TOP100summit分享实录|服务快消品牌的数字营销解决方案

1、本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit，个推大数据产品咨询总监沈都分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》实录。

2、年TOP100summit依旧是5个专场同时并行，15个话题方向全面展示软件研发全生命周期各个维度的实践和解决方案。

3、私域运营的核心有三点，分别是打造IP、精细促活和重视变现。

真实的大数据应用案例有哪些?

大数据应用实例：关能源行业大数据应用 计算居民用电量。职业篮球赛大数据应用 专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。保险行业大数据应用 集中处理所有的客户信息。

在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。

环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

大数据应用案例有很多，以下是一些典型的案例：医疗大数据：梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。金融大数据：Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。

大数据时代广告精准营销及传播策略

大数据精准营销方法如下：建立用户画像 根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。精准推荐 大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，精准推荐成为大数据改变零售业的核心功能。

第三，实现点对点智能广告模式。 企业广告投入的核心问题在于：如何从海量数据中寻找目标受众，并投放相应的广告信息。大数据能通过互联网点击流，跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为，让点对点的精准广告投放成为可能。第四，更好地进行顾问式营销。

划分出不同的市场策略群体。总而言之，大数据精准营销的关键要素包括：深入理解用户的消费钱包、把握市场增长点、精细调整价格策略、准确预测消费者需求和偏好，以及根据客户分类进行定制化服务。这些工具和模型的巧妙运用，使得精准营销成为一种艺术，让品牌与消费者之间的连接更为精准、有效。

大数据精准营销的策略如下：明确消费目标群体。想要实现精准营销，必须首先明确产品的目标群体。只有明确产品和服务所面向的消费群体，才能够准确的分析消费者的行为习惯，确定消费者的购买倾向。而在互联网时代下，人们的消费方式与具体需求都发生了变化，划分消费群体的标准也有所改变。

新媒体营销需要立竿见影、一针见血地直指目标用户群。“新媒体的真正价值在于用户的精准性，它要挖掘出数据亮点，要把这一点呈现在广告主面前，让他们认可。其次还要融合更多新技术到新媒体营销方式中，做到真正有别于传统媒体，这样广告主兴趣会更大。

分享四个经典的大数据营销案例,带你了解大数据的魅力!

1、案例一：云南白药牙膏的“大数据+明星”策略2017年，云南白药与阿里联手，借助大数据与明星效应，打造了一场别开生面的营销战役。他们洞察淘宝用户的行为习惯，特别是年轻人群体，与黄晓明和井柏然两大明星粉丝互动，通过活动让粉丝在淘宝上为偶像助力，实现了品牌曝光与粉丝转化的双重目标。

2、金融行业是大数据应用的又一重要领域，大数据用于风险评估，但数据获取的挑战仍在。理财领域，大数据作为理财工具，银行借此进行信贷分析，提升决策精准度。零售业和电商则通过大数据洞察消费者行为，优化供应链，提升用户体验。

3、法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska利用大数据分析客户关系，构建“社交图谱”，有效预测并解决客户流失问题，提升了客户服务满意度。 零售行业的大数据应用案例 百思买通过大数据分析制定促销策略，实时处理数据，提高定价准确度和响应速度，从而增加销售额和利润。

4、要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity），即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。