小伙伴们反映都在为论文烦恼，小编为大家精选了《精准营销企业网站推广论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!【摘要】传统的精准营销采取直邮、Email、楼宇电视等工具，这些媒介对消费者的细分程度低，成本高，反馈时间长。虚拟品牌社区聚集了大批与品牌相关的同质消费者，社区用户的参与性强，为企业提供了高质量的消费者数据，提高了精准营销最主要的数据库规模。
精准营销企业网站推广论文 篇1：
基于供应链网络信息的大数据精准营销在电商领域的应用
[摘要]阐述了基于供应链网络信息电商企业实施精准营销的框架和策略，以阿里的电商业务为例分析了电商精准营销方式，包括搜索引擎、个性化推荐引擎、短信或电子邮件引擎等，进而分析了在整合供应链网络信息的过程中存在的问题，提出基于供应链网络搭建完善的大数据平台、用户画像的精准化和及时更新、加强用户隐私数据的安全防范工作等对策。
[关键词]供应链网络；大数据；精准营销；电商企业；阿里
1引言
“大数据”在1980年由托夫勒在《第三次浪潮》中提出，大数据是指大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。李国杰院士指出大数据是实施“创新驱动发展”战略的重要机遇，我国以“BAT”为代表的网络服务公司已具有与国际上大公司竞争的经济实力和技术基础，依靠物质资源发展经济的路径已难以持续，大数据是贯彻“创新驱动发展”战略的重要资源。大数据具有较高使用价值，各产业都可通过对大数据的深度挖掘及整合充分利用大数据价值，提升产业化的供应链网络信息的价值。
2大数据精准营销
2.1精准营销的概念
美国学者Jeffcabin和Fresh Baehelor提出精准营销是为了提高和促进营销业绩的达成，向目标顾客提供服务或者信息影响其购买意向和决策的过程。将渠道、时间、目标顾客和信息这四要素正确地充分结合，即4R法则。精准营销是在精准定位的基础上，建立顾客个性化的沟通服务体系，实现低成本战略。虽然目前还没有一套成熟完整的关于精准营销的体系，但是能够达成共识的是精准营销可依赖于大数据，对顾客需求及消费偏好进行标签分类，精准地划分顾客群体然后再准确地进行营销，以达到低投入、高产出的营销目标。
2.2精准营销的价值
精准营销对于供应链网络成员都有巨大的价值。对消费者而言，精准营销是一种个性化的营销方式，提升了消费者的时间效率。传统的营销方式不能精准触达消费者，因此消费者进行购买行为的时间轴就会被拉长，而且在购买决定中犹豫不决。基于精准营销，企业可精准的把消费者所需商品推送到消费者面前，节约消费者搜索目标商品的时间和精力。对于企业而言，营销业绩和投资回报率会有所提高，因为精准营销剔除了中间各种繁琐环节，精准地触达消费者，可降低整体顾客成本，从而降低了商品成本，提升了整条供应链收益。
3基于供应链网络信息的电商精准营销模型和策略
3.1供應链网络与精准营销
电子商务的终极价值是优化产业和供应链，电商企业作为供应链网络中的重要中间节点链接上下游企业，电商企业能够有效地整合商流、物流、资金流和信息流，协同整个供应链网络的数据，进行深度挖掘和整合，尤其针对供应链网络中的终端客户，有效互动，实现准确细分和定位。精准营销的成功实施，需要与下游企业交互信息资源，同时也需要与上游企业协作整合资源，满足客户需求。
3.2基于大数据的精准营销模型
基于大数据的精准营销模型是指对大数据进行收集、处理及应用，然后输出相对应的精准营销方案，再反馈到前端的供应网络，协同完成产品和服务，再推向客户，是一个基于供应链网络的不断整合资源的复杂过程。相对应的营销方案依托于大数据，因此准确度会更高，更能准确触达目标顾客。在基于大数据的精准营销模型中，最底层是大数据的收集，数据包括日志信息、论坛信息、微博信息、社会网络信息和交易信息等，数据来源于公司内部或者外部。然后将收集来的大数据放人网络营销模型中，用算法库的方法归类，再用大数据计算方式计算，以并行计算框架计算分析数据，最后将大数据中提取的信息运用到网络营销中，可输出相对应的大数据网络营销模式，如关联规则挖掘营销、商品地理营销、社会网络营销、用户行为分析营销、个性化推荐营销、基于现代通讯工具的大数据分析营销等，如图1。
3.3基于大数据的精准营销策略
电商企业基于大数据的精准营销方式中，主要使用了搜索引擎、个性化推荐引擎、短信或电子邮件营销等策略等。
3.3.1搜索引擎。搜索引擎在流量导人方面扮演着重要的作用，对于电商企业来说，搜索引擎营销（SEM）和搜索引擎优化（SEO）是常用的精准营销策略。阿里系电商在SEM方面投入很大，采取搜索引擎中的竞价排名，按点击付费方式，导人大量客流。例如，在搜索引擎百度中搜索“连衣裙”等畅销品关键词时，可以看到天猫或淘宝排行在前列。因为阿里购买了畅销品或品牌的关键词，所以可以看到淘宝或天猫的关键词大多出现在SEO前列，通过这样的引导，当想到要购买某个商品时就会自然而然的想到要用淘宝或天猫。淘宝和天猫的SEO站内网站也在不断优化当中，站内分类更加科学、合理且明确，利于用户从浏览转化为购买。首先连衣裙作为主要关键字出现在天猫主页面关键字中，当消费者顺着引导点击连衣裙时，可根据品牌、连衣裙、其他分类、袖长、群型、领型、服装款式细节、年份季节、尺码等迅速定位自己所需产品，为消费者省了时间和精力，同时也增加了用户体验。
3.3.2个性化推荐引擎。相比于搜索引擎，电商平台的站内个性化推荐能主动出击触达用户，提高用户的转化率。个性化推荐引擎是基于用户画像和商品画像结合而进行的。首先进行数据收集和储存，数据可以是离线或者实时数据，可来自消费者、供应链网络中合作伙伴或企业内部。接下来是对数据进行离线在线分析，主要包括数据的清洗和建模。数据清洗就是过滤掉残缺、重复、不一致的数据，比如点击作弊、交易作弊、评价作弊等，数据清洗后，对数据进行建模，就是将用户画像和商品画像进行精准关联。最后根据在线推荐系统输出精准推送，例如在淘宝或天猫中，经常可以看到一些个性化推荐，例如“猜你喜欢”、“看了又看”、“掌柜热卖”、“最佳组合”、“您可能还需要”、“购买了该商品的用户还购买了”等定制化的推送，引导用户购买和再次购买。
3.3.3短信或电子邮件营销。电商企业还经常会通过智能系统给用户发送购买建议。这些建议主要是通过邮件、短信、微信推送、优惠券发放等方式进行。电商企业会根据用户画像的标签去给用户进行分类，进而针对不同类型的用户发送相对应的个性化短信或邮件。值得指出的是，短信或电子邮件营销转换率都偏低，但是随着用户画像越来越精准后，精准营销可以将转换率大大提高40%。精准化的短信或电子邮件营销方式不仅提高用户转换率，还给用户很贴心及时的用户体验。
4大数据背景下电商精准营销的现状和问题
4.1现状
根据艾瑞数据显示，2016年中国的电子商务市场交易规模达到20.2万亿元，增长23.6%，其中网络购物占比为23.3%。在B2B电商领域，2016年中国中小企业B2B平台服务营收规模超230亿元，同比增长17%。可见未来我国电子商务领域依然会保持增长趋势。电商企业近年的高速发展离不开大数据，现在电子商务已经进入了大数据的电子商务阶段。
在这大数据背景下，基于供应链网络信息挖掘的电商企业针对目标客户群进行精准营销可以实现以下目标：（1）提升电子商务广告精准度。精准营销利用信息技术，对数据进行收集和分析，通过细分市场，对细分后的市场和消费者的需求和购物行为特征进行分析和定位，确定供应链网络目标消费群，接着对其采取有针对性的产品和服务信息宣传。这可大大提升消费者的购买率，从而降低广告成本，大幅提高了广告的精准度；（2）减少交易成本和提高交易效率。精准营销可以省去中间繁琐的传导环节，避免信息在传递的过程中失真，直接一对一把产品和服务信息准确无误地传递给消费者；（3）提升消费者让渡价值。当电商企业进行差异化的精准营销服务时，可以增加消费者的满意程度，从而增加得到的总价值。（4）精准营销还能提高广告的有效性以及减少营销渠道，对于企业来说销售成本减少，对于消费者来说可能以更低的价格购买所需产品或服务。
4.2问题
4.2.1中小型电商企业大数据平台存在的问题。有些中小型电商企业还没有开启大数据电商模式，其中一些企业只是创建了网站，但是几乎没有在网站上更新商品信息或者更新迭代速度太慢，无法满足消费者的需求。首先是这些中小型电商企业的数据采集有局限性，掌握的数据资源比较少，即使累积了一些数据资源，但是这些数据是分散的、无规律的、割裂的、静态的。其次，中小型电商企业在数据碎片整合上也面临困境，受限于专业知识和技术，缺少数据整合能力，无法将海量的数据从各个区域、数据库中整合，而且在对数据的处理上只是运用了简单的数据处理方法分析，不能勾勒出用户精准画像，从而无法实施精准营销。大部分中小型电商企业的大数据平台还是不完善的，有的甚至根本未建立大数据平台，供应链网络成员间信息分享水平较低，这不利于企业大数据时代下的可持续性发展。
4.2.2数据运算结果和消费者需求之间存在差距。理性的数据计算不能确保精准地预测出消费者的购买心理。例如，大数据判断某个消费者是对价格敏感的人，企业根据这个判断进行降价营销，结果确实也引发了消费者的购买行为。但是也可能消费者对价格敏感是大数据培养出来的，而不是消费者自身的主动行为，到底是企业引导消费者还是企业找对了消费者需求，我们不能完全确定。因此，数据算法勾勒出来的消费者人物画像和消费者真实形象是存在差距的，甚至完全相反，因为消费者是善变的，这种变化对于电商企业来说是比较难以及时捕捉并且通过算法计算出的。
4.2.3个人隐私和数据安全问题。在大数据时代，用户的一举一动都会被记录着，在线上交易、线上支付、社交互动、移动终端、物流配送等各个环节都会留下痕迹，可以说用户在获得所需产品或者服务的同时，也暴露了自己的数据。企业在利用这些大数据时常常会侵犯用户的个人隐私以及在隐私保密性上做得不到位。此外，数据的安全性也令人担忧，企业在对用户数据的管理方面存在漏洞，近年就发生了多起大数据泄露事件，2016年5月Linkedln超1.67亿个用户账号在黑市被公开销售，同年同月一名俄罗斯黑客窃取2.723亿电子邮件并将这些数据以每个不到一美元的价格在黑市里出售，其中还包括数千萬个雅虎邮箱、微软邮箱和谷歌邮箱。
5解决对策
5.1基于供应链网络搭建完善的大数据平台
一个大数据平台是所有电商展开大数据精准营销的基础，大数据的平台价值体现在各个方面。但是，对于规模较小的电商平台如聚美优品、唯品会、考拉海淘、敦煌网等，他们的大数据平台，不够完善或者甚至未建立自己的大数据平台，但是为了满足不断发展的需求和更精准化地挖掘消费者需求，建立大数据平台还是很有必要的，这是中小型电商企业战略发展的一个方向，大数据平台的构建可以参考和借鉴电商巨头企业阿里的模式。
阿里通过创办阿里妈妈一大数据营销平台，将所有阿里系的数据存储在阿里妈妈的数据银行里，基于阿里妈妈的数据银行，再输出各种品牌营销解决方案产品，从而实现品牌大数据下的精准营销，如图2所示。
阿里妈妈作为阿里系的大数据营销平台，其数据的能力是进行精准营销的原动力，其技术的能力是驱动力，其媒体的能力是张力。
数据层面上，阿里妈妈搭建了一个数据银行，链接人的数据和广告数据。首先，人的交易、金融、出行、娱乐和社交等环节产生了一系列可辨识、可分析、可触达的Uni ID（真人数据），从而勾勒出清晰的用户画像，这些真人数据有利于企业做出判断和决策。其次，经过多年广告沉淀，阿里拥有海量广告营销数据，这些信息是品牌建立的基础。阿里妈妈通过整合人的数据和广告数据，进行分离、发掘、洞察和再利用，反哺人的数据，让用户人物画像更加精准，提效广告业务，实现大数据下的精准营销，如图3所示。
技术层面上，阿里妈妈不断地与用户交互，使得机器学习和算法达到精准，更能够精准地进行营销。媒体层面上，阿里妈妈依托阿里巴巴集团控股有限公司的全方面资源，能够整合电商媒体、社交媒体、视频媒体、搜索类媒体和信息流媒体等。基于这三大核心能力，阿里妈妈推出了品牌营销解决方案产品和营销平台，如新霸屏、会员权益、新雷达、UniDesk等。
综上，阿里通过整合所有阿里系的数据资源，传送到阿里妈妈的数据银行。基于阿里妈妈强大的数据银行，向商家提供全链路的营销方案和消费者个人数据等，使得商品不再以单品的形式输出，而是以成熟、完整的商品形式输出，更重要的是能更精准地输出，把数据、商品和流量升级为内容，再转化成商业机会，赋能更多的品牌进行大数据精准营销。阿里的数据银行不仅服务于各大品牌或企业，也服务于自己，其他中小型电商企业可以模仿和借鉴阿里的大数据平台构建模式，打造属于自己的大数据平台，赋能人驻品牌和企业施行精准化营销，从而保证可持续性发展。
5.2用户画像的精准化和及时更新
消费者的善变性和算法的迟钝性使得电商企业无法真正地满足消费者的需求，因此电商企业需要充分结合数据追踪和数据挖掘技术与企业的营销洞察力，精准化用户画像并且精准化算法，及时更新消费者的用户画像，以确保营销方案能满足消费者现在的需求。
用户画像就是给用户进行标签从而把数据转化成用户属性的过程。用户画像是由各维度的数据勾勒而出，数据包括姓名、照片、年龄、家庭情况、收人、工作、喜好等元素。根据元素的性质，用户画像数据可分为以下三类：基本人口属性数据、行为偏好数据和购买数据。人口属性数据包括社会属性和自然属性，如岁数、性别、工作等。行为偏好数据主要是通过收集消费者在进行商品购买时的浏览情况得出，包括关注领域等。购买数据包括购买的产品、价格、退货率、评价等。一个用户画像可能由3 000个标签才能形象勾画出，并且标签的比重会有不同，甚至标签会随着消费者的需求而改变，因此，不断收集和更新用户数据对于人物画像勾勒以及后面的精准营销具有重大作用。在上述案例中，企业应该从全面的数据去分析用户是否是一个对价格敏感的人，如用户的经济状况是什么水平、用户的浏览行为是否关注價格、用户购买的商品层次等，而不是只凭单个优惠营销方案诱发了用户的购买从而认定用户对价格敏感。用户画像是需要全方面定位和计算的，只有精准化用户画像，才能更好的结合用户画像和商品画像，从而实现精准化营销，消除数据运算结果和消费者存在的差距。
5.3加强用户隐私数据的安全防范工作
首先，企业应该改进算法，提高大数据环境下用户隐私数据的安全性。针对上述问题，电商企业可采取基于混沌自逆矩阵用户隐私数据加密算法，在不改变原始数据的情况下，通过对用户隐私数据结构的改变，搭建自逆矩阵建立初始密钥，再根据初始密钥置乱数据维度，构建置乱矩阵，以不规则扩散形成隐私数据最终密钥。其次，有效掌握系统内核环境，注意移动智能终端APP用户隐私数据的防范。相关审批或者安全部门应该充分审查各类移动终端智能系统中的API接口功能，对系统内核代码及功能模块所描述功能和实际功能要尽可能的一一验证。掌握移动端智能系统的核心技术才能把握互联网产业的命脉，加大自主研发和商业推广力度，从硬件方面保证用户的信息安全。此外，政府相关管理部门应积极完善相关法律以及制定互联网个人隐私管理政策以保护用户隐私安全，为用户隐私安全构建更为良好的行业发展环境。
作者：张琦 施方玲
精准营销企业网站推广论文 篇2：
虚拟品牌社区下的精准营销探析
【摘 要】传统的精准营销采取直邮、Email、楼宇电视等工具，这些媒介对消费者的细分程度低，成本高，反馈时间长。虚拟品牌社区聚集了大批与品牌相关的同质消费者，社区用户的参与性强，为企业提供了高质量的消费者数据，提高了精准营销最主要的数据库规模。本文在研究精准营销的基本结论的基础上，分析了精准营销实施过程中的困难，结合虚拟品牌社区研究，提出了虚拟品牌社区环境下的精准营销提升的几个关键点的改善，并对虚拟品牌社区环境下如何进行更加有效的精准营销提出了建议。
【关键词】精准营销；虚拟品牌社区；数据库
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的数据，截至2011年底，中国的网民规模已经达到5.13亿，互联网普及程度达到38.3%。规模如此庞大的网民在互联网上建立了一个虚拟市场。企业在互联网上获取用户信息更加便捷，虚拟品牌社区直接面向消费者，向消费者提供产品和服务信息，并为消费者建立联系的平台。消费者在虚拟品牌社区中交换信息与价值，而通过精准的数据挖掘或抽取知识，虚拟品牌社区将为企业实现更有效、更精准、高投资回报的营销沟通。
一、精准营销及其面临的难题
1．精准营销的基本结论。菲利普·科特勒（2005）在“菲利普·科特勒之夜”上首次提出了精准营销的概念，他的描述是：“企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。”徐海亮（2007）将精准营销定义为：“精准营销（Precision Marketing）就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。总结了精准营销的三个要点：精准的营销思想、实施过程中的体系保证和手段、低成本的可持续发展。精准营销强调市场细分，通过技术及软件分析，确定消费者的兴趣、习惯、偏好、需求和消费规律，区分出不同的顾客群体。一个具有一定规模并且消费者信息比较完备的数据库是进行市场细分的基础。消费者信息数据库需要庞大基数的消费者信息量，包括消费者的年龄、性别、地址、电话号码、教育情况、收入情况、朋友圈、购买经历、购买频率、消费金额等等。
２．精准营销的难题。第一，精准营销工具效率低。传统的精准营销工具主要有三类：直邮工具、电视媒体工具、email工具。传统直邮通过俱乐部等渠道收集会员信息，向细分的消费者群体派发纸质印刷品广告。直邮方式的送达成本大，投送与回收周期较长，受众面窄，不能及时收集消费者的反馈，营销结果的检测与衡量难度大。对于大多数市场细分特征不明确的企业来说，直邮广告要达到精准营销需要的“广度”和“精度”就难上加难了。移动电视、楼宇电视、列车电视等新媒体在精准营销的实施中也具有成本大，难以衡量的缺点，并且在传播过程中往往存在“噪音”，导致传播失准，效果较差。在以互联网为基础的精准营销中，主要采用Email发送邮件，搜索引擎、门户网站投放广告等方式。虽然在成本上得到了控制，针对性也增强了，但存在较多的“欺诈”、“病毒”，缺乏消费者信息反馈。第二，数据库收集难度大。企业要建立一个有一定规模的消费者信息数据库，需要一段比较长的时间。通过“线下”方式收集数据耗时长，数据收集难度大，成本高，信息规模小，完整度也比较差，数据库的创建成为了制约精准营销的瓶颈。“线上”主要根据网友的个人资料、IP咨询筛选、关键字搜索等信息构建消费者信息数据库。通过互联网方式收集数据具备了较好的成本控制，信息规模，但有价值的信息需要经过详细的筛选，工作量大。这些数据库仍是通过企业向潜在消费者发放网络问卷及通过追踪消费者网络行为的方式进行构建的，数据库的规模及信息价值有限。
二、虚拟品牌社区用于精准营销
虚拟品牌社区是虚拟社区与品牌社区的结合体，是随着互联网的发展产生的，是网络虚拟社区的一种。Kozinents（2002）认为虚拟品牌社区就可称为“在线品牌社区”，因为品牌社区成员之间交流的平台是网络。虚拟品牌社区依附的载体是论坛、博客、个人主页、SNS、BBS、即时通讯系统等Web工具。
１．虚拟品牌社区成员的群体性偏好。Abdelmajid AMINE和Lionel SITZ（2004）研究指出，虚拟品牌社区内聚集的用户群有非常强的共性，社区内的消费者群体与特定品牌具有关联性，消费者自选择、分层化，无地理边界，这为企业提供了明晰的细分基础，他们主动接受并创造与自己需求相切合的产品与服务的信息提供了“天然”的基础。
２．虚拟品牌社区成为数据库基础。第一，用户注册信息。通过虚拟品牌社区成员的注册信息，可以非常全面的收集到每一个用户的基本属性，这些注册信息可以轻而易举得为企业所获得，为企业创建数据库提供消费者的详尽数据。第二，用户产生内容。在虚拟品牌社区内，企业与社区成员建立起紧密的联系。消费者会企业提供关于品牌、产品及服务的各类相关资源，消费者对这些他们有兴趣的信息进行评论，在这些评论中蕴含着消费者对于品牌、产品及服务的认知。Hagel III和Armstrong（1997）研究指出，数据、信息、讨论内容以及情感表达等都是虚拟社区成员在讨论中产生的。虚拟品牌社区提供给社区成员一个自由创造、分享、互动的环境。社区成员在虚拟品牌社区内会自主建立内容，这些内容形成大量的集体专业知识聚集，也透露了更多了用户对产品与服务的偏好性信息。并且，虚拟品牌社区鼓励成员生成内容，这些知识与评论蕴含着巨大的价值，成为企业建立消费者信息数据库的另外一个重要组成部分。第三，虚拟品牌社区的自我扩大与增强。虚拟社区是在社区用户不断的创造、获取和增值的过程中实现的价值提升，而吸引了更多了用户，这是一个循环往复的过程。虚拟社区的内部传播增强了用户的忠诚度，外部传播扩大了受众基础，两者相互影响之下，虚拟社区不断发展。规模不断扩大的虚拟品牌社区也为不断扩大的消费者信息数据库提供了基础。
三、基于虚拟品牌社区的精准营销的理论框架构建
综上所述，虚拟品牌社区对于精准营销来说是一个非常适合的环境。基于Hagel III和Armstrong（1997）对于虚拟社区增加利润的动力学分析方法，引入精准营销的因素。本文提出，若要使精准营销过程在虚拟品牌社区内进行有效运转，需要遵循以下几个要点：
１．数据库内容的收集。本文认为，虚拟品牌社区内应收集的有助于建立消费者信息数据库的信息有三类：一是虚拟品牌社区成员的基本信息，包括消费者的年龄、性别、地址、教育情况、收入情况等；二是社区成员生成的内容，包括社区成员对产品、服务的经验及成员间的交流、评价等；三是新增成员的相关信息，包括新增成员的基本信息及其生成的内容，这里将新增成员的相关信息单独列为一类是强调虚拟品牌社区新进成员的不断输入为虚拟品牌社区的不断发展提供了必要条件。
２．提高技术手段，精确市场细分。企业在虚拟品牌社区内进行品牌推广，虽然对象范围已经大幅缩窄，但是要进一步提高精准营销效率，就要借助更加先进的技术手段对数据库内的信息进行精确的“细化”，尽可能地提高市场细分指标的精确度。精准营销追求市场细分的目的是争取实现“一对一”的沟通，缩短沟通距离，降低沟通中双方信息的误解程度，强化有效沟通的效果。有效沟通能够提高顾客对于品牌的认知度与品牌价值的认同度，对顾客忠诚有促进作用。虚拟品牌社区的成员忠诚度越高，成员之间的互动程度与信任程度就越高，进而能够吸引更多的新成员加入，越来越多的成员加入能够为数据库提供更大的消费者基数。
３．创建用户沟通、分享与创造的平台。企业在创建虚拟品牌社区之初要提供给消费者感兴趣的内容和信息，但真正使虚拟品牌社区具备活力并不断发展的是创建用户之间能够自由沟通与分享的环境。虚拟品牌社区内的成员创造性的内容越丰富，社区内成员之间的互动就越活跃，成员的创造性越强，成员生成内容越多，对企业有价值的消费者信息越多。
四、虚拟品牌社区下的精准营销实施中需要注意的几个问题
本文的研究是建立在精准营销中的数据库的建立与利用的基础上的，在精准营销的实践中，还需要注意以下几点：
１．市场定位的精准性。精准营销要发挥最大的优势，必须保证各个环节的精准性。在对消费者进行细分的同时，企业需要对自身进行独特而明确的定位，以此来区别同一目标市场的竞争者，使企业与品牌能够脱颖而出。企业要根据自身所能提供给消费者的资源进行整合，在目标消费群体中建立对品牌的偏爱。
２．“线上”与“线下”的结合。在虚拟品牌社区内的精准营销可以进行多样的营销活动，加强顾客的参与程度，强化品牌的形象与顾客满意。对于很多无暇参与虚拟品牌社区的消费者来说，“线下”进行营销推广活动，提供个性化的增值服务，向目标消费者传递情感对于促进顾客忠诚是有效的。在了解消费者需求的基础之上，解决消费者提出虚拟品牌社区、物流、交易过程中的问题，企业都应该认真采纳，并及时给予解决。营销活动的最终目的是帮助企业实现利润最大化，要实现这一目标就必须整合“线上”与“线下”资源，提升品牌。
３．提高转换成本。虚拟品牌社区是易模仿与复制的，企业必须为社区成员的转换设置限制，主要包括物质成本和心理成本。虚拟品牌社区在发展和扩大的过程中，提高了社区成员的价值。同时，社区成员在虚拟品牌社区的活动过程中与企业进行的沟通，与其他成员进行的交流、互动，对虚拟品牌社区的归属感，品牌文化的认同感，都形成了巨大的心理成本，可以有效地阻止社区成员的转换，转换成本能够提升成员的忠诚度。
总之，精准营销是在当今需求多样化、个性化背景之下的有效的营销模式。虚拟品牌社区切合了精准营销的关键环节，提高了精准营销的效率。精准营销与虚拟品牌社区的实践结合，使精准营销的准确度大大提升，为消费者提供了更符合其需求的产品和服务，也为企业创造巨大的利润。
参 考 文 献
[1]Kimberley Sara．Unilever to build ties with mums in Comfort Pure blitz[J]．Precision Marketing．2006：18（12）
[2]Hagel III.J.，Armstrong.A.G.．Net gain：Expanding markets through virtual communities[M]．Boston：Harvard Business School Press，1997
[3]Abdelmajid.A.，Lionel.S.．How Does a Virtual Brand Community
Emerge，Some Implications for Marketing Research[EB/OL]．2004
[4]徐海亮．论精准营销的广告传播[J]．济南职业技术学院学报．2007（3）：13
[5]王军．品牌社群的营销策略分析[J]．消费导刊．2010（1）：17
作者：臧继红 唐嘉庚
精准营销企业网站推广论文 篇3：
Ｇｏｏｇｌｅ精准营销：每个人都知道你是一条狗
Google为何牵手金山
5月8日，金山软件与全球最大的搜索引擎公司Google在北京联合召开新闻发布会，宣布双方的联合品牌《谷歌金山词霸》正式发布。Google精准营销战略地图的大幕由此又掀开了一角。
《谷歌金山词霸合作版》（下称《词霸》）是Google与金山面向互联网翻译市场联合开发、适用于个人用户的免费翻译软件。软件支持中、日、英三语查询，有取词、查词、查句、全文翻译、网页翻译等功能，以免费、互联网化、创新的机器翻译技术为三大核心特点，涵盖了当前翻译软件的绝大部分功能，包括12年来金山首度提供的全文翻译、整句翻译、网页翻译等功能。此版本的词霸产品，也借助Google领先的互联网优势以及机器翻译支持，实现了对最新语汇、俚语的更好支持以及全文翻译的功能，依靠对互联网海量的不同语言文献进行比对、匹配，方便快捷地提供精确的结果。
网络与对译辞典，看似关联不大，其实不然。如当使用者希望获得“互联网营销”一词的英文说法，则无论是以往版本的词霸产品或是爱词霸网站（www.iciba.com），均不能找到与之匹配的英文译词，但在《谷歌金山词霸合作版》中，可查到Internet Marketing、Web Marketing等多个解释，此已显示谷歌“网络支持”的作用。
互联网产品发布向来有谈赢利模式的习惯，Google全球副总裁、中国区总裁李开复说，《词霸》有两种赢利模式，一是广告，二是增值服务。
增值服务一般是指在普通用户服务的基础上提供某种特殊服务，这种服务很多时候是收费的。比如《词霸》可以通过向某些专业用户提供专业词库的方式获取增值服务收入。阿里巴巴和腾讯的赢利法宝“诚信通”、“QQ秀”均可归入此类，已是互联网产品赢利的“老办法”。广告则更是几乎全部商业网站共用的赢利模式——相传我国西周就有了。
但越是简单的办法，往往越不易用好。广告很简单，为《谷歌金山词霸合作版》这样的产品匹配广告就很复杂。例如，当一个用户搜索“互联网营销”一词，则他可能是希望委托产品营销的广告主、可能是研究营销手段的营销人、可能是即将参加托福或者雅思考试的学生等等，这三种人便可能分别有网上媒体广告、营销图书资料、英文培训三种可与之匹配的消费需求，即三种广告匹配方式。
实际的广告匹配选择更为复杂，到底如何匹配，需要有一套成熟的用户分析系统和模型，关系很多搜索引擎相关技术及语言学问题，举例来说:当某用户在词霸中搜索“互联网营销”一词，如果采用人工判断的方式，很容易看出“互联网营销”一词与“网上推广”之间存在着很大关联，从而为其匹配提供网上推广服务的广告。但对程序来说，先不谈判断“互联网营销”和“网上推广”之间的关联关系，仅仅识别“互联网”和“营销”两个词连在一起可成为一个更具含义的新词，便十分困难。
理论上，如果希望程序能够对这些识别，需要将“互联网”词后可相连使用的全部词输入程序，再将与“互联网营销”一词相关的全部词也输入程序。如此做法，仅仅完成“互联网”一词的程序识别，便需难以计数的语言学分析、词语枚举及录入工作。如果推而广之到整个博大的汉语言，那这种分析工作的推进速度可能还不及新词的出现速度，即随着时间的推移，完成目标的可能越来越小，除非亿万国人共同进行这项工作。
没错，Google正是通过中文搜索引擎服务，使亿万国人共同帮助其进行了上述词语关联的分析和录入工作。
通过我们使用Google搜索引擎进行搜索时输入的关键词记录，Google很容易获得由“互联网”、“营销”、“互联网营销”、“网上推广”等无数中文词组成的词表。这已经解决了刚刚所说的第一步，即将“互联网营销”识别为一词的问题。那么该公司怎么知道“互联网营销”一词与“网上推广”一词的存在关联呢？
我们知道，搜索引擎在提供搜索用户搜索结果前，首先要抓取大量文章并对文章进行分析。这里不细说抓取技术，单谈文章分析。如当搜索引擎抓取的某文章中有这样的句子：“我们公司很看好互联网营销的形式，准备投入一笔资金进行产品的网上推广。”首先，程序可自动分析这个句子中存在哪些词是其词表中包括的，这可有效过滤掉“我们”和“的”等相对不具备表现力的词语，然后程序也可知道“互联网营销”和“网上推广”两词在上下句中被提到，两词有一定可能具备关联关系。当Google抓取的数万篇文章中，两词都在上下句中分别出现，则程序可基本确定两次具备关联关系。那么这种关联关系是同意还是反意呢？这对广告匹配无疑会有很大影响，这也可通过程序解决。如果上下句中大量出现“不”、“没”等表示否定的词语，则可表示两词的关联可能是反意，否则则是近意。如上句变成“我们公司不太看好互联网营销的形式，准备投入一笔资金进行产品的网上推广”，则搜索引擎可能将“互联网营销”和“网上推广”做一词反意的记录。当然，上述只是原理的简单说明，实际的分析工作需在语言学家给出的基于词性和词类的规则下进行，要复杂得多。
综上，Google提供搜索引擎服务过程中积累了大量中文词表，并在文章分析过程中积累了词语间的关联关系，从而为在《词霸》“互联网营销”一词的搜索结果匹配“网上推广”相关的广告。这与搜索引擎广泛使用的关键词竞价广告模式和原理相近。
有时我们不得不钦佩Google对新市场的预判能力，它为中文用户提供搜索引擎服务，比百度还要早约一年。正是多年来中文搜索服务积累的经验，帮助Google在文章分词等领域具备领先的技术能力，这对其在精准营销领域的业务拓展提供了极佳的技术支撑。
广告匹配的问题看似已经解决，但前文说过，“互联网营销”一词的搜索者，可能有网上媒体广告的消费需求，也可能有营销资料、英文培训的消费需求。程序虽然可以基于关键词关系的判断了解三种需求与“互联网营销”一词具备关联，但到底将哪种广告提供搜索者呢？想得出这样的判断，一次搜索的信息记录是不够的，即如果程序仅知用户搜索了“互联网营销”一词，无法判断应匹配前述三种广告中的哪一种，这就需要对用户搜索行为进行连贯记录。如用户连续搜索多个营销领域的专业词汇，则可知其是从事营销研究的专业人士，从而判断其具有购买营销图书资料的消费需求。其他同理。
对于通过浏览器进行网上搜索的用户，上述连续记录的实现较为困难，很少搜索者是搜索引擎的注册用户，搜索引擎只有通过某些浏览器技术或IP分析技术来尽力解决，这对Google来说有较大困难，因为人们最广泛使用的浏览器“IE”是Google当前的强大竞争对手微软出品的。但这种用户搜索信息的连续记录对《词霸》来说则全无问题，原因很简单，它是Google与金山共同开发的。当然，这种连续记录用户搜索信息的行为可能会涉及隐私问题，Google是否在《词霸》中使用了相关技术我们不得而知。
一件正确的事情
事实上，广告领域对“精准营销”的探索历史已经很久，早期只是一些广告针对性投放，如旅行社更多会在一本旅游杂志而不是医疗杂志上发布广告。相比之下，搜索引擎的出现对于精准营销可谓是一个里程碑，它做到了以往任何媒体无法做到的事情——成规模地获取用户的主动需求，这对精准营销意义重大，Google和百度的竞价排名正是以此为基础的精准营销产品。后来，随着互联网相关技术的发展，网络广告可以通过分析网页页面内容，提取主题和关键字，从广告库中匹配最相关的内容进行广告投放。这个时期的投放代表以Google AdSense最为典型。
目前，国外主流的精准营销机构正不断尝试和完善数据挖掘技术，利用先进的数学算法，诸如聚类算法、回归分析、决策树、路径分析等，对服务器日志进行分析，预测用户行为，并针对性的进行广告投放的调整，其代表企业为DoubleClick。
3月12日，Google官方英文博客报道称，Google已经完成了对网络广告公司DoubleClick的收购。距离Google在2007年4月份抛出31亿美元的收购意向近一年。早些时候，欧盟监管部门正式批准了Google对DoubleClick的收购，认为这一交易并不会削弱网络广告市场的竞争。去年12月，这一交易率先获得了美国联邦贸易委员会的批准。
推行百美元笔记本的尼葛洛庞帝曾说：“如果我们同时惹怒了微软和英特尔，那么我们就做了一件正确事情！”无疑，Google对DoubleClick的收购也同时刺激了老牌IT巨头微软和老牌互联网巨头雅虎，“做了一件正确的事情”。
Google董事会主席兼CEO埃里克·施密特(Eric Schmidt)表示：“通过收购DoubleClick，Google拥有了行业领先的显示广告平台，它可以帮助我们面向市场推出更先进的技术和基础设施，从而为发行商、广告客户和广告代理提高数字媒体的有效性、可测量性和表现，以及为用户提高广告的相关度。”可以说，对DoubleClick的收购，使得Google在互联网精准营销领域具有全球领先的市场占有率后又攀上了技术的制高点。事实上，Google对精准营销技术领域的拓展从未间断，以下收购清单可说明这一点：
2005年3月，收购Urchin Software，获得网站流量分析工具；
2004年10月，收购Sprinks，获得基于网页内容的上下文广告技术；
2003年12月，收购Kaltix，获得个性化搜索算法；
2003年4月，收购Applied Semantics，意在企业在线营销管理工具。
有了先进精准营销技术的Google，在精准营销平台方面的拓展欲望自然会更加强烈。与金山在《词霸》上的合作，很可能是Google拓展网络精准营销的重要战略布局步骤之一。
从Gmail到社区
2007年7月，Google耗资6.25亿美元收购电子邮件安全厂商Postini，在电子邮箱领域，这是数额空前的一次收购事件，多少显示出Google对其电子邮箱产品Gmail的重视。电子邮箱是精准营销的重要工具和平台，试想，想要彻底了解一个人，还有什么比阅读其全部的收发信件更有效的方式？而精准营销，最高目标莫过于透彻了解一个人，然后将其最需要的需求作为广告展示。
为Gmail用户匹配广告的基本原理与Google AdSense类似，与前文所述的《词霸》广告匹配和关键词竞价排名略有区别。前者是为文章（信件）匹配广告，后者是为某关键词匹配广告，前者在程序需要多做一步，即分析出文章或信件中最具表现力和商业价值的词语。如某广告主用Gmail收到服务商发来的《某产品互联网营销策划方案》，则程序需要忽略信件正文中可能存在的“审阅”、“商祺”等相对无意义的词语，而取出“互联网营销”、“策划方案”这样具备商业价值的关键词，再利用前文所属的关键词广告匹配方法为其进行广告匹配。
与Google的其他精准广告平台不同，Gmail的广告浏览者全部是注册用户，使得程序可对广告浏览者进行连贯分析，Gmail用户的每一篇邮件均成为Google的分析资料。显然，40%的邮件均与互联网营销相关的用户，比只搜索过一次“互联网营销”词语的用户，对网上推广广告的接受可能性大得多。兼之电子邮箱这一产品形式本身具备一般产品形式难以企及的用户黏度，故而Gmail这一精准营销平台对Google具备非凡的意义。
除了用读信了解一个人外，与其在社区中长时间交流也是个好主意。或许正是本着这样的想法，Google在2003年收购全球知名的博客网站Blogger后，又在2006年以16.5亿美元收购了著名视频分享网站YouTube，加上之前Google自己打造的社交服务网站Orkut，一张基于Web2.0的网络社区精准营销平台已粗具雏形，当然，报价7.5亿美元收购Facebook不成或许是个不小的遗憾。
作为互联网的精准营销平台，社区也具备与电子邮箱系统相类似的两个特性：广告浏览者均为注册用户、可进行行为的连贯分析；受众广并且用户黏度高。这两个特性使网络社区成为电子邮箱系统外又一个理想的互联网精准营销平台。
Facebook的一些数据已经充分展示了社区作为精准营销平台的价值所在：65%的用户每天登录，85%的用户每周登录，大约30%填写了手机号码。更重要的，这些用户绝大多数都填写了自己的真实姓名和身份。用户真实身份、联系方法和社会关系的获得，对精准营销的价值不言而喻，这又是互联网社区超越电子邮箱系统的产品优势。
与很多“完美的商业模式”一样，互联网精准营销也有着难以规避的先天问题：用户隐私和点击欺诈，已经多次打击了Google等公司的如意算盘。多有报道称Google因扫描用户邮件内容而受到投诉，而微软CEO鲍尔默去年10月也公开指责Google“在阅读用户的私人邮件”。前文已述，Google为Gmail用户尽可能精准地进行广告匹配，是建立在对其邮件进行全文分析技术上的。几乎没有哪个网站会抱怨Google分析了他们的文章、侵犯了他们的隐私，一来这些内容是公开发布的，二来Google可为他们带来他们渴求的流量；但Gmail用户则完全不同，他们可不希望邮箱服务商对其邮件内容进行“读取”和“分析”，尽管这种“读取”和“分析”并不会为其带来什么实质的信息泄漏或其他麻烦。
我国法律对侵犯隐私权有明文规定，列举了大概10种侵犯隐私权的情况，其中第5条和第10条分别是：“私拆他人信件，偷看他人日记，刺探他人私人文件内容，以及将它们公开”；“收集公民不愿向社会公开的纯属个人的情况”。Google这种对用户邮件的“读取”和“分析”是否属于“私拆”、“刺探”或“收集”，恐怕需要法学家和语言学家共同研究方可能有答案，我们难以定论。
相比之下，点击欺诈问题则更为严重。计算每次点击成本（CPC）是精准营销实现“精准”的常用手段，然而各种原因引起的广告非自然点击是难以避免的。2006年3月，Google被迫拿出9000万美元和解所有由第三方欺诈性点击引发的集体诉讼。Google已经提供一些工具帮助广告主分析网站访问状况，但这些工具仅可以降低点击欺诈带来损失，却无法从根本上杜绝。
不过，瑕不掩瑜，在互联网环境下，精准营销正以不能比拟的速度飞速发展，不仅向广告浏览者的营销平台不断变迁创新，新的利用cookie、session进行用户行为实时动态分析从而调整用户到达页面广告的精准营销技术也正在发展成熟之中。
中文互联网领域也不乏好耶这样优秀的互联网精准营销机构，百度、阿里巴巴等知名企业也纷纷加入该领域的探索，相信精准营销手段的不断发展必将不断提高商业流通效率，从而改善人们生活，让我们不断期待。
作者：张 磊