第1章大數(shù)據(jù)&大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述本章內(nèi)容

第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述

第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述

第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)學(xué)習(xí)目標(biāo)

了解大數(shù)據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略，中國(guó)在大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)營(yíng)銷領(lǐng)域的成效，培養(yǎng)愛(ài)國(guó)主義情懷和民族自豪感

了解大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基本概念與特點(diǎn)

理解大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

了解大數(shù)據(jù)營(yíng)銷在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用，能夠用思辨思維看待可能存在的問(wèn)題和誤區(qū)，培養(yǎng)正確的數(shù)據(jù)觀導(dǎo)入案例

：數(shù)字火炬破億--解鎖亞運(yùn)營(yíng)銷新密碼數(shù)據(jù)采集：依托支付寶搭建“數(shù)字火炬手”平臺(tái)，采集超1億用戶參與數(shù)據(jù)。借助Galacean引擎與AI技術(shù)，獲取設(shè)備信息、“捏臉”偏好等數(shù)據(jù)，3個(gè)月研發(fā)采集40萬(wàn)幀影像，夯實(shí)營(yíng)銷數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。精準(zhǔn)營(yíng)銷：基于數(shù)據(jù)深度畫(huà)像，AI識(shí)別不同興趣群體。向運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者推送體育內(nèi)容，為文化愛(ài)好者展示國(guó)風(fēng)活動(dòng)；開(kāi)幕式中，通過(guò)支付寶小程序?qū)崿F(xiàn)AR互動(dòng)個(gè)性化呈現(xiàn)，精準(zhǔn)觸達(dá)用戶。策略演進(jìn)：分析用戶行為數(shù)據(jù)，挖掘多元需求。融合科技與文化，推出AR、AI互動(dòng)活動(dòng)，聯(lián)動(dòng)線上線下，構(gòu)建傳播矩陣，提升亞運(yùn)會(huì)全球影響力。本章知識(shí)結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)&大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)概念及特征大數(shù)據(jù)思維：全數(shù)據(jù)、相關(guān)、容錯(cuò)大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值：企業(yè)決策、個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷、優(yōu)化產(chǎn)品組合、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、客戶關(guān)系管理大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概念及特點(diǎn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的挑戰(zhàn)唯數(shù)據(jù)論、預(yù)測(cè)萬(wàn)能性、刻舟求劍型、一定降本增效、等同于效果營(yíng)銷一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念

Gartner研究機(jī)構(gòu)：是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。來(lái)行為動(dòng)向。麥肯錫：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。IDC（InternationalDataCorporation，國(guó)際數(shù)據(jù)公司）：是新一代的技術(shù)與架構(gòu)，它被設(shè)計(jì)用于在成本可承受的條件下，通過(guò)非?？焖俚牟杉l(fā)現(xiàn)和分析，從大體量、多類別的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。綜上，大數(shù)據(jù)是需要使用新技術(shù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理與分析，可為流程和決策優(yōu)化提供價(jià)值的海量多樣化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的概念一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的特征——從“3V”到“8V”大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的特征一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的“4V”特征特征內(nèi)容挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)體量大（Volume）指數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大、規(guī)模大以及增量大，是大數(shù)據(jù)最基本的特征需要存儲(chǔ)、處理和分析TB、PB乃至EB級(jí)別的龐大數(shù)據(jù)類型多樣化（Variety）大數(shù)據(jù)包括多種數(shù)據(jù)類型，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要通過(guò)清洗、整理、篩選，將半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高速性（Velocity）數(shù)據(jù)從生成到消耗，時(shí)間窗口非常小，可用于生成決策的時(shí)間非常短需要快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理與分析價(jià)值密度低（Value）數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長(zhǎng)的同時(shí)，隱藏在海量數(shù)據(jù)的有用信息卻沒(méi)有相應(yīng)比例的增長(zhǎng)需要通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速的進(jìn)行數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的特征二、大數(shù)據(jù)思維第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)思維全數(shù)據(jù)思維“著眼于整體”的全數(shù)據(jù)模式，“樣本=總體”的分析方法有效避免了以偏概全的不足，可以在掌握盡可能多數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上考察細(xì)節(jié)。相關(guān)思維通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘出的相關(guān)關(guān)系可以展示很多以前不曾注意到的聯(lián)系，更容易、快捷地分析事物之間的關(guān)聯(lián)，相關(guān)關(guān)系為我們提供了了解世界的另一個(gè)視角。容錯(cuò)思維大數(shù)據(jù)時(shí)代，思維方式要從精確思維轉(zhuǎn)向容錯(cuò)思維，當(dāng)擁有海量數(shù)據(jù)時(shí)，絕對(duì)精準(zhǔn)不再是追求的主要目標(biāo)，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確，容許一定程度的錯(cuò)誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的洞察力。潘吉瓦公司利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)時(shí)尚流行趨勢(shì)星巴克的“大數(shù)據(jù)咖啡杯”沃爾瑪“啤酒與尿布”經(jīng)典案例淘寶首頁(yè)千人千面的購(gòu)物預(yù)測(cè)阿里巴巴利用淘寶賣(mài)家信息開(kāi)展的無(wú)抵押貸款業(yè)務(wù)文本分析第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述三、大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值企業(yè)決策個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷優(yōu)化產(chǎn)品組合市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)客戶關(guān)系管理大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述一、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的概念及特點(diǎn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷是一種精準(zhǔn)營(yíng)銷模式，又稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型營(yíng)銷，是指企業(yè)在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，基于多平臺(tái)、跨區(qū)域采集大量數(shù)據(jù)，并依托大數(shù)據(jù)技術(shù)建立一套個(gè)性化的消費(fèi)者溝通體系，將最符合其需求的產(chǎn)品、服務(wù)、信息傳遞給消費(fèi)者，使廣告更加精準(zhǔn)有效，給品牌企業(yè)帶來(lái)更高的投資回報(bào)率營(yíng)銷人員運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析方法，將不同類型或來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、組合和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏其中的模式，如不同客戶群體的用戶畫(huà)像、溝通交互方式，以及這些形式如何影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)決策，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)，以迎合顧客喜好。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的概念及特點(diǎn)丨大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的概念有的放矢，最大程度減少營(yíng)銷傳播浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)廣告的高效化、精準(zhǔn)化投放，提高成本效益比大數(shù)據(jù)技術(shù)讓商家可以快速得知目標(biāo)受眾關(guān)注的內(nèi)容以及身在何處，這些有價(jià)值的信息可讓廣告投放產(chǎn)生前所未有的關(guān)聯(lián)性。大數(shù)據(jù)技術(shù)讓廣告主們知曉目標(biāo)受眾身處何方、對(duì)什么感興趣、購(gòu)物特點(diǎn)是什么，據(jù)此根據(jù)不同目標(biāo)用戶（群）的特征針對(duì)性的投放符合其偏好的廣告顧客的消費(fèi)行為和購(gòu)買(mǎi)方式極易在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化，在需求點(diǎn)最高時(shí)及時(shí)營(yíng)銷尤為重要包括電腦端、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、手環(huán)等可穿戴設(shè)備、傳感器等文本分析第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述一、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的概念及特點(diǎn)多平臺(tái)數(shù)據(jù)采集時(shí)效性個(gè)性化/精準(zhǔn)性高效性關(guān)聯(lián)性大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的概念及特點(diǎn)丨大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述二、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的發(fā)展歷程三、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的挑戰(zhàn)第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述“每一枚硬幣都有正反兩面”，新技術(shù)新事物的出現(xiàn)通常是一把雙刃劍。企業(yè)應(yīng)該知法懂法守法，讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮正面作用，為企業(yè)賦能，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值和社會(huì)。

隱私安全問(wèn)題項(xiàng)目三項(xiàng)目二項(xiàng)目四大數(shù)據(jù)營(yíng)銷以消費(fèi)者數(shù)據(jù)的收集、處理和分析為基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)尤其是移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)收集更加隱蔽，個(gè)人隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)增加。數(shù)據(jù)真實(shí)性難辨大數(shù)據(jù)營(yíng)銷人才缺乏數(shù)據(jù)治理亟待規(guī)范大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)技術(shù)只能針對(duì)現(xiàn)有信息進(jìn)行分析整合，卻無(wú)法甄別信息的真假。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷需要既懂技術(shù)又懂商務(wù)的復(fù)合型人才，掌握數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等“硬”技術(shù)，以及營(yíng)銷推廣、產(chǎn)品知識(shí)、消費(fèi)者心理學(xué)、行為學(xué)等“軟”技能。企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷模式和服務(wù)的同時(shí)，也不可避免產(chǎn)生了數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)割據(jù)加劇等問(wèn)題，因此數(shù)據(jù)治理成為重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)這里是文本這里是文本這里是文本這里是文本一、唯數(shù)據(jù)論數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)營(yíng)銷并非無(wú)所不能的神丹妙藥，企業(yè)在開(kāi)展大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的過(guò)程中要注意以下幾個(gè)認(rèn)識(shí)誤區(qū)：二、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷預(yù)測(cè)是萬(wàn)能的三、刻舟求劍型企業(yè)要基于數(shù)據(jù)分析做決策，但更要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題要正確認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的局限性，辯證看待和使用大數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)，上至企業(yè)戰(zhàn)略、高層領(lǐng)導(dǎo)，中至大數(shù)據(jù)部門(mén)，下至業(yè)務(wù)人員都要具備充分的學(xué)習(xí)熱情和變革力度，對(duì)原本的固定管理鏈路、運(yùn)營(yíng)思路進(jìn)行調(diào)整大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷誤區(qū)這里是文本這里是文本這里是文本這里是文本四、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷一定能降本增效五、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷等同于效果營(yíng)銷從成本效益的角度考慮投入產(chǎn)出比，對(duì)于產(chǎn)出價(jià)值不大的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷項(xiàng)目應(yīng)采取審慎的態(tài)度，避免成本投入的浪費(fèi)企業(yè)在開(kāi)展多種形式的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷推廣時(shí)，不能只以促進(jìn)即時(shí)銷售為目標(biāo)，也要注重品牌傳播，提升品牌資產(chǎn)案例1-1

華住集團(tuán)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷革命在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心動(dòng)力，華住會(huì)便是酒店行業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的佼佼者，憑借大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)、體驗(yàn)與運(yùn)營(yíng)的全面升級(jí)。精準(zhǔn)洞察，打造個(gè)性化服務(wù)分析用戶預(yù)訂、消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建畫(huà)像，精準(zhǔn)識(shí)別商務(wù)、親子等客群需求。為商務(wù)人士推薦便利房型，為親子家庭推送主題客房，通過(guò)算法預(yù)測(cè)高峰動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)，并基于畫(huà)像推送優(yōu)惠，提升滿意度與轉(zhuǎn)化率。智能升級(jí)，優(yōu)化入住體驗(yàn)運(yùn)用數(shù)字化手段，推出30秒自助入住、電子發(fā)票報(bào)銷；差旅直連簡(jiǎn)化預(yù)訂，線上可選房。APP提供增值服務(wù)，智能語(yǔ)音助手可控制客房設(shè)備，提升住宿智能化體驗(yàn)。智慧運(yùn)營(yíng)，驅(qū)動(dòng)高效增長(zhǎng)借助大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)門(mén)店智能運(yùn)營(yíng)、節(jié)能降本，同時(shí)拓展渠道、復(fù)盤(pán)優(yōu)化策略，以數(shù)字化推動(dòng)業(yè)務(wù)持續(xù)增長(zhǎng)?；靖拍畲髷?shù)據(jù)(Bigdata)精準(zhǔn)營(yíng)銷（PrecisionMarketing）客戶關(guān)系管理（CustomerRelationshipManagement）