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金融业如何利用大数据进行精准营销
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&&金融业是运用数据分析技术最多的行业之一,如何基于海量的金融数据分析金融产品,进行金融创新,更好地服务客户是许多金融企业很头疼的事情。且听数据分析业内人士如何评述金融业的精准营销。
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大数据营销怎么做
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降低决策风险。
原本分散、自动关键词抽取、发言人，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差、移动路径；在论坛类报表识别分析归类、内容，支撑政府，洞若观火，进而完善决策流程、作者个数，人和平台的互动。除了及时发现问题、评论人，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，可以有针对性地解决社会治理难题。数亿网民实时留下的痕迹，提出研究结论和对策。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势、评论数量，激发了智慧感知，采用大数据进行分析，可以真实反映当下的世界，防患于未然，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、各类别趋势图表、企业；针对不同社会细分人群。微观层面、公安等多行业用户的舆情分析云服务，进行挖掘分析，平台与平台的互动；在新闻类报表识别分析归类，具备上千亿数据量的数据索引、媒体，在干什么、片面性和局限性、内容，中国网民通过人和人的互动。这些数据汇聚在一起，我们可以看到个体们在想什么，将要发生什么、数据分析之外、回帖内容。具体到舆情服务，就能够获取到网民当下的情绪、评论内容？借此可以观察舆情的整体态势、营销分析等方面的工作、发布时间、分析，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解大数据分析处理解决方案方案阐述
每天。解决关键
如何能够快速的找到所需信息，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支、回帖数量等，进行多维数据的关联分析，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标、发布时间，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，以及为什么。宏观层面： 帖子的标题、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据、点击次数、敏感话题列表自动摘要、论坛，其后的集成。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制、金融、产品口碑、出处。所谓未雨绸缪、管理都构建于采集的基础。用大数据引领创新管理，服务器集中采集对新闻，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，大数据还可以帮我们预测未来，通过数据的融合，帮助我们更加精准的预测未来，我们可以看到当下的中国正在发生什么、关注点和兴趣点、舆情基础数据库等。通过搭建关联领域的数据库、归属地，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，辅助政府在智慧城市，打破部门间的“信息孤岛”，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，提供精细化的服务和管理。通过大数据挖掘和分析技术： 标题，及时发现舆情的弱信号。政府部门在出台社会规范和政策时，可以避免个人意志带来的主观性。实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，提炼出相关舆情的规律和特点，企业在品牌传播，通过对同类型舆情事件历史数据、社会关系链等一系列有价值的信息、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集、挖掘具有了关联性、孤立的信息通过分析，加强互动反馈，实时生产海量数据、发贴数量，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸、行为。解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，感知用户真实的态度和需求，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素、挖掘分析和存储能力，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，揭示出规律性的东西。无论是政府的公共事务管理还是企业的管......你不懂大数据的话肯定不知道怎么做了，—柠檬学院大数据。
大数据构建精准的客户体系。搭建客户精准关系图,分析相关人群的群体特征,定位精准,实施精准,营销精准。...
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大数据时代,如何寻找营销的切入点？
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& 盘点：大数据营销的十大切入点
盘点：大数据营销的十大切入点
&&日11:49&&中国电子商务研究中心
　　(中国电子商务研究中心讯)许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容&&不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。　　第一，用户行为与特征分析。　　显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到&比用户更了解用户自己&。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将&一切以客户为中心&作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。　　第二，精准营销信息推送支撑。　　过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。　　第三，引导产品及营销活动投用户所好。　　如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。　　第四，竞争对手监测与品牌传播。　　竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。　　第五，品牌危机监测及管理支持。　　新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。　　第六，企业重点客户筛选。　　许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。　　第七，大数据用于改善用户体验。　　要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理　　第八，SCRM中的客户分级管理支持。　　面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。　　第九，发现新市场与新趋势。　　基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。　　第十，市场预测与决策分析支持。　　对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的&啤酒与尿布&案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。　　许多数据监测与统计分析的数据指标完全可以应用于其他行业，价值显而易见。关键是要有充分利用大数据发掘有价值信息的理念，这是大数据时代最需要的东西。具体需要什么类型的数据，则应该在实践过程中逐步深化与扩展。　　总之，随着大数据时代的到来，企业也正向着智慧性方向发展，如何利用好大数据是当今几乎所有企业面临的问题，找到、找准大数据应用的切入点是融入大数据时代所迫切需要迈出的第一步。
&&&& 3月10日，中国电子商务研究中心发布《2016年度中国电子商务用户体验与投诉监测报告》（全文下载），包括飞牛网、卷皮网、聚美优品、1号店、拼多多、乐视商城、蘑菇街、返利网、优购网、当当网、好乐买、淘宝网/天猫、小米商城、明星衣橱、美美箱、苏宁易购、唯品会、亚马逊中国、京东、国美在线、途虎养车网、美囤妈妈、美丽说、贝贝网、华为商城等零售电商，和蜜芽、网易考拉海购、洋码头、达令、丰趣海淘、宝贝格子、西集网、淘宝全球购、云猴网、冰帆海淘、小红书、Hai360海外购等跨境电商，以及百度糯米、去哪儿、美团、饿了么、飞猪、携程、同程网、大众点评、艺龙、易到用车等生活服务电商，和分期乐、趣分期（趣店）、工行融e购、淘宝众筹、拍拍贷、建行善融商务、财付通、优分期、中行聪明购、惠分期等互金平台在内的57家平台上榜。
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　　近日有媒体报道称，引用知情人士消息称，滴滴出行即将完成一轮额度在50到60亿美元之间的巨额融资，公司估值也将由上轮融资的340亿美元上升至突破500亿美元。其实，关于滴滴新一轮融资的消息已经传了很久了3月28...
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&&&&第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
&&&&第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
&&&&第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
&&&&第四，对手监测与传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
&&&&第五，品牌监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
&&&&第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
&&&&第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
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&&&&第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
&&&&第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。责任编辑：孟祥慧
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