《大数据营销》-重点难点解析.docx

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1、大敢提管福各章节金点难点解析屈刘的大修法事大孽商业投资回报率等于利润除以投资总额，是一个与回报率类似的年度利率指标。与之 相对，营销投资回报率等于和营销手段挂钩的利润除以营销投资总额而这笔钱其实是冒风险的运营支出，而非投资资本式:营销投资回报率=销售增量X毛利-营销投资营销投资总额营销组合模型是一套统计分析技术，用来测量和预测不同营销行为对销售及投资回报 率的影响，营销组合模型的基本步骤如下：数据准备、数据处理、模型训练、分析与决 策。第1章大数据营销概论1 .了解大数据的内涵“大数据” 一词由英文“Big Data”翻译而来。大数据一词由著名未来学家阿尔文托 夫勒在第三次浪潮(1980年)一

2、书中首先提出。虽然近几年来，大数据的浪潮迅速兴起， 但对大数据的概念还没有一个确切而公认的定义。2 .熟悉大数据的技术架构和常用工具根据大数据的特征，大数据的技术架构必须考虑数据速度和数据量的特点，才能为企业 提供一种灵活的选择，以实现大数据分析所需的效率、可扩展性、数据便携性和经济性，但 仅仅存储和提供数据还不够，必须以新方式合成、分析和关联数据，才能提供商业价值。部 分大数据方法要求处理未经建模的数据，因此，可以用毫不相干的数据源比较不同类型的数 据进行模式匹配，从而使大数据的分析能以新视角挖掘企业传统数据，并带来传统上未曾分 析过的数据洞察力。Hadoop是一个可以更容易开发和运行的处理

3、大规模数据的软件平台。2002年由道格 咔 廷领衔的雅虎团队开发。Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台性，并可以部 署在廉价的计算机集群中，其核心是分布式文件系统(Hadoop DistributedFileSystem, HDFS) 和分布式计算框架(MapReduce)。3 .掌握大数据营销的相关基础知识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。大数据营销的特点：多样化、多平台化数据采集；强调时效性；个性化营销； 性价比高；关联性。4 .掌握PEST和SWOT分析，4P、4C、4R、41理论，波特五力模型等大数据营销的基础

4、理 论PEST分析模型是企业探查其外部宏观环境的一种重要方法。PEST分析是对宏观环境 的分析，宏观环境又称一般环境，是指一切影响行业和企业的宏观因素。对宏观环境因素作 分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对 政治(Political)、经济(Economic) 社会(Social)和技术(Technological)这四大类影响 企业的主要外部环境因素进行分析。SWOT分析法，又称态势分析法或优劣势分析法，SWOT是四个英文单词的首字母缩 写，它用来确定企业自身的竞争优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、机会(Opportun

5、ities) 和威胁(Threats),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。SWOT 被用在制定企业发展战略之前对企业进行深入全面的分析及竞争优势的定位，是企业战略分 析和竞争分析的常用模型。4P 组合:产品(Product)、价格(Price) 渠道(Place)、促销(Promotion)o迈克尔波特(Michael Porter)在行业竞争五力分析的基础上设计了行业竞争结构分析 模型，从而使企业管理者可以从定性和定量两个方面分析行业竞争结构和竞争状况。五种力 量分别为：同行业竞争者的竞争能力、新进者的威胁力、替代品的威胁力、供方的议价能力 及买方的议价能力5 .了解大

6、数据营销的应用与挑战当前大数据可以辅助销售的方面包括提高潜在客户的质量、提高销售机会数据的质量、 提高目标客户开发精确性、区域规划、赢利率等。而在市场营销中，大数据也功不可没。除 了提供提高转换率策略、销售前景预测、增加收入和客户生命周期，还可以帮助我们判断销 售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及提升客户关系管理，下面就是大数据营销在市场 营销和销售中的六大应用。在大数据时代，谁掌握了数据，谁就具有了主动权。大数据作为时代发展的产物，让市 场营销变得更为复杂化及多样化。大数据在企业市场营销活动中作用日益凸显，企业在营销 过程中应抓住机遇，积极应对挑战，为企业创造更大的价值。第2章大数据营销的

7、数据来源、流程及模型1 .了解大数据营销的主要数据来源移动设备与APP应用系统中的数据：移动设备传来的数据、APP应用系统中的数据； 电子商务平台和计算机系统产生的数据：在电子商务平台中获取数据、计算机系统获取用 户数据、数据库系统中的多源数据；视频和轨迹数据：视频数据、浏览网络的轨迹数据、 运动轨迹数据；行业和市场调查获取的数据：获取行业数据、获取市场调查的数据。2 .熟悉大数据营销的流程数据收集：数据收集的种类及方法；数据治理：数据使用前的清理工作；数据管 理：数据的存放平台和应用工具；数据策略：利用数据进行营销和业务规划；数据应用： 数据营销的落地应用；结果衡量：数据对营销和业务的衡量和

8、优化。3 .掌握大数据营销的描述性分析、层次分析、网状分析和关系分析模型人们在计划市场供应品时，应考虑五个产品层次，即核心利益、基础产品、期望产品、 附加产品和潜在产品，这五个产品层次体现了以顾客为中心的现代营销理念。在现实世界中，事物之间的联系很多是非层次的，用具有层次的模型去表示非层次的结 构就很困难，可利用网状模型去表达这样的结构。其中，搜索引擎技术中的蜘蛛策略就是一 种经典的网状模型。搜索引擎在抓取网页地址时会按一定的网页分析算法将有用的链接进行 排列，形成一个队形结构，然后再调用算法程序按顺序传送给网页下载器，再把每个新下载 页面中包含的链接放在队列末尾，如此循环,这样整个蜘蛛网状系

9、统便都由搜索引擎来完成。企业和客户形成良好的关系，积极维护客户关系，构建完善的客户关系管理体系对有效 的营销活动非常重要。要想获得良性的、紧密的、具有吸引力的关系，就必须要将交易关系 转变为需要关系。移动互联网与社交平台结合产生的“社群”让企业从中看到了巨大的商机。 基于关系与价值逻辑的社群成为了营销的“沃土”，促进了社群电商的形成。依托关系带来 的信任度,依托价值认同带来的满足感，吸引社群成员深度参与企业营销，创造出了低成本、 高精度的营销模式。第3章大数据营销环境分析1 . 了解大数据营销环境的含义市场营销环境(Marketing Environment)是指与企业营销活动有关的各种影响因

10、素的集 合。市场营销环境内容比较广泛，可以根据不同标志加以分类。如利用与企业关系的紧密度 将环境分为外部环境、内部环境。外部环境可以分为宏观环境和微观环境。企业外部环境是 外在于企业的客观存在，它是不以人们的意志为转移的，对企业来说属于不可控因素，企业 无力改变。企业内部环境是企业自身创造的内在因素的集合。2 .熟悉大数据营销环境对决策的意义现代市场观念认为，企业可以通过对内部因素的优化组合，去适应外部环境的变化，保 持企业内部因素与外部环境的动态平衡，使企业不断充满生机和活力。也就是说，企业面对 外部环境并不是无所作为、被动顺从的，它能够通过加强对环境变化趋势的分析研究，掌握 其变化规律，主

11、动适应环境变化的要求。3 .掌握大数据营销的宏观环境与微观环境对企业营销决策管理的影响宏观市场营销环境(Macro-Environment)又称间接营销环境，是指所有与企业的市场营 销活动有联系的环境因素，包括政治、经济、科技、社会文化、自然等方面的因素。这些因 素涉及广泛的领域，主要从宏观方面对企业的市场营销活动产生影响。这些因素可派生出若 干次级因素，它们之间既相互制约，又相互影响，形成极为复杂的因果关系。宏观环境以微 观环境为媒体，去影响和制约营销活动的载体平台一市场，属于间接营销环境。宏观环境及 其变化造就市场机会，也给营销企业带来各种威胁和压力。微观市场营销环境(Micro-Envi

12、ronment)又称直接营销环境，它是指与本企业市场营销 活动有密切关系的环境因素。如供应商、营销中介、竞争者、顾客等因素。微观市场营销环 境体现了宏观市场营销环境因素在某一领域里的综合作用，对于企业当前和今后的经营活动 产生直接的影响。4 .掌握环境分析与营销决策的相关知识企业的市场营销战略工作是从分析企业的市场环境开始的。现代市场营销学认为，企业 在制定和调整营销战略和计划时，要根据其掌握的市场信息，进行市场营销机会和环境威胁 分析。如果发现企业面临着较多的环境威胁，就要制订应变计划，采取适当对策，以求得生 存和发展。在环境分析与评价的基础上，企业对风险与机会水平不等的各种营销业务，要分别

13、采取 不同的对策。对理想业务，应看到机会难得，必须抓住机遇，迅速行动；否则，丧失战机， 将追悔莫及。对冒险业务，面对高利润与高风险，既不宜盲目冒进，也不应迟疑不决，以 免错失良机，应全面分析自身的优势与劣势，扬长避短，创造条件，争取突破性的发展。 对成熟业务,机会与威胁处于较低水平,可作为企业的常规业务,用以维持企业的正常运转， 并为开展理想业务和冒险业务准备必要的条件。对困难业务，要么努力改变环境，走出困 境或减轻威胁，要么立即转移，摆脱无法扭转的困境。第4章基于大数据的客户管理1 .利用大数据进行客户管理的流程(1)收集整理客户数据；(2)细分客户(3)针对客户特征制定营销策略(4)获得反

14、馈改进营销策略2 .客户数据的分类在客户管理系统中，客户数据可以分为描述性数据、促销性数据和交易性数据三大类。3 .客户数据的收集来源据数据收集平台的归属和数据源的归属，企业在客户管理中的数据收集主要来源于三个 方面：第一方数据、第二方数据、第三方数据。4 .客户管理的几种定量分析方法决策树方法、ID3算法、RFM模型。5 .客户生命周期的五阶段获客期。当客户购买了产品，还处于一个了解产品的过程中，如果他是冲动消费的话， 还存在退货的可能性。成长期。客户慢慢开始熟悉产品，对品牌和产品有了初步的信任, 逐渐提升了满意度。稳定期。经过一段时间的磨合，产品性能发挥得淋漓尽致，这时存在 大量交叉销售和

15、提升销售的机会，对企业来说是利润最高的阶段。休眠期。当产品性能开 始老化，市场上出现升级换代的产品，以及契约也开始进入最后的时间区段时，客户开始更 换现有产品。衰退期。产品寿命即将到期，客户开始采购替代品。第5章大数据驱动的产品决策1 .大数据背景下新产品开发的特点及流程以大数据为基础的产品开发思维具有以下五个方面的特点：提供更客观的判断依据；更 强的时效性、动态性；更清晰的产品、用户定位；以更长的产品生命周期为目标；资源整合 式的整体思路。大数据进行新产品开发共有以下四个阶段：需求信息收集及新产品立项阶段、新产品设 计及生产调试阶段、小规模试销及反馈修改阶段、新产品量产上市及评估阶段。2 .

16、产品周期各阶段的特征及策略理想的产品周期可分为四个阶段：导入期(投入期)、成长期、成熟期、衰退期(见图 5.3)o导入期(IntroductionStage)是指新产品进入市场的时期，表现为销售缓慢增长。由 于新产品进入市场而投入了巨额的费用，所以此时几乎没有利润。这个时候，产品知名度低， 产量也较低，属于试销期。成长期(Growth Stage)的销售量或销售额增长幅度较大，产 品的单位成本降低，利润也随之迅速增加。另外，产品的知名度提高，产品的销量增加，产 品逐渐定型。成熟期(Maturity Stage)的产品在市场上销售趋于饱和，销售量增加缓慢, 甚至趋于下降。此时，产品的生产成本最低

17、，销售利润获得最大值后下降，有竞争品进入市 场。衰退期(DeclineStage)的产品销量呈现下降趋势，顾客的兴趣转移到了其他新产品 上，替代品的攻势加强。3 .产品各周期如何判定及大数据在其中的应用企业在进行产品生命周期划分时的常用方法有以下几种：类比法；销售增长率分析法; 产品普及率分析法。大数据分析可以通过代入不同变量，如销售额、销售额增长率、成本、 市场占有率、现有消费者数量及使用者类型等，拟合产品生命周期曲线。通过大数据事先预 测新产品的生命周期及其各个阶段，有利于企业从整体上对新产品上市后的整个过程的营销 策略进行统一的规划和效果模拟预测。4 .产品组合的概念要素及如何利用大数据

18、对产品组合优化在企业对其产品组合中各个产品线、产品项目进行了深度的分析之后，可根据其自身资 源条件、市场状况和竞争态势对产品组合决策进行优化。常见的产品组合决策主要有产品线 延伸策略，扩大产品组合策略，缩减产品组合策略。大数据背景下的企业产品组合决策相比 于传统营销的产品组合决策本质上并无明显不同，只不过在大数据背景下做出的决策使用了 更多的信息，更准确的模型，同时也更加注重产品组合决策的动态变化。第6章数据驱动的定价策略1 .掌握企业定价的一般方法价格是影响市场需求和购买行为的主要决定因素。定价方法主耍有：基于成本的定价方 法、基于需求的定价方法和基于竞争的定价方法。企业如何充分利用在与消费

19、者互动过程中 获得的海量数据，制定合适的价格，获得相应的回报是大数据营销的一个重要研究方向。2 .理解个性化定价的方法并学习如何进行个性化定价个性化定价策略顺应时代潮流，在大数据环境下能更好地了解消费者的需求和偏好。实 施差别定价时，需要从产品和顾客两个层面入手,先就产品层面对顾客的支付意愿进行识别, 确定产品推广的目标顾客群体，然后再针对顾客制定差别化定价方案和商品价值分割方案。 3 ,理解动态化定价的机制和方法针对不同的细分市场提供不同的产品和价格，体现了动态化定价策略。动态化定价是一 种更高层次的差别化定价，其允许对目标顾客进一步定制化，其定价策略主要有：基于时间 定价策略、基于市场细分

20、与限量配给策略、基于动态推销策略。第7章大数据背景下的促销决策L理解需求的价格弹性及掌握广告弹性模型根据常识，当一个商品的价格下降时，消费者倾向于更多地购买这种商品。反之则亦然。 需求的价格弹性衡量的是一种商品（或服务）价格发生改变时需求量的变化程度。需求的广 告弹性（AED）衡量的是产品广告营销水平的变化对产品需求的影响。2 .理解大数据背景下企业公共关系策略大数据的应用可以贯穿公关活动的整个过程。具体而言，大数据公关主要有以下几个策 略：公关对象精准化、信息发布数据化、舆情监测实时化、技术应用人性化。3 .掌握大数据环境下品牌塑造的方法建设品牌属性必须满足消费者的个性化需求，同时要确保数据

21、的合理利用，避免大数据 可能带来的风险。用数据来分析店铺形象的好坏、店铺的口碑，继而快速进入品牌化管理。第8章大数据营销组合分析1 .了解社交网络营销的知识及应用社交媒体是人们彼此之间用来分享意见、观点、经验的工具和平台。大数据时代，社交 媒体精准营销以用户的需求为出发点和落脚点，为用户量身打造各种营销策略。微信营销、 QQ营销是其主要营销应用方式。2 .了解内容营销的知识及策略分析内容营销是以创造和传播有价值的、相关的、一致的内容来吸引和获取目标群体的一种 营销技巧。以内容建设为根本、注重培养客户的长久购买力，帮助企业在客户之间快速建立 产品和品牌的认知度和忠诚度。3 .了解跨界营销的内涵及

22、主要方式跨界营销，通俗地讲就是通过互联网连接一切的思维理念，对不同产品的广告受众，进 行连接、分享。其主要方式有：品牌跨界、产品跨界、传播跨界、渠道跨界。4 .了解关联营销的内涵及主要方式关联营销也叫绑缚营销，是指在产品页面同时放入其他同类、同品牌可搭配的有关联的 产品的一种营销方式。如电商平台中购物车商品的关联关系就是关联营销的具体体现。5 .了解事件营销的内涵及主要方式事件营销是指企业通过策划、组织和利用新闻人物或事件宣传企业或产品的营销手段和 方式。主要分为借力营销与造势营销两种方式。6 .了解情感营销的内涵及主要方式情感营销是从消费者的情感需要出发，唤醒消费者的情感需求，引起消费者心灵

23、上的共 鸣，寓情感于营销之中的竞争方式。其主要方式为舆情监测，通常应用于电影、投资等行业。第9章精准营销1 .掌握利用大数据进行精准营销的步骤企业通过大数据实现精准营销的步骤为确定目标、搜集数据、分析建模、制定战略。2 .掌握精准营销的定位策略精准营销的定位主要集中在以下几个方面：精准定位产品、精准寻找目标消费者、精准 沟通与互动营销。3 .掌握个性化精准营销的策略企业进行个性化的精准营销策略一般从以下几个方面入手：建立精确的市场定位体系、 与客户建立个性传播沟通体系、组建适合一对一分销的集成销售组织、提供个性化的产品、 建立客户增值服务体系、创立多平台企业个性化精准营销新模式。第10章营销绩

24、效评估与大数据营销伦理1 .了解营销相关人员的绩效考核制定营销相关人员的考核制度，可以在了解员工的工作是否尽心尽力的同时，公平、 公正、客观地激励员工，与此同时、提高客服的客单价和转化率也是每一个网店店家需要 做的事情，还有建立合理的奖励制度，将客服的情绪和工作态度调动到最佳状态，才能让 店主操最少的心，获得最大的收益。2 .掌握营销绩效的评估指标体系及评价方法为营销行为确定量化评估指标，是精细化营销的关键。评估指标主要分为衡量整体市 场情况、客户和网络广告投放效果的指标3大类。营销绩效的评价方法主要有与计划管理 相结合的目标管理法、关键绩效指标法等。3 ,掌握营销投资回报测算的方法和应用定量计算模型