大數據營銷的核心內容

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大數據營銷的核心內容范文第1篇

關鍵詞:電力營銷；大數據；反竊電檢查

1我國供電企業的反竊電檢查工作現狀分析

1.1技術水平有待提升

在電力智能化不斷發展的今天,大多數用戶都是根據自身的生活用電量來進行電費的智能繳納,用戶用電呈現出范圍波動大且不穩定的現象,一些用戶別有用心私自竊電,導致供電企業對竊電設備容量與時間很難做到科學把控,且很難明確統計出已經被竊的用電量。不僅如此,因為我國供電企業在反竊電檢查中需要應用相關科學技術才能全面統計被盜竊的電量,所以,竊電人員往往也會尋找供電企業的技術漏洞來竊取大量電量,這對供電企業的反竊電檢查產生許多負面影響。供電企業很難統計出具體的電量,也無法準備掌握耗電量較大的原因,反竊電技術水平有待提升。

1.2管理工作相對滯后

管理漏洞作為我國現代化供電企業反竊電檢查中的重要困境及問題,對供電企業的科學發展產生諸多不利影響。在對待反竊電檢查的工作態度方面,一些供電企業管理者缺乏良好的關注和重視,對竊電現象缺乏深刻而又全面的認識,尚未在供電企業的發展中自覺落實反竊電檢查措施,這往往為供電企業反竊電檢查提供了許多的管理漏洞條件,導致供電企業很難實施反竊電檢查措施。另外,在現代化供電企業實施反竊電檢查的過程中缺乏相關技術設備,且電量檢查人員自身的綜合素養薄弱、整體素質低下等,導致竊電人員的不良竊電行為得到大范圍滋生[2]。

1.3竊電技術難以識別

現如今,世界科學技術呈現出高速化發展的良好趨勢,竊電人員在竊電過程中也利用了許多先進科學技術和手段,加之許多竊電人員屢教不改擁有豐富竊電經驗,能夠熟練掌握各種竊電技巧,這導致其竊電行很難被供電企業反竊電檢查人員發現。尤其是在反竊電檢查中當缺乏先進技術和設備時,更加難以確定用戶的竊電行為,也無法在短時間內收集大量的竊電證據。竊電人員在竊電過程中應用的竊電方法比較多樣,常見的有繞越計量裝置接線法,短接法,欠壓法、欠流法、移相法和擴差法等。如何加強對竊電不良行為的科學管理和控制,著重維護廣大消費者合法權益與供電企業的經濟效益,成為當前供電企業發展中不容忽視的問題[1]。

2反竊電檢查中的電力營銷大數據技術應用

2.1在營銷大數據中加強電量數據分類

在供電企業的發展中不斷加強反竊電檢查工作,并促進反竊電檢查工作質量和效率的提升,有助于更好地發展反竊電行為。將電力營銷大數據技術應用于供電企業反竊電檢查中,其具備良好的準確性與便捷性。在應用電力營銷大數據技術的過程中,供電企業反竊電檢查人員可將系統電量相關數據作為主要的評價標準。然后對用電屬性實施科學分類,比如說,在不同類型的用電線路特征分析中可充分結合客戶的用電負荷曲線進行比較,通過比較大小和波動來確定相應的變化量,然后通過數據模式與電力算法判斷異常數據,從而科學判斷出用戶的竊電行為。在電力營銷大數據的相關分類工作中,工作者必須要明確供電企業的線路規劃特征,了解線路的基本運行規律。在每一次的反竊電檢查中都要準確收集廣大用戶的相關信息,并進行實時數據分析,不斷發現失壓、三相電流不平衡或反向、相位異常等現象。在數據分析中一旦發現異常情況,就要進行分時段跟蹤調查取證,維護竊電現場證據,并依法給予竊電人員一定的懲處。

2.2利用大數據技術分析用電量相關信息

供電企業在應用電力營銷大數據進行反竊電檢查的過程中,需要將已經采集出來的所有數據作為評價指標,在反竊電檢查中積極分析電量數據,進行科學的統計學處理,對數據異常問題進行歸納總結。在分析電量數據的過程中,所有數據都需要實施科學的歸一化處理,對促進后續數據統計效率產生重要的意義,而且還可以提升數據準確性。在應用數據歸一化處理方法的工作中,其主要包含min-max標準化法和Z-score標準化法,在用電量數據處理中往往采取前一種方法,其具體公式為X=(x-min)/(max-min)。在該公式中,X象征著經過歸一化的數值,x意味著在特定時間段中的實際數值,min代表最小的負荷數值,max代表最大的負荷數值。對于用戶電量的數據處理工作,反竊電檢查工作者需要畫出數據變化率曲線,統計出供電企業中所有用戶當前的平均用電量。另外,在數據處理中還要準確計算概率,將提前計算出來的平均用電量及標準差通過正態分布方法,呈現正負荷數據的變化特征,然后計算出相關概率,最后根據已經分析出來的評價函數來評價用戶用電量,以獲取用戶電量的變化信息。關于大數據技術在用電信息中的應用,可以充分應用如下技術:(1)ETL關鍵技術:例如,在智能化電網建設背景下,眾多電力數據呈現出分布分散特征,且數據數量比較豐富,數據類型多樣。將該技術應用于這些用電數據分析中,然后與其他先進技術融合起來,有助于實現數據集成化。(2)數據分析關鍵技術:對于反竊電偵查和管理,應用大數據技術的核心內容就是將各種信號轉變為數據,在ETHINK平臺的應用下,對各種數據進行科學處理和分析,這可以為電力部門的工作決策提供科學指導。(3)數據處理關鍵技術:通過數據處理技術來分析各個地區的用電信息,對數據進行分庫、分區與分表管理。將利用率不同的數據納入相應的數據庫中,保證及時獲取并觀察電力數據信息。

大數據營銷的核心內容范文第2篇

關鍵詞：數據分析；設計思維；市場定位；精準營銷

中圖分類號：TS941 文獻標志碼：A

The Influence of Industry Big Data Analysis on New Models of Design Thinking

Abstract： Based on discussing big data analyzing technology as well as enterprise case studies and tracking surveys， the paper states that such data analyzing technology will facilitate the generation of new models of design thinking， which will more rely on Internet technology， and systematically reorganize complicated resources and information into data that can be further used as an important guidance for new product design. These data will help enterprises realize cooperation of various participants， information sharing and tier management in the process of product design and R&D and improve the efficiency and benefits of their design and R&D system.

Key words： data analysis； design thinking； market positioning； precision marketing

在全球服裝紡織業格局中，中國還處于起步探索階段，缺少真正有市場競爭力的自主設計品牌。企業們普遍缺乏高效務實的設計創新能力，成為了我國服裝紡織行業的發展短板。面對國際品牌的激烈競爭，企業們需要建立自己的新型設計思維模式。更加適應市場需求的新設計思維將是一套有理有據、高效靈敏的產品設計與管理系統，這將有助于企業們更超前的把握市場發展動態，更精準的分析產品的優劣勢，更合理的籌劃銷售策略，更敏銳的找到未來商業機會從而打造企業及品牌的市場競爭實力。

目前在經濟發達國家的服裝產業中，類似的研究已經進行到了比較成熟的階段，如法國的Lectra（力克）公司，通過將其CAD/CAM 、三維技術與互聯網技術的結合，進行最優化的數據傳輸，可以滿足企業在整個生產過程中從服裝系列設計到視覺化銷售的所有環節的需求。力克公司的發展資料為本文的研究提供了非常有價值的可參考實例。

1 針對服裝紡織產業大數據分析技術的研究

服裝紡織產業大數據分析技術是基于互聯網大數據分析的專業服裝設計和生產管理輔助工具。該分析技術采用的是個性化分布式數據挖掘技術，通過對互聯網海量真實的服裝銷售數據的分析，監控并分析網站，采用JAVA語言對網站中各種內容信息進行智能化的分析和挖掘，多維度、全方位對服裝屬性數據進行篩選，可甄別出不同時間段、不同地域、不同年齡層次、不同性別甚至不同消費習慣的服裝購買者對服裝顏色、款式、面料、尺寸等屬性的偏好，并形成直觀易懂的可視化報表，從而對設計和生產管理者形成指導，更加方便直接的形成“設計指導書”或者“生產指導書”。能夠使產品更加符合品牌特征和市場需求，極大地提高設計生產效率，減少成本與避免試錯風險。

在數據分析技術的層面上，它是基于html的個性化分布式數據挖掘系統。核心內容是監控并分析網站，生成Excel表格形式的報表，報表包含關鍵詞和網站的鏈接地址。這種分析為采用Java語言對網站中的各種內容信息進行智能化的分析與挖掘。相當于目標網站名單讀取模塊，采用Excel表格存儲目標網站列表和關鍵詞，并且用Java語言讀取信息，并利用web界面即時呈現監控結果。

2 服裝紡織產業大數據分析技術對設計思維影響的實例研究

參與本次研究項目的北京相與文化發展有限公司，是一家由中法意等多國設計師和業內人士組成的專業服裝紡織品品牌孵化和設計營銷整合機構。

2014年公司開始進行自主開發和使用基于互聯網的服裝設計大數據分析系統，如圖 1 所示，針對某款產品的數據分析結果，將對設計工作產生重要的引導作用。設計師們會根據數據分析結果來判斷設計思路是否合理，改變了傳統設計流程中過于強調設計師主觀感受的不穩定性，將基于互聯網的海量數據經過精準的篩選和整理，生成直觀可視化的數據報表，并且形成多點共享和分級管理的平臺化工具，將設計研發流程模塊化，迅速找到針對市場切實有效的產品設計賣點和營銷方式，可以極大地提高服裝設計師和生產管理者的工作效率，降低了設計研發成本并有效減少了企業在新品設計研發方面的試錯風險。

為了調研資料的充分性和客觀性，本論文還調研了參與10家生產銷售與男士T恤相關的服裝企業。在男士T恤這個產品品類的設計開發之前，這些企業想去了解該產品的設計研發方向的需求集中體現在以下幾個方面，如基礎風格、花型圖案、面料材質、款式細節和服飾工藝等；并且在這幾個需求里面，關于花型圖案的調研量最大，這個環節也就成為了企業們最為關注的問題所在，另外占比量22%位居其次的款式細節，也成了男士T恤的另一個設計重點。以上調研的數據比例圖示（圖2），充分證明了企業對產品的設計研發方向的設定，是有著比較明晰準確的需要點的，占比29%的企業都認為要將花型圖案作為男士T恤的設計重點。如果通過產業數據分析技術，能比較清楚地告知這些企業，在服裝設計研發的時候，是否要優先關注哪些方面以及如何把握這些方面的設計工作，這無疑對企業把控產品與市場需求的貼合度方面是有重要幫助的。

3 產業大數據分析技術對新型設計思維模式的影響

“積累、效率、協作、降本”―― 代表著新型設計思維模式核心要素的，將給產品的設計研發思維帶來全新突破，將有力地幫助中國數以萬家企業將設計真正轉化為生產力并最終打造核心競爭能力，完善品牌體系并全面提升品牌價值。

將與產品相關的市場數據進行搜集整理和分析，在互聯網大數據分析技術的幫助下，找到對企業的產品設計研發最具有參考價值的類比信息，不同于傳統設計模式的主觀化和分散化，新一代的設計思維模式需要將資源和信息模塊化，形成支持系統；從而在企業的整體產品設計研發流程中實現多點協作、信息共享和分級管理，極大地提高了流程的效率，降低了錯誤判斷市場導向帶來的經營風險，節省了設計開發的時間和成本，同時新型設計思維模式又會強化對于流程中每個環節的工作指標的評估，從而達成有效良性的管理機制。

4 結語

大數據營銷的核心內容范文第3篇

關鍵詞：大數據環境下；電子商務；安全研究

電子商務安全從整體上看可以分為計算機網絡安全與商務交易安全兩部分內容。因此，電子商務安全不僅是一個網絡安全問題，還是一個商務安全問題。在大數據環境下，研究電子商務安全問題已經成為了一個迫切的學術任務。

1.大數據對電子商務的影響

1.1大數據帶來的風險與機遇

不管是即時通信工具還是社交網絡等，所有方面都會涉及到海量的數據，這使得大數據環境下安全形勢與傳統安全相比，變得更加復雜。大數據為傳統安全帶來的挑戰表現在以下幾點：（1）大數據對數據的完整性與可用性帶來了沖擊，在防止數據丟失、被竊取以及被破壞的問題上存在著一定的難度，以往的安全工具已經滿足不了大數據環境下的需求。（2）數據中包括大量的企業數據、用戶數據、個人數據以及各種行為數據等，這些數據都是集中儲存，提高了數據泄露的概率，倘若這些數據被濫用，將會對企業的信息安全帶來不利于影響。另一方面，大數據也促進者信息安全的發展。大數據為安全分析提供了新的可能，對于海量數據的分析能夠促進信息安全服務提供商更好的規劃網絡異常行為，從而找到數據中的風險[1]。對實時安全與商務數據結合在一起的數據展開預防性研究，能夠識別攻擊的性質，防止被非法者入侵。網絡被攻擊后會留下種種痕跡，這些痕跡都以數據的方式隱藏在大數據中，運用大數據技術整合計算與處理資源能夠更有效地應對信息安全威脅，促進找到攻擊的源頭。

1.2大數據對電子商務發展的影響

根據有關報告顯示，從2012年至2020年，我國的數據將增加數十倍，數據將從346艾字節到8.6萬億千兆字節。這些數據主要來自不斷增長的互聯網使用數據、社交網絡、智能手機以及移動電視等。在互聯網使用數據中最具有發展前景以及研究價值的領域體現在電子商務方面。淘寶每天新增的交易數據有10TB之多，eBay分析平臺每天處理數據高大100PB，超過了許多交易所全天的數據處理量。在海量的交互數據中隱藏著重要的數據價值，數據已經成為所有經濟領域的重要構成部分。大數據漸漸地成為了電子商務企業的重要部分，它也是體現公司價值的關鍵因素[2]。通過對數據展開收集、整合與分析，電子商務企業能夠挖掘出新的商機，使得企業在激烈的競爭中立于不敗之地。

2.大數據在電子商務中的應用

信息時代的主要特征就是數據與信息的快速發展與快速傳播。這方面在電子商務領域也實現了深刻的體現。隨著電子商務在各行和業尤其是零售行業的快速發展，并發訪問量迅速增加，并且數據的類型也呈現出了復雜多變的發展趨勢。大數據的核心價值就是細致地分析與利用信息。互聯網中融入了由用戶產生數據的模式，此模式提供了低成本、實時性強的數據。然而數據的真實性與可靠性還有待提高。電子商務與以往的銷售方式相比具有數據的可獲得性。在以往的銷售過程中，企業很難掌握顧客購買的源頭，倘若現在不購買以后是否會購買等問題，而在電子商務中能夠掌握到顧客購買、收藏以及瀏覽等行為。通過這些信息能夠促進企業更好地認識自己的產品，了解到自身在銷售中存在的問題，從而可以為客戶提供更加優質的服務。例如，在人們在逛淘寶時，會產生一些購買、瀏覽、收藏以及加入購物車等行為，這些行為都能夠在服務器中留下痕跡[3]。這樣可以幫助賣家去推測顧客的心理，比如是由于商品價格高、商品描述不完善以及缺貨等問題。因此，企業就可以通過降價促銷、上新品等策略去應對，幫助企業實現銷售，提高利潤。此外，在電子商務中企業還可以分析得出顧客的購買習慣等，從而依據顧客的購買習慣適當提醒顧客購買。

3.大數據環境下的電子商務安全問題

3.1電子商務的安全需求

目前，全球的各行各業都涉及了電子商務，然而所有的企業都面臨著一個共同的問題，即電子商務的安全問題。因此，應當采用先進的安全技術，對網上的數據與信息的收發進行身份確認，從而保證雙方信息傳遞的安全性、完整性等。

3.2大數據環境下的電子商務安全結構

在大數據環境中可以通過網絡的安全基礎設施GSI建立電子商務平臺，可以提供共享的電子交易市場。各商家在自己的網站展現貨物資源，貨物資源由資源管理，形成局部的管理局，有規定的交易安全策略以及貨物名稱。在這個基礎建立一個虛擬的電子交易市場，提供虛擬的貨物資源以及全局安全側裂，由交易管理交易。

3.3大數據環境中電子商務所面臨的問題

大數據促進了電子商務的發展，然而同樣也存在著許多問題，主要包括以下幾個方面：（1）用戶數據的安全與隱私問題。數據的開放性是大數據環境的特征之一，也是大數據實現個性化服務的重要因素，然而開放的同時應當保護數據的安全性與隱私性。用戶在網絡上的所有信息都可能被截取，并且用戶本人可能不知道。（2）IT技術問題。電子商務大致包括“電子”與“商務”兩部分，其中電子指的是計算機技術與網絡技術，商務是其核心內容，電子商務倘若沒有技術的支撐很難實現商務活動。然而大數據的數據量大等特點使得傳統的關系數據庫很難達到要求，并且沒有合適的存儲技術與分析處理技術。

4.結束語

在大數據環境下，數據是企業的資源也是企業的重要財產。大數據為電子商務企業帶來了準確的營銷定位以及嶄新的商務模式，并且也帶來了許多問題。安全問題是所有企業都十分關注的問題，因此相關技術人員應當深入研究出解決安全問題的方法，從而促進電子商務企業能夠更好的發展。

作者:馮衛華 單位:河南司法警官職業學院

參考文獻:

[1]胡亞慧,李石君,余偉.大數據環境下的電子商務商品實體同一性識別.[J].計算機研究與發展,2015,(08),1794-1805

大數據營銷的核心內容范文第4篇

直至萬達出手，O2O第三極的可能性才顯露出來。

從萬達電商變革說起

“萬達電商只許成功，不能失敗！”2014年伊始，萬達董事長王健林在公司內部的總結會上放出了這樣的狠話。事實上，這已經不是他第一次這樣說。

在萬達內部，一場狂飆突進的變革早已展開，人們已經感受到三個明顯的信號：一是覆蓋廣，變革席卷整個集團，王健林要求“萬達所有領導，從總裁、副總裁，各系統總經理直到公司總經理，都必須有電商意識”；二是進度快，不到半年，萬達在全國完成了50多家萬達廣場的WiFi布點，2014年會再翻一倍，達到100家；三是方向明確，萬達電商要做的是020，是“智慧廣場”，迥異于天貓、京東的線上電商模式。

一直以來，業界揣測萬達電商方向不明、進展緩慢，但隨著其020戰略浮出水面，萬達的真正意圖終于暴露在人們面前，那就是做020的“第三極”。

眾所周知，萬達、萬科等地產巨頭握有龐大的線下連鎖商業資源，坐擁可觀的人流最與交易量，一旦切入O2O領域，必不會走商品貨架模式，而是會突出生活商圈的服務延伸，形成一種“實體商業+O2O工具”的亞平臺生態。

按照萬達的官方說法，其O2O模式有三個關鍵詞：智慧廣場、大會員、大數據。但在產業界看來，更值得探討的是萬達布局O2O的初衷、整體架構及運轉邏輯。

旺場與主動進化

年輕客群正在大量流失？線下零售由此遭遇客流危機？

面對來勢洶洶的互聯網經濟沖擊，人們似乎已經形成思維定勢，實體零售危機論業已蔓延多時。但事實上，兩個客觀條件擺在面前：一是城市化進程依然在推進，中國的大型綜合購物中心不是富余，而是匱乏；二是多好的草原都會有瘦馬，達爾文在物種進化論中有著明確的表述：“不是強者生存，也不是智者生存，而是適者生存。”

基于上述條件，萬達預計將于2014年10月建成第100家萬達廣場，由此躋身全球最大的商業不動產公司。在二三線城市，萬達力推的廣告語是“萬達廣場就是城市中心”，加上周邊配套建設的五星級酒店、商業住宅區、各種自營業態……萬達將擁有全球最大的綜合實體商業人流。而據王健林預測：到2015年，萬達廣場將發展到140個，如果平均每個廣場承載2000萬人，那么一年將有超過20億人次進入萬達廣場。

一項內部統計數據同樣值得關注：根據新開建的萬達廣場客流屬性統計，80%以上客流為35歲以下的年輕人，以20歲左右的年齡段為主，月收入4000元～5000元，基本屬于相應區域內的白領一族。

于是，討論萬達O2O的一個重要前提浮出水面：萬達的綜合實體業態依然處在上升期，進軍O2O不是拯救一個行將入木的傳統行業，而是未雨綢繆，適應線下零售與服務業態進化的大勢所趨。

為什么非要進化不可？根源在于很多零售商吃了多年地產增長紅利，日子比較滋潤，而一旦泡沫被擠壓，面對電商與移動互聯網大潮沖擊，那些缺乏零售核心能力（如單品管理、數字化、買手制、體驗業態等）的商家，無疑會淪為裸泳者。

“大家在同一個城市蓋購物中心，圖紙你可以拿過去，招商也可以一比一復制，但如果不借助互聯網來經營，形成不了核心競爭力，蓋再多的樓，也競爭不過萬達。”有內部人士這樣闡釋萬達布局O2O的進化初衷，即“萬達你學不會”。

這是一種“旺場”邏輯，實現的手段是商業地產的數字化升級，出發點與著重點從來都是“做強本身的商業實體資源，確保自己領跑于所有競爭對手”。

亞平臺生態與雙邊市場

《平臺戰略――正在席卷全球的商業模式革命》一書中專門探討了以“地理”為核心、構筑平臺生態的創新路徑，并將Foursquare列為最值得推薦的案例，這是一個“結合了游戲元素、折扣服務，并以地理為核心”的生態圈。

作為平臺方，Foursquare連接了用戶、商戶“雙邊群體”。用戶通過簡單的手機捆綁，即可獲知周邊商家的信息，比如地理位置、折扣優惠等；同時只需“簽到”，就能享受優惠服務。人們可以將自己的位置分享到社交網絡，類似的行為越多，就越容易得到Foursquare頒發的勛章與折扣獎勵。簡單來說，Foursquare的核心創意，就是打通虛擬社區與現實商業世界。

而在商戶市場，Foursquare手握海量的用戶數據庫，比如簽到的次數與時間、客戶群人口結構、常客數據……這些都是商戶進行精準營銷所渴求的內容。于是，包括百事可樂、星巴克、各大百貨公司等，紛紛加入到Foursquare生態圈中。由此，一個基于地理位置的雙邊市場平臺搭建并運作起來。

Foursquare給萬達帶來了哪些啟示？首先是基于地理位置自建平臺生態的可能性。萬達可以不依賴任何第三方平臺，自建一個基于線下商業實體的生態圈。相比線上互聯網平臺，基于地理位置的平臺生態會面臨商戶、用戶在數量、多元性上的瓶頸，但其優勢在于結合消費者行為軌跡、消費偏好、社交網絡等數據，做好精準營銷匹配，實現對區域內用戶與商戶雙邊市場的綁定效應。

其次是找到平臺生態不可替代的核心內容資源。馬云為何要拉攏萬達？核心在于萬達的商業帝國以“體驗業態”為主，這是電商線上貨架所無法取代的獨有內容。換句話說，過去幾十年的電子商務主要解決了延長購物時間的問題，但O2O模式的側重點在于有效服務時間的延長，萬達顯然擁有馬云們所沒有的內容資源，如體驗業態、商戶把控力、線下人流等。

最后是線上虛擬社區與線下商業世界的打通。通過社交化的分享，游戲化的獎勵與刺激，打通用戶在線上和線下的身份，提供更好的消費體驗。

由此，再對比萬達的動作，人們能夠大致梳理出一個萬達020的架構圖：從大框架來說，萬達要建立一個基于地理位置與自有實體資源的“亞平臺生態”，對接區域內的用戶、商戶兩大雙邊市場，以O2O方式實現生態圈內的綁定效應。它不依存于傳統的線上中介平臺，因為其本身即是平臺。

從細分構成部件來看，萬達的方向是構建“一個基礎”與“三個平臺”。所謂“一個基礎”，就是商業地產本身的數字化升級，主要通過布點免費WiFi、室內導航、人流監測，來搭建“智慧廣場”。

“三個平臺”則主要包括商家經營平臺、網站平臺、大會員平臺。商家經營平臺為廣場商家提供多渠道、立體式的營銷信息手段，根據對顧客線上線下行為的捕捉和分析，觸發點對點精準營銷，簡單理解就是幫商家開設一種新型的淘寶店鋪，可以自主管理；網站平臺是指除了自建的萬匯網、萬匯APP之外，萬達還要向包括支付、大數據分析等第三方工具方提供接口；大會員平臺用于綁定用戶身份與會員卡、優惠券以及通用積分等，提升復購率與用戶粘性。

完成雙邊市場的平臺搭建之后，O2O就成為萬達、商戶、用戶三角關系能夠穩定運作的核心紐帶。

不過，從長期來看，該雙邊市場的生態構建進程中會面臨一些挑戰，比如為商戶提供“類淘寶”的管理系統，以及通過社交化、游戲化來提升用戶粘性……這些都是萬達此前從未觸及的新領域。

用戶思維與O2O逗轉邏輯

分析萬達O2O的架構不難發現，智慧廣場只是基礎設施，吸引和黏住用戶才是決定平臺良性運轉的核心命題。

在過去的2年中，線下實體商家、尤其是百貨商場，大都在探討一個進化方向，即“泛渠道（Muti-channel）”與“全渠道（Omni-channel）”，很多人并不明白兩者的核心區別。銀泰網GEO林琛對此有過非常經典的論述：“泛渠道是渠道思維，即渠道并發分裂；全渠道是用戶思維，用戶統一，渠道交叉。”

如何將“從用戶思維出發”做到極致，將是決定線下零售商能否繼續吸引年輕一代，尤其是90后消費者的重要命題，這就需要結合新的消費訴求，如“極客”消費（科技感體驗）、價值觀認同、可參與感、游戲化等等。也就是說，O2O是一個技術話題，但又不完全是技術話題。

萬達希望向用戶提供一種全流程的O2O體驗，以吸引和黏住用戶，其運營邏輯偏重于大數據思維，模型大致為“海量人流一‘大會員十大數據’運營一精準的營銷與服務運營――用戶體驗提升”。

這套模型的運轉，需要解決兩個“事關線下生意好壞”的難題：一是顧客在哪里？二是如何讓顧客再來？

線下實體商要知道“顧客在哪里”，就要滿足消費者關于“你是否更懂我”的心理訴求。萬達正嘗試從兩個關鍵的觸發點一免費WiFi與萬匯APP，來收集和優化用戶畫像。

首先是在廣場布局免費WiFi，從初期試點情況看，該項改造大約能帶來10%的客流提升，會員數量與交易額也會隨之增長。

除了吸引客流、增加會員，免費WiFi的另一個作用就是更精準的用戶畫像。萬達整合了包括美國Aruba Networks公司等數家頂尖供應商的技術能力，室內導航的精準度可以達到5米，能夠有效記錄用戶行為軌跡和在每家店鋪的停留時間。同時，用戶使用免費WiFi時跳出的Portal頁面，也會具備“手機號登錄”、“成為萬達會員”等提醒功能，以此實現身份數據的打通。通過不斷的積累和優化，萬達就可以逐步將對用戶的偏好分析做到較細的顆粒度。

另外一個觸發點是萬達自推的萬匯APP，它既是一張虛擬的萬達會員卡，同時又是用戶隨身攜帶的卡包，集成了各類消費記錄、積分、優惠券――顯然，這也是一個分析用戶購買行為與品牌偏好的絕佳來源。此外，它還提供了找車位、室內導航等基礎功能，背后同樣可以比對用戶的消費能力、品牌偏好等數據。

簡單來說，未來的萬達不僅可以知道每日的人流規模，更可以通過大數據的積累和分析，逐步為用戶做畫像，從而實現“更懂用戶”、“精準推送”的構想。

個性化與場景化精準營銷

“讓顧客再來”是解決“如何打動我”的難題。萬達希望達到的效果是：為用戶提供個性化以及場景化的精準營銷，而非此前傳統賣場慣用的“推送”方式，由此實現用戶“召回”和復購率提升。

萬達在鄭州曾經做過一些新嘗試，比如通過大數據分析，發現有20%～30%的用戶都會去兩家店，一是優衣庫，一是必勝客。于是，萬達就聯合這兩個商家做起了聯合促銷。此外，萬達也嘗試針對正在戀愛的年輕人，提供類似“逛街十吃飯+看電影”的長鏈條聯合促銷。類似的舉動基本都是基于大數據分析。對用戶的生活方式、行為偏好等數據進行歸納梳理，并實現需求的精準滿足。

與此同時，萬達還在嘗試一些“場景化”營銷方式，比如用戶正在一樓逛街，恰逢飯點，萬達就結合其餐廳、口味偏好，為其推送一些特價菜或會員折扣；同時，萬達還在考慮試驗“閃購”模式，在某些場次即將開演、而觀眾尚不滿員的時刻，以“特價票”方式來拉動電影票銷售。

當然，大數據運營的核心問題在于“顆粒度有多細”，過于粗獷的數據是無法有效指導經營行為的。不過，萬達認為以地理位置為中心構建的平臺，將比純線上平臺擁有一些大數據優勢。比如，用戶在一個賣場的消費選擇基本在20個以內，需求相對精準，不斷累積記錄即可做出行為偏好的大致勾勒；另外，萬達認為當系統對某用戶偏好拿捏不準時，最有效的方式是推送“深度折扣”――1～2折的低折扣對用戶不是騷擾，而是價值信息的提供。

一個有效打動用戶的運營難題在于，當用戶不在店時，如何打動用戶使其前來。除了基于大數據分析的精準促銷消息，萬達認為“積分消費提醒”是個高效的方式。

這時就不能不提萬達“大會員”系統中的重要組成部分“通用積分”，通過將萬達自有產業資源、入駐商家聯合起來做一個“異業聯盟”，用戶每消費100元就有1個積分，1個積分等于1塊錢，隨著用戶消費的累計、積分就等于可再次消費的現金，而且可以在萬達全國的店內使用。

據了解，目前萬達自有產業中的廣場、百貨、院線、大歌星等都已加入積分體系，未來還會將商業住宅、高檔酒店及長白山等旅游城項目囊括進來，最終形成一個多業態運行的商業自循環體系。

過去，由于時機尚不成熟，萬達沒有做全國統一的積分聯盟。而O2O帶來的商業地產數字化機遇，恰恰提供了一次大舉試水的機會。為此，萬達不僅要改造傳統POS系統，還會在未來推出可以兼容所有主流支付方式的云POS系統，實現用戶與商家在會員、積分、核銷等方面的“閉環打通”。同時，說服Zara、星巴克、優衣庫等入駐商家加入利益共同體，這樣做的好處在于，當絕大部分商家接受了積分體系。用戶對通用積分養成了使用習慣，將會“倒逼”商家逐步進入萬達的積分聯盟體系。

而按照萬達的思路，當用戶有足夠額度的積分放在萬匯APP中，萬達可以在其較長時間沒有到店消費時推送積分提醒，以完成用戶的引流。

大數據營銷的核心內容范文第5篇

你是否需要收集、分析、管理和使用你的關鍵性用戶數據資產，并針對不同的營銷活動，對數據進行劃分？

你是否愿意廣告投放得更為貼近目標消費者群體？獲得更好的用戶響應率，銷售轉化率和品牌認知度？

你是否需要通過分析受眾和媒體的數據，幫助優化廣告投放的受眾質量、評估DSP和Exchange平臺的轉化效率和覆蓋成本，從提高ROI（投資回報率）？

對于廣告主和媒介投放公司來說，以上的幾條實在是一項復雜和具有挑戰性的工作，尤其隨著投放渠道越來越多，投放系統也越來越復雜，這時候，就有必要對DMP進行投入了。

DMP（Data Management Platform）即數據管理平臺，DMP能夠幫助所有涉及廣告庫存購買和出售的各方管理其數據（不管是第一方還是第三方）。有人將其理解為數據庫，其實數據只是它的一部分，更重要的是在其之上的算法。DMP收集散落的受眾洞悉，讓數據易于獲取，真正找準海量用戶的個性化特征，把所有數據按不同屬性進行粒度細分，貼上標簽。一旦進行了標準化，這些信息在整個數字化渠道中，可以實現多重用途。

對廣告投放來說，DMP是DSP的一部分核心內容，DMP就是大腦，DMP用于存儲和分析數據，負責給DSP提供數據決策支持，而DSP則用于實際購買基于這些信息的廣告。

DMP應該有哪些核心功能？

號稱是DMP公司或者提供DMP平臺的公司越來越多，一個DMP的核心能力應該有哪些？總的說來，應該有整合一手或第三方數據，細分，數字數據收集，受眾分析，數據存儲，數據的跨渠道轉移，建模，傳統和數字數據的整合能力。

數據收集：DMP應該能夠收集并整合打通來自多個平臺或通道的數據，包括第一方，也包括第三方數據。同時還能夠將那些發生在線下的數據（如CRM系統中的數據）也導入到DMP中。

數據分類：DMP匯集了線上線下的用戶數據后，它應該可以讓使用者快捷的來組織這些數據，并按照需求對其進行分類。具體該如何組織和分類這些數據，取決于使用者的自身訴求，例如，一個電商網站可以通過DMP對消費的購物意圖數據進行分類整理和儲存。數據分類需要做到的，就是功能健全、無所不包、靈活性極大的標簽。

數據分析：DMP應提供完整的跨渠道的報告和分析洞察功能，包括分析網站訪客過去的購買、點擊、表現出的偏好，用戶行為關聯分析等，可以根據這些重要的線索來進一步制定特定的用戶人群細分。

數據對接：DMP應該能夠不只得到數據，而且還向外實時進行數據的對接。DMP需要和DSP、Ad Network、Ad Exchange、媒體等進行數據無縫連接，協同工作，衡量投放效果，不斷優化下游媒體并提升客戶體驗。

四種DMP公司類型

DMP給營銷人員帶來了很多益處，它就像一個推進器一樣，推動廣告投放活動取得更大的效果并提高整體營銷回報，DMP在歐美發展已經比較成熟，結合國內的實際情況，DMP平臺大概有以下幾類。

第一：獨立DMP，擁有或者整合了很多數據，不提供媒體的競價采購服務，沒有DSP，但可以和多家DSP對接。

以國外數據廠商BlueKai為例，BlueKai的DMP平臺收集整合線上線下的數據，能夠交易第三方數據，并且幫助數據所有者組織和管理第一方數據，其中包括擁有數據的廣告主，還有擁有數據的線上媒體。

同BlueKai一樣，eXelate也是類似的數據管理及交易公司，國內類似的獨立第三方DMP則有AdMaster和締元信，致力于運用大數據，提供專屬的數據管理和研究服務。

有觀點認為，這類能夠整合多方面數據并且可以融入外部數據的第三方DMP是最合適的DMP平臺，它們角色獨立、定位清晰，在RTB的生態鏈中沒有利益沖突，并且擁有多源、豐富的數據平臺和大數據處理能力。

第二：本來是做DSP平臺公司，做到一定的程度，積累了自己的數據庫和擁有一定的數據挖掘能力，轉建立自己的DMP，進行線上線下數據的整合，從而為廣告投放服務。

DSP加DMP是一家供應商這種情況在美國也非常常見，比較典型的例子有Turn、DataXu and Triggit。作為一家廣告技術公司，Turn公司的客戶包括美國運通、微軟以及Verizon，2011年，Turn將自己的業務從DSP平臺擴大到DMP，立志于打造行業內最大DMP平臺。

國內的易傳媒、品友互動等DSP公司也同時擁有自己的DMP，和Turn一樣，這類公司認為DMP需要和DSP融合，才能使DMP發揮最大價值。

但也有觀點認為，用DSP自己的DMP平臺評估自己的投放效果，這是既做球員又做裁判的角色定位矛盾。DSP平臺所擁有DMP的最大價值是幫助提高其廣告投放的精準度。然而，往往DSP所擁有的DMP數據源較少，數據來源僅限于Ad Network。這樣一來，DSP就需要和數據來源更廣泛且中立的DMP平臺做數據對接，來提高DSP投放的精準度。

第三：線下數據巨頭轉型搭建DMP平臺。比如傳統CRM公司安客誠就于2013年9月底推出AOS（Audience OS）的DMP產品，開始了DMP的業務，為廣告主搭建了DMP之后，EDM，直復營銷，Callcenter，CRM全部順理成章囊中之物，整體協調也更有效。

傳統線下CRM公司轉型的DMP平臺雖然沒有角色定位的矛盾，但是在技術和人力資源儲備方面都具有非常高的挑戰。同時，要完成和各大Ad Exchange平臺、數據供應商的對接也具有較高的困難。

第四：高質量第三方數據擁有企業自建的DMP，例如淘寶、百度和騰訊，有大量的獨特的數據資源，但這些DMP平臺只針對自家的流量和數據，不算是真正意義上的開放。

釋放無限潛力