大数据和企业精准营销相关性分析

对大数据和企业精准营销相关性的分析能够为精准营销的实施提供基础和技术平台,为企业对大数据的管理提供一定的方向,将很大程度影响企业的竞争力和发展。在拟定大数据和精准营销指标体系基础上,通过对黑龙江省服务业、商业企业、制造业和现代农业企业进行问卷调查,运用结构方程模型分析其相关性。分析结果显示,大数据与精准营销具有显著相关性,客户数据挖掘对大数据具有显著影响,精准广告投放对精准营销具有显著影响。据此指出,企业应当充分利用大数据技术,注重客户数据挖掘,提高营销的精准性,使其能适应市场竞争带来的机遇与挑战。     

基于"用户画像"模型构建的精准营销策略

随着信息化技术的不断进步,营销者可以捕捉到消费者的网上行为,并据此获得消费者的全样本、实时更新的行为大数据。通过对大数据的计算,营销者有能力建立起"用户画像"数据库。本文使用数据挖掘技术,生成了消费者属性标签;通过2D静态标签和3D动态标签的提取,结合消费者在网络平台上生成的自标签,构建起"用户画像"动态模型,并提出了建立低噪音的"用户画像"精缩模型的设想。在此基础上,提出了把握用户心理,精准推送营销信息;对接用户需求,精准塑造品牌定位;切中用户利益点,精准调整价格策略的营销对策。     

企业大数据精准营销的接受意愿影响因素分析 ——基于整合UTAUT模型与4 C理论

大数据精准营销不仅给消费者带来了便利,也带来了垃圾信息、无用信息。大数据精准营销信息推送的后果并不是所有接触到企业精准营销信息的消费者都会接受并采取购买产品的行动。因此,找出消费者对大数据精准营销接受意愿的影响因素对于企业提高大数据精准营销效率有参考价值。本文整合UTAUT模型与4C理论为框架,结合大数据精准营销的特征,归纳了消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素：绩效期望、努力期望、社会影响、感知成本、基于消费者需求和期望的信息、在线沟通。在此基础上,为企业有效开展大数据精准营销提出了对策。     

消费者对企业大数据精准营销的接受意愿影响因素实证分析

企业大数据精准营销信息推送的结果是,并不是所有接触到企业精准营销信息的消费者都会接受并采取购买产品的行动,因此,找出消费者对企业大数据精准营销的接受意愿的影响因素对于企业提高大数据精准营销效率有参考价值。文章以整合UTAUT模型与4C理论为框架,结合大数据精准营销的特征,提出6个研究假设,利用问卷调查的方式进行数据收集。使用SPSS23.0对样本进行描述性统计、信度检验。使用AMOS23.0进行验证性因子分析和结构方程模型分析。检验结果显示:绩效期望、基于消费者需求和期望的信息、在线沟通会正向影响消费者对企业大数据精准营销的接受意愿;努力期望、社会影响、感知成本不影响消费者对企业大数据精准营销的接受意愿。在此基础上,为企业有效开展大数据精准营销提出了对策。     

数字经济时代如何通过数据挖掘实现用户增长 ——基于Growth Hacking的病毒式营销路径分析

在当前的中国互联网市场流量红利逐渐消失的背景下,如何通过大数据挖掘技术实现用户增长是数字经济时代互联网企业面临的现实问题。通过喜马拉雅平台的案例,以AARRR模型为基础,分析实现大数据挖掘的Growth Hacking增长工具在获取新用户、提高用户活跃度和留存度等方面的具体实现方式,探讨Growth Hacking增长工具最终实现用户自发增长和病毒式营销的途径,可以发现,其内在逻辑在于利用数据寻找产品和市场的契合点、拉进新用户并提高用户黏性、实现零成本用户增长从而成功实现病毒式营销,并继续对产品进行优化以实现下一轮循环。Growth Hacking增长工具的应用研究丰富了市场营销理论,探索出数字经济时代通过大数据挖掘实现价值创造的新路径,对国内外企业应用Growth Hacking增长工具提供了新思路。     

基于 LBS 的移动电子商务营销模式及趋势

在当今移动互联网高速发展的时代, LBS已经成为移动电子商务营销领域相关应用的标配。结合移动电子商务领域相关案例,对基于LBS的移动电子商务营销模式进行归纳、分析,并对基于LBS的移动电子商务发展趋势进行了预测。结果表明, LBS将与大数据、精准营销、开放式平台、新智能终端和泛在网深度融合,推动移动电子商务营销模式的创新发展。     

大数据时代移动营销现状及发展趋势研究

近年来,企业的市场营销从传统的模式转向移动营销,2014年国内用户使用移动终端 APP 应用服务的人数持续迅猛增长,国内主要电商纷纷布局大数据平台准备实施精准营销。文章通过分析现阶段企业移动营销相关研究、现状、存在的问题等,提出企业移动营销未来趋势包括大数据精准服务、挖掘多元化商业、理性营销等模式。     

基于模糊卷积神经网络的大数据分类挖掘技术

关联规则约束下云服务组合大数据挖掘容易出现邻阶干扰,数据挖掘的聚类性和抗干扰性不佳。为提高云服务组合大数据挖掘能力,提出一种基于模糊卷积神经网络的大数据分类挖掘技术。采用连续模板匹配技术进行大数据的分布式数据结构分析,结合匹配相关检测方法进行云服务组合大数据的信息融合处理,对高维融合数据进行频繁项检测和关联规则特征提取;对提取的云服务组合大数据的关联规则采用模糊卷积神经网络分类器进行属性分类,结合特征压缩方法对分类输出的云服务组合大数据进行降维处理;采用模糊聚类方法实现对云服务组合大数据的分类挖掘。仿真结果表明:采用该方法进行云服务组合大数据挖掘的聚类性能较好,在挖掘精度和抗干扰性能表现方面具有优势。     

网络数据挖掘及其在电子商务中的应用分析

企业进行电子商务交易的各种信息有结构化的信息,也有非结构化的信息,企业要从中获取客户的规律性、特征性信息并以此为依据采取不同的策略,消费者也要在不同的企业数据中进行分析以制定最佳的消费策略.这都需要通过对网上的数据进行挖掘和分析来获得.主要介绍网络数据挖掘的基本概念、分类、挖掘的过程及其在电子商务中的应用.     

“湿”环境下社交广告的精准化营销策略分析

＂湿＂环境＂催生＂了社交广告精准化营销新模式。这种营销模式主要通过感知用户需求、引导需求、建立联系以及体验分享,以实现广告主与用户的互动对话。企业应在洞悉用户认知倾向的基础上实现社交广告的精准化营销定向,感知用户交互行为,建立品牌与用户之间的熟悉感,把精准化营销策略与社交广告的运作进行有效结合。社交广告的精准化营销策略...