jù)倉庫等數(shù)據(jù)集市相比，Hadoop是開源的，開發(fā)者可以免費下載Apache的Hadoop分布式平臺，因此項目的軟件成本大大降低。缺點目前Hadoop開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家的缺乏，使得眾多企業(yè)維持復雜的Hadoop集群并利用其優(yōu)勢變得困難重重；由于Hadoop的許多組件都是通過技術(shù)社區(qū)得到改善的，并且新的組件不斷創(chuàng)建，因此作為不成熟的開源技術(shù)，存在失敗的風險；Hadoop是一個面向批處理的框架，這意味著它不支持實時的數(shù)據(jù)處理和分析。二、Hadoop的體系架構(gòu)Hadoop不是一個單一的產(chǎn)品，而是由多個不同的產(chǎn)品共同組成的軟件平臺，其中最核心的就是HDFS和MapReduce。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)圖1.HDFSHDFS是Hadoop的基本組成部分，是一種數(shù)據(jù)分布式保存機制，存儲Hadoop集群中所有存儲節(jié)點上的文件。HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持，并為Hadoop平臺上其他的工具提供基礎(chǔ)。2.MapReduceMapReduce是Hadoop的主要執(zhí)行框架，它是一個分布式、并行處理的編程模型，分為Map（映射）階段和Reduce（化簡）過程，是一種將任務(wù)細分處理再匯總結(jié)果的方法，即Map將一個任務(wù)分解成為多個任務(wù)分發(fā)出去，Reduce再將分解后多任務(wù)處理的結(jié)果匯總起來。3.HBaseHBase即HadoopDatabase，是一個在HDFS上開發(fā)的面向列的高可靠性、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。利用HBase技術(shù)可以在廉價的PC服務(wù)器上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化的存儲集群。HBase是GoogleBigTable的開源實現(xiàn)，模仿并提供了BigTable數(shù)據(jù)庫的所有功能。4.PigPig是一個基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工具，它提供的類似結(jié)構(gòu)化查詢語言（StructuredQueryLanguage，SQL）的語言叫PigLatin，該語言的編譯器會把數(shù)據(jù)分析請求轉(zhuǎn)換為一系列經(jīng)過優(yōu)化處理的MapReduce運算。5.HiveHive是構(gòu)建于Hadoop上的一個數(shù)據(jù)倉庫軟件，允許使用類似于SQL的語言來查詢和管理分布式存儲的大型數(shù)據(jù)集。類似于Pig，在運行時，Hive會將查詢轉(zhuǎn)換為一系列MapReduce作業(yè)。Hive比Pig在概念上更接近關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，因此適用于結(jié)構(gòu)化程度更高的數(shù)據(jù)。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Pig是更佳的選擇。6.MahoutMahout的原意是“驅(qū)象人”，它是基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)挖掘算法框架，提供一些可擴展的機器學習領(lǐng)域的經(jīng)典算法，包括聚類、分類、協(xié)同過濾（collaborativefiltering）等，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。。7.ZookeeperZookeeper的原意是“動物園管理員”，它是一種基于HBase和HDFS的分布式協(xié)作服務(wù)，主要用于解決分布式應用中所遇到的一致性問題，比如統(tǒng)一命名服務(wù)、狀態(tài)同步服務(wù)、集群管理、分布式應用配置項的管理等。8.AmbariAmbari是一種基于Web的工具，旨在支持Hadoop集群的安裝、部署、管理和監(jiān)控。Ambari目前支持大多數(shù)Hadoop組件，包括HDFS，MapReduce，Hive，Zookeeper，Pig等的集中管理。9.FlumeFlume是一個分布式、高可靠性、高可用性的海量日志采集、聚合和傳輸系統(tǒng)，可用于日志數(shù)據(jù)的收集、處理及傳輸。Flume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume還提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接收方的能力。10.SqoopSqoop是一個用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，它可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL，Oracle等）中的數(shù)據(jù)導入Hadoop的HDFS，也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。這個過程即為ETL。三、Hadoop的應用1.Hadoop在門戶網(wǎng)站上的應用關(guān)于Hadoop技術(shù)的研究和應用，雅虎一直處于領(lǐng)先地位，它將Hadoop應用于自己的各種產(chǎn)品中，包括數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容優(yōu)化、反垃圾郵件系統(tǒng)、廣告的優(yōu)化選擇、大數(shù)據(jù)處理和ETL等。同時，在用戶興趣預測、搜索排名、廣告定位等方面加以充分應用。2.Hadoop在搜索引擎中的應用百度在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的平臺需求要通過性能較好的云平臺進行處理，Hadoop就是很好的選擇。在百度，Hadoop主要用于日志的存儲與統(tǒng)計、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的分析和挖掘、商業(yè)分析（如用戶的行為和廣告關(guān)注度等）、在線數(shù)據(jù)的反饋、在線廣告點擊情況的統(tǒng)計、用戶網(wǎng)頁的聚類、用戶推薦度及用戶之間關(guān)聯(lián)度的分析等。3.Hadoop在電商平臺中的應用淘寶網(wǎng)目前擁有超過5億注冊用戶，每天有超過6000萬名固定訪客，同時每天的在線交易商品數(shù)超過8億件，平均每分鐘售出5.2萬件商品。它需要用云系統(tǒng)來存儲PB級的數(shù)據(jù)，Hadoop就是很好的選擇。其他應用除了以上例子，在其他很多應用中都有Hadoop的身影，在社交、電信等領(lǐng)域Hadoop都發(fā)揮著舉足輕重的作用。由此可以看出Hadoop分布式集群在大數(shù)據(jù)處理方面有著無與倫比的優(yōu)勢，易于部署、方便擴展、性能強等特點使得它能很快被各大企業(yè)接受，并在各種應用中不斷得到完善。

基于大數(shù)據(jù)的消費者洞察

第一節(jié)基于大數(shù)據(jù)消費者洞察的優(yōu)勢一、提高效率：大數(shù)據(jù)vs小數(shù)據(jù)傳統(tǒng)營銷的消費者洞察主要是依靠實地調(diào)研、抽樣問卷調(diào)查等方法，這種方式歷史悠久，但是在互聯(lián)網(wǎng)時代逐漸暴露出其缺點，即成本高、反饋周期長、樣本量小等。與傳統(tǒng)的消費者洞察方法相比，大數(shù)據(jù)時代的消費者洞察是基于消費者自身在互聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的龐大真實數(shù)據(jù)——不管是搜索的關(guān)鍵詞、瀏覽的頁面，還是觀看的視頻、社交媒體上的活動狀態(tài)等。這種方式能節(jié)省大量調(diào)查的人力和費用，縮短信息反饋周期，大大提高洞察的準確性。二、優(yōu)化效果：動態(tài)vs靜態(tài)傳統(tǒng)的市場調(diào)研方法是靜態(tài)的，這種靜態(tài)特質(zhì)不僅體現(xiàn)為時間上的靜態(tài)，更體現(xiàn)為調(diào)研內(nèi)容上的靜態(tài)。在時間上，問卷調(diào)查是在某一具體時間節(jié)點上對消費者進行訪問。在調(diào)研內(nèi)容上，例如調(diào)查問卷的內(nèi)容，每個問題的順序、表達、如何作答都是提前設(shè)計好的，這在某種程度上局限了調(diào)研的范圍，而且問卷的設(shè)計水平將直接影響調(diào)研的效果。90后、00后新一代消費者更強調(diào)個性，面對的誘惑更多，因此品牌依賴度下降，不會單純相信企業(yè)的宣傳，傾向于自己在網(wǎng)絡(luò)上搜索評價并做出判斷，他們的決策在這一秒和下一秒可能截然不同。消費者在改變，對消費者的洞察方式也需要改變。大數(shù)據(jù)能打破時間和空間的限制，使得對消費者的分析實時動態(tài)更新，真正做到隨時隨地了解他們當下的需求。三、深入洞察：全面vs片面基于大數(shù)據(jù)的消費者洞察的基本特性之一就是數(shù)據(jù)獲取的全面性。對用戶行為軌跡進行追蹤，對特定時間段的數(shù)據(jù)進行收集，傳統(tǒng)市場調(diào)研是做不到的；而在大數(shù)據(jù)時代，消費者的各種行為都被記錄下來。比如在淘寶的收藏夾里收藏了什么、每天花在網(wǎng)上購物的時長、購物的平均金額，等等。另外，數(shù)據(jù)的獲取沒有時間和地點限制，在消費者不愿意接受問卷調(diào)查時，也能獲得該消費者的數(shù)據(jù)，使得消費者洞察少了很多阻礙，進入一個更為全面的階段。有全面的數(shù)據(jù)才能有全面的分析，所了解的情況才能與消費者的實際情況更加接近。四、真實可信：客觀vs主觀傳統(tǒng)的消費者洞察更多是主觀的介入，然而人是非常復雜的動物，人會思考，且富有情感。調(diào)查人員在碰到消費者提問或者問卷分析中有不理解的問題時，往往會帶入自己的情感和主觀推測。大數(shù)據(jù)則不然，大數(shù)據(jù)是對消費者各個方面特征的客觀捕捉?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集是多渠道、多元化的，例如我們可以捕捉消費者在網(wǎng)上購物時留下的數(shù)據(jù)進行分析，這是消費者客觀、真實的購物行為，避免了傳統(tǒng)市場調(diào)研中主觀性的問題。第二節(jié)基于大數(shù)據(jù)消費者洞察的方法一、cookie數(shù)據(jù)追蹤行為利用cookie是大數(shù)據(jù)時代洞察消費者的一種基本方法。cookie是服務(wù)器暫存在用戶電腦上的一筆資料，以便識別用戶，它存儲在用戶的本地電腦上，而且經(jīng)過了加密處理。cookie是怎樣形成的？假設(shè)你訪問某一網(wǎng)站，該網(wǎng)站的服務(wù)器會通過你的瀏覽器（如IE、搜狗等）在你的電腦上生成只能由這個網(wǎng)站可讀的cookie文件，這些cookie文件會存儲你在該網(wǎng)站上的一些輸入數(shù)據(jù)與操作記錄，包括你敲入的文字、你的瀏覽行為或者一些選擇，當你下一次瀏覽這個網(wǎng)站時，網(wǎng)站就知道你是否曾經(jīng)訪問過，以此識別你的身份。cookie最基本的表現(xiàn)就是，保存了你在這個網(wǎng)站登錄時的用戶名和密碼，這樣下次你訪問時就不需要再重復輸入，而已經(jīng)是登錄狀態(tài)了。cookie就好像是你在這個網(wǎng)站的一張身份證，你在這個網(wǎng)站的每一次訪問都會促成對cookie的修改。利用cookie數(shù)據(jù)進行消費者洞察表現(xiàn)為通過對可得的每一個cookie進行分析，找到該用戶的關(guān)注點、興趣點。cookie就像是用戶留下的一串串腳印，根據(jù)這些腳印的所到之處，可以知道用戶的興趣愛好，以此為基礎(chǔ)來投放廣告。但是這種方法只能做到簡單的數(shù)據(jù)分析，原因是受到數(shù)據(jù)量、過期時間、數(shù)據(jù)覆蓋范圍等因素的限制，因此cookie的準確率不高。Atlascookie在移動時代最大的一個弊病就是，在移動設(shè)備上沒有cookie。Facebook推出的新版Atlas解決了這個問題。Atlas最初是一個追蹤系統(tǒng)，2013年被Facebook從微軟手中收購，經(jīng)過Facebook的改寫，如今的Atlas可以在沒有cookie的移動世界里捕捉消費者的行為?；谌说臓I銷Atlas利用Facebook的永久ID解決了移動設(shè)備的cookie難題。如果說cookie是用戶留在網(wǎng)頁上的腳印的話，F(xiàn)acebook的ID更像是一個人的指紋，更具有唯一性，無論用戶到哪里，都可以通過這個指紋識別出具體的個人。因此，Atlas也稱為”基于人的營銷”。二、搜索數(shù)據(jù)揭示興趣搜索平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，實時洞察消費者需求，集成數(shù)據(jù)，進行結(jié)構(gòu)化分析，也可以進行一定程度的洞察。但是這種方法會受到特定搜索引擎的局限，只能掌握部分消費者的部分網(wǎng)絡(luò)行為，因為僅僅基于用戶的搜索行為無法知道他們的后續(xù)動作是什么，比如：用戶是否會真的購買搜索的商品？哪些用戶會購買？哪些用戶沒有購買？三、社交數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)身份隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，社交媒體已經(jīng)成為消費者日常生活中不可缺少的一部分。大多數(shù)消費者，特別是年輕人已經(jīng)習慣了每天早晨起來看看朋友圈，睡前刷刷微博熱點，去論壇看看有無最新活動，寫下留言，寫了幾年的博客偶爾也會更新一下……社交媒體的用戶是如此廣泛，使得它成為對消費者進行洞察的一座數(shù)據(jù)寶庫。企業(yè)可以充分利用社交媒體來收集客戶數(shù)據(jù)，從中發(fā)掘客戶的年齡、性別、喜好等信息，根據(jù)分析結(jié)果來開展精準營銷活動。四、電商數(shù)據(jù)體現(xiàn)消費電商數(shù)據(jù)也成為大數(shù)據(jù)分析不可忽視的一部分。通過對電商大數(shù)據(jù)的分析，能夠更直接地了解消費者的動態(tài)。2015年淘寶推出的新勢力周活動，就是通過對淘寶大數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)了20個風格的流行趨勢，例如波西米亞、街頭文化等，吸引了消費者的眼球。五、跨屏數(shù)據(jù)打破界限依靠”PC+移動”的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)時代進行消費者洞察最理想的方法，這種方法囊括了PC端和移動端的數(shù)據(jù)，既有消費者的基本屬性（如性別、年齡等），又有消費者全網(wǎng)瀏覽、搜索及購物行為的數(shù)據(jù)。全息洞察相對于前面提到的幾種方法，這種方法能構(gòu)建消費者行為模型，即對從消費者知曉商品、查詢信息、比較商品到購買的整個過程進行分析，實現(xiàn)消費者行為的還原，完成消費者清晰的畫像。第三節(jié)基于大數(shù)據(jù)消費者洞察的流程洞察流程的四個步驟一、收集整理消費者數(shù)據(jù)首先是收集整理消費者數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中提取有價值的數(shù)據(jù)，剔除冗雜無關(guān)的數(shù)據(jù)，建立消費者數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)收集回來后，要確定相應的篩選標準、篩選范圍、篩選具體對象等，據(jù)此對有效信息和無效信息進行鑒別。確定消費者數(shù)據(jù)中哪些對企業(yè)而言是有用的，哪些是沒用的。二、利用標簽繪制消費者畫像利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，依據(jù)消費者各自的特征對消費者進行歸類，貼上相應的標簽，例如”網(wǎng)購達人””白富美””蘋果粉””極客”等，然后基于這些標簽采用不同的、定制化的活動進行定向的精準營銷。通過利用大量的標簽，大數(shù)據(jù)時代的消費者洞察能夠把消費者細分到非常小的人群甚至個體，比傳統(tǒng)營銷環(huán)境下的簡單歸類更加符合個性化原則。三、針對消費者特征制定營銷策略與獲得反饋改進營銷策略找到目標消費者并制定個性化的營銷策略，在最合適的時間和地點，用最合適的方式為其提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)。最后通過對營銷活動的評價和反饋，進一步了解消費者需求。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品、定價與渠道創(chuàng)新

第一節(jié)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品創(chuàng)新制造智能化產(chǎn)品定制化服務(wù)個性化一、制造智能化1、在一定程度上，車間的傳感器所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)直接決定了“工業(yè)4.0”所要求的智能化設(shè)備的智能水平。作為實現(xiàn)智能制造的重要驅(qū)動力,大數(shù)據(jù)能夠整合全部生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)動態(tài)建模、多目標控制流程進行優(yōu)化，對物料品質(zhì)、能耗、設(shè)備異常和零件生命周期進程進行監(jiān)控預警，賦予設(shè)備和系統(tǒng)“自我意識”，從整體上大幅降低生產(chǎn)能耗，進而實現(xiàn)低成本、高效率的生產(chǎn)。2、在產(chǎn)品應用層面，企業(yè)通過生產(chǎn)攜帶傳感器等裝置的智能產(chǎn)品，實時采集、存儲和傳輸大量用戶使用和偏好的數(shù)據(jù)。案例：Nike+運動者只要穿著Nike+的跑鞋運動，iPod就可以儲存并顯示運動日期、時間距離、熱量消耗值等數(shù)據(jù)。FuelBand運動功能手環(huán)，幾乎能夠測量佩戴者所有日?；顒又邢牡哪芰?。海量的數(shù)據(jù)為耐克深入了解用戶習慣并在此基礎(chǔ)上改進產(chǎn)品提供了可靠依據(jù)。二、產(chǎn)品訂制化在以往的工業(yè)社會中，標準化作業(yè)一直是大企業(yè)安身立命之本，同時也是很多中小企業(yè)追求的目標。大型企業(yè)追求規(guī)模上的擴張，以求達到規(guī)模效應，進而實現(xiàn)低成本大量生產(chǎn)。然而隨著時代的進步，這種千篇一律的標準化作業(yè)已經(jīng)不能滿足高端客戶的需求。身處大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)有更多的機會去了解客戶，準確把握消費趨勢和市場變化走向，從而提供最能滿足客戶需要的產(chǎn)品。案例：紅領(lǐng)西服定制服裝品牌青島紅領(lǐng)把“工業(yè)化”與“定制”完美結(jié)合，用規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)滿足個性化需求，一天生產(chǎn)數(shù)千件西裝和襯衫，但在眾多的生產(chǎn)線上卻找不到兩件完全相同的衣服。定制流程紅領(lǐng)的C2M模式紅領(lǐng)采用的是C2M（CustomertoManufactory，顧客對工廠）模式：首先給顧