1、智慧营销

智慧营销是在营销模式面临诸多挑战的背景下，通过创新和创造新思路、新概念、新方法、新工具诞生的。实质是通过大数据、物联网、区块链、虚拟现实等新技术提升营销的精准度和转化效率。一方面，智慧营销强调大脑和计算机、创造力和技术、上海品茶和业务开展的融合;另一方面，通过打造个性化产品并进行精准的营销传播，实现品牌与效果的完美结合。

2、智慧营销的特点

智慧营销主要有两大特征。

第一个特征是，平台间、场景间、虚拟与现实的边界正在被打破，甚至消失。首先，它打破了传统的平台边际。以前的互联网世界，各种平台各司其职，不同平台满足用户的不同需求，而现在，互联网作为主平台提供了源源不绝的基础设施，基于此，更为多元的服务缝合了不同类型平台之间的边界。其次，不同场景的边界逐渐消失。一方面，线上的使用场景融合度更深，用户可在多元化的场景下自由切换;另一方面，互联网持续增强与线下的融合度，线上和线下的场景边界也在消失。最后，虚拟与现实之间的边界也在逐渐消失。

第二个特征是，市场营销经过多年的发展，智能融合成为主流，新技术、新形式带来新体验、新场景。在形式方面，营销形式越来越丰富，图像、视频、交互广告等形式呈现智能集成趋势，在技术方面，数据和算法的应用更加成熟，广告更智能，给消费者带来新的体验。

3、智慧营销分类

常见的智慧营销有网络媒体、移动媒体、社交媒体、搜索引擎广告，新媒体广告，网络视频广告，网盟导航广告和APP应用分发市场广告等。

智慧营销广告都可归为互联网广告，但以展示方式不同，可细分为展示类、搜索引擎类、分类信息类、社交类以及其他类。

展示类主要包括品牌图形类、视频贴片类、富媒体类及电商展示类;搜索引擎类主要包括关键字优化类、网盟广告类以及Feeds流类;分类信息类包概括导航网站类及分类信息类;社交类包括信息流类及效果类;其他主要是数字杂志类和游戏应用类。

4、智慧营销产业链

在智慧营销产业链中，上游是广告主，中游包括第三方广告服务产业群，根据模式不同，第三方广告服务产业群又可细分为两条产业链，分别是广告网络(AND)以及程序化购买技术平台(DSP、ADX、SSP、DMP)，下游对应互联网媒体资源，分别应用于PC端和移动端。

5、智慧营销理论

(1)消费者需求理论

商品经济的基本逻辑是企业生产满足消费者需求的商品，并与消费者进行交换以获取利润。那什么是消费者需求?凯恩斯认为，需求是人们对商品和服务的欲望，通过提供一般购买力而达到相应的目的。经济学家穆勒认为需求是指需求的数量，这个数量随价格的变动而变动。在此基础之上，马斯洛提出了需求层次理论，将需求划分为有着丰富场景和价值逻辑的 5 个层次，这说明了消费者的需求往往是动态变化的。除了消费者内部心理驱动需求的变化，外部宏观环境(如社会文化、社会环境、气候变化、政策导向等)及微观环境(如家庭生命周期阶段的变化、参照群体的意见、主流媒体的宣传)也会为消费者需求变化添加外部驱动力。

(2)动态沟通理论

互联网的蓬勃发展为企业的营销创新提供了无限可能：一方面，顾客价值观念和生活方式的变化带来了新的市场需求，在现今快节奏的生活方式里，短视频更符合大多数人的休闲选择，电影、电视等长视频已经不及短视频受欢迎，基于短视频技术出现的直播带货正是此中翘楚，短短几十秒的视频内，先通过内容吸引顾客，然后下方出现购物链接，主播进行热情洋溢的宣传，并实时与顾客发生互动，最终促使顾客通过链接进入了购物界面进行消费;另一方面，互联网催生了跨境电商、网络众筹、个性化定制等全新商业模式及微信、微博等大平台传播媒介。大平台传播媒介由于动态沟通的特点为企业获取顾客体验与评价提供了最便捷的通道。随着数字经济的兴起，特别是网络社交的出现，企业与顾客之间的沟通模式发生了天翻地覆的变化，已经由静态模式转变为一对多、多对多、全覆盖的动态模式。

(3)顾客价值传递理论

价值传递是指企业在进行营销策略选择时，将产品的各项价值更加便利地传递给顾客放在第一位，优先让顾客感受到各项价值。顾客价值是顾客满意度和顾客忠诚度的决定因素，企业要想吸引和留住顾客，传递优于竞争对手的价值，满足消费者需求才能在竞争中占得先机。企业要以满足顾客的需求为出发点，而不是以盈利为出发点。只有满足了顾客的需求，将价值传递给顾客，才能吸引顾客购买自己的产品，进而实现盈利。价值传递在企业的竞争中扮演着重要的角色，顾客会优先考虑产品、服务的性价比，因此，能否满足自己的需求、获得相应的价值是顾客决定是否购买商品的关键因素。价值传递成为营销中至关重要的一个环节。

(4)大数据理论

大数据指的是数据量大、实时增长、信息多元的数据集合，使用传统的软件工具已经无法满足获取和管理这些数据集合的要求，必须使用具有更强的搜索捕捉能力、追踪洞察能力和流程优化能力的新处理模式。大数据具有大量、多样、高速、准确、低价值密度等特征。无论是采集、存储还是分析计算，数据量都非常庞大。沃尔玛是大数据应用方面的龙头企业，它的数据来源多样，交易数据、移动通信数据、传感器数据等每天都有TB级别的新数据产生;在海量的数据规模下，能够处理PB/EB/ZB级的数据量是大数据的优势所在;大数据来源于生活的方方面面，比如网络浏览数据、微信数据、淘宝数据、网购数据及交易数据等;数据的基础价值虽然低，但只要能挖掘出数据中有效信息，商业价值将会大幅提升。

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