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大数据营销心得体会
随着互联网和技术的迅猛发展，大数据营销已经成为了现代营销领域的热门话题。大数据营销利用数以亿计的数据点来分析和预测消费者行为和偏好，从而帮助企业做出更有针对性的营销决策。经过一段时间的学习和实践，我从中获得了一些宝贵的心得体会。
首先，大数据营销的成功离不开数据采集和整理的精确性。数据的准确性是大数据营销的关键，只有准确的数据才能够为企业提供有效的营销决策支持。为了确保数据的准确性，我们可以通过多个渠道收集多样化的数据，包括消费者调查、网络分析、社交媒体监控等等。同时，还需要进行数据清洗和整理，去除重复、错误和不完整的数据，确保数据的完整性和一致性。
其次，大数据营销需要及时更新和分析数据。由于市场和消费者的需求经常变化，所以数据的及时性非常重要。只有不断追踪和更新数据，才能够及时发现和把握市场机会。除了数据的及时性，数据的分析也是至关重要的一步。通过分析数据，我们可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，帮助企业更好地了解消费者行为和需求，从而制定出更有针对性的营销策略。
再次，大数据营销需要注重消费者隐私保护。在进行数据采集和分析的过程中，我们必须始终尊重和保护消费者的隐私权。企业应该建立合适的隐私政策，并确保数据的安全保存和传输。另外，企业还需要向消费者明确说明数据采集的目的和范围，并征得消费者的同意。通过保护消费者的隐私，企业可以建立起良好的信任关系，从而更好地利用大数据进行营销。
此外，大数据营销需要结合人的主观判断力进行决策。虽然大数据可以提供大量的信息和预测，但它并不能代替人的主观判断和创造力。在做出营销决策时，我们需要综合考虑大数据提供的结果和我们的专业知识和经验。有时候，大数据的分析结果可能并不完全准确或适用于具体情况，所以我们需要以人的智慧来决策和调整营销策略。
最后，大数据营销需要注重持续优化和改进。大数据营销并非一成不变的，而是需要不断优化和改进的过程。我们可以通过不断收集和分析数据，以及与消费者进行互动和反馈，来了解市场变化和消费者需求的变化。通过持续的优化和改进，我们可以提高营销策略的精准度和效果，从而取得更好的营销成果。
综合以上的心得体会，大数据营销虽然有其独特的优势和挑战，但它也为企业带来了巨大的机遇。只有通过准确采集、分析和应用大数据，企业才能够更好地了解消费者和市场，从而使营销决策更加科学和精准。同时，企业也需要注重保护消费者隐私，兼顾人的主观判断力，并持续优化和改进营销策略。相信在不远的将来，大数据营销将会成为企业营销的主流方法。
（总字数：813）。
嘉兴大数据营销简介范文
摘要：
大数据分析能够为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料并为企业提供具有创新性思维的建议。新形势下大数据在企业营销中的应用主要通过精准化营销模式，企业、媒体和消费者多方共赢等方式实现。企业可通过大数据直接获取消费者行为状况进行市场调研；发掘对企业发展有力的客户资料信息，从更多角度个性化细分市场；使产品模块化，为用户提供个性化服务的同时简化生产管理过程。
关键词：
大数据；企业营销；应用分析；营销策略。
一、新形势下大数据的内涵。
(一)大数据定义。
大数据的价值主要体现在以下几个方面。首先，通过数据归纳整理，分析出目标顾客行为特点和消费偏好，从而为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料。当前正处于信息化、数字化时代，利用云计算技术，在最短时间内，为企业搜索到尽可能多的商业信息，是社会发展必然趋势。其次，拓展全新业务领域。当前经济发展速度迅猛，市场形势复杂多变，信息时效性尤为关键，在客户数据视角下，实施数据管理意义重大。此外，大数据的出现突破了传统思维方式。在分析大数据过程中，能为企业提供具有创新性思维的想法和建议，为企业制定营销策略注入新鲜活力。运用大数据思维，掌握专业核心技术，能够使企业在激烈的行业竞争中，提升自身综合能力，成为佼佼者[2]。
(一)实现精准化营销模式。
大数据提供了全面的数据分析，使得对于营销分析的正确性有了极大程度的提高，云计算以及社会分析为企业分析消费者的购买行为以及购买偏好提供了全面的数据，使得基于传统市场分析的企业营销模式逐渐被企业精准化营销模式所替代。精准化营销模式符合当前快节奏的生活，同时也是企业现代化发展的重要标志，精准化营销模式是通过对消费市场以及自身产品进行准确的定位，通过利用现代化信息技术手段建立消费者沟通服务体系，发掘每一个潜在的消费主体，同时扩大商品的品牌效应，提升企业的综合实力[3]。
(二)实现多方共赢。
威海大数据营销简介范文
居住在日本北海道足寄町的“全球最高龄男性”野中正造20日凌晨因衰老在家中去世，享年113岁。野中1905年7月25日生于北海道，是持续营业约百年的旅馆“野中温泉”的原经营者，非常喜欢泡温泉。
统筹：邵春涛。
责编：邵春涛王贺冉。
播音：王贺冉。
大数据营销创新研究论文
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据行业营销方案范文
摘要：大数据分析技术使精准广告模式得以实现。众多通信运营商、电商平台纷纷进入广告代理市场，广告公司面临诸多困境，如关键数据的来源渠道受限，广告主对媒体的偏好转移。但大数据量化技术仍需要与营销方法结合，传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代，广告主需要第三方监测公司降低广告投放风险，这些为广告公司突破困境提供了机遇，通过dsp+dmp的商业运作模式、“技术+创意”的一站式整合营销服务、“数量+质量”的内容营销策略和广告媒介多元与互动的精准传播平台等措施进行融合与创新，以适应全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
关键词：大数据；精准广告模式；广告公司；融合与创新。
一、大数据背景下精准广告模式下广告市场面临的困境。
（一）新进入者的威胁。
（二）数据来源渠道受限。
广告行业在大数据时代主要竞争力来自于其专业化的数据库。广告公司虽然具有对消费者终端拥有专业的数据提炼和处理能力，但传统的数据获取途径已远远不能满足精准营销模式的要求，需要大数据库为广告主提供精准的消费者研究，从而制定更加精确有效的营销策略和广告，而目前第三方数据如谷歌、淘宝、百度和腾讯已自建dmp数据管理平台从事数据分析和管理工作，但这些dmp平台并不对外开放，更有甚者谷歌已开始禁止其他第三方数据管理平台对其关键数据的采购与交易，这对有些借助程序化采购获取数据来源的广告公司来说无疑是个打击。
（三）广告主媒体偏好转移。
在上述竞争压力下，传统广告公司要突破困境，必须利用大数据这一双刃剑，扬长避短，准确定位，以适应这一全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
二、v告公司在大数据时代的机遇。
大数据分析技术实现了市场调查和市场细分领域的变革，极大地提高了市场细分的效率，使目标市场的精准定位成为可能，但从海量信息里面找到结果已然不能满足人们的需求，如何在海量信息中把碎片化、隐蔽式分布的数据重新组合、归类、排列、对比，剔除冗余干扰数据，获得反映用户真实需求的精准化、标准化数据，做到数据处理结果与用户真实需求高度匹配，进而为广告投放或营销决策提供有价值的参考，才是大数据真正的价值。很多广告公司在市场上经营多年，服务对象涉及各行各业，在消费者心理与行为、数据分析、营销策划等方面积累了丰富的营销经验，对于在海量数据中识别关键性数据，寻求用户数据背后的规律，发现和挖掘潜在需求，以及针对不同的营销目的，优化广告投放的受众质量，设计更容易被目标消费者接受的广告形式、以获得更好的用户响应率，销售转化率和品牌认知度等方面都具有敏锐的观察力和专业的判断力，利用大数据分析技术可以更好地为营销服务。
（二）传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代。
大数据营销的认识误区
首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学等，不是这篇文章关注的范畴。
在大数据带来的各类应用中，大数据营销应用恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的zara案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
报道zara案例的媒体，很少会将另一个案例拿出来进行对比性分析——h&m的大数据案例。在大数据方面，h&m与zara投入的热情不相伯仲，但是从大数据获得的收益却判若云泥，最重要的一个原因就是，在如何落实大数据得出的`经营决策上出现了较大的差异。zara对于大数据提供的决策信息落实得坚决而高效，配套大数据的管理链路非常通畅，直接指导到产品设计、生产、分区域投放的各个环节。对比而言，由于h&m产地分散到亚洲、中南美洲各地，使用大数据后，h&m又没有采用有效措施缩短跨国沟通的时间，这拉长了生产和经营适应大数据决策的时间成本。如此一来，大数据即便及时反映了各区域市场的顾客意见，h&m却无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让h&m内部的大数据系统功效受到限制——这造成了zara为大数据获得的成绩弹冠相庆之际，h&m却认为大数据价值了了的现状。
上面这个案例是大数据应用的常见认识误区之一，笔者称之为刻舟求剑型认识误区，这种认识误区最大的特点是，看到大数据的视角是孤立、静止的，虽然愿意投入很大力量在大数据获取和分析方面，但是企业的其他管理配套却依然故我，并没有针对大数据应用做出更多的适应性调整，导致大数据工作的最大成就，只是获得了一堆数据而已。
令人遗憾的是，其实多数企业在大数据应用上，都或多或少有一点刻舟求剑的毛病。判断一个企业在大数据应用上是否刻舟求剑，只要看参与大数据项目的部门和主管在企业中的地位和驱动力就可以知道。如果一家企业的大数据项目，其主对口部门是企业中的会员部门或者是技术部门，或者其他五花八门的总监级别的部门，除了这个对口部门外，并没有能够同时管理多个业务块的更高级别的干部关注大数据项目，那么基本上可以判断，大数据项目的成果多半跑不出数据范畴，想要对营销决策、产生企划和市场投放决策产生高效而持续的影响，基本上没可能。
企业的这种组织安排，显示出他们基本上没明白，大数据跟erp有一点类似，要想产生效果，就要对旧有的一些管理链路、运营思路进行适应性改变，否则，希望大数据像一个模块一样，只要嵌入企业旧有营销链路，就能运转如神，那基本上属于痴人说梦。
刻舟求剑派虽然问题多多，至少在行动上还是有其坚决一面的，当发现投入不能得到应有产出，企业也还有机会亡羊补牢，对管理链路进行调整，从而使得大数据获得的决策信息、营销数据能够有效传递到相关部门。
笔者最怕的是碰上叶公好龙派，说起大数据的时候极为热情，上手实施的时候，要么手面极小，根本无法保证大数据所需要的资源总量;要么对于大数据必须有的一些工具建设、策略优化、数据准备工作指指点点、不予配合——这两种情况，都非常常见，往往让大数据服务提供商哭笑不得。
我们以面向营销促销的大数据挖掘应用为例，这种应用的目的都是通过精准的人群建模和工具体系建设，使企业能够有效提高新客户数量、新客户下单转化率、老客户复购率等等指标。这种应用无非分成两个大类：企业有数据，或者企业没有数据。如果企业手中有大数据，那么必然要经过数据清洗、建模、挖掘、形成策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤;如果企业手中没有大数据，那么必然要考虑首先找到数据源、建设数据获取工具，然后同样是清洗、建模、挖掘、形成营销策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤。
如果我们碰上的是一家叶公好龙的企业，那就热闹了。比如服务提供商说数据要清洗，客户就可能会质疑：“我做dm和edm的时候这个数据都能用，不用清洗，你们直接建模吧。”服务商就解释：“做dm或者edm，只需要有联系方式和一个粗略的人群分类就可以了，但是转化率很低，通过数据清洗，我们要剔除其中所有不合格、不准确的数据，完成数据补齐等等工作，这是建模之前的必要步骤。”客户不听解释，反而更加质疑：“你们是不是不够专业，才对数据质量有这么高要求?要是我的数据像你要求的那么好，我找你们来干嘛?”
照这样沟通，只有一个结果，服务商撤出项目，客户还觉得自己被人骗了。
这个门派人数众多，是前述两个门派的火药库。就是由于“我不需要搞太懂”这个思维的存在，甩手掌柜们总会在该问的时候呆若木鸡，不该问的时候横加指责。总是呆若木鸡的企业，最后往往走向刻舟求剑派——这种企业思维中，大数据就是大数据，搞完这一块，等着结果出现就好了，为什么还要调整其他运营流程?而总是横加指责的企业，则往往变成叶公好龙者——这种企业的思维中，大数据“应该是我想的那个样子”，于是当别人告诉他“大数据其实是这个样子”的时候，质疑就如杂草般丛生了。
所以，想搞好大数据应用的企业，首先要检查一下自己是否具备“学习型企业”的素质，牵头的高层领导、具体对口的部门，是否有充分的学习热情和能力。一个大数据营销应用项目的建设，其实是一家企业特别好的一次学习和梳理营销体系的机会，当一个项目在建设的过程中，所有参与项目的企业内员工，逐步成长为数据获取、分析和形成决策、策略的个中好手，是一家企业非常幸福的事情，这意味着企业竞争力的提升!
至于甩手掌柜派，对于大数据来说，那就是“死路一条”!
大数据行业营销方案范文
摘要：dt时代，最重要的是“大数据”。目前，大数据开发和应用正如火如荼地开展，然而真正实现落地的项目并不多见。大数据现在只呈现的是一个研究热点，迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。该文通过导入大数据概念，解释大数据包含的二元概念，分析“大统计”与“大数据”的区别，引出大数据技术之一“数据标识”方法与应用，用以标识人类行为数据和医学大数据开发应用的方法，文章进一步阐明“数据标识”的科学性和准确性，为大数据开发应用指引道路。大数据是人类行为轨迹生产出来的数据资源，大数据是关于人的研究，由于物理人体的边界清晰，医学大数据应用或将早于人类行为数据应用的成功，未来的人工智能离人们不再遥远。
关键词：大数据大数据技术医学大数据数据标识精准营销。
目前大数据应用还处在启蒙和探索阶段，能够成功落地的项目不多。大数据是一种以数据为资源的高科技，数据在大数据中的地位相当重要，其一，拥有资源数据本身就是不容易做到的事情；其二，拥有资源数据还要有使用数据的想法、数据目标和数据技术。能够拥有以上所述中的一点已经很难了，大数据项目落地则需要拥有以上两点，这可能也是大数据项目目前落地少的原因。需要第一点大数据资源数据的各单位有其各自的解决办法，这里不讨论获得数据的方法，只谈谈第二点中大数据准确应用的一些方法。
大数据是人类发展的第五个阶段，第一个阶段：农耕时代；第二个阶段：工业时代；第三个阶段：电汽时代；第四个阶段：it时代；第五个阶段：dt时代；第六个阶段：ai时代-人工智能。梳理一下人类发展的进程可以看出，人类的发展是由人力的简单粗放开始，逐渐发展为机器代替体力，精细的电汽文明逐渐代替简单粗放工作，解放了人类的双手，随后计算机的发展代替了人脑部分功能，人类进入了it时代。简单看以上人类发展进程：人类科技的发展是由简单粗放到精细准确，由机器代替人工的进程。进入dt时代的大数据技术应该是更精确、更高级的技术，数字是最精准的表达方式，数字集合出来的数据也应该是最精准的表达方式，事实上不是这样简单。
由大量数字或是数据进行运算，可以得到精确结果的方法是统计学，应该叫做大统计比较好，不是大数据。
2大数据精准使用需要“数据标识”
“数据标识”的原理和方法。
人类科技发展是向着更精准、更智能化的方向发展，dt时代的大数据是可以满足人类更精准和更智能化的需求。前面提到目前大数据落地项目少，尤其能够产生价值的项目少，归纳为不能很好地使用大数据是相当重要的原因，大数据是数据在模型中准确应用的科学技术。好的模型制作相当重要，但数据的理解也非常重要。理解好大数据中的数据才能很好地使用数据，才能做好大数据。在《大数据及其应用前景研究》中笔者写到过数据的理解是每个人的知识水平决定的。理解好大数据的数据还要掌握如何使用数据的技术，这种使用数据的技术是需要把数据精准地放入大数据模型上在计算机中运行，输入精准数据才能有精准运算结果，做到数据精准使用必须学会“数据标识”。
“数据标识”是笔者在做医信天下医学大数据医院排行榜的思考和心得，这里同大家分享和探讨。“数据标识”的方法是笔者在中国医学科学院医学信息所做医学数据库工作方法的延伸。查阅资料没有查到有关如何做好“数据标识”的文献。先介绍一下初期医学数据库建设的方法，这样可能有助于更好地理解“数据标识”原理、概念、依据和使用方法。
大数据行业营销方案范文
4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质，企业管理”，同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升，必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势，三者之间保持相对独立，媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体，充当着党和政府的喉舌，比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下，应该尽可能和政府保持沟通，获得一个议题的全部数据，分析相关性，并最后释放到产品生产，这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度：国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度，国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代，国有数字出版单位的力量想壮大，数据权限的获取和释放程度是很重要的方面，国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时，也就为其他商业媒体做出了表率，提示了一定的经营路径。
二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战。
2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势，但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点：数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营，整体搜集难度显得较大；数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能；数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商，因此，他们无法及时获取数据；当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹，因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商，也无法记录数据。
3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析，熟练运用hadoop、mapre-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏，而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生，这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。
4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看，数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上，没有从战略高度看待大数据的到来，没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革，需要一定的管理与经营思路转型。
大数据与市场营销心得体会
大数据和市场营销的结合是当今企业发展不可或缺的重要环节。大数据将企业与消费者之间的关系更加紧密，市场营销的方法和策略也变得更加精准和有效。通过对大数据的挖掘和分析，企业能够更好地了解消费者的需求和喜好，从而更好地满足他们的需求，提升自身的竞争力。在运用大数据进行市场营销的实践中，我深刻体会到了一些心得体会。
首先，大数据具有多样化和广泛性的特点。在市场营销中，大数据能够收集到各个领域的信息，包括消费者的购买行为、喜好、兴趣爱好等等。通过对大数据的分析，企业可以了解到消费者的多样性需求，更好地创造出适合不同消费者群体的产品和服务。例如，某家手机厂商通过对用户的数据分析发现，年轻人更注重手机的颜值和功能，而中老年人更重视手机的耐用性和易操作性。因此，该厂商可以调整产品设计和市场定位，抓住不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。
其次，大数据能够帮助企业了解市场的趋势和竞争对手的情况。通过对市场数据的监测和对竞争对手的跟踪，企业可以及时掌握市场的动态，对自身的产品和营销策略进行调整。例如，某家零售企业通过对销售数据的分析发现，某一款产品的销量开始下滑，而与之竞争的对手相应的销量开始上升。通过对竞争对手的销售策略和市场表现进行分析，该零售企业可以找出问题所在，并及时调整自己的产品和营销策略，以保持自己的市场竞争力。
第三，大数据能够帮助企业进行精准营销。在传统的市场营销中，企业往往采用广泛覆盖的宣传手段，但随着消费者的数量增多和需求的多样化，这种方式已经不再有效。通过对大数据的分析，企业可以找出目标受众，针对性地进行宣传和推广。例如，某家电商公司通过对用户的数据分析发现，购买婴儿用品的消费者中，有很大一部分是准妈妈。针对这一群体的需求，该电商可以通过推送相关产品和享受一对一的购物服务，提升用户体验，从而增加销量。
第四，大数据能够帮助企业进行预测和决策。通过对大数据的分析，企业可以发现消费者的购买习惯和未来的趋势，从而作出相应的决策。例如，某家餐饮企业通过对消费者的点餐数据进行分析发现，某种特定口味的菜品的销量呈现逐年增长的趋势。为了满足消费者的需求，该餐饮企业可以加大该菜品的投入和推广，从而增加销售额。
最后，大数据也带来了极大的挑战和隐私问题。在运用大数据进行市场营销的过程中，企业需要非常谨慎地处理消费者的个人隐私。企业应遵守相关法律法规，确保消费者的个人信息安全，并明示告知消费者数据的使用目的和范围。同时，企业也要加强自身的信息安全管理，保护数据的安全性。
综上所述，大数据和市场营销的结合为企业提供了更多机遇和挑战。通过合理地运用大数据，企业能够更好地了解消费者的需求，预测市场趋势，从而制定更有效的市场营销策略，提升竞争力。然而，企业在运用大数据时也要注意保护消费者的隐私，遵守法律法规，构建诚信的市场秩序。只有充分利用大数据优势，做好市场营销，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
怎样寻找大数据营销的切入点
许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的rtb广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第八，scrm中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在美国总统选举中，微软研究院的davidrothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述volume(规模大)及variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
在企业寻找大数据营销切入点时思路必须开阔，不必拘泥于既有应用，需要营销人员与技术人员进行思想碰撞，进而找到与众不同的突破点。
以别克君威与淘宝所合作的营销活动“为一再心动买单”为例，其即体现了大数据营销的创新思路。该活动分为两个部分：第一部分调用淘宝用户的收藏夹并鼓励分享心动故事，第二部分利用大数据对参与活动的用户进行精准营销。
该活动的第一部分开始于10月12日，持续两周。淘宝用户登录时，会向用户提示“***，你的淘宝收藏夹走光了”之类的话。点击之后，会进入一个flash画面，告诉你在使用淘宝收藏夹的***天里，你心动了***次。系统会把这个最高类别里面的所有商品都罗列出来给你，鼓励你在当中挑选最让你心动的一个，并说出的心动故事，然后再选择通过微博分享自己的心动故事。接着系统罗列了君威的一些核心卖点，让消费者选打动他们的卖点，然后则可能获得由regal全新君威为你买单那个心动的宝贝的机会。
该活动的第二部分则更加突出了大数据营销。针对所有参与活动的人，淘宝帮助汽车品牌做消费行为的分析，看看这些参与者究竟是运动狂人，还是时尚达人，抑或是宅男宅女、顾家派。君威品牌根据消费行为的判断，定向地向他们推送不同的广告创意内容。
此活动在国内率先开了大企业与淘宝等大型电子商务网站在品牌推广活动中大数据营销方面合作的先河。借助于上述新技术与新思路，新君威进行了全新的营销活动尝试，即将“大数据营销”与“品牌展示”、“互动营销”及“crm”有机贯穿整合。
充分开动脑筋是拓展大数据营销思路的必要条件，结合企业或行业特点则可以更好地发挥大数据的商业价值。例如，龙湖地产即在提供wifi服务的基础上，利用本地位置信息类大数据，不仅在一定程度上获得了的用户信息，而且还可以收集用户在该地产商圈的行走路线，从中可以得知用户最主要逛哪类店、先逛哪个店再逛哪个店等信息，进而可以为判断用户的消费层次提供非常有力的数据支撑。
企业可以根据自己所处行业及企业自身的特点，认真思考大数据可能为企业带来的价值，然后与技术人员探讨数据收集、数据清理、数据存储与管理、数据分析及数据呈现等主要环节的技术实现可能性。如果自己企业没有相关人员，则可能需要与其他专门的企业进行合作。
小数据也可用大数据思想管理。
实际上原来并没有“小数据”一说，只是因为有了“大数据”，其常常指pb容量级及以上的数据量，故不足此数量级的数据就有了小数据或准大数据的说法。
小数据可能在量上相对小一些，但其仍可以借鉴大数据管理理念。你用还是不用，数据就在那里。按照大数据的理念，你同样可以从相对小一些的数据中发掘出高价值信息，如通过分析了解竞争者，明确自己在市场竞争中的正确位置;了解现有用户或发现潜在用户，进行深层发现，趋势预判，引导产品设计，营销创新，支持决策，跟踪效果。在数据支撑下，决策才能相对科学，核心在于数据的理解。
某些行业的数据可能只是大数据时代的一个应用领域(小)，但大数据营销理念将带来旅游经济发展的量化革命(大)。其中，大数据理念可以将复杂、无序的数据变成简单、有序的信息;可以基于在线评论和其他网络数据，构建产品声誉评价机制;将逻辑性、文字性的信息转化为可视化、图形化的信息，进而可以引导或影响消费。
以某旅游景点的相关微博内容为例，利用大数据营销理念，可以重点分析微博用户在分享、传播和讨论旅游景点相关内容的过程中，通过内容中体现了4类典型用户行为：日常讨论和互动内容，游客旅游前发布的微博内容，旅游中发布的微博内容，旅游后发布的微博内容。同时，相关用户行为又与微博发布者所处的旅游阶段有关，也与微博作者面向的阅读者定位都有关系。
通过对某旅游景点的分析数据，可发现有价值的信息。例如，研究游客旅行前发布的微博内容发现，通过微博咨询建议和讨论某景点旅游攻略，表达出旅游意向的微博内容占12%，其典型的网络行为包括：表达前往旅游目的地的意愿，询问旅游攻略和路线安排，询问征求其他用户对特定目的地(酒店、餐厅)的评价，@旅游机构账号或者@旅游名人求助，约人同行等。
再看游客在旅行中发布的微博内容。在微博内容中明确处于某景点旅游行程中的微博内容占19%，其典型的微博内容行为包括：发布旅行位置和签到，发布旅行图片和感受，咨询、求助及投诉等。
营销大数据实践周心得体会
营销大数据实践周已成为近年来业界盛行的一种实践方法，旨在利用数据挖掘与分析手段，从海量数据中发掘消费者需求、市场趋势等信息，为企业提供可视化、决策支持等解决方案，从而实现优化营销策略、增强企业流程与效益的目标。我在本次实践周中，充分体验到了数据实践过程的全程流程，领悟到了数据在营销中的重要性，也思考到了数据应用与保护的难度与挑战。
第一、数据采集。
数据采集是数据实践中的首要环节。在实践周的初始阶段，我们需要建立对业务数据的一个初步认知，确认数据来源及其完整性，以及如何进行数据抽取、清洗等操作。此外，我们可以采用爬虫技术，抽取社交网络平台上的用户数据，如微博、微信等，可通过API来获取数据，还可利用第三方数据提供商来进行数据购买。在数据采集过程中，我们需要注意信息安全与数据隐私的保护，避免用户信息的不当处理、泄露等问题。
第二、数据清洗。
数据清洗是对数据质量进行检验的过程。在这个过程中，我们需要对采集的数据进行去重、填充缺失值、删除异常值等操作，以确保数据的准确性和一致性。此外，为了保证数据的安全性，在数据清洗的过程中，我们需要删除敏感信息、匿名化处理等。
第三、数据处理。
数据处理是将采集和清洗后的数据进行加工和处理的过程。它包括了数据分类、数据分析、数据挖掘、模型建立等操作。在这个过程中，我们需要运用各种技术手段，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，进行数据建模、数据可视化等。从而形成一些数据指标和模型，为后续的营销决策提供数据依据。
第四、数据分析。
数据分析是在数据处理的基础上，以目标为导向进行深入分析、对比、挖掘和展现的过程。在这个过程中，我们需要挖掘数据中隐藏的关联性、趋势性和规律性，以更好地理解市场，了解消费者需求，有效提升企业的营销活动效果。除此之外，数据分析还需要根据分类、聚类等方法将数据标准化，为后续的营销决策提供依据。
第五、数据应用。
数据应用是将数据分析的结果用于营销活动的过程。其重点是将数据分析中获得的洞察应用在实际营销工作中。在这个过程中，我们需要利用先前所建立的数据模型和指标，进行组合与分析，制定更具针对性、效率和准确性的营销方案。其次在进行数据应用过程中，我们需要根据营销目的确定不同的指标，以及建立良好的反馈机制和优化体系，从而对数据应用的效果进行迭代分析和优化。
总结。
营销大数据实践周，除了加深了我对数据采集、清洗、处理、分析和应用的认识之外，也让我意识到数据在营销中所起的关键作用。同时，数据隐私安全的问题也凸显出来。在以后的工作中，我将更加注重数据的质量和准确性，同时加强数据隐私保护。希望通过不断实践，能够更好地掌握营销大数据的应用，实现更好地业务发展。
大数据营销和培训心得体会
大数据营销是当今商业领域中的一项重要战略。随着信息技术的不断发展，企业可以通过收集和分析大量的数据来了解消费者需求和行为，从而更好地制定营销策略。在参加大数据营销和培训课程后，我深刻体会到了大数据营销的重要性和潜力。本文将从定义大数据营销的概念、分析大数据的能力、利用大数据进行市场细分、个性化营销以及优化数字营销策略五个方面总结我的心得体会。
首先，大数据营销是指通过收集和分析大量数据来了解消费者需求和行为，以更好地制定市场营销策略。在培训中，我了解到大数据不仅包括传统的结构化数据，如销售记录和客户信息，还包括非结构化的数据，如社交媒体评论和在线浏览行为。通过综合分析这些数据，企业可以了解消费者的喜好、购买习惯和潜在需求，从而更加精准地进行市场推广。
其次，大数据的能力让企业能够深入了解消费者行为和需求。在培训中，我们学习了如何使用各种工具和技术来处理和分析大数据。通过使用数据挖掘和模式识别算法，我们可以从大数据中发现有意义的模式和关联。这些模式和关联可以帮助企业预测市场趋势，洞察消费者的偏好，并制定相应的营销策略。例如，在分析购买历史数据时，我们发现某些商品经常与其他商品同时购买，这就提示了企业可以通过捆绑销售来增加销售额。
第三，大数据也可以帮助企业进行市场细分，以更好地满足不同消费者的需求。在培训中，我们学习了如何根据消费者的特征和行为将市场分割成不同的细分市场。通过分析大量的购买历史数据和消费者调查数据，我们可以识别不同的消费者群体和其购买行为。有了这些细分信息，企业可以制定更加针对性的推广策略，从而提高市场竞争力和销售额。
其次，大数据可以帮助企业实现个性化营销。在培训中，我们学习了如何使用大数据来了解消费者的个性化需求，并根据这些需求进行定制化推荐和广告。通过分析消费者的浏览历史和购买记录，企业可以向他们推送相关性更高的产品或服务。这种个性化的推荐和广告不仅可以提高用户满意度，也可以增加销售转化率。
最后，大数据还可以帮助企业优化数字营销策略。通过分析大数据，企业可以了解不同营销渠道的效果和回报率。通过结合大数据分析结果和市场趋势预测，企业可以优化数字营销策略，提高投资回报率。例如，我们可以基于消费者的购买历史和在线行为，将广告投放到最有可能转化的渠道，并根据数据反馈进行调整和优化。
总之，大数据营销在当今商业领域中具有重要的意义和潜力。通过收集和分析大量的数据，企业可以深入了解消费者需求和行为，从而更好地制定市场营销策略。参加大数据营销和培训课程后，我认识到大数据的能力和应用潜力。大数据可以帮助企业进行市场细分、个性化推广，并优化数字营销策略。通过充分利用大数据，企业可以获得竞争优势，实现业务增长。
数据产品营销计划方案设计
4、健康生活、假期。
背景：五一黄金周。
内涵：x在五一是消费者省钱的假期，消费者的五一应该在x。
外延：降价促销、限时抢购、捆绑销售、联合促销、换购。
内容：
1、开锣套餐、惊喜无限。
2、开锣时刻、争分夺秒。
3、x价期、任您挑选。
a促销板块。
开锣套餐、惊喜无限(活动时间：5月1日至5月7日)。
“五一”期间是旅游高峰期，在市民准备前往旅游目的地之前的采购，部份市民的市内户外活动、短途旅游也将是我们这次促销活动的一个契机。
活动内容：实质是捆绑，销售分“旅游套餐”和“假日套餐”
“旅游套餐”是针对短途旅游消费群和外来长途游团体，将单个商品的折扣累加、集中凸显价格优势。
“假日套餐”针对平日忙于工作难得休息的人群，尤其是单身消费群体，主要将生活必需品适当组合、建议在此炒作健康概念，推出“黄金周健康谱”。
5月1日“劳动光荣餐”为滋补系列。
5月2日“开锣首席餐”华达特色系列。
5月3日“玩美心情餐”绿色系列。
5月4日“时尚青年餐”营养系列。
5月5日“青春飞扬餐”美容系列。
5月6日“开心、玩转餐”休闲系列。
5月7日“归心似箭餐”调节合胃系列。
每日食谱不同(主要包括：菜系、水果饮料、休闲食品等、捆绑销售)。
b、开锣时刻、争分夺秒(活动时间:x年5月1日至x年5月7日止)。
活动内容：实质是限时抢购，在每天的早上8：00—9：00分、下午：14：00—15：00、晚上20：30—21：30分建议每天每时段抢购商品都具有实用性、独特性，能够让消费者产生购买欲望。
早上8：00—9：00以家庭主妇商品为主。
下午14：00—15：00普通商品。
晚上20：30—21：30只要在活动期间一次性购物满68元，即可至服务台加一元领取一张抢购票入场抢购，抢购票当天使用有效，过期作废，(数量有限，抢完为止)。
(注:本次活动单张小票最多限领二张抢购票,入场抢购时必须将抢购票交于工作人员,才能入场抢购，抢购票必须加盖华达财务章方才有效)。
内部注意:内部员工及员工家属不得参于本次活动,违者必纠,所有抢购商品均为纸条放在盒子里(盒子为密封)堆放在抢购堆头上,顾客抢购到纸盒至服务台加一元换商品,每天限抢300份商品。
3、玩转价期(活动时间：x年5月6日晚20：00开始)。
为了提升晚间购物人气、特在5月6日晚，也就是长假结束之前，预热后期促销，在外场专设一场商品拍卖会，1元起拍。
大数据营销和培训心得体会
大数据营销已经成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着互联网的迅猛发展和智能手机的普及，大数据正在成为企业发展的重要资源。大数据营销可以帮助企业更好地了解消费者行为，优化营销策略，并提高市场竞争力。然而，要充分发挥大数据营销的作用，就需要相关人才进行培训和掌握相应的技能。
进行大数据营销培训时，首先需要学习数据分析和数据挖掘的基本概念和方法。这些知识可以帮助我们从庞杂的数据中提炼出有用的信息，并进行相应的处理和分析。此外，还需要学习如何使用数据分析工具和软件，例如Python、R语言等。这些工具可以帮助我们更高效地处理数据和进行数据建模。在培训过程中，还需强调数据隐私和安全的重要性，以保护用户的个人信息。
第三段：大数据营销的应用案例和效果（300字）。
大数据营销已经在许多行业中得到广泛应用，并取得了显著的效果。以电子商务行业为例，通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买偏好和行为习惯，进而制定个性化的推广策略。这种个性化推广可以提高广告的点击率和转化率，并增加销售额。另外，大数据还可以帮助企业进行精确营销定位，将有限的营销资源投向最具潜力的客户群体，提高市场竞争力。
在大数据营销培训中，我学到了很多有用的知识和技能。首先，我了解到数据分析和数据挖掘的重要性，以及它们在业务决策中的价值。其次，学习和使用数据分析工具和软件，让我能够更加高效地处理和分析数据。通过实际操作，我也更加深入地理解了数据隐私和安全的重要性。最重要的是，培训过程中提到了许多实际的应用案例，让我更清楚地认识到大数据营销的潜力和可行性。
随着技术的进一步发展，大数据营销将会在更多行业中发挥重要作用。因此，我建议企业继续加强大数据营销人才培养，并与相关机构合作，开展更多实践项目，促进大数据营销的发展和应用。此外，政府和学术界也应加强对大数据营销的研究和支持，以推动行业的创新和发展。只有通过持续的培训和学习，我们才能更好地把握大数据营销的机遇，提高企业的竞争力。
大数据与市场营销心得体会
如今，互联网、移动支付和智能设备等技术的飞速发展，推动了大数据时代的到来。大数据不仅在各个领域起到了积极的作用，而且在市场营销领域更是展现出巨大的潜力。大数据的出现让市场营销变得更加智能化和精准化。它可以帮助企业更好地了解消费者群体的需求和购买行为，为企业提供更准确的市场定位和营销策略。
大数据可以为市场调研提供有力的支持和参考。传统的市场调研往往依赖于问卷调查和实地访谈等手段，不仅周期长且成本高，而且样本容易受限。而大数据的出现弥补了这些不足之处。借助大数据分析工具，企业可以准确获取消费者的购买行为、喜好和消费习惯等信息，从而更准确地了解市场需求和趋势。同时，大数据还可以通过对消费者行为的实时追踪和分析，为企业提供关键的数据指标，让企业可以及时调整营销策略。
第三段：大数据对于广告投放的优化和精准化（300字）。
大数据在市场营销中的另一个重要应用是广告投放。传统的广告投放往往依靠媒体的经验和猜测，效果并不稳定。但是在大数据时代，企业可以通过对消费者的兴趣和需求进行分析，将广告定向投放到潜在的消费者群体中。同时，大数据还可以通过对广告效果的追踪和分析，实时调整和优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。这种精准的广告投放不仅可以降低企业的营销成本，还能提高广告的效果和品牌知名度。
第四段：大数据对于产品定价和推广的影响（250字）。
大数据在产品定价和推广方面也发挥着重要作用。传统的产品定价和推广往往依赖于人工经验和市场调研，存在一定的主观性和不确定性。然而，借助大数据分析工具，企业可以根据消费者的购买行为和消费能力等因素，确定合理的产品定价和推广策略。同时，大数据还可以通过对竞争对手价格和销售数据的分析，为企业提供参考和借鉴，从而更好地调整自己的定价和推广策略。
第五段：结论（200字）。
综上所述，大数据在市场营销中的应用让市场变得更加科学、智能和精细化。从市场调研到广告投放，再到产品定价和推广，大数据为企业提供了更多的选择和可能性。然而，我们也应该看到，大数据并非万能药，它需要企业和市场人员聪明地运用。只有深入了解数据的背后含义，善于利用数据分析工具，才能真正利用大数据的优势，提升市场营销效果。因此，我们应该紧跟时代发展，加强对大数据的学习和研究，提高自己的数据分析能力，不断优化营销策略，以适应市场的变化和需求。
大数据营销的价值在哪里
其实，随着网络营销的不断盛行与成熟，人们的许多购物行为都被数字化了，你在网络上的一言一行都可以被演化成可以直接观看的数据，而这些数据能够为营销人的营销活动提供重要的支撑，推动营销活动的顺利进行。下面小编就来和大家说说详细内容吧!
显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的rtb广告等应用则向我们展示了比以前更好的.精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4s店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的ups快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的david rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述volume(规模大)及variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。