大数据营销案例_大数据营销案例分析题

大数据营销案例_大数据营销案例分析题

       谢谢大家对大数据营销案例问题集合的提问。作为一个对此领域感兴趣的人，我期待着和大家分享我的见解和解答各个问题，希望能对大家有所帮助。

1.市场营销案例3篇

2.什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

3.电商营销成功案例

4.扒扒跟大数据有关的那些事儿

市场营销案例3篇

       在全球化竞争和买方市场的压力面前,几乎所有企业都将新产品开发放在自身发展战略的突出位置,而市场数据以及由市场数据进行深层次分析得到的结论都是企业开发新产品的重要指导因素。那么下面是我整理的 市场营销 案例3篇，就随我一起去看看吧，希望能够有所帮助。

        市场营销案例一：

        水果营行：烧钱催不熟生鲜电商

        自2014年10月开设第一家门店，仅一年多，号称要做“水果业内的阿里巴巴”的水果营行就在全国20余个一、二线城市，开设了300多家实体店。然而在2015年12月，几乎一夜之间，这个迅速膨胀的水果王国轰然倒塌，广州、深圳、东莞、杭州、南昌等城市的门店大量关门，12月16日，水果营行CEO易德更被警方带走……

        水果营行，成为O2O死亡名单里的最新登陆者?它的破灭是否预示着生鲜电商走向颓败?或许，结论恰恰相反。

        逆向O2O：

        理念正确下光鲜的坏水果

        在水果营行的泡沫破灭中，大量的舆论将关注点投放在它的融资模式——“合伙人众筹”和“会员预付卡”。

        尤其是前者，据水果营行一份单店投资协议样本显示，直营店投资人为公司有限合伙人，不参与门店经营、不拥有门店股份，只参与分红。直营店投资人自完款第45天起，将获得每月销售额10%的回报，直到取得投入本金的2倍为止。同时还获得投资额10%的原始股权的长期收益。而媒体亦测算，按照水果营行宣称的单店月销售额50万元计算，众筹参与者的年化投资回报率将高达30%左右。而通常认知下，年化收益率超过10%的产品风险已然极高。

        但这并不属于本文所要讨论的重点，因为由始至终，水果营行所打造的生鲜电商模式，都如同刘伯温那篇《卖柑者言》所寓意的那样，金玉其外，败絮其中。

        从理论上来说，水果营行提出的专注线下服务，将人才配置和质量管控放在第一位，夯实基础后再进军线上的路数，是当下许多浮在网络之上、过度依靠网购模式而缺少实体店推进的生鲜电商所缺失的。但在实际运作过程中，这仅仅是一个正确的理念，没有切合到地面经营理念之上。

        反之，从它的许多专注线下的行动中，可以为生鲜电商以及其他生活化服务O2O提供反面参考。

        远离社区的专卖店不叫小业态

        在水果营行2015年11月对外发的一篇软文中，可以看到这样的词句：“7-11、全家等便利店，竞相跑马圈地以便利店、专卖店为主的小型社区零售店，组成小业态 商业模式 ，大有取代大型商超的态势。毫无疑问，水果营行赶上了小业态商业崛起的时代大势。”

        显然，水果营行把自己的线下门店定位为小业态。而媒体披露其“门店选的都是城市黄金地段，租金较高，还要支付工资，不可能达到高利润，有时还会亏损”。这种布局黄金地段的思维，与当下立足社区的小业态模式并不相符，反而颇为接近早年的专卖店形态。抛去其或有意为之，以彰显实力雄厚，好招揽合伙人的可能不说，这样的开店方案，历来均是电商实体店或O2O门店所摒弃的。

        理由很简单，无论何种电商形态，均是以最大化的扁平 渠道 、降低运营成本为赢利之源，而位于闹市的门店则加大了这些成本，更直接处于商超商圈的辐射范围内，极不利于竞争和拓展。

        更为致命的是概念的混淆导致的运营理念的错乱。在水果营行的早前报道中，其总不忘提及“通过线上下单、门店配送，辐射单店周边3公里范围，实现1小时内极速送货上门，解决水果配送最后一公里的难题”。

        然而这一“互联网+小业态”的运营模式，在当下的社区O2O门店试点中，也不可避免地遭遇到运营费用昂贵、社区需求挖掘不足的难题。早前耗资10亿元、依托顺丰强大的物流体系和财力布局社区的“嘿客”亦难以为继，而开设在闹市、按水果营行早前介绍开店成本动辄百万元的线下体验店，若真只按运营思路辐射3公里范围，其收回成本的难度将高出太多。

        何况，它还只卖水果……

        生鲜电商先从爆款玩起

        在水果营行众多的正面、负面消息中，有一个信息一直很缺位，即水果营行的水果到底有怎样的优势。

        或许造成这一困扰的理由更奇葩，一直号称是生鲜电商的水果营行根本就连一个像样的电子商务平台都不存在。直到2015年下半年，水果营行在对外宣传中，依然还在说“待电商系统完善后……”。

        一个线上平台徒有其表的生鲜电商，其线下的门店只能也只有各自为战。所谓逆向O2O，最终走向了传统的水果加盟店模式，只不过是披上了一件“互联网+”的皇帝新衣而已。生鲜电商，其实不是单行线，而是线上线下同步发展，就像一个跷跷板，轻了哪头，都会接不上地气。

        但这并非解除生鲜电商迷局的关键。至关重要的是，走线下体验店的水果营行并没有和周围商超中的水果柜台有太多的区别。

        这都不是早前舆论批判的水果营行不懂水果经营之道，损耗大、价格高、标准化难所能概括的，尽管这是许多生鲜电商创业者不可避免触碰到的问题。但核心竞争力的缺失则是更加致命的。

        “我必须知道，我为何非要选择在你这里购买水果?”对于消费者而言，这个疑问句式里的“水果”二字可以换成其他任意商品种类。但对于生鲜电商而言，仅仅一句“相较于销售低端水果的菜市场和中低端水果的商超，生鲜电商主要销售特色、中高端水果”这样模糊的定位并不足以解惑。

        之前多个生鲜电商用行动来解答了这个问题，尤其是水果这种消费者更乐意于眼见为实的商品，在线下体验店辐射力度不足的大背景下，成功崛起的生鲜电商平台往往都以爆款为强化消费者体验的突破口。

        如顺丰、京东、天天果园和本来生活等电商在2013年打得火热并延续到2015年的海外直采车厘子大战，对此，天猫电商平台喵鲜生负责人乐觉就曾表示，生鲜电商花精力去推1―2款主打商品，是从带来关注度的角度考虑，基于价格和体验度，消费者会主动传播，就能为网站带来新的用户。

        更重要的是，这可以弥补线下体验店不足的缺陷，“奇葩”的水果会更容易形成消费者的购物黏性。由此，再将口碑拓展到其他常见品类之上，逆转消费者“眼见为实”的习惯。

        烧钱扩大规模不一定能增强黏性

        在整个O2O死亡名单中，一个普适性的死亡规律就是烧钱烧到资金链断裂，而烧钱的主要流向均在盲目扩大规模，意图以规模覆盖足够多人群来获得黏性和长尾。

        在水果营行案例中，一年内扩展出300家实体店，覆盖20余个城市，并计划在未来3年开设1万家实体店。如此强度的店面扩张，必然带来人员储备、运营模式上的不适应。须知，知名水果连锁百果园，从2002年起，用了8年时间仅开出了100家门店。之后又用5年时间，才将规模提升到1000家门店。

        即便是在“互联网+”的极限扩张下，指数级增长的实质，也须完成从0到1的蜕变，或言先种好试验田，才能将成熟的模板进行复制，实现从1到N。

        一个产品特色不足的生鲜电商或O2O，最终会滑向另一面，即再次通过烧钱的方式，用补贴和特价来吸引消费者“贪便宜”的心态，从而塑造虚假的黏性。而在水果营行身上，各种“会员预付卡”真正对消费者的吸引力，也就在于“充1000送300”，甚至“充5000送3000”的优惠力度上。若运营状况正常，这类促销本无可厚非，但一旦本身就是强行在亏本赚吆喝，这样的预付卡除了吸纳资金这一个用处外，更会因为一个店面的崩塌，而形成银行式的挤兑风潮。这一幕，在水果营行落幕时，已然得到了证实。

        一个忽略了消费者，没有真正买方市场想法，只是描述了一个好听的 故事 ，却无法和周边的商超、菜场的水果摊点形成差异化竞争格局的生鲜电商，其不败也难。

        此外，还有几点教训值得一点：

        一是生鲜电商和O2O依然要用轻姿态来扁平化渠道。如在线上红火的本来生活网，目前进军线下的生活O2O项目“本来便利”就是采取和当地水果店合作，而非重新建店。而更多的生鲜电商要突围，或可采取一个城市一个中心体验店+若干合作自提点的方式，实现有效扩散和覆盖。最终的客流入口，依然是在线上，而非体验店。

        二是使用线上平台建立大数据体系，至少做到能够预测某一城市对某一品类水果的预期。这样的大数据分析，才可以将电子商务所拓展出来的超长尾巴，变成一个核心数据源，可以确保发往某个城市的水果，不至于过少或过多，徒增损耗或难以满足需求。这才是区别于各自为战式的传统水果店的关键。

        三是不断地差异化自己的特点。生鲜电商要成功，其实就应该按照电商的模式，用商品的长尾来满足长尾末端的用户需求，人有我有不是特色，人无我有哪怕只是一个人有需求才能成功。当然，越特色、越稀缺、越小众的水果卖得贵点，将预订、众筹等互联网模块落在消费者层面上，而非融资层面上，意义更大。

        市场营销案例二：

        大品牌产品升级引发的经销商压货血案

        2015年，老高每天上班的第一件事就是看报表。

        看着越来越糟糕的数据，老高越来越胆战心惊。

        老高是某著名快消品(本文称为A企业)的经销商，在别人看来，在省会中心地带，拥有数千平方米大院自有产权，前边四层办公楼，后边大片库房，近百台车，200多人的团队，生意够大够土豪。

        可事实上，老高从这家品牌身上挣得的利润却是一年不如一年。2015年下半年，算完人力成本和市场成本，每月七八百万元销售额，利润不足10万元!这还不算固定资产折旧、银行融资成本!起早贪黑，闹心憋屈，挣这几个钱，不是厂家的装卸工是什么!

        与老高一样，A企业的多数客户，正面临着一个普遍难题：销售额提高很多，却时不时亏损?

        但即便如此，2016年来自厂家的巨大增长压力依旧没有放松的迹象。

        终于，在看到邻省省会经销商老刘与A企业“友谊的小船说翻就翻”之后，老高坚定了退出的决心，要知道，老刘一直是这个厂家的大区级标杆客户，配合好，执行强，可因为连着几个月压货都没有完成任务，就被厂家拆分了，这让老高感到刺骨的寒意。

        逼迫在花样翻新

        2013年到2014年，A企业持续高速增长，年均增长率达到了30%，但增长动力是一样的：密集分销，核心是“加车加人”“密集铺市”和“促销投入”。

        但越来越明显的是，靠密集资源投入换得的扩张性增长格局，已经不可能无限期成为拉动这家企业增长的源泉了。

        首先，扩张越来越困难，能铺的网点都铺了，渠道越来越饱和;

        其次，竞争越来越激烈，为了抢占份额，价格战成为常态，利润越来越薄。

        2015年初，面对董事会要求年度增长40%的目标，营销高层提出“转型”战略，要点是“产品升级”“管理复制”和“费用检核”。

        其一，开发、推广几只高端产品，毛利高，让经销商有钱赚，同时优化公司产品矩阵、利润矩阵;

        其二，强硬要求经销商复制厂家管理模式，经销商要建立巡查队伍，要参照厂家业务工资体系，对配送员工资进行改革，实行专车专送，用“排他性”条款高效占用配送资源;

        其三，加大促销检核力度，费用必须专款专用，必须100%落地，避免经销商截留，钱要花到市场上，从而压出渠道销量极限来!

        在营销高层看来，“转型”成功的关键就是“费用检核”，费用只有和目标量完美挂钩，才能有效确保目标达成。为此，他们设计了如下流程：

        1.任务分解

        任务自上而下分解，总部分给大区，大区再分给区域。为确保完成，每个层级都有自己的小算盘，就是在自己领到的基数之上再加几个点。而层层加码后，经销商领到的任务要高出“增长40%”的目标不少。

        2. 合同签订

        要求业务人员签订年度和月度销量责任状，为确保新产品推广成功，还要单独签订新产品销量责任状，辅以销售提成，目的只有一个，把业务人员和经销商捆绑在一起，逼出各自的极限来!

        由于是大品牌，加上各种威逼和利诱，老高们虽然很有意见，但最终还是被迫签了合同。

        3. 费用逼迫

        首先，将公司产品进行梳理，将数只占销量半壁江山的产品，实行随车搭赠，但拿到这笔费用是有条件的：以经销商月度任务为标准，按照销售额达成率进行补贴，完成95%，费用全额补贴，低于95%，分坎级扣除一定比例，要是低于70%，那一分也没有。设置70%，那是要确保2015年销量至少不会负增长。

        其次，单独申请的促销活动要和规划量以及月销售额挂钩，只有规划量和月销售额都达标，才能拿到全额费用，否则将按照坎级扣除一定比例费用，但月销售额达成率最低是70%，低于这个数，促销费用只能报销50%。

        最关键的是，A厂家要求严控价格和经销商毛利，执行的促销活动，要限定供货价和出货价，老产品，经销商毛利不得超过10%，新产品，毛利不得高于20%。目的是让消费者能够获得产品红利，进而持久拉动消费。

        最后，大区、销售部、集团三级巡查队伍要对各类促销活动进行高频次检查，一旦查出问题，除扣除该项费用之外，还要重罚。

        过度逼迫引发的“血案”

        2015年，老高被绑架了：因为促销费用是自己垫付的，所以为了挣出费用和开销，老高只能压货。不单老高，A厂家多数经销商，也都被迫选择压货。

        问题是，压货之后，麻烦才刚刚开始：

        1.因为压货，老高销售节奏被打乱。当月前20天都在处理上个月库存，到了月底，为了拿到费用，不得不继续冲量，如此反复循环。这样，扭曲的压货做法导致扭曲的销售节奏，扭曲的销售节奏又要求进货继续扭曲，否则就难以为继。

        2.压货压多了，产品新鲜度自然就差，为了处理旧货，厂家的办法是，只管高端产品处理，而且要集中回收清点，费用嘛，按照到岸价，你一半，我一半!至于返货成本，以及低端产品处理，厂家压根就不管。于是，老高的毛利空间被狠狠咬掉了一大块。

        3.频繁处理旧货，不仅给消费者留下了这个厂家一直在处理旧货的印象，而且还占用了新鲜货龄产品的售卖位置和机会。

        4.再看“产品升级”策略，为了做大新产品，由大区牵头，自上而下为经销商规划了很高的计划量，考核经销商的进货活跃度和环比增长率，也就是限定经销商的单月进货次数和单次必达进货量，如果未完成计划，就予以强配。这样，在新品尚未被市场接受、形成良性流转的时候，老高又被压了一堆库存。相反，总部从人为拔高的销售报表中得出了虚假信息，于是继续逐月增加任务，而且厂家各级业务人员为了拿到新品激励，接着再压。

        5.虽然后来，A厂家要求，当月前七天的订单量不低于上月后七天的70%，否则即视为压货，要对区域予以重罚。但上有政策，下有对策，一线常用的办法是：要不在当月23日压一批大单子，要不就在下月的7日再压。因为在更短的时间跨度内集中进货，这无疑放大了老高们的销售、资金和利润风险，要知道，A品牌的相当部分产品货龄只有几十天，为了不砸到手里，老高只能平进平出，甚至低价抛售，这不是亏损是什么!

        老高很快力不从心了。2015年11月，老高费尽气力，依旧还有3个月的任务没有完成，A厂家大区经理周新(化名)很不高兴。他把老高和责任业务主管叫到大区，要求述职，并且强调，那三个月欠账，年底必须补齐!除了要老高表态“必须完成”外，还要落实到纸面，签订责任状!否则，就考虑市场拆分!

        老高很生气，说来说去，还不是强行压货嘛!年底补齐欠账，摆明了不是关心你们年终奖吗!至于压来的货以及高库存，还不是我自己去想办法?

        随后的事，让老高更加不爽。因为未完成任务，周新对老高的市场检查立马多了。各种检查结论层出不穷，什么铺市率不足啦，什么终端表现弱啦，总之，意图昭然若揭，那就是你老高的市场基础建设弱化，这严重影响了任务达成!严重拉了大区后腿!而且，周新还不时来老高这视察，夹枪带棍，威胁要搞市场拆分!

        比老高更悲催的是老刘。

        两年前，老刘积极响应周新号召，砍掉了代理的大多数知名品牌，专心做A品牌的“专营”代理商，而且还开设了不少终端“专营”店。周新大加赞赏，大会小会表扬之外，总部来了人，都往老刘那里带。

        这两年，周新用老刘这个标杆去逼迫其他客户，效果很不错。拿2014年来说，老刘率先任务撞线，可谁都知道，老刘是压货压出来的。到了2015年，因为2014年基数高，老刘拼了大半年老命，还是没能完成任务，而且很明显，随着欠账随来随多，老刘肯定是完不成全年任务了。

        标杆没有起到标杆的作用，这严重影响了所在大区，所以，2015年10月份，周新拆分了老刘。

        因为自废武功，手头没有几个知名品牌，面对周新的霹雳手段，老刘不得不忍气吞声。

        老高想，任务年年增长，总有一天，今天的老刘，就是明天的自己。

        与其投入巨大成本，忍受日益高昂的利润侵蚀，以及并不明朗的经销前途，还不如趁早退出。

        于是，2016年3月， 春节 刚过，老高就不干了。

        拿逼迫保增长，前提是不能过度损害经销商的利润空间

        在经济下行、人口红利和渠道红利减少的背景下，在更困难地培育全新增长模式，和更简单地、更便捷地把压力传递到渠道中间，包括大品牌在内的很多品牌选择了后者。而大多数营销管理人员也支持这一选择，他们更喜欢用“短、平、快”的打法，快速压出渠道的极限来，而经销商便是承载和释放他们压力的最重要节点。

        至于许多厂家强调的“转型”，不过是换了个马甲，本质上还是原来逼迫的路子。拿老高的遭遇来说，所谓“产品升级”，以产品活跃度和订单必达率的形式，重新走上了压货的路径依赖;再看“费用逼迫”，可能短时间内压出了销量，可从更大的尺度来看，只会越来越加深产品动销和库存这对矛盾，直到崩盘。

        老高放弃代理时，周新还说：“我们企业2015年增长率领跑行业，你去哪再找这样的生意?这样的品牌?再坚持一下，把市场基础做好了，那还不是数钱数到手软?”

        可是A品牌完全搞错了。问题不是它品牌力有多强，不是增长率还在高位运行，而是这种增长模式是以过度牺牲经销商利润空间为代价的，是靠压货来拉动的，而这注定不会长久。

        反思 ：面对大品牌的压货式高压，经销商如何拯救利润?

        1.要多元化经营，不要把鸡蛋放在一个篮子里

        像老高那样自愿退场是一种选择，但前提是，你得有退路。如果像老刘那样，为了迎合厂家，自己自废武功，踢掉其他同类品牌，专心搞什么“专营”代理商，搞什么终端品牌“专营”店，那只会成倍放大经营风险，到最后，只能被迫接受厂家设计。

        经销商要有品牌群组合概念，哪些品牌外表光鲜，里子稀烂，利润稀薄，甚至以过度侵蚀自己及渠道利润来获得增长?哪些品牌牌子、利润都不错?在此之下，还要考虑品牌内部产品群定位构建，哪些是跑量性产品?哪些是高毛利产品?哪些是狙击性产品?

        经销商要有优质的经营结构思想，经销商要对自己代理的品牌群和产品群进行梳理，明确产品定位、产品组合、产品层次，确定适合自己的品牌群和产品群组合，提高产品组合盈利水平，提升抗风险能力。

        只有多元化设计，才能有效对冲厂家侵蚀利润的潜在风险。

        2.聚焦渠道分类管理建设，不要“贪多求全”

        对快消品企业来说，铺市率是考核经销商的一个极有用手段。你说任务高，我就检查铺市率，如果铺市率低，说明市场空间还很大嘛!如果铺市率符合标准，那么单店库存够吗?能不能和行业老大看齐?甚至会说，和产品稍有点联系的渠道，能不能铺货?!

        但问题是，有些网点，或刚开业，或人流量不足，或为获得销售费用而过度囤货，或不适合该类产品售卖，等等。不顾这些门店消化能力，“贪多求全”，“过度铺市”，只会是铺市率、陈列有了，可最终多数返货，只好再掏费用去处理。不知不觉中，经销商便遭受了隐性亏损。

        因此，经销商应和厂家确定符合地区经济环境的“有效铺市率”界定，不能不管什么终端，只要能卖,就大量铺货，要警惕无效、低效网点的过度铺货。

        终端网点台账不应是建了档案就完事，也不是简单地按照营业面积等硬件去划分类型，而要逐步建立基于销量划分终端类型的模式，再明确不同终端类型的基础铺市品项，每类产品的大致周转天数，单次铺货底数，以及单店单位时间内应留存的库存件数，最终聚焦优质网点，提高终端网点质量。

        3.经销商要管好自己的仓库，同时关注价值和数量变化

        很多大品牌业务人员，甚至管理人员，喜欢把经销商的仓库当作自己的仓库，很多时候，不经经销商同意，直接替经销商下单，或者是强行配货。这种只管完成任务、却不考虑区域不同消费特性的行为，最令人不齿。为了完成任务，结果把公司的库存变成了经销商的库存，把区域不适销的产品硬生生变成了经销商的库存。

        经销商要管好自己的仓库，对不同产品的走势、动销、库存要有清晰的判断，不能将产品的订货权拱手让人，要关注库内产品的月库存周转率和月产品动销率，用价值变化和数量变化判断，来减少自己面临的库存风险。这样，在厂家不合理配货时，才能有理有据予以反击。

        4.优化内部管理，规避不合理的管理复制，减少隐形管理成本支出

        经销商要对管理体系进行梳理，各个岗位要进行定量分解，在管理环节和渠道建设上要导入投入产出分析，减少隐形管理成本支出。

        尤其要注意，一定要规避不适合自己的管理复制。拿A厂家要求的配送员工资改革来说，该方案设定了基本工资、品项工资、市场基础建设工资和销量提成工资，而且限定人员只能是专职配送员，老高这个省会城市，基本工资每人2000元，一辆车两个人，而这家品牌平均毛利不足15%，那么“一月一车要多增加近3万元销售收入，才能对冲基本工资的成本支出”，再加上运营成本不能被其他品牌分摊的“专车专送”，以及其他细分考核和产品提成，运营成本十分巨大。因此，在渠道越来越饱和的背景下，当厂家企图嵌入“高大上”管理制度时，经销商一定要警惕，因为这很可能大量侵吞你辛苦赚来的利润。

什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

       大数据信息促进营销模式转型

       大数据之父”维克托·迈尔舍恩伯格认为，世界的本质就是大数据。

       仔细想来，确实如此。随着大数据时代悄然来临，数据不再是一个抽象的专业名词，它已经无孔不入地渗透到我们生活的方方面面。

       每当飓风来临之前，美国沃尔玛都会将手电筒和蛋挞摆在一起出售，这是因为通过对沃尔玛的多维数据分析发现，季节性飓风到来之前，手电筒和蛋挞的销量都会大幅增加，飓风、手电筒、蛋挞之间有着一种神奇的联系；利用价格调整软件，零售商可以在一小时内自动修改200万件商品的价格，这是基于竞争对手价格和销售额等因素的一种动态定价机制；澳大利亚数字户外广告公司通过安装在数字户外媒体上的受众测量设备来实时采集受众的信息，当测出此时的观看人为女性，后台中针对女性用户且给出最高广告费的广告将自动播放。

       本书中提到的上述案例都是基于大数据的渠道、定价和广告创新。作为一本关于大数据营销的教科书，不同于以往教材中只有枯燥晦涩的理论，本书每一章节都配有生动的经典案例，范围涉及众多不同领域的领先公司，展示了诸如腾讯、IBM、沃尔玛等巨头公司在大数据营销中最具价值的应用案例。通过对这些案例的详尽分析，帮助读者更好地理解大数据营销的运作理念和方法。

       那么，我们为什么要了解大数据？大数据究竟能给营销带来哪些变革？

       信息技术的创新推动着思维模式的变革，大数据带来的信息风暴开启了营销模式的转型。麦肯锡全球研究院在五年前发布的一份研究报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》指出，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为日益重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

       对于市场营销来说，大数据可以帮助品牌发现机遇（新客户、新市场、新规律和新策略），回避风险和潜在威胁，同时也有助于品牌营销决策的调整与优化。因此，如何利用大数据技术实现更大的营销价值和效果，是值得不断思考和探索的领域。

       本书作者阳翼十余年来潜心于营销领域，做了大量前瞻性的研究工作，有着丰富的理论功底和实践经验。不仅在传统营销领域颇有建树，对于大数据时代的新营销也有着独到的见解，在广告、市场、数字营销等方面提出了诸多有价值的观点。相信本书能为高校广告、营销专业的学生及相关研究人员、从业人士打开一扇洞察大数据营销的窗口，同时在变革思维方式、培养大数据思维等方面带来启迪。

电商营销成功案例

       "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

       数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

       数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

       基础架构：云存储、分布式文件存储等。

       数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

       统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

       数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

       模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

       结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

       要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

       第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

       第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

       第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

       第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

       大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

扒扒跟大数据有关的那些事儿

       　电子商务是指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络(包括互联网、移动网络和其他信息网络)所进行的各类商业活动，包括货物交易、服务交易和知识产权交易。以下是我为大家整理的关于电商营销成功案例，欢迎阅读!

        电商营销成功案例1：

       　一直以来，?淘宝?一直是大众眼里的电商品牌代表，里面经营着服饰，化妆品和3C产品等等品类，然而，近几年，?淘宝?不再是一枝独秀，电商界风起云涌，出现了很多垂直化的电商品牌，也出现了很多同质化的电商品牌。比如，陈欧?为自己代言?的聚美优品化妆品特卖商城，雷军的小米精心经营手机产品，也包括在大佬们的农业秀褚橙，柳桃和潘苹果?这些垂直类的电商如雨后春笋出现，同质化竞争也进入白热化阶段，电商之间的竞争变得更为激烈。

       　那么在电商这块大蛋糕上如何分一羹，如何才能突围而出?越来越多的企业开始注重品牌营销，特别是利用社会化营销手段来塑造品牌。

       　你有留意到自己消费习惯的改变吗?越来越多的时候，人们习惯了在微博或者微信上留意到朋友和亲戚在讨论什么热门的东西，然后因为感兴趣而去搜索并决定购买;或者是在社会化媒体上到电商网站的页面跳转中，直接完成消费的?吸引?搜索?下订?过程。根据Tamba 的报告显示，76%的人是靠着朋友的推荐来做购买决策，只有15%是靠广告。而根据We Are Social 大陆网民的上网时间中，有41%是用在社会化网站上。

       　这是站在消费者角度而言的社会化媒体对消费习惯的影响，品牌在社交媒体的讨论中被认知被记住被感兴趣。站在电商的角度来说，在这个流量越来越碎片化、买家需求越来越精准的时代，品牌建设在沟通买卖双方中凸显其重要性，而社会化媒体作为一种越来越被重视的渠道，在此之上发展的社会化营销就被认为是获得新顾客、留住老顾客的有效手段，所具有的精准、互动和口碑营销的作用不可小觑。

       　那么，电商品牌应该如何在社会化媒体渠道发声、如何进行社会化营销?如何获得新顾客、留住老顾客?社会化营销是不是意味着就是要开设品牌微博账号或者微信公众号平台?如何解决品牌信息的单向推送缺乏互动的问题?这些都是社会化电子商务热潮中被热议的话题。那么我们就从盘点2013年的3个电商品牌社会化营销案例开始。

       　一、褚橙?打造高溢价的农产品电商

       　在2013年金麦奖的颁奖礼上，本来生活网运营中心副总经理唐宋在名为《像可口可乐一样卖水果》的获奖感言中提及，在做褚橙2013年的品牌营销的时候，考虑到的问题?如何将非标准化的东西做成一个标准化，以及如何面对年轻人做推广?

       

       　于是我们看到本来生活网以?讲故事+文化包装+食品安全+社会化媒体营销+产销电商一条龙?，打造了2013年褚橙大卖。其中将大数据技术和社会化广告技术进行结合，通过?褚橙故事?传播+预售促销活动相互配合的形式为褚橙的售卖做预热的方式值得借鉴。以下是一些在之前广泛讨论的事实基础上总结的褚橙案例要点：

       　1)利用大数据技术为社会化广告投放提供方向和依据

       　精准锁定目标人群，进行定向推广(搜集信息范围包括产品潜在粉丝、竞品消费者、达人意见领袖等)

       　2)为产品传播进行内容营销

       　制定了三组适合社会化传播的内容方向，包括：褚橙产品安全方向、褚时健故事励志方向、微博粉丝独享优惠方向，建立起与目标消费者联系的桥梁

       　3)将大数据技术捕捉到的精准画像与内容方向进行匹配

       　制定不同投放组合计划，测试出互动率最高的传播组合进行重点推广，确保每一分推广费用都花在刀刃上

       　4)邀请达人品尝励志橙活动-开展?无任何门槛?形式的馈赠活动

       　搜集了1000名不同行业的80后创业达人进行了褚橙无偿激励赠送活动。30%的达人接受了赠送，后续带来了更多围绕褚橙的热议话题。

       　二、酒仙网?双十一等酒了

       　酒仙网四周年以?疯狂酒仙月?周年庆掀起淡季网络购酒热潮，持续培养用户消费习惯，以业界领先姿态持续领跑，并进一步提升品牌知名度。并且借助大型促销人气和曝光吸引新消费群体，拓展消费触点。最后，活动2个月旗舰店成交近3500万，8-9月店铺月均浏览量较7月增长110%;月均成交用户数较7月增长139%。以行业热销店铺排行稳居第一，热销指数及人气指数均远超第二名的成绩为双十一预演。其中两大亮点成就网购小众类目淡季营销典范：第一是创新，品牌商首次深度结合淘宝V级会员权益;其次是整合，多平台多主题多渠道资源整合利用。

       　酒仙网双11当天全网完成销售2.21亿元，其中在第一个小时就销售4000万元，超过去年同期全天的三分之二，成为酒类电商的最大赢家。这归功于?明星微博等酒，意见领袖微信点评?的双微推广方案。

       　11月10日为预热期，主要利用微博平台的电商名人及草根大号抛出了#双十一等酒了#、酒仙网#送房送车送春晚#等话题并展开相关活动来引导微博中的潜在消费人群。?双十一?当天用当红明星互动、段子手调侃、意见领袖晒单等重磅动作来引爆话题及活动，将酒仙网热度推至高潮。在各类电商网站都在疯狂进行促销活动的双十一当天，黄渤与徐峥#双十一等酒了#互动微博名列热门微博榜第一位。12日为延续期，酒仙网晒?双十一?成绩后立即在微信中发布电商行业领袖撰写的深度爆料文章，引发电商行业内的注意与热议。

       　一句话总结，#双11等酒了#这句广告语成就了又一个双11营销经典案例的传播要点在于，微博微信双管齐下，广度深度两者兼顾。

       　三、罗莱家纺?跨界与社会化营销的结合

       　罗莱的电子商务品牌lovo从12年启动以来，发出自己品牌声音的迫切性越来越强烈。Lovo是美式风格更年轻更时尚的家纺品牌，需要在淘宝吸纳属于他的更年轻的用户群体。通过与兔斯基漫画形象的跨界合作以及为期1个月的营销战役，兔斯基系列全球独家首发开团10分钟1000套，74小时1万套，80小时13000套售磬的成绩。

       　LOVO品牌崛起的本身，也包含着一定的奋斗精神。这与兔斯基传递的精神本身是相符的。再者，LOVO强调自由、张扬个性，在品牌理念上与兔斯基亦有一致性。整个营销活动可分为了三大要点：

       　1)突出形象。兔斯基形象经过几年之后有所沉寂，所以网友模仿兔斯基的动作视频被找出来，经再次整合制作后进行传播。另外，新品首发日还借中秋节日营销的势头，营销团队拍了一个创意视频预热，视频中有一个嫦娥打扮的女孩子出现在地铁，而她手中抱着的?月兔?正是兔斯基。通过这两点造势，兔斯基在人们脑海中的记忆被唤醒。

       　2)创造话题。仅仅将动作停留在?唤醒?是远远不够的，在?嫦娥?带着兔斯基出现在地铁后，活动被升级为事件营销，植入了话题性题材嫦娥?遭到猥琐男偷拍，该视频在网上又引起了一轮传播。此时，罗莱家纺旗舰店同步上线了十款限量新品的预热，吸引店铺收藏。

       　3)品牌露出。在造势阶段品牌信息并无露出，直到?嫦娥?系列的第三部视频才出现品牌信息。之后，兔斯基快乐解压操视频播出，兔斯基大量经典表情动作被用真人演绎的形式进行传播，其中包含大量LOVO品牌曝光。至此，营销效应达到顶峰，新浪微博红人、微信公众号等SNS渠道出现了大量话题转发。据统计，?嫦娥?系列的三条视频播放，覆盖人群达到90万。

       　总结

       　以上3个案例的讨论下来，其实社会化媒体对于消费者来说，是一个获悉产品信息、了解产品品牌、购买与点评产品的渠道。电商品牌能在社会化营销上获得成功，在于购买人群与社会化媒体使用者高度重合，这是电商品牌相比起传统品牌，在应用社会化媒体进行品牌营销推广上的天然优势?与消费者更加近的距离。但是这也对执行层面提出了更高的要求，因为依赖互动营造起来的口碑可以是一把双刃剑。电商品牌需要注意以下几点：

       　1)选择适当的时间节点。双十一由淘宝发起，继而逐渐成为一个电商的传统营销节点，在关键的时候适当发力能让品牌在社会化平台上获得更多的关注。品牌不应仅着力于销售的爆发，更应将其视作一个品牌提升的契机。

       　2)表达品牌文化价值观。褚橙卖的不仅是口感极佳的冰糖橙，更是一个与长辈交流的机会;罗莱家纺lovo的品牌DNA与兔斯基漫画形象的契合，赋予了产品独特的品牌形象;茵曼主打的慢生活价值观，也通过此次双十一的营销战役得以传播。

       　3)利用社会化平台进行消费者洞察。社会化媒体使用者与消费者人群的高度重合，使得品牌能够基于社会化平台上对消费者进行人群画像和区分，缩短品牌信息到达消费者的距离，并且对于目标顾客群体推出个性化定制服务。同时，社会化媒体平台也能够很好地反馈营销手段的作用，对于及时调整营销策略方向很有帮助。

       　4)找到吻合品牌形象的传播节点。褚橙进京的微博被王石、韩寒和蒋方舟转发，品牌借此影响到了关注这些意见领袖的人群;而在酒仙网的双十一营销案例中，酒仙网在社会化媒体精准传播平台微播易的帮助下，利用当红明星黄渤与徐峥的互动和草根大号与段子手的助推的威力，有效地触及消费者，建立了良好的品牌形象。

       　5)注重营造口碑营销。除了在社会化媒体上推广时利用话题引起关于话题的讨论、聚焦舆论对品牌的关注之外，另一个不可忽视的环节则是消费者购买之后的点评环节。因为社会化媒体的属性决定，这一环节对于品牌影响越来越大。一个成功的品牌，消费者对其消费体验的?点评?和?分享?可以成为其良好的品牌背书，也能成为其品牌建设的UGC。Adobe 2012年10月的报告「The State of Online Advertising」中显示，在被问到如果在社会化媒体上看到好友喜欢某产品后的反应时，29%的受访者表示他们会检视该产品，14%会造访产品的官网，5%表示他们会对该产品按赞，2%表示会立即购买。

       　电子商务，在与社会化营销更好的融合后，变得越来越像是一个集合消费者洞察、品牌认知、营销互动和效果评估的闭环平台。随着社会化媒体的更新迭代，如何更好地利用其特性进行营销，这是一个永远有惊喜回答的问题。

        电商营销成功案例2：

       　快书包是伴随着新浪微博成长起来的老标兵，有关于快书包的微博营销案例分析已经很多。为网站带来近1/3的流量和40%的订单业务，这种业绩太让企业期待了，然而快书包企业微博营销的成功就仅仅如此吗?

       　快书包微博营销两大亮点：微客服和全员微营销。快书包的微客服是相当用心的，不敢说1分钟响应，也差不多5分钟响应。我曾经给他们发私信询问某本书有没有，他们的私信回复不仅迅速而且全面，很是温暖。

       　同时，微搜索?快书包?关键词，凡是提及快书包的微博内容，评论中基本上会出现2个账号，就是快书包 和 徐智明 。试问有几个企业能够做到如此?能够做到如此的微博又怎能做不好?

       　也许大家会想：作为一个老总，徐智明怎么就这么闲，天天守在微博上。可是当你想想微博可以为它产生40%的订单，对于这样一家小企业而言，ROI该是多么诱人。

       　快书包微博首页详细罗列了高管们的微博，再去微搜索?快书包?找人，会发现第一页+v的全是快书包的人。你对快书包有任何意见，可以随时向他的高管反映，他们就在微博上!试问那些天天叫苦微博营销不好做的企业，你真的用心做了吗?企业微博不是随随便便就能做好，每一个成功的背后都有着必然的原因。

        电商营销成功案例3：

       　口碑营销是一种低成本的营销方式，但常常会创造出高收益。与其不惜巨资投入广告、促销活动、公关活动来吸引潜在消费者的目光借以产生?眼球经济?效应，增加消费者的忠诚度，不如通过这种相对简单奏效的?用户告诉用户?的方式来达到这个目的。下面将为大家分享下在我们国内做的比较好的几个口碑营销成功案例。

       　淘宝第一美女?水煮鱼皇后?

       　?水煮鱼皇后?是淘宝千千万万卖家中的一个，她的小店主要经营服装、时尚用品等。但是店主年纪轻轻却月入两万，她的网络人气很高，被网友们封为?淘宝第一美女?。?月入两万、淘宝第一美女?的定位诱发了全方位的口碑，阿里巴巴、酷六、全球购物资讯网等多家媒体纷纷邀请水煮鱼皇后做专访报道;土豆网、新浪播客竟然邀请水煮鱼皇后参加08年的新春节目。网友们在热烈的讨论她的事迹、论坛中有她很多美丽身影的照片、视频更有一群铁杆FANS还为她布置维护了个人贴吧。淘宝第一美女一时间可以称得上淘宝的品牌形象符号，吸引更多的买家、卖家涌入淘宝交易。

       　水煮鱼皇后不搞怪、不出丑、不脱衣、不哗众取宠，以正面形象脱颖而出，火了自己更大大提高了店铺的知名度和销量，在某种程度上说这是一个经典的口碑营销成功案例。

       　

       扒扒跟大数据有关的那些事儿

       如今，业界和学术界一直在讨论一个词，那就是大数据。不管是学术圈还是IT圈，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等等事情仅仅只是个开始，对大多数公司来说，大数据仍有很强的神秘色彩。于是，在我们还没有完全搞明白如何运用大数据进行挖掘时，各种过于神化大数据的舆论就已经不绝于耳了。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成的隐私威胁。也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。

       于是，站在客观的角度，围绕下面几个问题与大家分享有关大数据的几个观点，也扒扒大数据的那些事儿：1、大数据营销和个人隐私泄露究竟有无因果和逻辑关系?

       2、大数据营销到底能带给企业什么样的价值?到底能带给用户什么价值?用户是否全盘否定或反感大数据营销?

       3、如何正确看待大数据?如何看待大数据和传统调查方法或统计学的关系?

       4、大数据营销究竟面临什么样的挑战?

       一、大数据的迅猛发展与数据隐私的忧虑相伴而生

       社交媒体的出现，让用户数据的分享数量达到了难以估量的程度。而如今，社交媒体的种类有增无减，智能手机的更大普及，又让更多用户转移到移动互联网，从而又进一步贡献更多数据和内容。这样的数据增量让全球社交媒体的收入大涨，仅根据咨询公司Gartner2012年的研究结果显示，2012年全球社交媒体收入估计达到169亿美元。

       一边是社交媒体因为大数据的盆钵满载，另一方面则是用户不断毫无保留的将个人信息交给互联网，这些信息包括年龄、性别、地域、生活状态、态度、行踪、兴趣爱好、消费行为、健康状况甚至是性取向等。一时间，针对海量用户信息的大数据挖掘、大数据分析、大数据精准营销、广告精准投放等等迅速被各大公司提上日程。

       比如，一个发生在美国的真实故事就会告诉我们，利用数据挖掘如何掌握我们的行踪。一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵，促销劵很明显是给给家中那位16岁女孩的。女孩的父亲很生气，并找商场讨说法。但几天后，这位父亲发现，16岁的女儿真怀孕了。而商场之所以未卜先知，正是通过若干商品的大量消费数据来预估顾客的怀孕情况。

       类似的大数据挖掘和营销事件在今天更多的发生，尤其是社交媒体产生大量数据后。于是，许多人对个人隐私数据开始担忧，开始批判大数据精准营销侵犯了个人隐私，忧虑我们进入了大数据失控的时代，并将原因更多归结于社交媒体。

       二、大数据营销和个人隐私泄露之间不能完全划等号!逻辑关系不成立!

       如果客观的分析一下上述问题就会发现，这是一个难以分说的鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。一味地批判大数据分析对个人用户数据的泄露或滥用是不客观的。

       因为，社交媒体的本质在于分享和传播，社交媒体的出现的确满足了人们分享个人信息、晒各种数据的欲望，让人们在过去无声无息的生活中突然转移到了可以让全世界看到自己的平台上来。人们从而达到了内心的满足感和存在感。因此，单从个体的背后心理来考虑，社交媒体对他们来说是有益的，他们不认为自己贡献的是不可告人的秘密，既然分享出来，那一定是希望或允许别人看到的。因此，这是一种无形的默许的交易，用户乐意把自己的各种琐碎细节暴露于社交媒体，而对社交媒体上杂乱无章的海量用户数据进行有序的分类和分析也没有什么不妥。

       当然，如果社交媒体平台随意滥用或泄露用户的后台数据，比如个人****、家庭住址、银行等极为隐秘的信息，这的确是赤裸的侵犯隐私的行为，极其没有道德，必须要受到谴责和法律制裁。

       但目前，许多大数据精准营销的前提是对用户在互联网上留下的公开显在的信息进行算法归类和内容分析，从而对海量用户进行人群划分，或者对小众群体进一步细分化，甚至达到某种程度上针对单个人的个性化定制，最终达到精准推送广告或有针对性推出营销活动的目的。

       所以，从这个角度来看，大数据精准营销与个人主动分享和传播到网络上的信息数据之间并没有矛盾。人们起初或许会惊讶：为什么他们知道我想买什么?为什么他们知道我的需求?但随着“猜透心思”的推送行为让人们的生活越来越便利时，比如省去大量搜索、查找和对比产品或服务的时间，他们可能会十分习惯并依赖这种精准性，并不会在意他们本来就随意分享到网络上的杂乱信息被如何挖掘和利用。

       因此，用户发布和分享的信息是否为隐私，在用户分享信息之前就做过慎重考量和筛选。这一点非常重要，这是侵犯隐私与否的界限。那些被用户选择为不适合发布或不希望别人知道的信息就是用户认为的隐私，而那些已经公开发布到社交媒体或网络上的信息则被用户认为是可以传播的。

       所以，普通的对海量公开信息的分析、挖掘、归类，从而进行精准营销的大数据行为不能一味被骂成是对用户利益的损害。而那些对用户存储在某些位置、不希望被他人了解的信息(私人存储的信息)如果被别有用心的人泄露或利用，那这就是隐私侵犯行为。但这就不能归罪于大数据，而应质问存贮平台的安全性问题。

       因此，我们不能过分解读大数据精准营销。其实，问题的本质在于，人们是否真的在意杂乱信息的去向(涉及到分享信息的背后心理和动机)?以及大数据营销是否真的触碰了人们不可告人的秘密或底线(需要对秘密和底线重新定义)?因为，如果人们默认分享的都是公开的，那么侵犯隐私的概念就是不成立的。如果人们有不希望别人知道的信息，也不会贸然在网络上分享和传播。

       三、大数据营销究竟会给企业和用户带来什么价值?

       讨论完上面的问题之后，我们是否应该诚恳对待大数据精准营销这件事?那么大数据营销究竟对于企业和用户两方面来说，都有什么样的价值?

       1、对于企业的价值

       让我们先看一个国外案例：

       我们都知道美剧《纸牌屋》，提到《纸牌屋》的成功，最大的功劳便是大数据分析。因此，《纸牌屋》几乎成了大数据营销的经典案例，也是美国Netflix公司基于用户信息挖掘来决定内容生产的成功尝试。

       Netflix的订阅用户达到了3000万左右，而大多数用户的观影都与精准推荐系统有关。Netflix会定时收集并分析用户观看**或电视剧的行为，比如根据用户对**的评分、用户的分享行为、用户的观影记录等信息去分析用户的收看习惯，从而推断用户喜欢什么样的影视剧，喜欢什么样的风格，喜欢什么样的导演和演员。在此基础上利用算法对用户感兴趣的视频进行推荐排序，直到用户找到最喜欢的影视剧。《纸牌屋》的导演和主演就是Netflix挖掘用户信息后的预测出来的。

       那我们再看一个国内案例：

       我们都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥资5.86亿入股新浪微博。除了网络上各大媒体分析的，认为阿里巴巴希望打造生态圈、强化流量入口、挑战腾讯等等原因之外，还有一个重要原因或许就是大数据营销的战略。

       如今各大互联网大佬都在跑马圈地，圈住用户，谁能圈住用户，让用户在其平台上活跃，谁就掌握了用户的大量信息(包括显在的前台信息和隐藏的后台信息)。新浪微博在中国有几亿用户，这个量十分庞大，但如果新浪不能把这些用户产生的信息合理的利用，那么这些资源就是巨大的浪费。我们再看阿里巴巴，中国最大电商平台，它有产品，但是却没有完整的用户日常生活行为信息，只有购买信息，但这些购买信息不足以了解人群特点和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用户的行为信息，从而对其分类，找到不同人群甚至不同个体的喜好、偏好、兴趣、爱好、习惯、传播习惯、分享路径等等，那么就能实现精准营销，甚至还可以通过不同用户的信息传播规律，而制定产品的最佳品牌传播途径。这是一座巨大的金矿。

       新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出现了一些产品推荐信息，同时新浪微博已经推出支付功能。可以想象：未来你在微博上看到的产品，恰好是你喜欢的产品，那么你就可以直接在微博上实现支付和购买。从而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。当然，这是我个人的观察和分析，不过阿里巴巴的大数据战略也很明显了。

       2、对于用户的价值

       上述两个例子说的都是大数据带给企业的价值，那么，大数据营销对于用户来说，到底有没有价值?用户是否十分反感精准营销?让我们再来看看一个新的调查数据：

       中国传媒大学国家广告研究院刚刚发布一份《2014中美移动互联网发展报告》，这份调查报告对比了中美两国用户移动互联网的使用习惯，以及移动用户对于移动广告的态度。

       调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容为：(1)与用户要购买物品相关的广告(2)与要购买物品相关的优惠券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜爱品牌相关的广告(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告(6)与最近线上购物相关的广告(7)与用户所在场所相关的广告(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比>=20%)

       从这些数据我们可以看出，在8个结果中，有6个都是跟大数据精准营销扯上关系的。比如，与用户要购买物品相关的广告，更能引起用户的回应或互动。如何理解?大数据营销的前提就是计算并推测用户的真实需求，看用户需要购买什么相关产品，然后给用户直接推送用户想要的、喜欢的，做到了精准到达。那么用户呢?用户乐意对这样的推动广告或产品做出回应，因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对对比或货比三家后才购买的决策过程降低，节省了时间，让用户直接找到内心真正所需的产品或服务。

       所以，这样的结果就表明，大数据精准营销并不是完全都会让用户反感，而是看你猜透用户心思的程度。因此，如果你推送的内容和用户想要购买的物品相关，与用户最喜爱的品牌相关等等。那么这种精准挖掘并不会受到用户的反感，反而会给用户带来便利。

       以上是小编为大家分享的关于扒扒跟大数据有关的那些事儿的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

       好了，关于“大数据营销案例”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“大数据营销案例”有更深入的了解，并且从我的回答中得到一些启示。