導(dǎo)語：大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

現(xiàn)代科技的發(fā)展給人們的生活帶來了許多新變化，消費(fèi)者越來越強(qiáng)調(diào)自我，追求個(gè)性，企業(yè)在捕捉消費(fèi)者越來越多樣化的需求上面臨更多挑戰(zhàn)。以IT應(yīng)用技術(shù)、智能通信技術(shù)為基礎(chǔ)的精準(zhǔn)營銷應(yīng)運(yùn)而生。正如現(xiàn)代營銷之父菲利普•科特勒所認(rèn)為，市場營銷是企業(yè)需要更精確的有效通信和市場營銷策略的實(shí)施過程，同時(shí)交流通信的結(jié)果是必須能夠計(jì)算出來，并且市場營銷可利用高效的通訊得到較大利潤。在智能數(shù)據(jù)挖掘分析時(shí)代，我們可以通過對數(shù)據(jù)的AI＋挖掘的管理、準(zhǔn)確程度與精密程度、選擇客戶與市場定位等多方位來展現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的價(jià)值。

一、引言

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于精準(zhǔn)營銷就是在大數(shù)據(jù)的支撐下，盡可能多地獲取消費(fèi)者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放，使?fàn)I銷更具針對性。首先，大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營銷提供了海量的數(shù)據(jù)信息[1]。在互聯(lián)網(wǎng)中，用戶的信息行為都能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，企業(yè)通過分析這些數(shù)據(jù)，挖掘消費(fèi)者的潛在需求，運(yùn)用信息技術(shù)進(jìn)行精確的、個(gè)性化的廣告投放，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷。同時(shí)，在營銷過程中，每一個(gè)用戶的Cookies數(shù)據(jù)是可記錄和查詢的，即與目標(biāo)用戶的每一次接觸都會留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個(gè)消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)客戶的信息管理。大數(shù)據(jù)使更高效的精準(zhǔn)營銷得以實(shí)現(xiàn)，精準(zhǔn)營銷又為大數(shù)據(jù)提供更多信息積累。

二、大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷模式

1.受眾精準(zhǔn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)為營銷找到更能滿足業(yè)務(wù)需求的受眾。通過對數(shù)據(jù)的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫像，了解用戶的個(gè)性與需求，從而實(shí)現(xiàn)一對一的精準(zhǔn)投放和服務(wù)。如擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）的TalkingData，能對超過20億移動受眾人群的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、清洗、萃取，結(jié)合一系列算法模型，輸出人群分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)體系和目標(biāo)受眾分析工具。由此，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地找出目標(biāo)受眾，進(jìn)行針對性的廣告投放。2.成本精準(zhǔn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)使廣告投放更加精準(zhǔn)，提升了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率，大大節(jié)約了成本。在大數(shù)據(jù)的支持下，我們能挖掘大量與消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，從中分析出消費(fèi)者的基本屬性、興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)需求等，更加準(zhǔn)確地定位目標(biāo)受眾并進(jìn)行細(xì)分。再運(yùn)用人群定向技術(shù)，精準(zhǔn)地向受眾投放針對性的廣告。這樣的精準(zhǔn)投放，改變了以往大范圍無目的的廣泛投放模式，大大節(jié)約廣告投放成本，避免浪費(fèi)。同時(shí)，精準(zhǔn)的廣告信息往往能主動迎合消費(fèi)者的需求，更容易使其對產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生好感，從而大大提高了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率。企業(yè)通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，可最大程度降低營銷成本，提升品牌價(jià)值。3.效果精準(zhǔn)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)對消費(fèi)者的需求進(jìn)行篩選跟聚合，使精準(zhǔn)營銷的層次得到進(jìn)一步提高。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下，我們可以得到清晰的目標(biāo)受眾定位，有效細(xì)分人群，提供針對性較強(qiáng)的個(gè)性化聚合服務(wù)。改變了以往精準(zhǔn)營銷提供綜合化服務(wù)的局面，大大提高了營銷的效果。如，網(wǎng)舟科技通過對用戶線上線下的數(shù)據(jù)進(jìn)行只能篩選，為不同的使用情境建構(gòu)了不同的推薦機(jī)制，使推薦引擎從以往的綜合化服務(wù)轉(zhuǎn)向個(gè)性化聚合服務(wù)。由此，商品導(dǎo)購更加智能化，消費(fèi)者好感度增強(qiáng)，有效提高產(chǎn)品和服務(wù)的銷量，增強(qiáng)了營銷的效果。

三、大數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)營銷中的應(yīng)用

1.用戶數(shù)據(jù)的挖掘?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代下，用戶的任何行為都會留下痕跡，利用系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)、訪問社交網(wǎng)絡(luò)信息等，我們通過用戶反饋信息，識別分析出用戶的基本屬性、興趣愛好、消費(fèi)行為、潛在需求等。以Facebook為例，超過12億的用戶量為其提供了海量數(shù)據(jù)。Facebook可以從Cookies追蹤它的用戶，如用戶在使用Face-book的同時(shí)瀏覽網(wǎng)頁，便可以追蹤到用戶所訪問頁面的網(wǎng)址。用戶在Facebook里添加的標(biāo)簽，點(diǎn)過的贊等等也都可以成為Facebook識別和分析用戶的基本屬性、個(gè)性取向、情感狀態(tài)、消費(fèi)水平、政治傾向等各方面信息的數(shù)據(jù)依據(jù)。企業(yè)可以通過訪問Facebook主題數(shù)據(jù)對消費(fèi)者進(jìn)行研究，進(jìn)一步了解消費(fèi)者，繪制品牌受眾地圖，進(jìn)行品牌內(nèi)容評估，從而準(zhǔn)確地投放廣告、開發(fā)客戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。2.定向廣告的推送。精準(zhǔn)營銷成功的一個(gè)重要條件是精準(zhǔn)的營銷信息推送，即將相關(guān)的產(chǎn)品廣告、促銷活動等信息向目標(biāo)受眾推送，引發(fā)其關(guān)注并產(chǎn)生點(diǎn)擊、閱讀等行為，從而進(jìn)一步吸引其購買產(chǎn)品。它包含兩方面，一是目標(biāo)受眾，即營銷信息應(yīng)該推給誰；二是信息內(nèi)容，即向其推送怎樣的信息。以前，企業(yè)難以獲取足夠的用戶信息，因此無法采取有針對性的傳播內(nèi)容，造成大量的廣告資源浪費(fèi)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以搜集大量的用戶信息并進(jìn)行分析，從而判斷出我們的目標(biāo)受眾，進(jìn)行個(gè)性化的定向廣告推送，大大提升了廣告效率，節(jié)約廣告成本。3.主題數(shù)據(jù)的開發(fā)。主題數(shù)據(jù)的開發(fā)，將數(shù)據(jù)信息預(yù)處理，通過預(yù)處理后進(jìn)行識別，根據(jù)不同的管理需求及其相應(yīng)的信息，將工作定義為不同的分類，再針對各個(gè)主題數(shù)據(jù)庫進(jìn)行主題定義。它可以為營銷者帶來一個(gè)清晰的用戶視圖，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營銷。如企業(yè)可以訪問Facebook主題數(shù)據(jù)，識別提取用戶信息，再從信息的不同利用角度出發(fā)進(jìn)行分類，整理形成各個(gè)主題的數(shù)據(jù)庫。根據(jù)這些主題數(shù)據(jù)選擇性地改變他們在平臺和其他渠道的營銷方式，使廣告投放更加精準(zhǔn)。

四、精準(zhǔn)營銷的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

1.大數(shù)據(jù)分布式存儲管理技術(shù)。大數(shù)據(jù)是涉及整個(gè)軟硬件系統(tǒng)的各個(gè)層面上諸多計(jì)算技術(shù)的融合。當(dāng)大數(shù)據(jù)處理平臺搭建后，將要考慮數(shù)據(jù)存儲問題。在集群環(huán)境下，需要大數(shù)據(jù)的儲存并發(fā)訪問，主要采用分布存儲系統(tǒng)[2]。分布式存儲對大數(shù)據(jù)才存儲通過可擴(kuò)展的方式高效可靠的管理，但無法對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和管理[3]。因此，面向結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲管理和查詢分析系統(tǒng)營運(yùn)而生：例如HBase和Hive等系統(tǒng)[4]。2.大數(shù)據(jù)并行計(jì)算及系統(tǒng)平臺。大數(shù)據(jù)并行計(jì)算系統(tǒng)平臺框架主要是Hadoop、MapRe-duce。近年來人們研究實(shí)現(xiàn)了更多種大數(shù)據(jù)并行計(jì)算模型與框架，以提高大數(shù)據(jù)的處理效率。其中，集多種計(jì)算模式為一體的Apache、Spark發(fā)展迅猛，成為新一代主流大數(shù)據(jù)并行計(jì)算系統(tǒng)，受到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和使用。3.數(shù)據(jù)分析。金融征信、互聯(lián)網(wǎng)輿情、商業(yè)用戶畫像、電信精準(zhǔn)營銷及智能交通管理等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層出不窮。大數(shù)據(jù)以應(yīng)用系統(tǒng)需要有相關(guān)專業(yè)及知識結(jié)構(gòu)的應(yīng)用行業(yè)專家對領(lǐng)域應(yīng)用的具體案例和問題構(gòu)建行業(yè)具體應(yīng)用的邏輯業(yè)務(wù)模型，并采用分析軟件進(jìn)行分析歸納數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)專業(yè)人員通過以上分析，再進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。通過其存儲、計(jì)算、分析等技術(shù)層面的運(yùn)用，能夠構(gòu)建針對不同行業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析或解決方案[4]。

五、結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，我們可以在不同媒介不同領(lǐng)域中挖掘、提取各種數(shù)據(jù)資源，通過對這些數(shù)據(jù)的整合與分析，我們可以得到用戶的基本屬性、興趣愛好、消費(fèi)需求等，繪制出精準(zhǔn)的用戶畫像，明確他們的潛在需求，并針對這些差異化需求進(jìn)行精準(zhǔn)的個(gè)性的廣告?zhèn)鞑?。這大大提高了廣告主尋找目標(biāo)消費(fèi)者的效率和精準(zhǔn)性，極大地節(jié)約了廣告投放成本，提高了廣告投放效率。我們要時(shí)刻關(guān)注技術(shù)的發(fā)展，抓住大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇，同時(shí)也不能盲目迷信大數(shù)據(jù)，要積極應(yīng)對它對廣告業(yè)的挑戰(zhàn)與沖擊。

參考文獻(xiàn)：

［1］李潔,應(yīng)昌成.大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢［J］.電子技術(shù)與軟件工程,2017(22).

［2］嚴(yán)格非.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與系統(tǒng)研究［J］.信息與電腦(理論版),2018(5).

［3］LuG,YuH,LiY,etal.StudyonSAMPA_STforLhasaTibetanandrealizationofautomaticlabellingsystem［C］//InternationalConferenceonImageAnalysisandSignalProcessing.IEEE,2010:133-137.

［4］顧榮.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與系統(tǒng)研究［D］.南京大學(xué),2016.作者簡介：郭艾（1982.10-

作者:郭 艾 賴格靈  單位:廣東外語外貿(mào)大學(xué)