大数据下的精准营销模式
大数据在精确营销中的应用是在大数据的支持下，尽可能地获取消费者的信息，分析和挖掘消费者的潜在需求，并利用数据技术进行准确的实施，从而使营销更具针对性。
大数据下的精准营销模式
1.受众精准
大数据技术寻找可以更好地满足市场营销业务需求的目标对象。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。如拥有强大的数据管理平台(DMP)的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。
2.成本精准
大数据技术使广告投入更加准确，提高了广告的转化率和收益率，大大节省了成本。在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。企业通过以大量的数据进行正确的市场营销，可以将营销成本控制在最低限度，提高品牌价值。
3.效果精准
运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。改变了以往精准营销提供综合化服务的局面，大大提高了营销的效果。
精准营销的大数据技术应用
1.大数据分布式存储管理技术
大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。当大数据处理平台搭建后，将要考虑数据存储问题。在集群环境下，需要大数据的储存并发访问，主要采用分布存储系统。分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理，但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理。因此，面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统应运而生。
2.数据分析
金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。大数据由应用系统相关专业和需要知识结构的应用行业专家针对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型，采用分析软件进行总结数据分析，计算机专家通过以上分析，设计和开发了相关大数据应用系统。通过其存储、计算、分析等技术水平的运用，可以针对不同行业领域构建较大的数据分析和解决方案。
优秀的大数据平台不仅要保证分析效果，还要能够降低分析门槛和分析成本。有了大数据营销的这个模式，人们就不只是简单粗暴的打广告，做推广，而是更趋向于这个新的模式来降低营销的成本同时给企业增加效益。
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