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大数据下流量布局思路 大数据下流量布局思路 一、流量构成 二、影响自然流量因素 三、流量分析工具解读 四、快速打造爆款思路 大数据下企业面临挑战 大数据下企业面临挑战 一、消费群体难以定位 二、竞争压力与成本控制难以把握 三、企业未来发展决策难以把握 四、缺乏分析大数据人才 大数据下企业面临挑战 一、消费群体难以定位 1 消费者购物模型发生改变 AIDMA、AISAS演变到SICAS 大数据下企业面临挑战 二、竞争压力与成本控制难以把握 1 从媒体导向到用户导向 2 从用户主观数据库到客观数据库转化 大数据下企业面临挑战 三、企业未来发展决策难以把握 1 企业所需的大数据来源在哪里？ 2 企业如何开始应用大数据营销？ 3 自己企业是否适合大数据营销？ 大数据下企业面临挑战 四、企业急需大数据人才 数据工资 企业应该如何解决大数据营销 企业应该如何解决大数据营销 一、精准广告投放 二、研究与洞察用户未来需求 三、在线销售与信息收集 四、客户关系管理系统 五、广告监测与与决策 企业应该如何解决大数据营销 图例 企业应该如何解决大数据营销 处理结果 企业应该如何解决大数据营销 处理案例 1 亚马逊推荐算法 企业应该如何解决大数据营销 处理案例 2 淘宝账号等级推荐法 大数据营销发展趋势 大数据营销发展趋势 一、智能终端成为数字营销的主战场 根据CNNIC，截至2015年6月，我国网民规模达6.82亿，手机网民规模达5.57亿，手机上网的网民比例为83.4%，手机上网比例首超传统PC上网比例（80.9%）。 大数据营销发展趋势 一 智能终端成为数字营销的主战场 Case: 双十一数据 无线大潮势不可挡的趋势，清晰反映在了今年双11的交易数据上。截至11月11日24时，天猫双11全天交易额突破912.17亿，其中移动端交易占比68%。2014年同期，这一数字仅为42.6%。 大数据营销发展趋势 二、新型城镇和农村成移动新蓝海 据CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。农村网购市场蕴含巨大的开发潜力。 大数据营销发展趋势 三、移动营销打造O2O营销新模式 移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务的交易 。 大数据营销发展趋势 四、 App营销是移动营销主要形式 庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景，看到合适的广告信息。 大数据营销发展趋势 五、 RTB成移动广告投放主导模式 RTB（Real Time Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。 大数据对电商作用 国内淘宝京东 大数据下流量布局思路 大数据下买家特征分析 大数据营销 大数据下产品属性分析 大数据时代电商平台算法 大数据营销需要掌握的理论 大数据下买家特征分析 大数据下买家特征分析 一、买家特征案例分析 二、 买家应具备特征 三 、买家特征分析软件 四、买家特征分析应用 大数据下买家特征分析 一、买家特征案例分析 1、案例---卖一条牛仔裤从哪些方面考虑买家特征？ 大数据下买家特征分析 二、 买家应具备特征 1、性别 2、年龄 3、地域 4、购物特征 5、大网时间 6、账号等级 7、消费层次 8、星座 9、爱好品牌等 大数据下买家特征分析 三 、买家特征分析软件 1、淘宝指数—现场演练 大数据下买家特征分析 四、买家特征分析应用举例 1、知道买家账号等级之后 2、知道买家所在地域之后 3、知道买家大网时间之后 4、知道买家购物习惯之后 大数据下产品属性分析 大数据下产品属性分析 一、产品属性分析意义是什么 二、 如何分析出产品属性 三 、分析出产品属性之后应用 大数据下产品属性分析 一、产品属性分析意义是什么 1、分析用户真实需求 2、生产符合用户产品 大数据下产品属性分析 二、 如何分析出产品属性 工具----生e经 大数据下产品属性分析 二、 如何分析出产品属性 Case: 牛仔裤—实操案例 大数据下产品属性分析 三 、分析出产品属性之后应用 1 : 给出一份符合用户需求产品特征报告 2：通过产品报告挖掘产品核心卖点 常见程序 * 常见程序 * 常见程序 * 自然流量优化结果和流量