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大数据营销优点范文1
从这些数据中可以看到妈妈们在母婴知识或者产品传播上有很重要的价值，她们有强烈的分享经验和推荐好产品的意愿。她们由以往“无声无息”的消费者，转变成为主动的传播者。因此，新一代的妈妈已经成为母婴产品口碑传播的关键群体。
既然这些趋势已经出现在我们的面前，那么在数字营销趋势下2015年的母婴市场该如何进行营销呢？
利用好移动营销
毫无疑问未来移动营销将成为趋势。据了解，目前中国移动互联网整体市场规模近几年经历了井喷式的高速扩张，预计今后还将保持40%-50%的增长速度。移动端的营销市场也因此在近几年呈现出高速增长的态势，未来几年仍将保持50%-60%的产值增长。
作为年轻的母亲，她们使用智能手机的时间和场景越来越多，加上手机支付的便捷让妈妈们可以随时随地进行消费。据《纽约时报》报道，从现在到2019年，手机支付在美国预计将达到1420亿的规模。如果你的品牌具有吸引力，母亲们可以随时随地进行消费。例如亚马逊的APP上会推出针对母亲的产品，这也让母亲购物更加方便。
有针对性的内容很重要
虽然现在移动互联网的发展让母亲们可以随时随地进行支付消费，但这也使得母亲们的时间比较破碎，她们不想在众多的内容中去筛选她们想要的，对此营销人员必须要制定针对母亲的个性化内容来吸引她们的注意力。
做好有针对性的内容就要求营销人员一定要了解母亲的需求，提供的内容一定要从母亲需求入手而不是建立在主观意识之上。只有让母亲感觉到内容可以满足自己的需求，那么自然而然会有理想的销售业绩。有价值提示，如果要让内容有价值，不能光说自己的优点，要和母亲有沟通和交流，了解她们真正的需求是什么。
跨设备间无缝体验
要做好现在年轻母亲每天工作很忙碌，她们经常使用的设备会从智能手机到平板电脑再到笔记本电脑来回的切换。有数据显示，目前有超过85%的年轻母亲使用智能手机，43%的家庭拥有一台平板电脑，母亲们希望她们在不同设备间浏览产品的时候可以有无缝的过渡体验。对于营销人员来说，在做产品的时候需要跟产品技术人员有很好的交流，确保自己的品牌可以在母亲使用任何设备的时候都能找到。
利用好社交平台和原生广告
目前社交平台上聚集了很多母亲，她们喜欢在上面分享经验和吐槽自己的遭遇，对于营销人来说一定要利用社交平台进行营销活动。“原生广告”一种相对较新的策略，能看到它所带来的转化率迅速上升了20多倍。不再呈现传统的广告内容，而是通过更“和谐”的内容来呈现广告信息。内容的相关性可以促进读者内部间的交流，从而提高点击率。
大数据分析要运用起来
大数据营销优点范文2
【关键词】前后台分离机制 数据内嵌 数据监控 数据可视 泛连接
[Abstract]In order to solve the current problem of front-desk and back-desk，this paper based on the perspective of big data， on the one hand， the analysis of the current operators to explore the current advantages and existing problems， on the other hand， through the analysis of the current mechanism of data flow， big data embedded interface and data flow is studied， based on the data of a new generation of， it is proved the effectiveness of the reception and backstage supporter proposed scheme adaptive pilot， and found that the scheme can effectively promote communication operators ground connection strategy execution.
[Key words]separation mechanism the embedded data data monitoring data visualization connection
1 引言
随着金融行业前后台分离效果渐显，近年通信运营商也开始逐步探索前后台分离。通信运营商与金融行业的前后台分离方案有两方面的共同点：一是服务前置，系统后移，通过精简前台服务，将业务办理移归后台，提升客户感知；二是计费校验、扣费平台大集中，提高了效率，强化了流程，以此来确保前后台的畅顺沟通。所不同的是，电信运营商产品种类、系统较多，产品背后的营销方案相对复杂，前后台的定位在此前非常模糊，人员分散、系统壁垒多、方案复杂，这是通信运营商开展前后台分离工作的典型阻力[1]。
随着大数据对外变现方面探索的深入，电信运营商在信用评估、人脸识别、客流热力等应用上积累了大量的大数据应用经验，这些经验为其在前后台分离工作中的信息采集、前后台交互以及后续的人员集中化管理、产品统一标准化管理、数据应用支撑效率提升等提供了助力。如何应用大数据手段，为通信运营商的前后台分离机制找到较好的克服阻力、提升效率的方案，是本文探索的核心内容。
2 现状分析
2.1 目前电信运营商前后台分离方案中的两个阶段
从当前试点情况看，部分电信运营商正在根据业务类型来开展不同程度的前后台分离运营。这种运营的目标出发点均是为了集中资源、精简业务、服务产品、优化体验。比如中国移动，按照一体两翼的部署，将个人业务、政企业务和家庭业务对应的渠道进行前后台分离，一线精简营销人员，后台支撑大集中。
这种前后台分离运营最为典型的转变发生在服务厅上面，从前服务厅的客户需要到柜台方可办理业务，并且需要忍受较长的等候时间。如今服务分流、前后台分离后，对于常规型业务客户可以在电子前台办理，个性化业务客户可通过在各店厅销售人员的帮助下进行快速办理，整个服务厅围绕客户体验而设计，侧重业务体验，取消柜台，一切办理的过程都交给后台，客户到厅的原因由从前的不得不来转而为为享受业务体验、享受新鲜而来。
（1）前后台分离第一阶段
根据前台的集成效率笔者粗糙地将前后台分离运营分为2个阶段。第一个阶段实现前台仅负责营销服务、后台仅负责业务支撑的分离，它的典型特征是后台的高度集中，前台的探索性精简。在这个阶段，通信运营商将大量的精力放在了如何集中化\作大后台上，相比之下，前台的营销能力释放则相对粗糙，模式如图1所示[2-3]。
通信运营商第一阶段的前后台分离侧重人的集中和分配，以及分配后的职能二次摸索，此阶段的运营形式具有积极的意义，但尚未完善。
（2）前后台分离第二阶段
随着时间的推移、经验的累积，通信运营商逐步对前台、后台人员进行了量化薪酬的设计，一方面积极鼓励前台拓展业务、后台强化业务流程；另一方面意图通过数据流来管理整个前后台分离运营。
与此同时，传统实体店由于职能的后移，更多的业务办理通道演变为电子前台，呈现出如APP、视频营业厅的形式。而后台集中化人员开始区分不同的职能定位，后台不仅兼顾了强大的业务办理支持，还逐步具备了为前台提供营销触点的管理能力。
通信运营商第二阶段前后台分离流程的典型特点是“前台演变为电子化，原前台服务人员退居后台，与更强大的系统形成更集中的后台”。当前，部分较为先进的电信运营商已经进入到这种模式的探索中。运营商第二阶段前后台分离模式如图2所示：
2.2 前后台分离的人员流转
未开展前后台分离之前，电信运营商的人员分布在自建、政企、家宽商宽、后台等不同线条，一线人员往往需兼顾业务销售和业务办理等职能，任务繁重，拓展效率低下，部分一线人员还兼顾了后台人员的职能。加之人员分散，造成了整体的业务办理效率较低。
前后台分离运营后，各类渠道的一线人员大幅精简，所精简的人员回归大后台集中化办公，通过集中的方式，高效支撑一线，释放一线强大的营销拓展能力，从而实现效率的提升。人员分流后二次集中是通信运营商前后台分离中的人员特征。
2.3 前后台分离中的系统集中集成
过去通信运营商的计费系统与各类数据业务、新业务系统相互独立，各类业务种类繁多，存在互惠、互斥、捆绑等多种关系，导致运营商的营销方案异常复杂，办理流程需多次流转不同系统，进行频繁的系统交互、校验放通，不仅耗时耗力，还容易丢包，导致业务系统长时间无法响应，从而影响客户的办理感知[4]。
得益于后台集中化，一方面业务得到了进一步标准化、规范化、精简化，减少了相互关联、捆绑，减少了各类状态的写入；另一方面，计费系统的能力得到完善，可承载各类标准化产品，确保了业务的畅顺办理，效率提升，从而带来了良好的客户办理感知和使用体验。
2.4 现阶段的前后台分离机制优劣
前后台分离机制进一步释放和提升了一线人员的销售能力，强化了后台人员高度集中的支撑能力，并推动系统进一步优化，真正实现集中化下的资源重新分配、流程效能提升的效果。
但当前前后台分离的各个环节之间缺乏自适应机制，过度依赖滞后的数据分析，决策者仅能从滞后的营销效果来判断各个环节的效能情况，无法实时高效地调整策略。而前后台机制的逐渐演变，却对高效的集中化提出了更高的数据实时可视的要求，这种矛盾将推动电信运营商前后台分离运营的发展。
3 前后台分离中的大数据机制探讨
在当前电信运营商前后台分离的两个阶段中，鲜有引入大数据机制来提速提效。随着前后台运营的不断深化，对数据的依赖将日益加剧，尤其是精准营销、预测营销、人员量化绩效、系统效能评估等方面，下面将来探讨如何在运营商当前的前后台分离模式中融入大数据机制[5]。
3.1 大数据流的构建
前台、系统、后台，这是当前前后台分离最重要的三个元素。客户在前台传输业务需求数据，经过系统向后台下达业务办理指令，后台办理成功后，向前台传递成功信息，这种传统信息流转的模式是通过系统来承载前后台，使用日志来记录业务办理情况。
为了使传统的信息流转模式能够结合大数据，从而提升流程效率，在除了前台、系统、后台三个模块之外，建立了大数据监控处理中心。通过大数据处理的方式，为前台提供客户信息预判，呈现在系统上，同时对系统办理订单进行监控，数据返回到大数据处理中心，而后台的响应效率、人员运作，以及后续的投诉应对解决数据，也都将及时地回传到大数据中心[6]。
这个机制的核心是：分离出纯粹的业务办理和纯粹的大数据服务，既不影响原有的生产流程，又新增了大数据服务，为运营商内外大数据变现提效提供了实践空间。运营商现阶段大数据前后台分离机制如图3所示：
3.2 前台的大数据流内嵌
前台的大数据流具有双向的作用。一方面，由来自运营商信令平台的通信行为数据，通过大数据分析模型，形成客户的业务倾向，并以便携系统的可视方式，随时候命。当客户进入前台范围时，服务人员即可获得客户的业务倾向报告，并在后续的体验沟通咨询中，不断反馈更新客户信息，动态修正大数据报告。
另一方面，大数据中心连同系统的内嵌，能根据营销嗅探，在客户能接触到的电子渠道充当“聪明的服务者”角色，为客户推荐经过大数据模型甄选出来的业务，吸引客户办理。
可以说，电信运营商丰富而完善的大数据存储、优秀的模型快速输出能力，能够将当前前后台分离的触点都管理起来，赋予大数据接口，完成大数据级的客户洞悉、预测、方案匹配、方案推荐等工作。前台大数据交互功能内嵌举例如表1所示：
3.3 后台的大数据流内嵌
在当前前后台分离阶段，后台第一要务是完成订单的快速处理，包括客户信息的快速采集校对、客户状态的快速确认以及业务办理。如今，客户的相关信息都存储在大数据处理中心，后台接收指令的同时，大数据中心快速同步进行客户信息、状态的稽核，将业务系统还原为专一的业务办理通道。与此同时，大数据中心还将单独存储复杂的业务关联、约束、互斥逻辑，通过快速运算为后台提供明确的是否级的指令[7]。
此外，后台工作还包括了客户投诉的应对，尤其是对升级投诉的应对。大数据处理中心结合客户的用户行为、历史投诉情况、投诉实时文本分析，以及客户的其他互联网共享数据分析，及时预判客户是否升级，客户的诉求点在哪里，以便快速为后台提供准确的机器人级的解决方案[8-9]。
后台大数据中心的嵌入将主要完成复杂的客户校验独立运算、扣费、赠费的逻辑快速科学组合、升级投诉的预判等，当后成一个工单，大数据中心即可得到当前的效率以及客户后续可能投诉的几率等数据。
3.4 前后台大数据流的监控
在传统的前后台分离方案中，前台后台之间的系统仅仅为简单的指令传输。比如前台确定要办理的业务，后台接收到指令后开启业务办理。而在大数据机制介入后，将可实现几个方面的功能：
（1）大数据的动态修正
当客户进入前台范围，大数据处理中心即为前台提供了业务行为倾向报告以及相关的历史行为参考，前台在沟通过程中，大数据中心将动态录入新信息，如根据客户的谈吐更新客户的标签画像，根据服务人T的反馈更新业务倾向等，从而不断演变、不断优化，直至接近人工智能。
（2）大数据的业务质量监控
当后台的逻辑校验、业务办理过程开启时，大数据中心同步录入后台的数据信息，及时生成流程报告，并就整个流程每个节点时间进行可视化，当业务最终办理成功时，大数据中心给出本次业务的办理质量以及后续问题的预测，供服务前台提前掌控客户的投诉倾向，降低使用期望。
（3）大数据的实时可视和分析
处于整个前后台分离工作中的各类数据流都将被大数据可视化，决策者可以从这种监控中获得每类数据流的开展和效率情况，并及时依据此展开量化绩效、目标订立等工作。
前后台链接载体的大数据中心，将真正实现办理数据量化、渠道效能量化，业务质量监控、数据可视等功能。
3.5 前后台大数据流转的闭环
大数据机制在前后台分离工作中起到“内嵌每个环节，推动整个闭环”的效果。大数据前置，为前台提供支撑，优化前台流程，提升前台效率，同时可评估前台效能；大数据后延，则为后台系统提供海量处理能力，快速完成业务办理，评估后台效能；同时可依据不断实时更新的效能评估，定期对人员优化、系统优化作出建议，供决策者采纳。
3.6 大数据机制涉及的模型和技术
基于传统的大数据框架，结合快速可视的网页技术，电信运营商前后台分离的大数据监控中心一方面需要海量的存储服务，这些存储与对外变现的大数据存储类似；另一方面将通过建立核心模型实现可视化服务，如客户消费行为评估模型、系统业务办理评估模型、业务质量健康度模型、人员量酬运算模型等，模型部署在大数据平台上，经过快速可视的网页技术，实现多种载体的可视，从而服务不同群体。
4 基于大数据前后台分离机制的验证
广东某地市移动运营商自2013年开始探索大数据前后_分离机制。当前，该市以监控大数据中心为总数据枢纽的集中化方案已初见成效。一方面，大数据机制全面支持一线人员的走动营销，在前台侧，销售人员不仅可预测客户的业务办理倾向，还可通过走动营销系统为客户展示业务，供客户体验并进行业务办理。另一方面，监控大数据中心可输出多达200多项的数据监控和可视化，完整支持人员考核量酬、人员状态监控、系统效能优化、营销方案部署上架等方案数据。大数据分离机制部署后，平均办理业务时长从过去的8分钟缩短至3分钟；客户满意度提升超过26%；单体店厅总价值工单提升超过30%；基于大数据分析机制，系统不断更新迭代超过3期，人、系统、数据趋向于自适应，人的考评来自数据，系统的优化迭代来自数据，数据的来源由人和系统产生，这种自适应的机制不断缩短了方案上架办理时长，提升了电信运营商的前后台分离运营效率。
5 结束语
本文从运营商前后台分离现状出发，对当前的发展阶段进行了客观的分析和评估，并据此结合运营商所拥有的大数据，研究建立新一代前后台大数据分离机制，旨在进一步提升前后台分离效能，推动运营商变革。
本文所提及的前后台分离大数据机制立足于当前运营商现状，是结合运营商触手可及的数据流进行整合的方案。一方面将推动运营商管理的集中化，因为它不仅仅为运营商提供了前后台的数据流，更为其搭配了不同环节的人财物资源分布，同时以高效的方式闭环运作，不断自我适应，将更多的优质人力释放出来，聚焦营销产品的规范化、标准化和合理化，聚焦流程的畅顺、产品质量的提升，从而将运营商传统的粗放型经营，真正推动至精细化运作的产品为王年代[10]。另一方面，前后台分离得益于大数据开放型接口，在遵守国家信息安全规范的基础上，将进一步实现与外界大数据的互动，通过这种互动，前台的电子化继续前伸，与广大互联网企业、家庭业务企业、政企业务企业等进行联合，形成泛前台。如淘宝也同步具备通信客户行为的大数据预测嗅探，能有针对性地销售通信产品。同理，后台可以后延到各类需要信息核对、复杂校验的业务办理，成为泛后台。处于后台中的所有业务都能被单一的扣费系统处理，如运营商的终端捆绑方案，可以通过微信钱包完成一键校验办理等。
可以说，大数据前后台分离方案是运营商不断强化自我适应能力的同时，逐步融入社会、融入互联网，实现真正意义大连接的手段。
参考文献：
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大数据营销优点范文3
关键词：大数据；精细化；用户体验
1 概述
随着电信行业的日益发展，网络系统升级，4g移动网络的规模也在不断的扩大，移油络数据流量将会有再次爆炸性增长的时期。对运营商来说，流量收益潜力巨大，而如何在当前极好的形势下精细化网络运营，并且发挥出流量收益的巨大潜力，是当前运营商进一步实现自身发展的重中之重。
2 大数据量分析缺陷
运营商为进一步做到优化网络，借助当前移动网络发展出来的规模来有效增加信道容量，从而在此之中，智能化流量运营不失为一种较好的方式。通过对流量经营不断的扩充与完善、准确优化和精确分析，同时将其相应策略最终投入市场进行投资和经营，已经发展成为主要方式。为此，高效的移动网络数据分析便显得极为重要。通过分析数据来制定相应策略，为网络精细化打好基础。相较于传统意义上的方式，在部署各异的移动网络过程中采集系统，数据获取、监控和存取，进而综合分析存储数据，并由此获得相应策略，但传统的数据收集和分析的方法市场的政策，包括网络监控数据分析、智能监控、boss系统、流量分析、信号分析、用户感知等皆联系不足，尤其是由于公司系统的差别，每个分析系统繁琐复杂，缺乏联系，难以综合一起分析，并且系统间各自独立，极少具备端至端的数据分析总量，造成难以形成市场运营商决策的综合依据。总而言之，有下面的缺点。
（1）网络优化不能及时反映和解决网络问题，有延迟性。
（2）因为有大量的数据需要分析，当前系统难以处理大数据量，因此也很难做进一步细化分析。
（3）难以通过设备指标进一步判定客户的真实体验以及客户的网络体验评估。
（4）流量消耗量呈上升趋势，然而运营商收入却不见得增长，甚至呈下降趋势，操作数据不能有效地转换为一个强大的营销团队的支撑。
为了满足上述问题，需要经营者个建立一个人数据分析系统，将获取到的有效信息合成至共享中心，借助大数据分析和处理能力，并能够做到端到端的数据分析、评估和业务，保障VIP客户的感知经验，为网络优化和市场营销基础提供支持数据，从而达到现今网络发展规模及复杂化的目的。
这个计划综合了辨识、分析、获取、控制等要素，涵盖数据获取、共享和大数据平台精细化操作应用三个方面。
数据获取支持各类当前系统对接的访问计划在2g/3g/4g网络数据，网络管理，睡眠系统数据、计费数据等等，两对接口与中兴通讯内部网元意味着，也支持外部，通过部门机构探测器探测，利用光谱从设计。Gn/IuPS/Gi/S1/S10/S11/S5/S8接口控制表面和表面的媒体数据。数据采集是一个基本的信道容量，来自整个数量的数据组共享层所拥有的大量数据存储，通过大数据技术来进行海量数据的静、动态分析，同时其还支持根据开放能力。
精细化操作层能够实现面向用户的端到端优化整体解决应用程序。从顾客感知的角度和观点来了解网络和业务信息，同时利用质量数据灵活分析，做到网络测量、网络服务质量的双向优化。
多方面多角度的可视体验，能够实现端到端用户诉讼处理，能够迅速查出影响因素。利用能够监管的业务管道，全力支持移动数据业务的运营。
3 大数据量分析的优点
综上方案所述，客户能够从中受益的主要有以下几点：
3.1 智能用户投诉处理
端到端连接核心网络和授权访问，控制面话单和媒体时件活动详单综合故障测试库和智能能够定义错误的决定，系统从相关的关联，以及控制面、表面媒体、社区等多个方面来分析出现问题的原因，快速找到影响问题的根源，并给予专业的处理。
3.2 端到端数据业务分析
针对主流业务，通过不断完善端至端的质量指标体系，站在用户的层面上来进行支持。
端至端和实时监控，这种可以直接延迟各类业务的可用时间，实时实现对带宽、数据流量的有效监控，而且能够自上而下、由整体至局部，逐个分析。与此同时，还可用最短的时间寻找问题症结所在，以此推进业务策略的进一步优化。
3.3 分析用户体验
通过健全指标体系的端至端用户体验，综合概括并总结出用户使用数据服务业务质量，进一步认识到用户网络实际感知，切实保证网络用户以及一部分会员用户的优质网络体验，提高客户的认可度，再利用一定的营销方式，进而保证用户体验，避免流失用户。
3.4 网络测量网络最优的支持
在了解用户体验的基础上，并综合无线网络容量标准和指数，利用获取的网络运行数据，进一步加深用户体验度，实施获取网络优化要求和建议，以此可以结合网络业务数据和网络质量来分析。
3.5 智能闭环控制
根据访问网络实时数据，了解到用户小区的空闲状态，告知PCRF即使调整业务控制策略，由此构建出一个业务系统，最大化提到用户体验和投资收益，为经营战略提供指导依据。
中兴的大数据产品丰富的数据采集实现跨网络、整个网络制造商，通过综合分析能力，实现端到端一键式综合分析能力，并提供有效的操作策略，从而进一步增强传统性质上的设备基础能力，促使其朝着智能化、高效化、精细化的方向不断前进，从而也有利于运营商节省开销，增加收入以及提升效率。
4 结束语
近年来，大数据技术的研究和应用，该行业保持几乎持续发展，传统产业和新兴产业，都希望通过质量数据分析的价值数据发现商机，创造新的利润。通过分析网络大数据的基础上，提出了网络操作系统的体系结构和数据结构建议，基于网络的内部应用程序实时操作数据实践探索，为网络精细化操作提供参考。
参考文献
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大数据营销优点范文4
旅游服务基础数据库――旅游数字资产的创举
智慧旅游需要信息化技术的支撑，作为旅游管理部门更是需要建立一套全面、有效、先进的智慧应用体系。途记科技依托多年行业经验，钻研新技术，深挖旅游营销理念，创新性发掘并建立的旅游服务基础数据库，是旅游数字资产的创新。
旅游服务基础数据库，由数据存储、数据处理分析与旅游行业数据交互三部分组成，是智慧旅游建设的重要基石，在全域旅游大力开发和建设进程中，旅游服务基础数据库的建立， 能够帮助旅游政府部门对本地商业资源（餐饮、酒店、线路、购物、娱乐等）进行高度整合，掌握本地旅游企业的游客分布信息和日常经营情况，基于大数据展开统计分析和发展管理，实现可查、可导、可分析、可引流、可决策、可推广的智慧化平台。它具备五大基本能力：连接旅游资源、连接旅游服务、连接硬件设施、连接多个平台、连接多个分销。
旅游商圈――旅游服务基础数据库的前端应用平台
旅游商圈是旅游服务基础数据库的前端应用平台，其最大的优势就是实现智慧旅游与生态旅游的对接并流，从满足游客获取更便捷游玩体验的角度，整合景区、餐饮、住宿、购物、娱乐等旅游资源，服务旅游企业，连接旅游市场，构建全新的旅游服务，形成具有强大生态发展的新型模式。通过构建旅游服务数据前端交易平台，不仅能够实现游客与经营者的利益双赢，更能够活化智慧旅游平台，实现资源科学化、合理化使用，从而让旅游商圈发展进入良性的生态运营。
旅游商圈是一个集综合数据库应用、消费链搭建、大数据沉淀等多功能的可视化平台。商圈应用典型案例有：“一部手机游乌镇”，为游客提供酒店预订、美食导览、特产订购等专项服务，轻松实现“掌上游跽颉保尤其是在第三届世界互联网大会期间，“一部手机游乌镇”更是带给了参会嘉宾完美的服务体验。
在“第十一届贵州旅游产业发展大会”上，“一部手机游茅台”茅台商圈应用产品围绕“吃、住、行、游、购、娱、物流”七个方面展开，在会议期间，平台入驻商户超过160家，全面落地服务茅台旅游。
旅游休闲年卡――一款集多个优点于一身的智能应用
旅游休闲年卡是智慧旅游建设的重要支撑项目，旅游休闲年卡集合在线办理、在线支付、一码入园、一码核销等众多智慧旅游功能，为游客在当地加盟景区入园和年卡特惠商户消费提供优质、便捷的服务，应用推广灵活，便于发行和统计消费数据；同时，也可以通过互联网无限延伸它的应用和推广能力。它拥有四大管理功能：年卡管理、权限管理、用户管理、景区管理。
旅游休闲年卡是旅游商圈用户服务的精简版，商圈是旅游休闲年卡的延伸服务平台。途记为新余旅游开发运营的“一部手机游新余、新余旅游年卡和新余旅游服务基础数据库”，在2016年6月份新余人民政府主办的“数创新余、智汇江西”的江西智慧旅游城市发展论坛上，获得政府和业内人士的认同，有效推进了新余智慧旅游城市的发展。
商圈运营体系――帮助商户更好地提供服务
众旅云旅游商圈运营体系是通过新技术应用，为入驻商家提供基于移动互联网与移动端交互、消费于一体的应用，帮助企业真正实现旅游信息化，商户可以基于管理平台进行旅游营销推广，借助新技术应用和用户行为的大数据分析，实现线上线下服务优势的互利互补。
商圈运营体系分为平台运营、日常运营与用户运营。平台运营包括平台建设和商户入驻；日常运营包括内容运营、推广运营和活动运营；用户运营包括用户服务和用户优惠，主题活动策划和新媒体运营。它通过全方位立体化的渠道，提升游客游玩的便利性，全面为游客推荐各个旅游目的地及周边区域的优质旅游产品资源；促进旅游网络营销与线下服务的紧密融合，提升市所辖区域内各旅游目的地的形象。
大数据营销优点范文5
爱奇艺首席营销官
曾先后任职于网易、搜狐的市场部和销售部。2010年1月加盟爱奇艺，任全国销售总经理，负责全国销售工作。2011年4月提升为营销副总裁，分管市场部和销售部。2012年9月26日晋升为营销高级副总裁，负责爱奇艺销售与市场团队。2013年5月27日，爱奇艺、PPS团队整合完成，晋升为首席营销官。
2013年，中国视频行业经过一系列变革和洗礼，行业集中度不断提高，市场规模不断扩大，注定成为具有里程碑意义的一年。在市场高速发展面前，2013年5月爱奇艺和PPS的合并，进一步改变网络视频的格局。合并后的爱奇艺，作为中国代表性网络视频平台之一，让其在全平台营销层面获得了更大的价值。
网络视频日渐成为巨大的市场，视频也已经成为最主流的网络应用之一，视频用户最主流的需求前三名分别是电影、电视剧和综艺节目。在2014年，优质视频内容所产生的营销价值更加重要和突出，网络视频行业的竞争格局已经进入新阶段。大数据时代可以清楚解析优质视频内容的收视规律、收视人群自然属性、多屏行为规律等，并基于品牌的核心受众，提供和热门视频内容全方位互动的整体包围式解决方案。从当前发展不难看出，网络视频行业在2014年的发展趋势将有三个重点：
首先，优质内容独播版权的投入将会加大，并且好的内容也将不再分销。以爱奇艺为例，在2014年将会全网独家播出《爸爸去哪儿》、《快乐大本营》、《百变大咖秀》等王牌综艺节目，并拿下了《Running Man》等韩国19档最热门综艺以及《爱情公寓4》、《大漠谣》等重点大剧独家网络版权，充分扩充独播范畴。
其次，视频网站将持续进行规模性投入，抢占行业最优质的内容资源。2014年，爱奇艺透过与国内外多家电视台建立全年独家合作关系，持续引进和运营优质大剧资源。在自制内容方面，包括台网联动综艺在内的大型综艺节目、自制剧、常态化自制栏目等将成为行业领军者的多项内容自制战略，持续打造中国互联网视频内容自制的行业标杆。
第三，随着用户与市场的不断成熟，优质专业的UGC内容将大规模发展，充分挖掘并推进UGC市场价值。虽然目前UGC市场份额在用户端、广告端都不是主体，但是不能缺了这条腿，而且这条腿有它用户黏性强等等优点。
此外，在视频内容层面要特别突出的一点是，相比于电影和电视剧较强的时效性，综艺节目的品牌黏性更为突出。其优势在于综艺节目更多是围绕内容和核心收视人群的需求进行打造，而这个核心收视人群恰恰和营销当中所要追踪的目标人群重合，天然存在着非常高的人群营销的价值。在视频营销的领域里，综艺节目的价值被普遍认可，因此2014年在网络视频行业竞争的一大焦点就在综艺节目中展开。
2014营销风向标
在大数据时代的今天，视频网站优质的内容资源为品牌广告营销提供丰富的可能性和更多的传播机会，而品牌元素与视频内容精准结合则催生出更具价值的营销体验。对于爱奇艺和PPS而言，未来发展的重点一定是其有独家优势的地方，这就是基于大数据的视频营销。
案例工具书
《爱情公寓4》堪称2014年“现象级”热剧，作为其播放平台的爱奇艺，吸引广告投放超过7000万。《爱情公寓4》在爱奇艺的播出得到了快消、日化、IT、汽车、房地产等多行业重量级广告主的关注，多个领导品牌进行了积极投放。结合《爱情公寓4》的特点和广告主的需求，爱奇艺提供了全方位互动的整体包围式营销解决方案，得到广告主一致认可。
大数据营销优点范文6
[关键词]大数据时代；互联网金融；创新与发展
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.10.059
随着科技的发展，互联网技术发展突飞猛进；随之而来的是对人们的生活、工作、学习等方面的影响。金融行业也深受其影响；互联网金融就是在这样的大背景下诞生的。金融行业的特殊性决定了其对数据收集与处理的高依赖性；但是，现代社会特别是中国：庞大的人口数量、复杂的应用市场、不可计数的信息量等，运用传统的信息处理方式显然已经不能满足现代金融发展的需要。所以，为了适应互联网金融的发展，对大数据的应用是必然的。这是对推动金融行业发展、推动社会产业链升级、提升效率的重要方法。所谓的大数据是指为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。大数据的出现对金融行业产生了巨大的影响，在这个互联网、电子商务迅速发展的时代，互联网金融企业打破了传统金融企业的垄断。所以在大数据背景下，如何利用大数据在数据处理方面的优势发展互联网金融，从而推动互联网金融行业的创新与发展是文章主要探讨的问题。
1 互联网金融发展存在的机遇
大数据金融是在基于金融行业庞大数据信息的基础上，借助互联网技术、云计算以及智能应用等手段，对数据进行深度的挖掘分析，并最终为管理者提供决策支持。所以，互联网金融依托大数据可以降低整体运营成本、发现企业运营中的问题、增强数据对称性等，从而促进互联网金融行业的发展。
1.1 通过大数据分析，降低整体运营成本
通过大数据分析可以快速锁定目标客户人群；大数据分析所依据的数据并不是通过询问消费者自己的意愿来获取的，而是通过收集消费者的消费或行为数据，在此基础之上进行的分析，从而得出有用的信息。而消费者的消费行为往往是自己意愿的真实表达，所以，依据这样的数据分析出的结果是具有很大真实性的。这样，就可以使企业更加合理地制订自己的产品计划和精准的广告投放，从而给企业带来更多的收益。
1.2 通过大数据分析发现问题，更有利于企业的成长
企业的管理是企业生存的生命线，所以如何及时解决企业管理中的问题是关乎其生存的大事。但是，解决问题之前有一个发现问题的过程。虽然传统的企业管理模式中也有监管部门，但是对于细微的问题或难以察觉的而又关乎企业发展的问题如何在源头发现是很重要的。所以提高对企业的监控能力是避免全局性问题产生的一个重要方法。而通过大数据分析可以及时地发现企业管理中的问题和漏洞，这样就可以把问题解决在摇篮中，从而节约企业的运营成本。例如：某银行实行指纹签到，优秀员工A从入职以来从不迟到早退，但近几天的签到总是迟到，通过对A近几年所有签到数据分析发现其最近的迟到是偶然现象，这时作为管理者是否考虑到是不是A家庭最近有什么问题，或身体出现了状况，及时地了解员工的异常情况，不但可以激励员工工作，还可以及时发现问题，并解决问题。所以，通过大数据分析，不断地发现企业内部管理中的问题，促进企业的不断成长。
1.3 通过大数据分析，能够增强数据对称性
传统的金融行业的具体业务和客户信息有很大的关系，但在传统金融行业中，客户信息往往是客户自己提供的，这就很难保证信息的真实性，就容易造成信息的极大不对称，对于金融行业来说，信息的不对称给企业带来了巨大的风险。而在大数据时代，金融机构不再单纯依赖客户提供的信息，而是通过数据监控客户的财务信息，这种监控是全程的、持续性的，这就很好地解决了信息的不对称现象，从而降低了金融机构的运用风险，给企业的发展提供了更多的保障。例如现在的银行对于客户的交易支付、资产负债、纳税、信用记录等进行全面的综合评估，能够计算出客户的违约概率，从而大大降低银行的运营风险。
2 大数据时代给互联网金融带来的挑战
2.1 金融机构的非结构化数据难以分析利用
互联网金融在实际的业务过程中，由于相关规定需要录制视频，而这类非结构化的数据是很难用魍车氖据分析方法和工具加以利用的。而金融机构的这类非结构化的数据量往往又是庞大的。还有网络时代，网络聊天等内容也逐渐成为金融业务的依据，但是从目前的使用情况来看，情况不容乐观。很大一部分原因是这部分数据大部分是非结构化数据，金融机构在利用的时候存在很大困难。所以，非结构化数据的处理能力，在一定程度上限制了金融行业的发展。
2.2 大数据对技术的高要求导致决策的风险增大
大数据处理在我国也仅仅是刚起步的阶段，与之相对应的技术和软件发展都还不成熟。现阶段我国大数据的应用主要还是在传统结构化数据领域，对于非结构化数据领域基本无法运用。这就导致金融机构的决策依据――大数据分析的结果具有片面性，从另外一个角度说，就是增强了决策的风险，这对于整个金融行业的发展是不利的。
2.3 缺乏数据支撑，不利于风险管控
传统的金融行业与客户之间关系比较紧密，信息获取比较广泛、真实，它们的数据基础是比较好的。但是随着互联网的发展，互联网金融随之诞生，紧随其后的是互联网金融机构的大量出现，近几年，如马云牵头成立的小微金融服务集团等，这些小微金融企业急需要数据的支持，但这也恰恰是这些小微金融企业所缺乏的。而数据又是金融业务不可或缺的依据，这就增加了金融业务的风险。
3 推动互联网金融发展的措施
3.1 积极推进金融机构的大数据战略
大数据的时代已经来临，每一个企业都想搭上大数据的便车。金融机构更是要从长远利益出发，一方面，要转变发展思路，制定相关的大数据发展措施，要以客户的需要为核心进行创新，积极丰富客户的数据，从而形成完整的数据结构，以降低企业营运风险，推动企业的发展。客户数据结构一般包括客户基本信息、客户行为信息、客户偏好信息等维度，在此基础上，对客户数据进行分析，确定客户类型、客户风险度、客户价值度。另一方面，网络金融机构还要积极积累自己的数据，进一步挖掘和分析客户需求，以为客户提供多样化和个性化的服务方案为目标，利用网络和电商平台等方式，提高商业银行营销与广告的精准性，进而发现新的商机，为银行拓展新的业务。
3.2 以大数据为依托创新信用评价制度
随着互联网的发展，特别是近几年“互联网+”概念的提出，更是推动了互联网和其他行业的融合。网络金融行业在这个大背景下也出现了爆发式的发展。身边随处可见的网络金融服务，比如微信上的众筹、类似于借贷宝的借贷平台、小微银行等，如雨后春笋般发展起来。由于网络金融的快速发展，也显现出不少问题，比如网络借贷平台好多采用无抵押贷款，而好多贷款者是无经济收入的学生或其他投机者，一旦他们不能到期还款，这将严重影响网络金融的发展。还有网络众筹，前不久爆发的虚假众筹等新闻给我们的网络金融机构敲响了警钟。造成这些问题的根本原因还在于网络金融的快速发展，而与之相配套的政策、措施却没有跟上。传统的评估征信制度和方式已经不能适应大数据背景下网络金融的发展。所以，要积极以大数据为依托，建立新的诚信评价模式。当然，建立新的诚信评价制度并不是完全抛弃传统的诚信评价制度，而是在继承传统诚信评价制度优点的基础之上进行积极的创新与改革。与此相互配合，还应该有效地挖掘和收集客户的信息，例如朋友关系、信贷历史等方面的信息。另外，还要积极构建安全有效的风险预警机制和控制机制，把线上与线下有效整合，为投资者建立一个高效、安全的投资环境。
3.3 以大数据为依托发展互联网金融客户对商家（C2B）模式
所谓的客户对商家模式就是以客户为中心，主要的做法就是把分散的购买欲望通过大数据分析聚合到一起，形成一个强大购买统一体，从而改变传统商家对客户模式中用户“一对一出价”的弱势地位，使单个用户能够以大批发商的价格购买单个商品，有效降低购买成本。而做到这一点就需要通过大数据对消费者或者客户的需求、习惯、行为等进行及时、全面的分析，通过分析，筛选出目标客户，然后通过精准的销售，就可以达到聚集那些分散的购买欲望的目的。另外通过大数据分析，还可以有针对性地制定出个性化的产品和服务，从而提升客户体验，推动互联网金融的发展。互联网金融客户对商家模式是未斫鹑诜⒄沟谋厝磺魇疲互联网金额企业要想在未来的发展中立于不败之地，就必然通过创新与发展来不断地适应这一趋势。只有这样互联网金融才能有一个更好的未来。当然，也要注意到，这样做必然会提高金融的服务成本，资金监管的难度等问题。
总之，在大数据背景下，我国互联网金融面临着重大机遇。大数据分析技术为互联网金融打开了另一扇大门。依托大数据技术，互联网金融实现了一定的转型，正在渐渐地取代传统金融行业。随着大数据和互联网金融的不断融合，互联网金融的透明度将不断提高、营销越来越精准化、风险规避能力不断增强、经营绩效不断提升、运营效率也不断提高，这都将不断推动我国互联网金融行业的健康发展。但是也要看到，由于大数据技术在我国还处于刚起步阶段，本身需要完善的地方还有很多，和互联网金融的融合就更加困难重重，比如2013年“棱镜门事件”就给我们敲响了警钟，所以这就要求我们在利用大数据给我们带来的革命性变化的同时，也要不断地积极创新，推进大数据技术的发展，并且传统金融的取代不是一朝一夕的事情，所以，互联网金融需要规避风险，抓住机遇，只有这样，互联网金融才能在大数据的浪潮中健康高效发展。
参考文献：
[1]潘炜迪.浅析大数据时代的互联网金融发展[J].经营管理者，2015（3）.
[2]王月瑶.大数据时代下互联网金融发展的机遇与风险应对[J].经济师，2017（1）.
[3]鲍骏超.论金融大数据的机遇及其挑战[J].商，2016（9）.
