1.大数据营销

大数据营销指通过大数据的搜集、管理、挖掘、分析而获得的有效信息，在此基础上鼓励消费者参与、互动、优化营销和产品形式的过程，其概念最早是由麦肯锡公司的拉里韦伯(Larry Webber)在其著作《社会消费网络营销》中提出。大数据营销从互联网传统营销中产生，而且基本只适用于互联网行业。通过对大数据的采集，深度挖掘并采用合理的大数据分析技术后我们可以做到一定的预测能力，使得企业可以成功做到基于用户的个性化推荐，提高转化率和收入。

2.大数据营销模块

大数据营销实施主要由广告投放模块、营销系统竞价模块、运行监控与预警模块、资源库模块、广告链接参数自动配置模块及程序化广告订单对接模块这6大模块组成。

(1)广告投放模块

通过简洁易懂的界面，让优化专家可以最快速度的实现广告查询、广告添加、 定向设置、创意设置、广告调整、 条件设定、 报表整理、报表查询、图片上传、图片移动等功能，帮助优化师最有效率且正确的完成广告投放的步骤。

(2)营销系统竞价模块

由优化专家设定条件后， 系统会通过对短期数据及历史长期数据自动的分析计算，并智能的调整竞价， 同时记录调整数据，方便专家之后检查调试。

(3)运行监控与预警模块

24小时不间断的对广告运行进行实时监控。可以按照优化专家提前预设的规则和标准，对可能出现的异常进行预警，并依照设定的方案进行自动处理。

(4)资源库模块

在广告投放过程间，自动为客户保存素材文件到资源库中，资源库的素材可以在后期继续使用，用户可以手动上传素材文件到资源仓库， 并可进行分类、移动等操作。 素材类型支持图片、视频、文本。

(5)广告链接参数自动配置模块

通过简单的配置设置，可以针对不同的上下游对接公司，生成对应的广告链接宏参数，以方便上游广告主可以最方便的查看投放数据详情。 这节省了大量人工成本及降低了操作的出错率。

(6)程序化广告订单对接模块

与大量优质的第三方平台建立合作关系， 并使用系统接口达成广告订单数据的互通。通过自动化分析、匹配各平台的广告格式，为广告主及开发者创造更多的机会。

3.大数据营销特点

大数据营销的特点主要包括多平台数据采集、时效性、精准性、关联性、高性价比和个性化。

4.大数据营销与传统营销区别

大数据营销的最终目标就是企业在合适的时间，合适的场景，针对不同的人推荐不同的产品实现个性化推荐。不同于传统营销，大数据解放了大量的人力物力，传统营销中的大量人为运算和报表都可以通过数据的深度挖掘来实现，并且其数据分析准确性比传统营销中的人为分析要精准的多，具体区别体现在以下四个方面：

(1)在互联网时代，用户的消费习惯，消费额度以及消费方式在短时间内可能会有急剧的变化，基于大数据的营销系统可以快速反应用户的动态改变给与解决方案。

(2)相比传统营销铺天盖地的广告，大数据营销的广告准确性要高很多，而且由于有数据采集其后续还有广告投放的反馈可供运营人员进行调整，不至于浪费预算。

(3)传统营销的广告是用户被动接受投放方的无目的性广告，而大数据营销中投放的广告可以“选择”目标用户，做到精准营销。

(4)大数据营销可以通过数据分析基于用户的商品推荐，关联到基于商品的推荐，通过其关联性可以拓展更宽的销路。

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