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研究生数据分析毕业论文

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大数据技术在网络营销中的策略研究论文

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摘要:

当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。

关键词:

大数据;网络营销;应用策略;营销效果;

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足

信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学,更明智

在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:

首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制:

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场,2019(16):98.

[2]栗明,曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代,2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论,2018(19):58-59.

[4]李研,高书波,冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术,2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学,2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池,林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济,2016(12):3-6.

[10]赵玉欣,王艳萍,关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业,2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业,2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究,2015(06):50-51.

[13]陈慧,王明宇.大数据:让网络营销更“精准”[J].电子商务,2014(07):32-33.

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1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

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