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大数据技术下的精准广告投放

在广告行业发展过程中,大数据技术的应用成为其谋求创新、优化升级的重要手段,利用大数据的分析处理能力,能够为广告投放工作提供精准的信息数据支持,提升广告自身价值的同时提高了广告公司的自身效益。但是在当前广告行业利用大数据技术的过程中出现了众多问题,导致广告行业改革面临较大的风险。因此,一种有效的基于大数据环境下的数据挖掘技术对广告的精准投放具有十分重要的现实意义。

1大数据精准广告的特点

1.1个性的广告创意

广告投放主体之所以投放广告是想将广告传播价值转换为自身产品的经济价值。想要提高广告价值,那么首先需要向消费者表达自身产品的相关信息,以便能够引起消费者的注意,为消费者留下产品的重要印象。在当前各类型新媒体不断发展的情况下,媒体渠道呈现多样化发展,广告传播主体想要促使自身产品信息在众多信息中脱颖而出,那么在表达内容上需要创新。而基于大数据技术的精准广告,能够依托程序化创意平台在短时间内对产品信息的表达形式进行创新。程序化创意指的是经过程序化创意平台的算法与大数据技术相结合,向广告设计师推送符合设计内容的相关材料,其中包含有广告设计颜色、广告标识、广告语等,当设计师完成多份广告创意设计,由于不知道确切的投放效果,故由系统先进行自由组合投放,在投放过程中不断根据用户反馈确定最优的创意。

1.2科学的广告决策

在传统的广告决策中,广告投放主体通常情况下会根据自身产品的特性寻找适合投放广告的平台,因此,广告主自身的经验对于广告决策起着至关重要的作用。而基于大数据技术的精准广告,在投放过程中,首先需要Graph-based推荐算法对数据信息进行处理,随后根据处理结果对消费者投放广告。这样一来,利用大数据技术处理过的信息数据能够为广告决策提供合理的建议,促使广告决策科学化。

1.3精准的广告投放

在大数据时代,精准广告的主要特点便是广告主对广告投放的关键点进行把控。在此过程中,广告主要善于总结发现消费者的自身需求,以便能够精准地针对消费者推送广告。当消费者浏览某类信息时,为消费者提供有关产品的链接,当消费者购买某类产品时,为消费者推动产品的价格,帮助消费者挑选性价比较高的产品,以此来促进产品的销售。广告主在此过程中,要善于捕捉消费者的信息,有针对性地对其投放广告,最终为提高产品经济效益打下基础。

2传统广告中的不足

结合传统模式下的广告投放情况来看,媒介既是受众接触广告的一个主要途径,也是受众不愿接受广告的屏障,在此情况下,广告投放者往往难以了解群众对于广告的评价以及群众是否愿意接受广告,在一定程度上会导致广告资源出现浪费情况,促使广告传播效果难以提高。除此之外,在传统的报纸广告时代,广告主在投放广告之后通常情况下较难接收到消费者的反馈,因此,广告主通常会将广告信息

刊登在报纸上较为明显的区域,用来获取消费者较多的关注。在电视时代,广告主为了提高自身产品的宣传度,通常情况下会斥巨资争抢广告黄金档。这样一来传统广告投放不仅覆盖率较低,并且可以进行投放的广告位有限,开展效果评估较为困难。

3定位受众偏好的大数据挖掘策略

3.1Graph-based推荐算法

此算法通常情况下在微博中使用,但是针对于精准广告投放系统而言,此算法的作用十分显著,在广告投放系统中,当用户对广告内容进行反馈时,会通过广告系统进行传播,进而带来一种信息大爆炸的形式,此算法一般基于设计网络来建立,但是在精准广告系统中应用此算法,以广告受众的社交网络为出发点,充分利用受众的个性特点,以便能够为用户提供最佳的推荐内容。在很多情况下,精准广告投放系统知识信息传播的一个关键环节,因此加入了此算法之后,能够对推荐内容进行调控,将投放信息的路径进行改变,为用户提供更好的服务。当前,在各类型算法中,Feed流是是当前的主要趋势,在应用Feed流时,其结果必须包含有系统与用户之间的关系。在应用Graph-based推荐算法时,以Graph的角度来对此算法进行解读,此算法的目的在于建立一个高价值的用户关系网络,以便能够有效广告投放系统中的优质信息进行快速传播,以便提高Feed流的质量,在此过程中,最为关键的环节便是要对关键节点进行挖掘,以便能够为用户推送高质量的信息。结合自身从业经验,对此部分的算法进行了详细的梳理制成表格,具体内容如表1所示。在应用此算法时,产

生了如下众度数据附产品,如表2所示。

3.2Content-based推荐算法

Content-based推荐算法是当前精准广告投放系统中较为基础的推荐算法,此算法的主要作用在于对广告候选集的内容结构化进行分析。在采用此算法对内容进行分析时主要从两方面进行,首先为内容质量分析,主要采用广告曝光收益加上广告内容信息量/可读性的方式开开展计算工作。广告曝光收益要借助系统中用户的群体行为,在一定程度上能够衡量广告信息内容优劣,在计算广告内容信息量较为简单,究其根本是对于广告信息内容可读性的衡量。Content-based 推荐算法最终的效果在一定程度上取决于用户基于反馈内容的深度,由于通常情况下用户对于广告信息的反馈内容较短,因此可以提取的关键词信息较少,再利用Content-based做相关算法时,通常会由于提取数据较为稀疏而导致准确率难以确定,此时通常会引进入Word2vec技术,对关键词进行优化扩展,以关键词为基础开展扩展工作,最终对用户的反馈意见进行详细分析,以便后续精准广告投放工作得以顺利开展。此算法的应用能够有效改善传统广告中效果评估困难这一问题,通过对广告内容信息量的计算工作,将用户反馈的内容进行可读性的衡量,进而引进Word2vec技术,对客户反馈的关键词进行扩展,随后对相关信息进行分析,全面掌握用户需求,为广告行业的发展奠定基础。

4结语

在我国大数据不断发展的今天,大数据的发展在一定程度上体现

基于大数据精准教学系统的因材施教

基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题(共11题,每题4分,共计44分) 1、班级考试报告不支持查看哪些指标() A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是?() A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后,老师想要查看学生高频错题,请问该如何操作?() A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评,想优先讲解班级重点错误的题目,该如何操纵?() A.选择需要讲评试卷的报告,点击试卷讲评,选择按得分率排序

B.选择需要讲评试卷的报告,点击试卷讲评,教师直接点击认为错误率高的题目 C.老师课堂上直接寻问学生,哪道题目需要优先讲解D.以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入() A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况,请问该如何操作?() A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时,某位老师发现班级均分在90分以上(满分100分),下面做法错误的是?() A对比年级排名,查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面,分析考试难度、信度、区分度,总结差距。 C本次考试内容班级整体较好,不需要耽误教学时间,直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时,不能查看的信息是?()A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况

大数据下的精准营销策略

学士学位毕业论文 题目:大数据下的精准微博营销策略 学院:经济与管理学院 专业班级:工商管理 姓名:尹铭 指导教师:林彦新 完成日期:2017年3月31日

摘要 大数据时代的到来,改变生活的方方面面,并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生,但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上,而不是更显而易见的“r(Information,信息)。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下,精准的营销节省了时间,提高了效率,正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站,拥有庞大的用户量和信息量,这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛,越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代,广告行业从以媒体主导转向以用户为主导,有了大数据平台的存在,以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于:突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流,发现市场的新趋势从而改进自身,并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博,以具体案例进行分析,分析微博上的大数据营销的优劣处,总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲,希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考,使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合,将微博传播方式从目前的单一化变为多元化,以此来迎接4G 时代的大信息化,从而以更丰富的表现形式,更便捷的无障碍互动,将企业微博营销推入微时代营销。 关键词:大数据;精准营销策略;微博营销

中国互联网广告精准投放的行业分析报告

文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持. 中国互联网广告精准投放的行业分析报告 作者:傅世亮 随着网民人数的增加,网络终端的增多以及网络带宽的增大,以此为基础 的互联网广告行业在过去几年得到了迅速的发展。 互联网作为高效的信息传播途径,对人们的工作和生活产生了深刻的影响,成为不可或缺的一部分。根据中国互联网络信息中心发布的数据,在过去的几 年间,中国网民人数和占比处于逐步上升的阶段,截止 2015 年 6 月,我国网 民规模达 6.68 亿人,互联网普及率为 48.8%,其中,移动用户的数量达到了5.94 亿人,占总网民人数的 88.9%。 随着网民人数的增加,互联网成为广告媒体传播的重要途径,互联网广告 以其成本低廉、传播快速、投放精准和形式多样等优点收到了广告主的重视, 成为其营销计划中的关键环节。中国第一支互联网广告于 1997 年发布,一大 批以门户网站为代表的中国网络广告公司开始登上时代的舞台;经过十几年的 发展,互联网广告逐渐成为主流,行业经历了粗放型到精细化的转变,逐渐走 向成熟。目前,中国互联网广告的份额已经超越了纸媒广告,成为与电视广告 同样重要的广告市场组成部分,且增长率远远高于传统媒体。根据艾瑞市场咨 询的预测,由 PC 端互联网和移动互联网构成的中国互联网广告的市场规模将 在 2018 年将达到 3,930 亿元。

数据来源:Wind 资讯、艾瑞咨询 一、互联网精准投放的发展 根据传漾富媒体中心相关材料显示,2014 年至 2016 年,国内富媒体广告市场规模年增长率达 20%-30%,预计 2016 年达到 96.9 亿元人民币,2017 年达到 114 亿元人民币的市场规模;网络展示广告作为网络广告的主要形式之一,其早期的投放以粗放型为主,即广告主与相应的网站(如门户型网站、专业论坛等)签订广告投放合约,在网站的固定位置进行长期的静态广告投放,此类投放只能做到人群大类的划分,但无法做到广告的精准投放。 随着网民媒体消费行为的碎片化,在海量的数字营销资源中实现对于目标客户的精准定位成为极其迫切的需求,依靠传统的媒体排期广告投放模式已经难以适应当前的媒体环境与用户习惯,因而程序化购买模式作为代表数字营销领域规模化、精准化、程序化趋势的新营销方式应运而生。 DSP(需求方平台)精准投放行业的市场规模及发展趋势:作为广告程序化购买的必要产品或者工具,是广告程序化购买的核心环节。DSP 全称“DemandSidePlatform”,意为需求方平台,是面向广告主的广告投放管理平 台。DSP 通过对数据的整合及分析,实现基于受众的精准投放,以程序化购买的方式,接入众多媒体资源,帮助广告主进行供跨媒体、跨平台、跨终端的广告投放,并对广告投放效果进行实时监测及优化。程序化购买把从广告主到媒体的全部投放过程进行了程序化投放,实现了整个数字广告产业链的自动化。

大数据精准营销

方法 91 2016年第十一期 “精耕细作”的精准营销是企业营销管理发展的大趋势。精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析 , 根据他们不同的消费心理和行为特征 , 企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略 , 实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。精准营销与传统营销的对比见表。 一、精准营销的主要方法 1.基于数据库营销 建立一个相关信息比较完备的潜在消费者数据库,是进行精准营销的重要基础,需要企业持续的努力,如果企业还没有建立独立的、完备的消费者数据库,可以借助其他组织的数据库,从中挑选出符合企业需要的潜在消费者的信息,来开展自己的精准营销活动。 大数据为精准营销提供了海量的数据,以此建立起更加精确的市场定位与分析,高效地寻找客户,为客户提供更加个性化的产品和服务。 大数据精准营销 关键词:大数据精准营销数据库营销 文/魏想明张晶向贤松

2.关键词搜索广告 搜索引擎利用特殊的信息过滤技术,将不同的内容,例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等, 推荐给可能感兴趣的用户,从而实现精准推送。百度、谷歌、bing 等搜索网站都提供关键词搜索广告服务。大多数消费者购买某类产品或服务时,都会通过搜索网站去查询相关信息。企业的产品信息通过搜索网站,就出现在需要的消费者面前, 针对性、精准性强。如购买手机, 你很可能会通过搜索网站去查询手机的相关信息,而当你浏览其他网页时,也会显示手机的广告。 3.数据挖掘技术 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的是在信息不完全和随机的庞大数据中, 提取出隐含于其中有用的信息和知 识。其目的是让企业分析内外部的信息、预测客户的行为、检验异常模式,帮助企业决策者调整市场策略、减少风险,以做出正确决策。 4.自媒体营销 自媒体时代,很多意见领袖脱颖而出, 例如粉丝众多的微博名人、豆瓣小组、高质量的微信号。这些自媒体明星的特点是,只针对某一类人群,形成了话语体系与传播公信力,如果商家的潜在消费者刚好就是这些自媒体既有的读者人群, 与这些自媒体合作推广,就等于集中面向你的人群。微博能够实现网络数据库精准营销,这种微博营销通过话题互动, 充分利用名人效应, 而且操作简单,费用较低,是一种很好的精准营销方式。 二、大数据对于精准营销的作用 大数据为精准营销提供了海量的数据,以此建立起更加精确的市场定位与分析,高效地寻找客户。

高承远:大数据精准营销的五大弊端

大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代,猪也能被吹上天。这两年,各种各样的名词层出不群,刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的,就有大数据营销。 百科里面,是这样解释的:大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点,大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 看上去很美好,实际操作过程中却乱想丛生,甚至是一地鸡毛。 首先,从法律法规的层面来看,大数据精准营销非常容易剑走偏锋,实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具,本来无可厚非,各行各业,大到国家经济政策变动,小到一个马路口红路灯的时长,背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”,掌握了大量个人信息之后,如果缺乏有效地管控,大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次,从经营的层面,大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎,对老顾客不闻不问,此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商,还是滴滴打车等互联网企业,对客户分层分级、标签化的结果就是,对那些产生利润的老顾客,尽量少投入营销资源,对于新客户以及不稳定的老客户(存在流失风险的),反而花大力气营销,企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”,说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次,从客户感知的角度,大数据精准营销往往有一种等着客户,守株待兔愿者上钩的感觉,很是“无礼”。传统广告,无论是电视、报纸还是户外广告,总是静静地等在那里,无论你是否看到,它都在那里,而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告,像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动,你经常会心里嘀咕,是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且,动不动就弹出的广告,对用户行为很是打扰。 同时,从传播效果的角度看,大数据精准营销广告由于传播的分散,缺乏

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说,网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段,所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传,在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%,而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户,由于这些用户之前已经访问了您的网站一次,这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告,将能够吸引他们回访并完成购买。理论上,网站再定向技术听起来完美,但执行起来,却可能让很多广告主走入死胡同,因为它只能够覆盖到旧有的访客,而无法接触新访客。对于广告主来说,网站再定向是一把双刃刀,它虽然能带来绝佳的ROI,却由于覆盖度不足,会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据,网络都能记录下来,而网络的实时记录特性,让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新,广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中,我们会简单地对比几大定位技术,并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来,促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化,实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据,是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言,就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今,市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为,来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析,并划分为不同的群組,例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据,广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强,也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率,因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户,因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来,广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据,这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据,包括了用户浏览的页面,下载的信息,以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说,金字塔四层的数据都独具价值。举例而言,广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息,因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时,那些与用户需求和偏好相关的数据,能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此,要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程,我们就需要把这四层的数据分析整合,才能制定一个更全面的营销方案。

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大数据技术下的精准广告投放 在广告行业发展过程中,大数据技术的应用成为其谋求创新、优化升级的重要手段,利用大数据的分析处理能力,能够为广告投放工作提供精准的信息数据支持,提升广告自身价值的同时提高了广告公司的自身效益。但是在当前广告行业利用大数据技术的过程中出现了众多问题,导致广告行业改革面临较大的风险。因此,一种有效的基于大数据环境下的数据挖掘技术对广告的精准投放具有十分重要的现实意义。 1大数据精准广告的特点 1.1个性的广告创意 广告投放主体之所以投放广告是想将广告传播价值转换为自身产品的经济价值。想要提高广告价值,那么首先需要向消费者表达自身产品的相关信息,以便能够引起消费者的注意,为消费者留下产品的重要印象。在当前各类型新媒体不断发展的情况下,媒体渠道呈现多样化发展,广告传播主体想要促使自身产品信息在众多信息中脱颖而出,那么在表达内容上需要创新。而基于大数据技术的精准广告,能够依托程序化创意平台在短时间内对产品信息的表达形式进行创新。程序化创意指的是经过程序化创意平台的算法与大数据技术相结合,向广告设计师推送符合设计内容的相关材料,其中包含有广告设计颜色、广告标识、广告语等,当设计师完成多份广告创意设计,由于不知道确切的投放效果,故由系统先进行自由组合投放,在投放过程中不断根据用户反馈确定最优的创意。

1.2科学的广告决策 在传统的广告决策中,广告投放主体通常情况下会根据自身产品的特性寻找适合投放广告的平台,因此,广告主自身的经验对于广告决策起着至关重要的作用。而基于大数据技术的精准广告,在投放过程中,首先需要Graph-based推荐算法对数据信息进行处理,随后根据处理结果对消费者投放广告。这样一来,利用大数据技术处理过的信息数据能够为广告决策提供合理的建议,促使广告决策科学化。 1.3精准的广告投放 在大数据时代,精准广告的主要特点便是广告主对广告投放的关键点进行把控。在此过程中,广告主要善于总结发现消费者的自身需求,以便能够精准地针对消费者推送广告。当消费者浏览某类信息时,为消费者提供有关产品的链接,当消费者购买某类产品时,为消费者推动产品的价格,帮助消费者挑选性价比较高的产品,以此来促进产品的销售。广告主在此过程中,要善于捕捉消费者的信息,有针对性地对其投放广告,最终为提高产品经济效益打下基础。 2传统广告中的不足 结合传统模式下的广告投放情况来看,媒介既是受众接触广告的一个主要途径,也是受众不愿接受广告的屏障,在此情况下,广告投放者往往难以了解群众对于广告的评价以及群众是否愿意接受广告,在一定程度上会导致广告资源出现浪费情况,促使广告传播效果难以提高。除此之外,在传统的报纸广告时代,广告主在投放广告之后通常情况下较难接收到消费者的反馈,因此,广告主通常会将广告信息

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述 摘要:随着互联网的日益普及,人们对互联网技术的利用率越来越高,由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化,人们正步入大数据时代。在企业营销中,大数据的应用可以大大促进精准营销的发展,为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述,然后提出大数据时代下精准营销模式的问题,最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词:大数据;精准营销;精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年,著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念,并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,但是之后很长一段时期内,由于技术发展制约,“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始,移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起,这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用,使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势,数据复杂性也急剧增长,客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值,大数据技术应运而生,并得到迅速发展和应用,如此,“大数据”时代真正到来。 2008 年末,三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.doczj.com/doc/0717206523.html,zowska联合业界组织计算社区联盟(Computing Community Consortium)发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算:商务、科学和社会领域的革命性突破》,使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解,而非数据本身。随后,包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合,实施其大数据战略;国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告,积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月,EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月,Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术;11 月,由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前,大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索,并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月,

案例分析--实现广告精准投放其实很简单!

案例分析︱实现广告精准投放其实很简单! 作者:99click 商助科技作者:99click商助科技,第一家获得互联网营销数据分析专利的服务提供商。国内第一家互联网广告监播服务机构,领先的APP 、PC、微信站、Wap等跨屏、全渠道一站式解决方案提供商。了解更多干货,请关注微信公众号cn99click。 如题,我们来聊聊移动广告如何实现精准投放。 现在的互联网广告已经不是传统意义上的“广而告之”,现在则是有针对性的“有的放矢”。对于广告主来说,必须要将用户的体验放在第一位,将广告投放给真正需要它的人,就是所谓广告的“精准投放”。 首先要了解移动广告投放的四个关键点: 1.搞清楚每个广告要投给什么样的人; 2.如何找到这些人;

3.怎样才能以一种“体面的方式”将广告展现在用户面前; 4.是否有足够的广告资源来匹配不同的用户需求。 而其中最具技术挑战性的就是如何找到这些人,也就是如何进行广告精准投放。 说来说去,如何实现广告的精准投放呢?我们用案例来为大家分享一下。 案例一:移动品牌广告案例 某知名品牌奶粉XX奶粉“母亲节”品牌促销案例 前期执行一些列的广告投放准备工作,如制定投放目标,广告形式等。具体概况如下所示: 广告投放目的:提升品牌美誉度,拉新、引流提高活动参与度 广告投放形式:13组全屏、插屏、banner 广告投放方式:第三方DMP+DSP 平台 投放地区:全国 投放及时间周期:2016年5月8日~5月14日,全天候全时段 目标人群:育儿、怀孕备孕、母婴用品三大人群,据精准人群策略,共500多万 广告投放的前期准备工作完成了,接下来最主要的问题就是如何寻找我们制定的目标人群。我们可以通过数据分析,借助使用第三方的数据平台来实现。

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0717206523.html, 大数据技术在精准营销中的应用 作者:李殿彬 来源:《中国经贸》2017年第13期 【摘要】随着人类在社会上的发展,互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大 数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来,互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下,各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战,人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此,本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。 【关键词】大数据技术;精准营销;应用 一、前言 大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会,并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说,预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态,所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题,并提升数据信息的准确性,为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。 二、大数据技术概述 1.大数据概述 大数据是指用一般软件无法完成的数据,其数据规模非常庞大,种类繁多,与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息,并将其合理利用,将其中的真正价值体现出来,从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点 大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距,主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式,这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成: (1)自主化服务:大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务,并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成,满足不同用户的使用需求; (2)不确定服务:大数据知识服务模式在对大数据处理工程中,可以通过生态系统中的技术、手段进行操作,并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案,保证处理工作可以顺利进行下去。另外,大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物答案解析

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物参考答案及详细解析 一、选择题 1.C 【命题立意】主要考查线粒体、溶酶体等细胞器的结构与功能,意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】溶酶体是“消化车间”,其内含有多种水解酶,线粒体自噬降解过程需要细胞内的溶酶体参与,A正确;线粒体自噬后得到的产物中,有些物质可以被再次利用,B正确;线粒体自噬过度激活,细胞内线粒体将被全部降解,但细胞质基质、叶绿体等场所仍可产生ATP,C错误;哺乳动物成熟的红细胞中没有细胞核及众多的细胞器,在成熟过程中发生了线粒体自噬,D正确。 2.B 【命题立意】主要考查细胞增殖与细胞分化的过程及意义,意在考查学生的理解能力。【答案解析】在胚胎发育过程中,受精卵通过有丝分裂不断增加体细胞数目,A正确;卵裂期的细胞是由受精卵经过有丝分裂形成的,所含DNA的种类和数量不会发生变化,RNA的种类和数量会发生改变,B错误;原肠胚细胞可以通过增殖分化形成幼体的各种组织和器官,C正确;幼体形成后体内仍保留着少数具有分裂和分化能力的细胞,比如干细胞,D正确。 3.A 【命题立意】主要考查教材实验中的试剂、材料选择相关知识,意在考查学生的理解能力。【答案解析】黑藻和藓类都是观察叶绿体的材料,A正确;双缩脲试剂用于检测蛋白质,不用于检测还原性糖,B错误;纱布不属于半透膜,溶质和溶剂都可以自由通过,渗透作用装置中无法观察到渗透现象,C错误;温度本身会影响过氧化氢的分解,不能用过氧化氢酶代替淀粉酶来探究温度对酶活性的影响,D错误。 4.D 【命题立意】主要考查基因组测序、染色体的结构与组成、染色体有关实验等知识,意在考查学生的理解能力和综合运用能力。 【答案解析】酿酒酵母细胞的DNA分布于染色体、线粒体和质粒中,基因组测序是测定其基因组中全部DNA的碱基序列,不包括线粒体及质粒的DNA碱基序列,A错误;染色体没有生物膜结构,主要由DNA和蛋白质组成,人工合成染色体时,需要氨基酸、核苷酸作原料,不需要磷脂,B错误;端粒是每条染色体两端的一段特殊的DNA序列,故人工创建的具有完整功能的单条染色体中,理论上应该具有2个端粒,C错误;观察细胞的染色体数目,可用改良苯酚品红染液、龙胆紫染液和醋酸洋红染液对其染色,D正确。 5.B 【命题立意】主要考查植物激素的作用及其相互之间的关系,意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】由图可知,植物分枝发育过程中有细胞分裂素、生长素、独脚金内酯等多种植

精准化的广告投放新模式

精准化的广告投放新模式 著名的广告学者约翰·沃纳梅克有一句名言:“我知道广告费至少有一半被浪费掉了,但问题是我不知道究竟是哪一半。”这句话在10年前,不会引申出别的含义,在今天数字化新媒体迅猛发展的今天,广而告之的传播模式,不在能吸引到广告主,广告主要多是精准广告投放模式。尖锋传媒也由大众媒体的代理转向精准媒体的发展,现在拥有众多精准媒体,这种传播模式叫做“窄告”。 窄告,即“窄而告之”、“专业告之”,是一种新型的定向网络广告模式,通过运用互联网技术、业界独有的窄告发布系统,使广告客户的广告内容与网络媒体上的文章内容、浏览者偏好、使用习性、浏览者地理位置、访问历史等信息自动进行匹配,并最终发布到与之相匹配的文章周围。与传统广告所强调的传播覆盖面的广泛性相比,窄告更强调传播的精准性。用一句话概括窄告的特点,即“在合适的时间和地点,把合适的信息传递给合适的人。” 目前。尖锋传媒将这模式应用到自身的经营中,以及媒体推介方案中,这种广告模式主要有四种投放类型:分别是按语义投放、按地区投放、按访问者投放和按媒体投放。 1.按语义投放 通过对精准广告内容的语义分析,将精准广告投放到与之语义相匹配的正文周围,使得精准广告与正文的内容具备相关性、延续性。比如,某著名牛奶厂商,可以通过“精准广告”将宣传打到所有与“牛奶”、“乳制品”、“食品”、“补钙”、“保健”等相关的网页上。尖锋传媒楼宇LCD液晶广告的内容一般都符合受众人群的需求、和办公环境吻合,做到精准的语义投放。 2.按地区投放 精准广告可以通过对受众接触媒体、或者容易接触媒体的地区投放,如房地产想要宣传自己将要开盘的婚房,那么四五星级酒店、写字楼成为这些受众经常接触媒体的地区并且比较容易接触广告,那么广告主便可以选择合适自己的媒体投放地区,实现精准投放。 3.按受众投放 精准广告发布系统可以根据受众的职业、兴趣、偏好等,有针对性地为其展示适合的精准广告。比如说,某个网民是篮球迷,他非常喜欢乔丹,每次上网都会浏览乔丹的新闻,如果有乔丹鞋或者其他体育用品厂家的精准广告,就会在他经常浏览的网页旁边显示。这样,广告的卖点与网民的关注点便呈现出相当大的相关性,网民的消费欲望可能会被激起。我们

基于大数据的精准教学模式探究 2017

基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 : 摘要:精准教学自诞生以来,受限于技术条件,无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起,为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下,文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境,分析了大数据对精准教学的影响。随后,文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度,构建了基于大数据的精准教学模式。最后,文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题,对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究,推动了大数据技术在精准教学领域的应用,有助于激发精准教学的活力,进一步提升精准教学的有效性。关键词:大数据;精准教学;教学目标;教学过程;教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学(Precision Teaching)是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初,精准教学面向小学教育,旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持,以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3];后来,精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展,精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一,他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为,操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果,人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中,操作性

行为更有代表性,因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年,Skinne将这一理论引入教学,认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制,辅以训练、反馈和纠正性补救等措施,形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化;对于那些偏离目标或未达到目标的行为,则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度(Fluency)精准教学中的最大“精准”在于教学评价,而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能,关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此,精准教学引入流畅度指标,用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面,也就是说,学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握,也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性:持久性(Maintenance)、耐久性(Endurance)、稳定性(Stability)、应用性(Application)和生成性(Generativity)[7]。其中,持久性是指在无额外练习的情况下,学生根据需求执行任务的能力;耐久性是指为了满足真实需求,学生在长时间内持续执行任务的能力;稳定性是指在有干扰的情况下,学生能够继续实施一项技能的能力;应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力;生成性是指在没有明显的指导下,学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现,即每天花费一定时间(1分钟或几分钟)进行练习与测量。练习是测量的基础,且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说,测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中,该图

大数据时代下的精准营销精编版

大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

2012年以后,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下:利用海量数据和先进的数据挖掘技术,研究客户行为特征,进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销,美国全国数据库营销中心是这样定义的:“数据库营销是一个动态的数据库管理系统,该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客,并可以随时扩充、更新。就其功能而言,要能实现以下目标:确认最佳目标顾客及潜在顾客,然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系,同时根据数据库建立先期模型,进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进,把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段,所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中,提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具,用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为,帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)是世界公认的方法论之一,也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现,也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模,其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤:商业理解,数据理解,数据准备,建立模型,模型评估,模型发布。? 通常来说,把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码,并与数据处理代码进行整合,就可以在数据库存储过程中实现

ccm互联网精准广告投放平台

AdTime-CCM 互联网精准广告投放平台 目录: 1. 平台介绍 2. 实现功能 3. 技术优势 4. 核心价值 5. 传播策略 6. 打造全新互联网营销All in One 7. CCM对广告主的价值及收益 平台介绍: CCM(Communication Media)是AdTime旗下互联网精准广告投放平台。 基于CCM平台推出的互联网精准营销解决方案,是建立在All in One流量采集与分析系统技术支撑下的。以技术引导投放效果为目的,通过对网络流量的采集分析,挖掘用户的网站访问请求与上网行为的基础数据,对目标受众人群建立准确全面的了解,并由此指引传播策略和机制的设定。 在强大的技术支撑下,充分利用电信运营商优质的资源与各类互动、定向、数据分析技术,全面提升传播效果,用优质资源与专业技术,助力品牌营销效果提升! 实现功能: 受众特征精准勾勒:通过网络行为追踪和聚类,勾勒出受众的兴趣、消费水平、性别、地域等轮廓特征;

传播策略自动调整:持续追踪受众行为,及时挖掘新的受众特征,并自动调整受众锁定和品牌传播策略; 受众资源实时更新:依据受众活跃程度进行排名及实时增减,确保广告投放给最有价值的人,节约广告资源。 技术优势: 四大核心技术 ?流量分析:在CCM合作的全国节点IDC(电信和联通数据中心)中部署All in One流量采集与分析系统,从而收集网络流量和数据并进行统一分析、处理; 能够实现对网民的上网行为所产生的流量和数据进行采集分析,准确划分用 户的群体和相关属性。 ?行为跟踪:根据CCM与电信和联通合作运营的用户上网账号,将信息唯一标 示给每一个用户,当用户上网进行浏览时,则通过ID+Cookie技术唯一标 示该账号下的每一个电脑终端;通过标记每个用户的Cookie,CCM为广告 主打造属于他们的用户数据库,记录每个用户行为,深入分析,再次推广时, 进行针对性的线上推广。 ?访问监控:通过对URL访问请求以及DNS数据的采集和监控,能够实现对 于用户上网访问网站的请求进行准确分析。如:什么时间、什么地域、访问 了什么网站。针对不同的广告主其产品也拥有不同的特点,CCM可根据受 众消费习惯和产品属性选择最佳投放时间,让广告在适合的时间产生最大的 效果。时间上分为全天平滑和指定时段两个类型,满足不同的时间需求。CCM 不仅能满足广告主全网曝光,也能满足在各大区、各省、各城市的曝光需求,

运营商大数据精准营销

大数据时代下的互联网精准营销THE AGE OF BIG DATA OF INTERNET PRECISION MARKETING

0102 电信精准营销03电信核心优势 04 电信合作品牌 CONTENT S 目录 大数据时代

社会信息化发展步入大数据时代 数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因 素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来,大数据正成为最值得关注的领域之一 .“大数据”在互联网 行业通常表现为互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。 ?每一秒:全球发送290万封电子邮件; ?每一分钟:微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络 Facebook的浏览量超过600万; ? 每一天:全球上传2.88万小时视频至Youtube; ? 每个月:网民在Facebook上花费7千亿分钟; ? 上一年:人们制造并使用的数据达1.8ZB。

大数据给社会带来巨大价值 大数据为我们更深入准确地认识和把握事物发展的内在规律提供了信息基础,蕴涵着非常大的潜在价值。这一点不 仅是许多业内研究机构的共识,更已经在商业应用中得到了体现。 据美国麦肯锡公司预测,大数据为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值,为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值,为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。 零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%,制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。 经合组织(OECD )的一项最新研究成果还对互联网数据的市场价值进行了估计,佐证了大数据的巨大 潜在价值。 市场价值2013年 2025年$181亿$1600亿

大数据挖掘下的精准营销策略探析.docx

大数据挖掘下的精准营销策略探析大数据成为商业发展的条件,这是因为科学技术的发展和进步,尤其是信息技术的普及产生的。大数据整合的是更大范围的数据,互联网和信息技术的融合使得大数据产生,为很多行业的发展都创造了条件。大数据来源于人群各种信息,也作用于人群信息,它能够精准化分析数据,从而为人群贴上标签。商业发展中应用大数据能够让信息的多样性和全面性作用被发挥出来,确保企业投放的服务符合人群的需求,达到营销的目的。 1大数据背景下精准营销的概念 大数据的优点是精准,它的精准程度高于传统营销,需要利用互联网技术以及计算机智能技术。主要是通过记录并收集消费者消费行为以及习惯给消费者贴标签,以便于针对性地提供消费服务。智能技术对于收集到的信息和数据能够准确分类,营销活动的开展就会顺利许多。大数据背景下的精准营销包括了三个步骤,数据信息的收集属于第一个步骤。收集信息和数据需要借助互联网工具,目前较为常见的互联网工具包括了以微信、QQ、微博为主的社交软件。当前社会的信息化程度加深,智能手机的使用人群数量增加,几乎每一个人都与网络信息技术之间具有联系。很多平台都会采集用户数据,从而形成了专业的数据库,为营销活动的开展提供了基础。紧接着就是对所收集的信息数据加以汇总和分析,信息智能工具在这当中起着重要的作用。它能够将收集到的信息挖掘分析,从而建立起模型,形成标签贴到用户身上。最后则是将经过了分析和归总的信息数据应用到营销

策略当中,提高营销的精准度。这一环节非常关键,营销单位会根据自己目标群体或者对方投放服务,获得更好的反馈,建立有效消费。企业在制定营销宣传的时候会结合用户对象的不同特征,因此会产生多种营销宣传内容,让用户认可营销内容。从整体上来看,大数据背景下的营销非常精准,而且具有高效率的优势。 2大数据背景下的精准营销策略 现代市场环境非常复杂,企业的数量增加,市场也呈现出前所未有的活跃状态。大数据背景下的企业精准营销,除了充分拥抱和利用大数据背景之外,还需要积极应用互联网技术,使得营销产生更明显的效果。精准的营销工作不仅会提高工作效率,而且能够减少投入,让企业用最少的成本创造更大的收益。企业在精准营销的策略下,能够逐渐形成品牌形象,这对于扩大影响力,增加用户数量,具有重要意义。实践中企业需要做到的是科学调控各个精准营销策略的应用比例,针对不同的情况选择不同的营销策略,提高营销的效果。 2.1自媒体营销 自媒体营销属于当前最常见的营销方式,这有赖于互联网技术的发展。研究当前自媒体平台会发现,数量非常大,而且每一个自媒体都拥有集中的粉丝群。从自媒体平台的性质和内容来看,他们在建立自媒体之前有着明确的定位,并不是向着所有人群发布信息、提供服务的。无论是针对女性的美容时尚自媒体平台,还是针对男性的运动电竞自媒体平台,都是通过企业的内容以及发展方向确定的。为了做好自媒体营销,获得经济效益,需要深入分析自媒体的情况。实践中

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值 随着全球的信息总量呈现爆炸式增长,移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征,同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力,使企业的营销更加精准,为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间,基于你对用户的了解,把你希望推送的东西通过合适的载体,以合适的方式,推送给合适的人。 大数据营销关键问题: 问题1:怎么才能准确知道Who?Where?Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据,构建对用户行为和用户数据的深入洞察,一方面实时监控各渠道的用户行为特征,运营和营销的效果,进行优化;另一方面集中用户的数据,便于后续的深入挖掘工作,实现以用户为

中心的数据汇聚,提升用户数据价值,实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通,为用户提供更准确的服务和营销。 问题2:渠道及交叉渠道组合方式如何选择? 当营销预算不够的时候,如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配?是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢?跨渠道营销预算如何进行排列组合? 问题3:如何通过个性化营销让企业离用户更近一点? 营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销,一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻,在那一个渠道以一个独特的价格,推送一个独特的广告创意,效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐,并且基于跨渠道触发式的营销能力,在注重用户体验同时达到最佳的营销效果,并且可对营销进行跟踪,从而不断优化营销策略。 问题4:如何实现基于大数据营销的即时营销? 企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据,立即优化营销效果。 大数据营销系统组成: 基于大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度

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