精准营销的定义及特点（精准营销的定义及特点有哪些）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于精准营销的定义及特点的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、如何做精准营销？

• 2、精准营销作用探究

• 3、大数据精准营销有哪些特点

• 4、大数据营销知识点总结

一、如何做精准营销？

要实现精准营销，首先要明确产品的目标群体。定位与产品本身相匹配的消费群体是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，这使得大数据分析大有用武之地。互联网时代，人们可以接触到很多种东西，每个人的喜好都不一样，个性化程度高，多样性很大。所以在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，按照不同的标准划分消费群体，建立用户信息数据库，从中寻找目标用户。

另外，精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取用户的需求，甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例，不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告，往往会变得毫无用处。通过分析用户数据，获取各类信息进行精准营销，可以大大提高下载率，延长留存时间。因此，提高利用大数据分析用户需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样，它掌握了利用AI技术分析海量用户数据，利用先进的人工智能算法，实现了广告投放时千人千面，有效提升了程序化广告的精准性。

另外，在进行精准营销时，也要注意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而，缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步，使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析，消费者需求与耳目一新的创意相结合，理性的数据与感性的艺术相结合，才能创作出点击率高、推广效果好的广告。

互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销人员更好地定位目标群体，掌握分析大数据的技术，结合创意进行精准营销。

二、精准营销作用探究

精准营销作用探究

精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，不断满足客户个性需要，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。下面是我为您整理的精准营销作用探究论文，希望能对您有所帮助。

　 　摘要： 精准营销是通过定量和定性相结合的方法在进行精准定位的基础上，依托现代信息技术手段捕获目标受众的消费心理和消费行为等信息，建立个性化的顾客沟通服务体系，建立一个恰当的信息传输通道，并对其进行有针对性的营销活动，实现“一对一营销”，实现企业精准、可衡量和高回报的营销沟通，达到对效益最大化的追求。

　 　关键词： 精准营销;内涵;实施策略

企业持续发展的动力来源于对收益的追求，企业营销希望通过吸引消费者来实现。但社会的进步让人们越来越关注自我、强调个性，消费者的需求越来越多样化、分散化。传统营销方法让企业越来越难以满足顾客需要，其作用正在随着消费者行为和心理的改变而减弱，而成本又变得越来越高。对企业而言，营销或许并不难，难的是营销得精准，获得忠诚目标客户，从而取得预期的利润。因此，企业需要精准、可衡量和高回报的营销沟通，更要注重对直接销售沟通的投资。以网络和信息技术为核心的精准营销在一定程度上已经逐步成为现代企业营销发展的新趋势。

一、精准营销的内涵

所谓精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析，根据他们不同的消费心理和行为特征，企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。精准营销的主要特征主要包括：目标对象的选择性，即尽可能准确地选择目标消费者，进行针对性强的沟通;沟通策略的有效性，即策略尽可能有效，能很好地触动受众;沟通行为的有效性，即与目标受众沟通的高投资回报，减少浪费;沟通结果的可衡量性，即沟通的结果和成本尽可能可衡量。

精准营销的核心思想是精确、精密、可衡量。精准营销通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限;精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散的物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求，摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能。

精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，不断满足客户个性需要，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求;精准营销借助现代高效且分散的物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。

二、实施精准营销的作用

精准营销通过个性化的沟通技术实现顾客的个性沟通、个性服务、个性关怀。这些个性化的服务比较准确地了解和掌握顾客的需求和欲望，实现和消费者的长期沟通，挖掘客户的长久价值及其终身价值。

1. 精准营销真正贯彻了消费者导向的基本原则。

企业的全部行为都要以消费者需求和欲望为基本导向。精准营销强调的是比竞争对手更及时、更有效地了解并传递目标市场上所期待的满足。这样，企业要迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。这是一方面由于信息经过多个环节的传播、过滤，必然带来自然失真，这是由知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈和选择性接受所决定的;另一方面由于各环节主体利益的不同，他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小信息，从而带来信息的人为失真。精准营销绕过复杂的中间环节，直接面对消费者，通过各种现代化信息传播工具与消费者进行直接沟通，从而避免了信息的失真，可以比较准确地了解和掌握他们的需求和欲望。

2.精准的市场定位。

市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析，并建立相应的数据体系，通过数据分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。在模拟的真实市场环境中得到真实实验数据。数据模型是以求证营销为蓝本设计的，在小的真实市场环境下模拟大规模销售，对一个大规模上市的产品投入很少的测试费用就可以知道上千万元投入的效果。

3.与顾客进行个性传播沟通。

精准营销采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式：邮件(DM)、网络邮件(EDM)、直返式广告、电话、短信、网络推广等。让我们精准定位的人群对广告感兴趣，设计这部分人群感兴趣的活动，感兴趣的东西，达到让他们参与的目的，实现我们下一步一对一的沟通。活动诱因是指让特定的客户感兴趣的东西。

4.形成一对一分销的销售。

精准营销摆脱了传统营销体系对渠道及营销层级框架组组织的过分依赖，实现一对一的分销。精准营销的销售组织包括两个核心组成部分：一个是全面可靠的物流配送及结算系统，另一个是顾客个性沟通主渠道。通过网络技术和电话建立起来的实现与顾客一对一沟通的平台，它的主要职能是处理客户订单、解答客户问题、通过客户关怀来维系客户关系。

5.提供个性化的产品。

与精准的定位和沟通相适应，只有针对不同的消费者、不同的消费需求，设计、制造、提供个性化的产品和服务，才能精准地满足市场需求。个性化的产品和服务在某种程度上就是定制。而对于其他标准化程度不高、客户需求更加复杂的产品，既要实现大规模生产，实现成本最优，又要适应日益差异化的客户需求，就必须有选择地满足能够实现规模和差异化均衡的客户需求。通过精准定位、精准沟通找到并“唤醒”大量的、差异化的需求，通过个性化设计、制造或提供产品、服务，才能最大程度满足有效需求，获得理想的经济效益。

6.降低了消费者的满足成本。

精准营销是渠道最短的一种营销方式，由于减少了流转环节，节省了昂贵的店铺租金，使营销成本大为降低。又由于其完善的订货、配送服务系统，使购买的其他成本也相应减少，因而降低了满足成本。

7.提供顾客增值服务。

精准营销最后一环就是售后客户保留和增值服务。对于任何一个企业来说，完美的质量和服务只有在售后阶段才能实现，忠诚顾客带来的.利润远远高于新顾客。只有通过精准的顾客服务体系，才能留住老顾客，吸引新顾客，达到顾客的链式反应。

三、实施精准营销的策略

精准营销实施关键建立在充分了解用户行为的基础上，这样开展的营销活动才能“精准”。营销实施过程关键的步骤是营销客体定位，整个营销过程是一个迭代过程，其目的是使整个营销定位更加趋于精确。

1. 建立顾客信息库是实施精准营销的基础。

一般来讲，数据库是企业对所有重要顾客信息的记录，包括年龄、地址、电话号码、业务编码(工商业户)、查询来源、查询成本、购买经历等。通过对这些顾客资源进行有效整合从而获取市场上的主动机会。通过数据库就能精确列出每个顾客的地理位置、心理特征、购买记录等。公司通过这些数据能够直接确定曾经在本公司的顾客中，哪些人将要更新。根据顾客购买的记录，可以推断哪些顾客会对公司新近推出的产品感兴趣。

他们可以找出公司过去的大买主，并向其赠送礼物卡，以吸引这些顾客的下一次购买。可见，完备的数据库便于企业进行精准营销，降低营销成本。一个完整的资料库实际上就是整个市场的缩影，资料库建立后，你的产品开发方向、行销产品开发方向都可以以这个资料库为中心形成决策基础。同时，它还可以计算出直效行销行为本身或者你取得一个客户花了多少成本。

因此，营销人员应对数据库中所有消费对象、购买频率、消费金额等资料进行研究、细分，从中发现共性和有针对性的东西，借以及时调整企业宣传定位和营销策略上的偏差，从中分辨出自己的最佳顾客，确定他们对本企业的价值，认清他们的需求和购买行为，然后，计算出顾客的终身价值。要建立企业的数据库并利用好数据库需要从以下方面着手：

(1)通过可行方式收集客户及潜在客户的信息，形成数据库。

要做好数据库营销，首先必须通过一种可行的方式来收集客户及潜在客户的信息，形成一个数据库。由于组建数据库同任何活动一样，也需要确定目标——不同的产品面对的消费者显然是不同的，所以收集消费者信息的途径也可能不相同。例如，包装食品的消费者信息通常通过赠券、抽奖、派发保证卡和调查等方式获得。

(2)获取信息后，组建数据库。

无论是采用哪种途径，所有的响应信息都必须整理到营销数据库中。对这些信息按照某种标准进行分类统计存入数据库，然后再把精确的产品和服务介绍的关键信息通过一定的途径定期传送，以充分发挥数据库的作用。关键信息包括折扣促销信息、新产品活动信息、新的服务信息、与消费者有关联或对其有帮助的个性化信息等。如果企业缺少信息采集、整理的意识，即便是拥有丰富的信息资源也是枉然，因为得不到充分的开发和利用。

(3)拥有完整的客户数据库，做好“数据挖掘”。

创建数据库后，最重要的事情就是对数据库的资料进行有效整理，识别哪些是优质客户，根据数据库中顾客信息特征有针对性地判定营销策略和促销手段，提高营销效率，帮助公司决定制造适销的产品以及给产品制定合适的价格，包括以所有可能的方式研究数据，按地区、国家、顾客、产品、销售人员，甚至按邮编分类，从而比较出不同的市场销售业绩，找出数字背后的原因。挖掘出市场潜力后再花精力去建立顾客忠诚度。

2.按照企业战略目标进行企业市场细分与市场定位。

要实施精准营销，首先要在市场细分的基础上选择明确的细分市场，作为企业的目标市场，并且清晰地描述目标消费者对本企业产品(服务)的需求特征。通过对市场目标进行全面、系统和深入的分析研究，明确和准确地找到目标市场是市场营销的基础性工作，更是精确化营销的第一个环节。

市场细分的目的是使企业能集中力量对准最核心的目标客户群，有效地实施营销目的。通过市场细分，一方面可以更准确地发现消费者需求的差异性和需求被满足的程度，更好地发现和抓住市场机会，回避风险;另一方面可清楚掌握竞争对手在各细分市场上的竞争实力和市场占有率的高低，以便更好地发挥自己的竞争优势，选择最有效的目标市场。

面对众多的竞争者，企业需要给自己的产品一个清晰、独特的市场定位，以便使自己的产品脱颖而出，让自己的产品有一个清新、独特的市场定位。这是开展精准营销的必要基础。

3. 确定客户寻找工具。

客户寻找工具是企业能否寻找到潜在顾客的关键，有了明确的目标市场和清晰的产品定位，接下来的关键问题是如何找到目标顾客，而且是“精准”、经济地找到。这要求企业有相应的工具，并掌握好方法。主要工具有手机短信、呼叫中心、EMAIL广告、门户网站、博客、搜索引擎、“广告”等。

4. 精心组合产品。

在将营销管理提高到精准化程度的过程中，产品组合应该放在首位，面对特定的客户，确定好区隔市场，明确哪类产品是卖给哪类顾客的。可以利用以下三种方式来增加销售：一是增加产品线，利用原有的良好的市场声誉来推广新产品;二是增加现有产品线的长度，成为拥有全线产品的公司，来满足不同需求的整体市场;三是加强产品组合的一致性，在特定的领域中获取好的声誉。

5.实施差异化价格策略。

根据需求差异细分市场，根据各市场特点对同一产品制定不同价格或者对有微小差异的产品制定不同价格，且价格差异与成本费用差异不成比例，以更多地占有消费者剩余，使企业利润最大化。利用差异化定价可以实现多赢，为那些对价格敏感的顾客提供获取低价的机会，对那些不能储存的产品增加需求量。企业在向部分市场的顾客销售打折时不会影响另一细分市场顾客的销售价格，从而实现企业收益的最大化。

6.有效控制整个营销活动过程。

开展营销活动，其本质就是营销信息的传递，企业能否把恰当的营销信息传递给恰当的营销客体，是营销活动能否成功的一个关键因素。营销活动的发起应该从对客户需求的洞察和分析人手，结合相应的营销活动规划、产品规划、品牌规划等策划相关的市场营销活动。有效地与顾客沟通，企业需要与目标顾客进行双向、互动、有效率地沟通，让顾客了解、喜爱企业及企业的产品，并最后形成购买行为，有效的沟通对顾客的购买也有很重要的作用。

7.为客户提供个性化的服务。

顾客实施购买行为以后，接下来企业需要可靠的物流配送及结算系统来支持顾客购买行为的全面完成。该系统对提高顾客的便利性、降低顾客成本十分重要。针对每个顾客不同需求及潜在需求，提供有别于其他标准服务并具有附加价值的服务。良好的售后服务对顾客的再次购买和顾客对朋友的影响有直接的作用。

总之，在科技发展的推动下，社会的进步让人们越来越关注自我、强调个性，消费者的需求越来越多样化、分散化。传统营销方法让企业越来越难以满足顾客需要。精准营销的内涵深刻，在新时期又极具优势，企业在精确的市场细分和市场定位的前提下，选择恰当的工具与顾客沟通，实施全过程管理并提供优质的服务，充分考虑了消费者需求的个性特征，增强了产品价值的适应性，从而为顾客创造了更大的产品价值，极大地降低了顾客的满足成本，培养消费者对企业的偏好与忠诚，建立在网络和信息技术基础上的精准营销模式将是现代企业营销发展的方向。

参考文献：

[1]曾志生，陈桂玲.精准营销：如何精准地找到客户并实现有效销售[M].北京：中国纺织出版社，2007.

[2]伍青生.精准营销的思想和方法[J].市场营销导刊，2006，(5).

[3]刘征宇.精准营销方法研究[J].上海交通大学学报，2007，(4).

三、大数据精准营销有哪些特点

大数据精准营销的特点有：数据维度广，数据收集准，数据分析可靠，所以才可以精准营销。

四、大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

以上就是关于精准营销的定义及特点相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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