数据分析可以用哪些营销策略?
为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取异化人群的不同需求化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。一、营销策略 数据准备就绪，要开始执行营销活动，并让各种目标落地，先要做的工作就是营销的制定，这就属于数据在营销策略层面的价值体现。企业把大目标分解到市场部门，市场部门会再次细分，落实到市场，此时，数据营销人员就要帮助市场细分目标市场，细分用户，并评估数据质量。
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二、数据创意 常听有广告创意，其实数据营销也有创意，而且对于大数据营销来说，数据创意是非常重要的步骤，具有极大的价值。
数据创意是根据知识和经验，结合内外部各种数据资源，创造数据变现的方式。虽6、全世界60亿人口。然是同样的数据，但在不同的数据创意下，其体现的价值区别很大。 三、商业智能
营销大数据分析可能需要从很多个维度和点切入，得到很多个相对的结论，而要产生能指导市场行为的结论，可能需要将若干个结论整合成一个结论才可以，如何整合呢? 经验能一成程度上判断，但经验并不靠谱，因为一切都是在变动中的，从来没有一成不变的东西。用户行为的影响因素往往是非常多的，要将这写因素有效的整合并发现有价值的信息必须要借助数据挖掘解决问题。
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大数据技术在网络营销中的策略研究论文
(三)策略大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。
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一、前言
现代已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较所有这些都是数据驱动销售的案例。今天来说，LinkedIn 内部有 3500 人以上在用这套系统，现在公司一共 6000 人，销售员工大概 3000 多人。也就是说，超过销售员工外还有人在用，那没用的话没人用，所以说这个东西是一个有价值的系统。，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求，导致质量
当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学，更明智
在传统的网络营销中，通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：
1、分析并确定产品在市场上的定位：
首先，收集大量基本数据并创建库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集。例如，可以通过、企业网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制：
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销；第四，执行营销；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体培训，缩短客户咨询等待时间，改善。，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言，(一)传统网络营销主要由策划人主观决定，科学性不足大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。
[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.
[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.
[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].商论，2018(19):58-59.
[4]李研，高书波，冯忠伟.基于大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术，2017(05):178-180.
[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.
[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学科学版),2016(12):60-62.
[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及营销策略研究[J].河北工程大学学报(科学版),2017,34(04):27-28.
[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学，2017,45(06):318-321.
[9]孙洪池，林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以零售商品型企业为例[J].全国流通经济，2016(12):3-6.
[10]赵玉欣，王艳萍，关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业，2018(15):46-47.
[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.
[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.
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大数据有哪些应用？
大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。生活中的大数例子：
1、约有14亿人口。
2、长江面积约180平方米。
3、土地约960万平方公里。
5、世界上最长的河流，长6671米。
7、珠穆朗玛峰8848米。
8、构成一个人体需要503-互联网。互联网公司往往由于其用户基数大，因此是天然具备成立大数据公司的。近年来互联网公司成立大数据子公司的越来越多，如携程的FlightAI，该类型的大数据公司主要应用于行业相关的企业，为其提供用户的旅游倾向等。0万亿个细胞。
9、一天有86400秒。
二、特点
1、容量（Volume），数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息。
2、种类（Variety），数据类型的多样性。
3、速度（Velocity），指获得数据的速度。
4、可变性（Variability），妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity），数据的质量。
6、复杂性（Complexity），数据量巨大，来源多渠道。
大数据如今已应用到各行各业，以主要的行业举例：
1-电商。电商行业是利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前精准推送、判断用户喜好等等。通常大型电商行业的公司都成立下一步的话，我们去分析，他们内部有多少 HR 员工，多少负责猎头的人，他们猎头流失率，他们每天在 Linkedin 日活是多少。那当所有这些信息汇总完，我们做了一个看似简单但背后很复杂的模型，这个模型走完出来的结果，就是一个数字：Dollar。了自己的大数据公司，如淘数据、飞瓜等等。电商大数据被广泛用于商家策略、运营投放等。
2-金融。大数据如今在金融行业也得到广泛应用，它更多应用于交易，不管是基金公司或者证券公司，都会建立起自身的大数据模型，通过市场海量数据来进行决策交易。他们的服务商如Wind这种以股票及时讯息的公司，以及Sandalwood这种大数据研究机构。
此外，大数据还广泛应用于医疗、农牧渔、生物科技、政务等方方面。
LinkedIn怎么用大数据赚钱
[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.我来重点讲一讲商业如何变现。我觉得这是国内最应该注重的一块，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。
举个例子。四年半前我加入 LinkedIn，份工作是支持内部销售员工。当时加入我很幸运，公司才 500 个人，但是我一个人工作，要支持 200 名销售。那他们每天问我的问题，就是这些：
“Hi Simon，我应该给哪家公司打电话？谁是这个公司决策者？我应该怎么和这个决策者接洽？我们这么多人，谁去接洽？我们去到那边后，要讲一个什么样的故事？”
这里背景是：当时 LinkedIn 内大概有 300 万公司信息，这是从每个用户里抽一、意义取出来的，但这 300 万个公司，作为销售人员，他不可能给每个公司都打电话，那哪家公司，他最应该打？
也就是说：，我该给哪个公司打电话？这个公司，它对 LinkedIn 来说值多少钱？因为我们是客户每年交一笔钱这样的 Model；第二个问题，谁是这个公司决策者？比方说谷歌两万员工，难道要打两万个电话，还是说，应该给某个重点的谁打电话？
第三个问题，如何才能和这个人接洽？你想，因为 LinkedIn 是个职业社交网络，它还是非常讲究人与人之间的关系，我们知道，正确关系和桥梁能提高很大生产力。那第四步，我们 LinkedIn 有 200 名销售，谁最应该去和这个公司接洽？第五个问题，我们去到那边了，要讲一个什么故事？
现在我用 Linkedin 数据，来一一回答这五个问题。步大家可能知道，LinkedIn 业务是“猎头”4、世界上最深的湖，深度1741米。这块，这块业务，大概占今天总收入 60%。那首先，哪家公司会花多少钱这个问题，我们能否用 LinkedIn 数据来解决？
，我们去分析每个公司，它有多少员工；第二，我们去分析，这个公司它招了多少人；第三，我们去分析，这个公司它流失了多少人；第四，我们去分析，这个公司都从哪里招的人？他的工作性质是什么，工种情况，头衔是什么，位置在哪里，功能是什么？他的职位，他的级别，一步一步一步，这些都是我们模型里面的各种功能。
就是：这个公司每年会在 LinkedIn 花多少钱。就这么一个数字，刚才说了那么多废话，给到销售人员。
比如当时谷歌我们预测，谷歌要花 10 个 Million 在“猎头”这块，这是谷歌去年数字。但我记得，我刚来时谷歌每年才花 3 个 Million。然后当时销售人员说，Simon，这是不可能的事。那我说，你根据数据分析出来的结果，就应该是这个数字，而且谷歌它只会花得更多，而不是更少。
接下来第二个问题：谁是决策人？当时我们通过分析谷歌内部社交网络，找到了那个决策人。这里，很多人认为他应该是 VP 或 HR 来买这个产品，但我们发现：这种想法比较靠谱，但还不是最靠谱。
我们发现：真正要买 LinkedIn 服务的人，其实是一线产品，是使用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人，他们才是真正想买 LinkedIn 服务的人。但是呢，他们上面的老板是签字的，所以说我们就 Target 这些中层的管理人，同时他还非常用 Linkedin 的这种人。这个转化率瞬间就增加了三倍，就是当时发现这个以后。
再下一个问题：如何接洽？我们通过分析我们 LinkedIn 内部销售人员，和这个相对来说的决策人关系，来找到哪个人对他有影响力，或者和他关系最近。那我们就派这个销售人员，去跟他接洽。
第四步就是，我们分析内部所有销售人员和这个公司关系，找到最强的那个销售人员，或者找到他团队里面，哪些人能支持他，哪些能帮他建立关系。你想想，不是我的关系认识比如说你，而是我的团队，帮我介绍这个“墙”的关系去认识你。这样来说，又一步把这个关系再一次地往上提升，进一步增加转化率。
也就是说，我们把所有这些步骤，从以前想做到这件事，大概需要四到八小时时间，缩短到今天 30 秒到一分钟时间。
以前的话，它需要花两个月，才能找到这些信息，和准备完这些信息。但三年前，它在 LinkedIn 变成了一个“钮”，销售人员只要把这个“钮”点了，它就能自动回答你这几件事，然后这几件事回答完了，一点，就出来整个这个故事。那故事是什么？故事是最重要的一点，故事就是：为什么说你们谷歌或者你们 GE 要买 Linkedin 的服务？为什么？
故事很简单，又回到了刚才我数据里的那几个问题，因为我们知道它人员流失情况，我们知道它公司增长情况，我们知道我们知道我们知道，我们知道远远比他们自己 HR 知道的东西多得多的信息，而且我们还知道，它在人力市场里竞争的这种优势和劣势。
这样来说，它就是一个完全相对真实的数据驱动的一个“故事”，而不是瞎编的比如说的一个故事，是一个基于事实的故事。
这样一搞转化率当时我记得，以前有销售人员和我说，他一个季度能 Close 一个客户比如说，上了这个后，他一个星期就能 Close 三个。这个在 2011 年年中左右，是我们当时非常大的一个 Win。
然后呢今天来说，这个“按钮”已经消失，我们都把这些信息推给我们内部的这些销售人员，通过手机，因为大家都在外面跑，没人有时间再点这个钮。现在来说，我们就直接把这个正确信息在正确的时间，推给正确的人，在正确地点。
那为什么可以用信息来推送？设一个公司的 Senior Director of HR 离职了，立刻我们内部会驱动两个信息：个是通知这个客户，比如说内部哎你看，你这个 Top 的关系可能离职了，我们的竞争对手可能要进来；第二个信息：这个人离职了，又加入一个新公司，我们立刻又把这个信息，发给在管理那个客户的销售。比方说，一个非常大的候选人转到你那边了，你是否需要在他稳定下来后，把它拿下？
而且我们内部从大数据分析，还可以迭代出新的产品线。你知道 LinkedIn 三大商业模型：人才解决方案、市场营销解决方案和付费，这是我们传统三大收入支柱。但实际上，第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在今年 7 月底上线。
互联网大数据时代，如何利用用户认知价值开发营销策略？
大数据；网络营销；应用策略；营销效果；如何利用用户认知价值开参考文献发营销策略，这个我分析是这样的：
2:用户认知层面1:用户分析
之所以先分析用户而不分析其认知价值，是因为用户本身就是价值，用户的基础信息，通过大数据获取用户的关注信息，了解用户的偏好和习惯非常重要，我经常被拉到那些路演项目搞论证点评之类的事，看过太多很炫的PPT，听过很激动人心的豪言壮语，也被那些文采激扬的才华所折服，更被那些拿着战略发展的前景而激动，还被那些感人肺腑的煽情故事而触动，、连用户是谁，用户在哪、用户需要什么都不知道，动不动就什么划时代的产品，一张嘴就是什么伟大的事业，对这种拿着很漂亮的PPT做路演的人更是嗤之以鼻，这套路贾跃亭玩过时了，返回用户层面来讲，你只需要告诉我，你的产品能给我带来什么。我相信很多搞营销策略的人考虑的更多的是产品本身的价值，将产品吹嘘的神乎其技。
用户的认知很难从某一方面去获取和分析，这就是为什么机器人需要学习，机器人也是通过不断的获取用户的行为，通过行为来判断用户的习惯，多少次类似的行为才能构成一种习惯，多少习惯才能构成一种知识结构。随着5G和人工智能的发展，信息的获取更趋向于碎片化，而这种碎片化的信息具有很强的偶然性，要通过偶然性的概率来分析某一种必然结果，这需要在某一领域内或则可以说在某一私域内获取大量信息来完成数据分析。比如说：我现在回答你这个问题，我也可以回答其他领域的问题，你能通过几百次的回答来分析我是某一领域的专家吗，所以，这种碎片化的信息很难完成系统化的知识架构，也很难去整理出用户的认知结构。
3:营销策略
本人对营销不是特别熟悉，我只知道联播前30秒的广告费用是好几个亿，这需要什么策略吗，当年的脑白金广告铺天盖地，需要去分析用户的认知吗？现在京东淘宝的广告到处都是，需要分析认知吗？所以建议：在5G和大数据的时代背景下，专注于某一产品的开发，服务于某一领域的用户，将某一领域的某一细枝末节做到，用户就会有了，先去分析能给用户带来什么价值，再去分析用户的认知，你不是做科研，我等皆芸芸众生，尘世之一粒子而已，我可以是坦荡君子，也可以是小人，这取决于外在环境，而非取决于我的认知和知识体系。