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电商营销技术范文1
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在网络营销中，网络只是工具，营销才是目的。工具要为目的服务。该书的重点是分析目标客户的需求和行为特征，有针对性地制定网络营销策略，通过国内外成功企业的应用案例分析，寻找规律。图书分析师庞敏丽认为该书可作为工商管理类各专业层次学生以及各类企业高层管理人员研修班的教材或参考资料，也适合各类企业管理者、市场推广和营销策划人员、网络营销与电子商务从业人员等。
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目录
第Ⅰ篇 网络营销概述
第1章 网络营销的沿革与发展
第1节 网络技术的形成和发展以及人们信息获取模式的改变
第2节 网络经济和电子商务的发展趋势
第3节 网络营销及其发展
章末案例
第2章 网络营销的定义、功能、应用环境与技术基础
第1节 营销在企业经营活动中的重要性
第2节 网络营销的概念与发展
第3节 网络营销的应用环境与技术基础
第4节 网络营销运作模式及体系创新
章末案例
第Ⅱ篇 e时代的营销传播
第3章 网络环境下的企业营销传播模式
第1节 营销的两大目标及其实现途径
第2节 网络环境下的企业营销传播模式
第3节 大众快速消费品的典型案例分析
第4节 工业用品行业的典型案例分析
章末案例
第4章 理念传播与消费趋势引导
第1节 客户及购买模式分析
第2节 理念传播对消费趋势的引导作用
第3节 以营销策划传播经营理念，引导消费趋势
第4节 网络营销的应用模式
章末案例
第5章 网络营销的驱动模式
第1节 关于企业营销策略定位的争论
第2节 柯达公司网络营销策略分析
第3节 驱动市场型的网络营销策略
第4节 营销理论及关注重心的转移
第5节 营销策划中的定位与引导问题
章末案例
第6章 以服务捆绑营销
第1节 强生公司网络营销策略分析
第2节 以人为本、满足需要是捆绑营销的前提
第3节 强生公司网络营销模式在中国的发展
第4节 网络加速了营销策略的演化进程
第5节 以营销实践创造市场，拉动需求
第6节 中小企业的网络营销战略
章末案例
第7章 增值服务
第1节 增值服务的基本概念
第2节 现代信息服务模式及其在营销中的应用
第3节 类似网络增值服务方法的发酵与延伸
第4节 创新思维和差异化战略
章末案例
第Ⅲ篇 营销网站创建
第8章 企业营销网站的创建与运作
第1节 网站创建的一般过程
……
第Ⅳ篇 网络环境下的营销传播与动作方法
电商营销技术范文2
笔者还是认为商机属于那些有准备的厂家或商家。
厂家或商家在非典事件营销中的成功可以说是必然的，也可以说是偶然的。说他必然，因为商家或厂家在非典到来之前就具备先进的经营理念和恰当产品基础，因此，当非典来临的时候成功也是必然的事情了。而说其偶然是因为非典型肺炎是一种不确定因素，他的爆发是不可预测的，是偶然的，因此，对于那些有准备的企业来讲这个商机也是偶然的。
但是，当非典来临的时候，也可以说商机来临的时候如何面对商机却真真切切体现出了企业的经营心态的成熟度了！
从某种角度来说，对于厂家重要的是创造商机，而不是跟风商机。据媒体报道，保健品业内知名的某某巨头也在非典来临之即似乎发现无限商机，放弃传统产品项目，赶快转向斥巨资上马什么干扰素、转移因子等针对非典的免疫产品，而且，医药、保健品行业内同样做法的企业不在少数。孰不知非典型肺炎是一阵风，是流行性传染病，是过客，他绝对不会永住人间。今天出现非典型肺炎，明天可能出现非典型肝炎，后天可能出现非典型性脑炎……况且，你所生产的药品尚不是治疗非典的专用药品，在“非典热”降温之后，你的商机在哪里？因此，制造企业千万不要为某种短暂的商机“树碑立祠”，犯那种守株待兔、刻舟求剑的典型性企业经营投机跟风病。作为成熟的制药企业应该根据市场的需求和本企业的实际情况用发展的眼光对待企业的未来，科学地制定经营战略，正面市场消费的广泛需求，研发创新。实际上你所做的这一切也是在潜移默化地创造商机。
电商营销技术范文3
关键词：大数据；电子商务；营销管理；优化策略
随着时展，在当前社会经济稳定发展的大背景下，互联网以及计算机相关技术不断发展成熟，这使得人们的学习、生活以及工作模式发生了大的变化，尤其是在当前的大数据背景下，数据成为最为明显的标志营销模式产生了一定的影响，在当前大数据背景下，电子商务营销作为新兴的一种方式能够为企业的发展带来更多的经济利益，为此，在当大数据背景下要着重探索电子商务营销管理的相关策略，要真正能够认识到电子商务营销所具有的作用，以此促进企业持续健康发展。
一、大数据背景下的电子商务概述
电子商务具体来说是指利用电子化的信息手段来实现商业活动，最终取得一定的盈利，特别是在当前大数据背景下，使用信息化的手段来促进合作企业、客户、供应商直接实现信息方面的共享，更好地满足企业电子化发展的需求。
二、大数据背景下电子商务现状
当前电子商务所涉及的领域和范围十分的广泛，大到企业之间的贸易交流，小到人们的日常生活都能够得到满足，使得人们的生活工作学习都发生了巨大改变。要能够认识到当前大数据背景下电子商务的开展虽然在一定程度上应用比较广泛，但是也要能够认识到电子商务的开展效果也并不是那么理想。要能够基于当前电子商务应用存在的问题，采用更加有针对性的措施，以此发挥电子商务的作用。
三、大数据背景下电子商务营销管理所存在的问题
（一）电商规模、技术方面的问题
伴随着经济的不断发展，当前社会的经济结构也发生了很大的变化，这也就在一定程度上会影响到营销当中的手段，采用相对策略。当前我国电子商务企业的规模相对比较小，大多数的企业对于发展的预测相对比较滞后，对于大多数的企业来说，能够认识到大数据技术的重要性，以此更好地促进自身的可持续发展。此外，电子商务营销发展中还会受到很多方面的影响，营销策略相对单一，存在支出与回报出现不平等的现象，这些问题都在一定程度上会阻碍企业的持续健康发展。
（二）电商企业间竞争方面的问题
一旦企业管理人员缺乏相应的合作意识，或者是与同行之间缺乏沟通交流，就会导致企业在发展中出现严重的差异性，尤其是在营销方面的理念，可能会导致企业之间发生恶性竞争。电商企业之间存在竞争性在一定程度上可以促进企业的持续健康发展，但是企业在发展中由于受到竞争因素的影响，受到经济利益的驱动，会极大的压缩成本，也就可能出现恶性竞争的现象。
（三）电商企业人才方面的问题
企业在发展中还会受到人才等方面因素的影响，人才素质有待提升。正是人才的方面的素质存在一定的问题，也就导致不能更好的发挥电商营销的作用。当前电商企业发展中由于缺乏专业化的人才，导致在电商企业发展中存在的问题不能得到及时、有效的解决，也就会在一定程度上阻碍电商企业的持续健康发展。为此，在电商企业发展中要能够认识到人才所发挥的作用，充分发挥人才作用，促进电商企业持续健康发展。
四、大数据背景下电子商务营销管理的优化策略
在当前大数据时代背景下，电子商务营销模式的应用能够更好地促进企业持续健康发展，以此更好地发挥电子商务营销模式，以此推动营销模式能够不断转化。为此，这就需要对电子商务营销模式给予一定的重视，以此进行收集相关的信息，提升对于信息的利用率，以此更好地促进企业的持续健康发展。大数据背景下电子商务当中使用的各种保密手段也极大了提升了安全性，极大地保障了客户各方面的信息不被泄露。大数据背景下电子商务还要求企业客户之间能够做到相互协调配合，以便能够更好地完成电子商务的整个过程。
（一）数据管理方面的策略
大数据背景下电子商务营销管理，更加深入研究大数据的相关内容，并根据最终的分析结果对消费者以及受众的喜好有更加全面深入的了解，以此帮助企业管理操作其未来发展趋向，对营销阶段做出具体的划分，根据自身实际采取更加适宜的营销方法和手段，并着重构建相应的营销机制，通过引进现代化的信息系统对数据进行分析，形成自身已有的数据库以便更好地保存信息，并对数据进行分类存储，也便于在对信息进行利用时可快速地寻找自己所需要的信息。对数据库中的信息进行更新，并且定期的对信息进行备份，从本质上认识到企业之间相互合作所存在的重要意义，构建信心，能够共享的平台为企业之间的沟通交流提供一定的保障，真正的从对方身上学习相关的经验。
（二）技术管理方面的策略
由于受到大数据的影响，对于数据的整合以及分析手段需要的缺口也在不断地扩大，在客观上，企业需要重视对于数据的分析，强化相关分析工具的研究，并注重分析企业在营销方面存在的问题，积极的引进更加专业化的分析软件对数据进行分析，真正选出有价值的信息，以此为企业做出抉择提供一定的依據，并应用到企业营销发展的各个阶段中，以此更好的提升企业运行效率。当前时代对于专业人才的需求也越来越高，这就需要企业通过组织相关的培训以及考核，来强化人才的素质，需要熟练地掌握对于大数据分析的相关软件，以此更好地满足当前时展对于企业的发展需求
（三）营销管理方面策略
电子商务中所使用的营销手段以及策略最终的实施效果与销售者之间的需求会有一定的联系，换句话说，消费者的需求会影响到电子商务营销手段的具体应用，为了更好地在市场的竞争中获得相应的利益，企业要能够对市场的情况进行准确的分析，并通过分析的方式发现客户群体之间存在的差异性，以便能够及时地调整相关的策略产品进行升级。此外，大数据不仅仅可以预测出消费者以及受众的自身的消费能力以及喜好，还能够对未来的发现趋势做出预测，以此更好的提升营销中的成功率。要注重发挥大数据所具有的优势，及时对分析的结果进行判断，以此更好地满足消费者的需求。
五、大数据背景下电子商务营销管理具体案例分析
当前电子商务得到了极大的发展，电子商务已经别成为当前互联网发展中中的主要力量，并不断进行升级。开展了双十一，双十二的相关活动，这些节日也就成为互联网的热点问题。随着互联网技术的不断发展，互联网在大数据电商领域中的应用，能够为其电商企业的发展带来更多的利益，最终会因为跟不上时代的发展而会被淘汰。以下以具体的案例展示大数据背景下电子商务的营销应用。
（一）方案背景
该案例中是法国某个品牌的化妆品，在这个平台中通过互联网的方式推出产品，并将这种产品引入官网，以此提升产品的曝光，提升对于市场的占有率，以便能够更好地向市场进行转化。在案例中主要是采用小蜜蜂平台的形式进行推广。
（二）具体投放方案
1.精准投放媒体
要注重选择具有好品牌的媒体名单，并在具体实施中对媒体进行吨多维展示，并将重心放在效果表现比较好的媒体。
2.圈定用户兴趣
根据相关历史数据表明，从相关数据中总结，此次案例所感兴趣你人群主要有：美妆、潮流、休闲等。当用户对品牌广告进行点击时，说明用户对其比较感兴趣。为此，可以对这类人群投放广告，以此提升其效益，当再次进行访问时，要争取在第一时间展示给他们，吸引用户参与到活动中，以便成交。
（三）投放效果
投放以后对结婚进行统计，发展用户的点击率有所提升，通过对数据的整合发现，电子商务更加明确使用哪种互联网平台能够更好地吸引用户兴趣。以此作为广告的主流渠道，给电商企业的发展奠定相应的基础，给电商企业注入更多新的活力，以此实现效益发展的最大化。
结束语：
电商营销技术范文4
目
录
楔子：网络整合营销兵器谱，惊现江湖！
第一章 网络硬广告，七星碧玉刀
第一节 网络硬广告的产生和发展
第二节 网络硬广告分类
第三节 各类网络硬广告形式详解
第四节 网洛硬广告“创意大法”
第五节 网络环境媒体互动创意
第六节 网络硬广告计费模式
第二章 网络视频营销，风火流星锤
第一节 视频迷途，希望不灭
第二节 网络视频营销的优势
第三节 网络视频营销模式详解
第三章 IM营销，绵绵多情环
第一节 IM定义
第二节 “疯狂”的IM硬广告
第三节 IM沟通营销
第四节 IM信息营销
第五节 IM签名营销
第六节 IM表情营销
第七节 网络虚拟机器人营销
第四章 Widget营销，多彩孔雀翎
第一节 Widget定义
第二节 Widget的产生和发展历程
第三节 Widget的创新营销方式
第四节 Widget在其他平台上的应用
第五章 博客营销，清秋如意钩
第一节 认识博客
第二节 不可不知的博客营销秘籍
第六章 IGA，六脉神剑
第一节 IGA的五架马车
第二节 IGA的六大应用
第三节 快马加鞭IGA
第七章 搜索引擎营销，生死判官笔
第一节 SEM的定义和分类
第二节 竞价排名——向左走，向右走
第三节 SEM的升级和拓展
第八章 网络社区营销，达摩五指
第一节 网络社区营销的三块基石
第二节 网络社区营销的五大利器
第九章 网站建设，不老霸王枪
第一节 企业官网
第二节 MINISITE微型网站
第十章 无线营销，锁人柔情鞭
第一节 无线营销，为营销“打补丁”
第二节 电子优惠券营销
第三节 信息定制营销
第四节 电子商务，闭环销售
第五节 无线营销的跨界整合
第六节 无线营销的新应用与实例分析
电商营销技术范文5
购买推荐
图书分析师庞敏丽认为该书适合微博营销者入门之用。通过对生意宝旗下比购宝（Boogle.cn）——“网络购物第一站”收录的博库书城、淘宝网、京东商城、卓越亚马逊、当当网、拍拍网、文轩网、中国互动出版网、99网上书城等众多含图书销售的网站，价格搜索显示，目前，当当网该书为最低价，推荐购买。
目 录
第一部分 三天成为微博高手
第一章 轻松开启微博之路
微博是神马？
做好准备让微博改变你的生活
别笑，我教你注册微博
笑吧，我是微博使用说明书
完善资料，丰富形象
“制造”完美头像
精心设计自我介绍
巧妙设置个人标签
简简单单加关注
拉几个朋友做粉丝
定位—展示什么
做一份完美计划
第二章 享受微博的乐趣
发表你的新鲜事
关注谈论的焦点
三步让你爱上写微博
选好话题是关键
这样表达更有趣
学会讲个好故事
要么幽默，要么真诚
看看大家写什么
通过微博找朋友
转发有意思的言论
游戏与应用程序里的精彩世界
第二部分 如何玩转微博营销
第一章 玩转微博营销自己
学会巧妙发广告
交换关注，吸引第一批粉丝
规划合理的发微博频率
选择发微博的最佳时间
学会通过转发来借势
让图片和视频发挥作用
快速提高微博的转发率
如何找名人转发微博
争取粉丝的小技巧
学会互动，留住粉丝
用心评论别人的发言
随时随地记录生活
第二章 玩转微博营销企业
微博，企业营销新阵地
小企业如何利用微博迈出大步伐
企业微博经营的“七宗最”
企业微博营销需要注意的六大法则
微博营销的五项基本原则
微博营销的四种常见操作模式
第三章 公务员如何玩微博
微博与政务管理
关注微博中的民意
打造公平与效率的平台
主动公开，积极疏导
公务员微博的10个注意事项
政务微博也可以如此新潮
第四章 明星怎样“微博”自己
娱乐明星的微博性格
姚晨——万千“博”爱于一身
伊能静微博公益、淘宝两不误
袁莉微博炮轰某女星引关注
电商营销技术范文6
论文摘要:电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有效的分析工具。
本文讨论了一些站点分析的相关技术信息和几种网站分析浏览者行为的理论与算法,及数据仓库的相关理论知识。并对站点日志数据进行了实例分析,并指出了站点分析技术发展的方向。
一、绪论
互联网技术不断革新与发展,给全球经济带来新的革命,从而也影响着人们的生活。互联网为企业提供了一种真正属于自己并面对广大网民的信息载体,企业通过这一载体,可以自由地将企业的产品、服务等其他相关信息在线。
电子商务就是网上实行各种商务活动的总包装,种种所谓电子商务解决方案,实际上就是实现各种网上商务活动的硬件与软件系统。它将影响到每一个人、每一个企业。电子商务的主体是我们每一个人、每一个企业,电子商务发展的过程就是对人们的生活、企业的运行的一种模式的一个巨大改变的过程。对于进入虚拟世界的商家而言,仅仅吸引注意力还不行,对它们而言,站点的访问率绝对不仅仅是一个数字,它还是一种信息,如果网站能够从网络中获得网民的信息并从中分析其行为诱因,那么就容易掌握网民的需求,从而利用互联网去创造更多商机。
电子商务站点用户行为的分析这一问题也因此成为现如今的热门话题,被人们普遍关心起来,尤其是被众商家所重视。Web站点的日志数据正以每天数十兆的速度增长。如何分析这些数据,如何从这些大量数据中发现有用的、重要的知识(包括模式、规则、可视化结构等)也成为现在人们最关注的信息。
在此情况下,站点用户行为分析就可为网站或商家提供出大量有价值的信息,包括站点的受欢迎度的对比、商业广告点击情况总括、产品的反馈信息、站点各种信息的点击情况等等。另外,还可根据不同的页面内容来分类浏览者,以便做出更合理的页面分类,促使网站逐步向个性化、最优化状态发展。这一技术对互联网的发展壮大有着不可忽视的巨大作用,它的发展对信息技术亦将产生深远的影响。
在电子商务早期阶段时,Web站点数据流分析通常是在主页上安装计数器以及在一个外部日志文件上运行简单的统计程序记录点击率。但是,简单的点击计数既不准确也远未达到营销目的所需的详细程度。因此,各公司开始寻找更先进的分析工具,这类工具可以提供谁在访问公司Web站点以及访问者一旦进入站点后将做些什么的全面信息。站点开始分析的地方是Web服务器的访问日志。每当用户在站点上请求一个网页时,这个请求就被记录在访问日志中。如:目前有多少用户正在访问站点、他们正在看哪些网页以及他们在站点中呆了多长时间。显然,日志分析和行为概况的正确组合可以对Web站点的成功产生直接影响。此外,从日志分析中得到的信息是很难从真实世界中捕获到的,但这些信息却可以较容易地在线收集到。Web数据流分析工具的这些最新进展可以使网站获得有关上网客户和他们习惯的详细报告。
二、站点信息统计方法
Web页面数据主要是半结构化数据,计算机网络技术和信息技术的飞速发展,使得半结构化数据呈现日益繁荣的趋势。半结构化数据,是一种介于模式固定的结构化数据,和完全没有模式的无序数据之间,在查询前无法预先确定其具体的类型和格式;同时它们相应的数据结构是不固定、不完全或不规则的,即这些数据有的本身就没有结构,有的只有十分松散的结构,有的数据的结构是隐含的,需要从数据中进行抽取。而有时,尽管数据本身是有精确结构的,但为了一定的目的,而故意忽视它的结构。半结构化数据具有以下五方面的
主要特点:
1.结构是不规则的。包含异构数据、相同的数据信息用不同类型或不同的结构表示。
2.结构是隐含的。如电子文档SGML格式。
3.结构是部分的,有时部分数据根本无结构,而部分数据只有粗略的结构。
4.指示性结构与约束性结构。传统的数据库使用严格的分类策略来保护数据。而指示性数据结构是对结构的一种非精确的描述。它可接受所有新数据,代价是要频繁修改结构。
5.半结构化数据通常在数据存在之后才能通过当前数据归纳出其结构,称之为事后模式引导。模式有时可被忽略,同时数据与数据模式间的区别逐渐消除。
三、数据分析的方法
Web页面的数据通常是利用统计模型和数学模型来分析的。使用的模型有线性分析和非线性分析;连续回归分析和逻辑回归分析;单变量和多变量分析以及时间序列分析等。这些统计分析工具能提供可视化功能和分析功能来寻找数据间关系、构造模型来分析、解释数据。并通过交互式过程和迭代过程用来求精模型,最终开发出最具适应性的模型来将数据转化为有价值的信息。
知识发现是从数据仓库的大量数据中筛取信息,寻找经常出现的模式,检查趋势并发掘实施。它是分析Web页面数据的重要方法。知识发现与模式识别的算法有以下几种:
1.依赖性分析
依赖性分析算法搜索数据仓库的条目和对象,从中寻找重复出现概率很高的模式。它展示了数据间未知的依赖关系。利用依赖性分析算法可以从某一数据对象的信息来推断另一数据对象的信息。例如:在杂货店中,一堆椒盐饼干放在陈列饮料的走道上,这是因为经过依赖性分析,商店认为:很大一部分买饮料的顾客如果在取饮料的路上看到椒盐饼干的话就会购买,因而此种分析影响了商店布局。
2.聚类和分类
在某些情况下,无法界定要分析的数据类,用聚类算法发现一些不知道的数据类或怀疑的数据类。聚类的过程是以某一特定时间为依据,找出一个共享一些公共类别的群体,它称为无监督学习。分类过程,这是发现一些规定某些商品或时间是否属于某一特定数据子集的规则。这些数据类很少在关系数据库中进行定义,因而规范的数据模型中没有它们的位置。最典型的例子是信用卡核准过程,可确定能否按商品价格和其它标准把某一购买者归入可接受的那一类中。分类又称为有监督学习。
3.神经网络
神经网络通过学习待分析数据中的模式来构造模型。它对隐式类型进行分类。图像分析是神经网络最成功的应用之一。神经网络用于模型化非线性的、复杂的或噪声高的数据。一般神经模型由三个层次组成:数据仓库数据输入、中间层(各种神经元)和输出。它通常用恰当的数据库示例来训练和学习、校正预测的模型,提高预测结果的准确性。
4.数据挖掘中的关联规则
