基于用户大数据的海尔集团线上精准营销研究

发布时间：2017-05-23 19:27

  本文关键词：基于用户大数据的海尔集团线上精准营销研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在广告界有一句人人皆知的广告名言“我知道我的广告费有50%是浪费的,但我不知道是哪一半”,在当前的互联网营销中,这句话所描述的现象同样是当前企业在营销过程中所遇到的难题。而随着互联网的发展,用户对网络的依赖性越来越大,购物、娱乐、看资讯、交流、分享等各种行为都可以通过互联网实现,而互联网技术的发展,又能很好的记录用户在这些行为过程中产生的所有数据,通过对这些行为数据的分析,企业可以对用户形成有效的洞察,能根据用户之前的行为,对其未来的行为和决策进行预判。基于这些行为数据的分析和获取,企业可以对用户进行精准的广告推广和营销活动,在对用户进行有效数据洞察的基础上,以合适的方式在合适的时间,将合适的信息传递到合适的目标群面前,从而提高用户的转化效果,最大程度上避免广告费用的浪费,达到精准的效果,这就是大数据精准营销。大数据精准营销的基础是需要庞大的数据基础,需要跟用户有关的各种维度的用户数据,将这些数据进行有效的清洗、整合、挖掘、建模,可以应用于日常的企业营销活动中。本论文通过国内外大数据精准营销案例的分析,以海尔集团大数据精准营销为实证案例,归纳出海尔集团在大数据精准营销价值链流程中,通过打通集团内部数据孤岛,统一整合多套不同系统的用户数据,并对数据进行有效的分析、挖掘,对用户进行标签化的识别,通过数据建模,对用户进行精准营销活动,解决了海尔集团在当前的企业营销过程中所遇到的问题,为其他企业进行大数据精准营销提供实践经验和案例指导。本论文首先通过相关文献的查阅,进一步了解用户大数据精准营销的具体含义,并分析大数据精准营销实施过程中的相关理论依据,包括RMF理论、STP理论。通过价值链分析法,研究海尔集团大数据精准营销的具体实施途径及方法,探索企业大数据精准营销的实施内容和效果。本文从海尔集团的大数据精准营销案例出发,基于国内外大数据相关资料的阅读,探索企业在大数据营销中遇到的问题和建议的解决方案。本文的主要贡献包括下面几个方面:在营销决策过程方面,通过引入数据模型,基于模型对用户数据的运算结论,指导企业进行精准营销,发挥了模型在企业营销中的价值;在用户数据方面,打通了匿名用户和实名用户的数据识别串联,能有效识别出用户在网上的所有浏览行为,对用户决策行为的数据收集更为全面,在用户画像数据产出方面更多,更丰富,数据的效果更佳,基于浏览行为进行的数据营销预测和洞察更准;在用户识别方面,通过对用户数据的分析挖掘,建立了丰富的用户画像数据,从360度对用户进行有效识别,对用户的营销更精准,营销效果更好。
【关键词】：大数据 精准营销 用户大数据
【学位授予单位】：东北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;F426.6
【目录】：

• 摘要8-9
• 英文摘要9-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 本研究的目的与意义12-13
• 1.2.1 研究目的12
• 1.2.2 研究意义12-13
• 1.3 国内外研究文献综述13-16
• 1.3.1 国内研究文献综述13-14
• 1.3.2 国外研究文献综述14-16
• 1.4 本研究的主要内容16
• 1.5 研究方法与技术路线16-19
• 1.5.1 研究方法16-17
• 1.5.2 技术路线17-19
• 2 大数据精准营销的相关概念及理论基础19-24
• 2.1 大数据精准营销的相关概念19-21
• 2.1.1 用户大数据的概念及特点19
• 2.1.2 精准营销的概念及特点19-20
• 2.1.3 大数据精准营销的含义20-21
• 2.2 大数据精准营销的理论基础21-23
• 2.2.1 RFM营销理论21-22
• 2.2.2 STP营销理论22-23
• 2.2.3 4C理论23
• 2.3 本章小结23-24
• 3 海尔集团用户大数据精准营销现状及存在的问题24-28
• 3.1 海尔集团精准营销现状分析24-25
• 3.1.1 公司介绍24
• 3.1.2 海尔集团精准营销操作24-25
• 3.2 用户大数据精准营销的问题25-27
• 3.2.1 用户数据没有有效分析和整合25-26
• 3.2.2 营销活动达不到精准营销效果26
• 3.2.3 没有形成统一的单一用户视图26
• 3.2.4 匿名信息和实名信息没有有效的打通26
• 3.2.5 跨屏营销效果较差26-27
• 3.3 本章小结27-28
• 4 国内外大数据精准营销案例分析28-35
• 4.1 国外大数据精准营销案例分析28-30
• 4.1.1 Netflix《纸牌屋》大数据精准营销案例28-29
• 4.1.2 塔吉特的孕妇大数据精准营销案例29-30
• 4.2 国内大数据营销案例分析30-34
• 4.2.1 阿里巴巴大数据精准营销营销案例30-33
• 4.2.2 小米手机的用户大数据精准营销案例33-34
• 4.3 本章小结34-35
• 5 海尔集团用户大数据精准营销方案设计35-45
• 5.1 整合和集成各数据源数据35-37
• 5.1.1 记录匿名用户数据信息35-36
• 5.1.2 收集实名用户数据36
• 5.1.3 打通匿名实名用户数据36-37
• 5.2 搭建大数据精准营销系统37-38
• 5.2.1 规划大数据精准营销系统架构37-38
• 5.2.2 开发大数据精准营销系统38
• 5.3 识别和标识用户画像38-42
• 5.3.1 用户画像的作用38
• 5.3.2 规划用户画像体系38-42
• 5.4 规划和开发营销模型42-44
• 5.4.1 规划营销模型42-43
• 5.4.2 开发营销模型43-44
• 5.5 本章小结44-45
• 6 广泛应用用户大数据精准营销45-49
• 6.1 产品购买预测推荐应用45-46
• 6.2 EDM精准营销推荐应用46-47
• 6.3 用户跨屏营销推荐应用47-48
• 6.4 本章小结48-49
• 7 结论49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-53
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文53

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