大数据营销

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 一直以来，如何能够更快速地构建高性能，高扩展的移动应用一直是移动行业的热点。在传统模式下，开发者通过手动集成所需的各种移动服务，和后台紧密配合去打造精品移动应用。传统模式会造成一些问题：不同的集成和初始化方式，导致代码的散乱以及维护成本的提升，对后台服务的强依赖降低了移动开发者的单兵作战能力，让整个开发体验不闭环。 腾讯云，腾讯移动分析，腾讯移动推送信鸽，崩溃监控bugly，腾讯计费米大师联手推出移动开发平台，打造移动开发新模式： 移动开发即服务（mobile as a service），首创零代码集成，基于配置的云端一体化闭环开发体验。 然而，虽然很多开发童鞋也都接触过腾讯云的这些服务，但是对如何利用这些服务，在腾讯云平台上打造新的移动开发模式，更简单、高效、高质量的进行移动开发仍然不是特别清楚。 为此，5月28日，腾讯云举办云+社区沙龙，邀请到了五位腾讯云的技术大咖，为开发者详细讲解了在全新的腾讯云移动开发模式下，如何基于腾讯云为移动开发者提供众多基于云的移动服务，帮助开发者简单、高效、高质的完成移动开发工作。 移动开发即服务 传统模式下，移动开发者所能得到的服务通常会以单个产品或者能力的方式提供，比如推送就是提供推送的服务，分析提供的就是分析的服务。这种模式，也许在单个产品下，能做到极致，也能提供良好和方便的接入

随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，以及对大数据做技术分析与预测，帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 由于流量过于庞大，全量采集由于花销巨大，而变得不可能完成。如何在海量数据提取与用户画像相关的行为数据，是大数据营销系统中关键的一环。 可以将前端采集到的不同速率的原始链路数据接入到网络分流器中，网络分流器提取数据中的HTTP GET请求报文和DNS请求，用于精准用户画像和竞价排名，过滤其它与用户行为无关流量，通过此方法对大数据做预处理，可极大的减轻后端数据分析服务器压力，降低整个系统成本。 来源： 51CTO 作者： 有马分流 链接： https://blog.51cto.com/13873521/2479668

1.1 现代营销理论的发展历程 1.1.1 从4P到4C 1960年 杰罗姆·麦卡锡（E.Jerome McCarthy) 著作《基础营销》BasicMarketing) 1967年 现代营销之父 菲利普·科特勒 著作《营销原理》 4P product : 注重产品功能，强调独特卖点 price : 根据不同市场定位，制定不同的价格策略 place ：注重分销商的培养和销售网络的建设 promotion ：企业通过改变销售行为来刺激消费者，以短期的行为（如让利、买赠、满减）促成消费的增长，吸引其他品牌的消费者前来消费，或者促使老主顾提前来消费，从而达到销售的目的。 4P理论的核心是Product（产品）。因此，以 4P 理论为核心的企业营销战略又可以简称为 以产品为中心 的营销战略。 随着时代的发展，商品丰富起来，市场竞争也日益激励。传统的4P营销组合已经无法适应商业时代的需求，营销界开始研究新的营销理论和营销要素。最具代表的是4C理论。 4C Consumer 消费者的需求和愿望 Cost 消费者得到满足的成本 Convenience 用户购买的方便性 Communication 与用户的沟通与交流 简称 以消费者为中心 的营销 1.1.2 从4C到3P3C 随着科技的发展，大数据时代的来临，4C理论再次落后。 日益白热化的市场竞争 越来越严苛的营销预算 海量的数据堆积和存储

关于大数据知识，相信大家都看过不少各种类型的书籍，也接触过很多有关大数据方面的文章，但是大多都很零散不成系统。所以，此篇文章将大数据知识体系的干货分享出来，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。希望能够帮助大家快速梳理并建立起大数据知识体系。 大数据产品系统性和体系思路 第一步，针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析； 第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载； 第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市； 第四步，基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多；这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层； 第五步，根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。 建立系统性数据采集指标体系 建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础 ，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据

当前最赚钱的大数据产业是什么？显然是广告， 而对于拥有大量客户的企业来讲，用大数据驱动营销效率的提升是最大的价值变现手段。 运营商等大多企业营销为王，新的时期，随着企业的成本控制、客户满意度提升等要求的加强，精确营销越来越成为其实现高效低成本运作的一种手段，这就好比广告产业，也经历了从传统的广撒网向程序化精准投放模式转变一样，成为趋势性的东西。 企业大数据团队能否基于大数据平台给予企业的营销赋能，成为驱动企业转型的关键所在，而基于很多企业的实际，为业务人员大数据赋能是最现实的手段， 即搭台唱戏，这是新的时期大数据团队的一个使命，也是与传统BI不太一样的地方。 赋能的核心是打造一个好用的大数据PaaS平台，那么，能让业务人员使用的PaaS到底是个什么东西？ 我们不从技术出发谈PaaS，而从业务人员的营销诉求说起，可以从营销管理的核心流程了解清楚 需求一：为了深度洞察客户，业务人员一般需要一个标签库，以获得营销的目标用户，标签库在一定程度上跟广告公司DMP一致，这是程序化广告的一个核心。 需求二：传统企业线下渠道的管理异常复杂，比如多级组织，业务不统一等，集中式的营销平台往往水土不服，难以适应新的变化，开放组件给一线自由组装是一种解决办法，这是跟互联网公司的投放平台不一样的地方，必须适应现状。 需求三：标签库不是万能的，企业无论有多少现成标签，都需要基于市场变化去重新定制模型或标签

运营商数据获客与营销有什么关系? 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，运营商数据获客就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键，即企业可以利用运营商数据获客进行精准营销。 企业组织利用运营商数据获客和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。 比如可以根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息；从大量客户中快速识别出金牌客户；使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为等。 从某些角度来说，运营商数据获客可以帮助推动营销的进展；营销获得的数据推动大数据的研究。 移动定位运营商数据获客打通全渠道营销任督二脉 移动定位技术和运营商数据获客应用的发展，营销人可以回答长期困惑自己的4大问题： 1.“他们在哪里？” 将目标消费者圈定在有边界定义的区域里（明确的场景），拥有边界标注的位置数据可以大大优化目标受众的识别。 2.“他们去过哪里？” 根据消费者拜访过实体店铺（如杂货店、零售店、快餐店和银行等）的历史数据，可以不断重新定位消费者。 3.“他们是谁？” 基于人口统计特征（例如，年龄、性别、种族、收入）、行为轨迹、特定兴趣和购买意图方面的数据可以更加准确地洞察甚至洞见消费者目标。 4.