第一篇：网络营销大数据分析
基于大数据的网络营销探究
摘要：信息时代到来，“信息战”成为商业竞争的一种主要方式，面对日益变化的消费者需求，企业掌握的数据也越来越多，大数据技术因此产生，在网络营销中产生良好效果。本文首先对大数据精准营销定义，其次指出传统营销存在的问题，然后分析大数据在网络营销中的作用，最后提出营销策略。
关键词：大数据;精准营销;策略
1.大数据精准营销定义
大数据精准营销就是通过网络信息技术手段，收集消费者的各项数据信息，以此为基础分析消费者的消费行为走向，优化企业的营销策略。具体而言分为三个步骤：第一，数据收集阶段。企业通过自身销售网站、官微及论坛收集用户的消费倾向和需求。第二，数据整理阶段。将前期收集到的庞大信息源运用大数据技术进行整合分析，提炼出消费者的有效性为特征。第三，策略制定阶段。根据前两个阶段获得的消费者行为特征信息，进而制定出有针对性的策略。
2.传统网络营销存在的问题
2.1遍地撒网，无针对性
企业传统的推送方式就是消费者常用的社交软件(QQ、微信、微博等)、浏览的网页以及手机短信等，不分年龄段和群体的无差别推送，使得企业不仅浪费了时间和金钱，还让部分人员产生反感。不能在合适的时间点向正确的用户群体推送正确的营销信息，成为企业进一步发展的掣肘。
2.2主观臆测，缺乏依据
企业的决策者都拥有丰富的市场经验，他们通常依据自身的经验来制定营销策略，具有一定的主观性和盲目性。例如，在制定一个新产品营销策略时，往往会参考与其相似的产品的营销策略。实际上，两种产品本身存在差异，采用相同的营销策略未必会取得相同的营销效果，反而会影响企业的营销效果。
2.3缺乏分析，流失客户
企业通过多年的营销积累了大量的用户信息，这是一个庞大的宝库，但是即便有如此庞大的信息源，大多数企业也缺乏对其进行有效分析的科学技术，空守宝山而不得其用。因此，企业只能通过大量推送信息的方式来保证营销效果。
3.大数据精准营销的作用
3.1提高营销的准确性
精准营销的实现得益于大数据技术的进步，企业依靠科学技术，能够从庞大的消费者行为信息中分析出消费者的行为习惯以及偏好等特征，提前制定相应的网络营销策略，更好地满足用户需求。而对于一些技术水平较低、信息渠道较窄的企业，也可以通过用户的历史消费以及浏览产品的记录等进行分析，掌握客户对企业可能存在的建议，进一步优化营销策略，实现精准营销。
3.2提高决策的科学性
大数据的分析不仅能针对客户个人，还能对整个市场的情况进行综合考量，反映出市场的变化趋势为决策者的决策提供科学的依据，很大程度上避免了传统营销中决策者依靠自身经验出现的决策失误，提高了决策的科学性。
3.3提高用户的体验性
社会经济发展越来越迅速，生产力水平有了极大的提高，生产者的创造力也越来越丰富，使得各种新型商品以令人惊艳的姿态不断进入消费者的视线，而“快”节奏的生活方式又让部分消费者渴望用最短的时间选到最合心意的产品，大数据技术就是实现的基础。通过用户数据的分析了解消费者的行为习惯，当消费者进入企业购物网站时，通过推荐板块为其推送符合消费习惯的产品，一定程度上节约消费者时间，又能给消费者愉快的购物体验。
4.基于大数据的网络营销策略
4.1建立客户信息数据库
第一，信息收集。根据企业自身需要，通过各种渠道收集客户信息并存储，从中筛选出最有价值的信息。第二，数据挖掘系统。每一位消费者的行为习惯都不一样，根据之前收集到的消费者信息，提炼出最接近消费者行为习惯的信息，并采用相对应的方法进行分析，从中得到对自身最有价值的数据。在数据挖掘中，最重要的是要有“一针见血”直指核心的能力。第三，数据应用。根据之前通过信息收集和数据挖掘得出的有效信息，制定出最适合企业发展的相关策略并加以实施，以确保企业在当下竞争日益激烈的市场环境中实现精准营销。
4.2精准有效的市场定位
任何一个企业的成功营销都离不开精准有效的市场定位，不同的年龄段，不同的文化水平抑或者不同的性别，每一个层面的消费者对于产品的需求都是不同的。针对消费者的需求差异进行市场划分，找到企业有效的市场、品牌定位。大数据系统的使用，让企业更好地掌握市场以及消费者的信息，为企业的市场定位提供了极大的便利。
4.3个性化推荐营销
大数据时代，用户网上购物或者浏览网页都会产生带有自身价值符号的“痕迹”，企业通过大数据系统，对用户的“痕迹”加以合理化的分析，就能针对每一位顾客实现一对一的个性化服务，开展针对性的营销活动，提升大众对服务的满意程度。 可以说个性化服务营销是网络营销的重要内容，通过利用大数据推动个性化营销必然会在很大程度上推动网络营销发展。
4.4体现用户价值的服务体系
对于企业来说，我们需要的不仅仅是新用户的增加，同时也需要老顾客的再次光临。俗话说：“一回生，二回熟”。优质的产品质量以及售后服务体系能为企业赢得良好的形象，而定期向用户?问产品使用情况，提供部分免费的售后体验，接受用户的意见反馈，能够提高用户忠诚度，并以此展开口碑营销，吸引更多的新顾客到来，实现链式反应。
结论
大数据时代的到来，让信息成了最有价值的“产品”，网络营销也势必会发生翻天覆地的变化。大数据与网络营销的结合让企业能够更加准确的把握市场变动，了解消费者需求变动，节约人力物力的同时也必然会引起企业自身的变革。在大数据技术的推动下，网络营销的前景将不可限量。
参考文献：
[1]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)
[2]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)
作者简介：
赵梦佳(1994- )，男，汉族，山东临沂人，本科，长春建筑学院电子商务专业，研究方向：电子商务网络营销;
庞晓婷，通讯作者。
第二篇：大数据时代的餐饮网络营销思维
一、大数据和新环境条件下的餐饮
1. 国家八项规定六条禁令与餐饮转型升级
自2012年12月中央出台关于改进工作作风、密切联系群众的“八项规定”和“六条禁令”以来，曾被公款消费撑起的高端餐饮业泡沫破灭，中央明令禁止、百姓深恶痛绝的迎来送往、大吃大喝、铺张浪费等不良现象有所收敛。但是中国吃网餐饮网提醒，相应地，餐饮企业尤其是高端餐饮企业也受到了重创。以小南国为例，2013年营收13.86亿元，同比增长4%，净利润67.1万元，同比下滑99.4%，受公务消费缩减及市场环境不利影响，小南国则关闭了旗下8家经营业绩不佳的门店。餐饮企业纷纷调整经营谋划转型，大众餐饮顺势而上。但高端餐钦企业要如何做才能保得住面子又接的了地气呢?
2. 大数据：你的客户在哪里?
2014年初春，中国商务部公布中国春节黄金周餐饮销售增幅创六年新低，春节黄金周餐饮销售增幅二十年来第二年处于个位数，中国高档餐饮业进入“严冬”。虽然受到国家政策影响，但对于餐饮企业来讲，要赢得利润万变不离其宗的是如何找到合适的消费人群并让他们觉得花的钱物有所值。那么合适的消费人群是从哪里寻找呢?
全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”时代的到来。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”那大数据是什么呢?以全球最大的在线旅游公司Expedia为例，Expedia拥有分布在全世界70个国家的约150个站点，每个月有五千万的用户访问，其手机APP的下载次数达到每分钟200次，毫无疑问，Expedia是个掌握着大量数据的公司。而我们可以从这些大量数据里得到数据，经过处理之后，更好地帮助我们了解消费者的需求。从而为他们提供相关度高，准确而又个性化的产品。对于餐饮企业，仍是如此。
3. 营销渠道的转变-移动终端带来的机遇
冯和平和文丹枫在《移动营销》一书定义了移动营销——“移动营销就是利用手机、PDA等移动终端为传播媒介,结合移动应用系统所进行的营销活动”。安志弘提出,移动营销是指在移动过程中所产生的营销。那么何为移动终端呢?移动终端或者叫移动通信终端,是指可以在移动中使用的计算机设备,广义的讲包括手机、笔记本、平板电脑、P0S机其至包括车载电脑。但大部分情况下是指手机或者有多种应用功能的智能手机以及平板电脑。移动终端可以做到无缝占据人们的碎片化时间,而便捷的移动网络更是保证了使用者部分时间地点的分享信息。随着智能手机的普及，越来越多的用户开始习惯使用移动设备预订及支付，消费者变得更加主动，消费已经演变成一种双向互动的体验，餐饮行业作为典型的服务性行业，需要紧跟时代的趋势，充分利用移动营销抓住这一部分客源。
以西安饮食股份有限公司为例，其所属的各大餐饮品牌企业，先后携手拉手网、滴嗒团、窝窝团等团购网等知名电子团购商合作;同时通过“114”电话订餐平台、网络和移动互联网
系统，扩大消费;并且，不遗余力地与美食订餐网、丁丁网、上品拼客网、订餐小秘书、QQ美食、交通银行、民生银行、中信银行、招商银行等多商家开展合作，共享会员，开展网上订餐，直接拉动了消费，带来了可观效益。
1. O2O：营销新模式的探索
O2O(Online To Offline)，区别于B2C、B2B、C2C等电子商务模式，即把线上的消费者带到实体商店中去：在线支付线下商品、服务，再到线下去享受服务。通过打折、提供信息、服务预订等方式，把线下商店的消息推送给互联网用户，从而将他们转换为线下客户。在此模式下，线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还可以在线支付、点评。该模式最重要的特点是：推广效果可查，每笔交易可跟踪。
国家厉行节俭政策的出台，使得高端餐饮普遍受到影响。但是北京万豪酒店城墙小馆西餐厅却有自己的生财之道，其通过网络第三方平台来发布团购、优惠信息，直观的图片更方便地让用户了解产品的相关信息，在一定程度上增加了酒店客源，丰富了客源结构，促进了酒店市场的丰富程度。目前，万豪酒店西餐厅从线上的引导客流消费占到总收入的50%，保证营业额的完成以及市场份额;其次是业内都在做类似推广，落后于其他企业，可能会丢掉这样一块网络市场;再者，Online方式对餐饮品牌以及酒店品牌、知名度也会有一定提高。与几年前高高在上的态度不同，如今高端餐饮、五星级酒店通过线上所提供的服务、菜品样式、酒店风格的展示，来加强普通消费者的认知，吸引他们来消费，也为酒店带来了一些婚宴、会议、客房的后续的消费。
此外，O2O实现了用户行为可追踪、可衡量、可预测，让企业跨时间、跨地域接单，确实是“三高一低”(高人力成本、高房租、高税费、低利润)的传统行业带来了低成本推广、运营的新方法。
二、大数据与餐饮经营模式的转型
1. 目标市场新定义：没有粉丝就没有未来
一部《来自星星的你》红透大江南北，太平洋东西岸，跨越了娱乐新闻范畴，从服装界向餐饮、旅游等各个领域渗透。粉丝们率先挑起剧中同款服饰的购买热潮，女神的时装盘点，女神的化妆品盘点，女主角睡过的同款睡袋、男主角的睡前读物《爱德华的奇妙之旅》„„凡是能和《星你》沾上边的，统统都火了。当然了，还有初雪天要吃的炸鸡啤酒都成为了恋爱男女们约会的必点套餐，粉丝追星的狂热之举推动了韩国文化产业之外其他产业的发展和输出。
到底是怎样一种魔力“号召”粉丝们心甘情愿为明星掏钱?中国的餐饮企业在这股新韩流中，又有什么可以借鉴的呢?
“得粉丝者得天下”，“粉丝经济”到来，顾客才是最大的资源。
在台湾着名策划人、实践派营销策划专家黄泰元先生看来，淘宝、小米都是大数据时代的“赢家”，他们靠的更多的是粉丝，也就是那些忠诚买家。“小米的雷军很厉害，他的博客
就有800万粉丝，是忠诚粉丝，是小米的爱好者、狂热者、追随者。”黄泰元如是说。在互联网的作用下，这些忠诚粉丝的最大价值就是“裂变”，由1个粉丝增长为2个粉丝，甚至是一群粉丝。“这些消费者已经变成了消费商，他们会利用微博、微信等手段，哪怕是秀一秀自己买到的产品，就会引来朋友圈的一群人，依次裂变、增长，其效果是不可估量的。”目前的新形势下，粉丝是核心顾客群。
对于一个餐饮品牌来说，“粉丝”也是品牌的一部分，牢不可分，是最优质的目标消费者。因为喜欢，所以喜欢，不需要理由，一旦注入感情因素，有缺陷的产品也会被接受。互联网时代，创建品牌和经营粉丝的过程高度融为一体了，让粉丝参与到餐饮品牌的传播中，品牌用户远没有粉丝那么忠诚。
2. 数据平台与精准定位：重新认识你的顾客
大数据的关键在于数据挖掘，有效的数据挖掘才可能产生高质量的分析预测。海量用户和良好的数据资产将成为未来核心竞争力。一切皆可被数据化，餐饮企业必须构建自己的大数据平台，小企业，也要有大数据。用户在网络上一般会产生信息、行为、关系三个层面的数据，这些数据的沉淀，有助于企业进行预测和决策。一切皆可被数据化，大企业需要构建自己的大数据平台，小企业也要有大数据，关键在于积累，在于积累的工具，但是这个工具必须是为餐饮企业服务的工具。平台性的比如淘宝、大众点评，他们的大数据，不会为餐饮企业所用，或者你用一次花一次钱，最后你用不起。餐饮企业构建自己的数据平台，必须要有自己的CRM系统，有自己的餐饮管理系统平台和手机移动网络餐厅平台，这样，消费者的基本信息、消费频次、点菜的口味、消费水平等都会记录在餐饮企业自己的信息系统中，提炼、分析这些数据对未来的经营决策价值巨大。
3. 自媒体营销：顾客和企业的狂欢
随着自媒体时代的到来，餐饮行业的营销方式也发生着变化。根据Shayne?Bowman与Chris?Willis的定义，自媒体，即“we media”，是依靠现代数字科技由普通大众分享信息的途径，本质上是一个大众化的信息发布和传播平台，每个人既是信息的接收者，更是制造者和传播者。其传播工具包括Facebook、Twitter人人网、QQ空间、微博等，它们共同构成了自媒体平台。每天都有海量用户生成内容涌进这一平台进行传播和扩散。
菲利普?科特勒认为，“与顾客直接沟通和交易的渠道不是传统的广告、杂志或者终端零售店，而是电子方式!自媒体的兴起，为餐饮企业互动营销活动的开展提供了更加广阔的平台。
自媒体平台具有门槛低的特点，餐饮企业或个人只要在相关自媒体平台上注册用户就可以发布信息，信息简洁，每位顾客甚至每位员工都可以成为信息源。另外，信息发布也很方便，可通过PC网络和移动终端设备(如手机、平板电脑等)随时随地发布信息。
自媒体具有非常强的即时性和交互性，餐饮企业或顾客可借助现代互联网设备随时随地地进行信息的发布和接收，大大缩短了信息源与用户之间的传播途径和信息的传播时间。另外，大部分自媒体平台都具有转发功能，如果餐饮企业的关注者数量较多，转发者会使信息在关注群体中迅速扩张，传播速度呈现几何增长，转发信息的过程几乎可以和接受信息同步，
实现即时的信息再传播，使餐饮企业发布的信息真正“一传十，十传百，百传千千万”。
此外，餐饮企业的每个细分市场都有自己的意见领袖。意见领袖有强大的话语权， 会时刻影响着周围的群众。如果想让餐饮企业的产品、信息传播得更快，那么自媒体平台中意见领袖的作用一定不能小觑。以位于美国纽约曼哈顿岛下城的Tribeca Grill餐厅为例，这家1990年创建的餐厅经历了几次重大冲击后依旧经久不衰，称为纽约餐饮业的一棵常青树。“餐厅墙上所有的画，都是罗伯特迪尼罗父亲画的。”Tribeca grill餐厅母公司Myriad餐馆集团的市场总监Tracy Nieporent对记者表示。他毫不讳言，明星光环在餐馆起步阶段容易增值，能迅速扩大知名度。
4. 先走一步：科技增加顾客体验
餐饮业是最传统、最古老的传统行业，具有高接触度和体验度。的确，再过100年人们也没有办法通过互联网填饱肚子。但是时代在变，社会在变，消费者的行为习惯也在变。如何在顾客用餐过程中强化其用餐体验，成为餐饮企业在日益激烈的竞争中越来越关注的问题。对于餐饮行业，移动互联网时代给了餐饮企业最好的创造参与感的机会：餐厅花点心思做一个微信餐厅，投入更多一些可以做一个手机app，这样让顾客参与到点菜、支付、餐后点评的过程中来，这是用户愿意做的，也是餐厅乐意去推动的事情，因为这样的自助点菜、支付，客观上为餐厅解放了劳动力，减少了人工成本。
披萨也可私人订制?!俗话说，众口难调。一千个人眼中有一千种完美的匹萨。但对于必胜客来说，块披萨能一次满足所有人的需求虽然有点难，但其实也不是不可能。秘诀就是那些功能特别的桌子。从外观上看，这些可以制作披萨的桌子和正常餐桌差不多，但这些桌面都配备了可视图像触摸屏，当顾客登陆用户界面后，就可以看到一张等待加工的“数码匹萨”模板——从饼胚的尺寸、饼皮的厚度、翻边的方式到馅料的搭配、芝士的种类等等，都可以完全由顾客DIY。确定“设计”方案后，数据会传送至厨房，桌子上会显示出炉大约需要的时间。
这张匹萨桌子堪称可以满足顾客对匹萨的全部想象，只要能搜集到匹萨的配方，都可以满足顾客的胃口。这个视频已经在YouTube上获得超过120万点击量，这张披萨桌子还是一张可以玩的桌子，在下好订单到等待匹萨上桌的这段时间，提供电子“桌游”供顾客打发时间。
不过目前这张桌子仍处于概念阶段，距离其真正面世还有一段时间。据必胜客相关人士透露，匹萨桌子会率先在美国大城市客流最大的几处餐厅试点，成功试运行后，再向其他4000多家美国餐厅铺设。如果匹萨桌子有日风靡全球，这对饮食业来说将会是一场“大风暴”。这款作品之所以被必胜客看上，其中很重要的原因是，它可以帮每一家连锁店节约大量的人力成本。有了这种餐台，餐厅内将不再需要大量的服务人员去点单，既可以节约餐厅侍应的劳动量，也可以有助于降低餐厅的运营成本。
但是在阿联酋迪拜的一家名为黑檀互动饭店的餐厅里安装了一批互动式餐桌，也就是平板电脑做的桌面。食客可以在互动式餐桌上选择自己喜欢的桌布样式和图案，打造属于自己的用餐格调，然后在平板上翻看菜单，看完数字化菜单直接可以在平板上点菜，然后通过“厨师摄像头”观看厨房里烹制自己所点菜肴的镜头。可以更新自己的Facebook状态，吃完饭
还能用它来召一辆出租车回家。
5. 我们的APP：从预订到评价
目前拥有自己独立的APP的餐饮企业并不是很多，比较常见的有肯德基、麦当劳、必胜客等快餐类企业，餐饮企业更多是借助大众点评网、美团网、糯米网、淘点点等第三方生活服务类预定及点评APP中的美食板块来进行自己的营销推广和发布优惠信息。这些APP均设有餐饮预定功能，成为餐饮企业的网上接待及前台甚至是收银台。
随着智能移动终端在普通大众中的广泛使用，餐饮类APP有了广泛的群众基础，餐饮企业也拥有了更广阔的消费市场和更自主独立的消费者。APP的评价功能使得消费者和餐饮品牌之间的互动变成了一对一的沟通，不起眼的个别消费者也能成为影响品牌战略的关键。大众点评等APP开发了消费者评价的功能，促使消费者变得更加主动，在消费之后会自愿分享自己的用餐体验，无论好坏。好的用餐体验的发布为餐饮企业吸引了更多的消费者慕名前去;而不好的消费体验则促使餐饮企业正视自己的经营中的不足，并悉心改正，否则便会被湮没在众多的其他餐饮企业之下。
6. 借力发力：第三方网站的运用
当传统企业转型互联网，或者新的互联网公司创业，当你不具备构建生态型平台实力的时候，那就要思考怎样利用现有的平台。餐饮企业也是如此。很多餐饮企业并没有建立自己的营销平台，而是借助大众点评网、饭统网，后有请客800网、订餐小秘书、八界网、口碑网等等三方餐饮服务网站来进行营销推广。
BAT(百度、阿里、腾讯)三大互联网巨头围绕搜索、电商、社交各自构筑了强大的产业生态，旗下的百度地图、高德地图、腾讯地图更是打造成为生活服务类综合性移动平台。以高德地图为例，高德地图宣布联手北京电视台共同打造《美食地图》栏目，同时自身推出《美食地图》专题频道，升级餐饮位置服务：让用户可以更加精准、便捷地获得生活信息及服务;此外，还与北京文艺广播电台携手推出《吃喝玩乐大搜索》栏目，将寻找美食信息服务延伸至广播电台，形成平台多元化。新版高德地图还将嘀嘀打车、团800、大众点评、携程、丁丁优惠、订餐小秘书等诸多第三方合作伙伴资源及服务融入地图服务。大大增加了餐饮企业的曝光率，扩大了客户群，同时也为消费者的餐饮预订及消费提供了更为方便简单的途径，也减少了营销支出。
7. 社交平台营销：人气带来商机
近年来，社交媒体主导了互联网。随着Facebook、Twttier等社交网络的盛行，国内互联网也紧随其后，人人网、微博、微信等众多社交媒体不断衍生、爆火。大量社交媒体的诞生，不仅改变了国内人们的上网行为，同时影响着众多餐饮企业的营销模式，企业纷纷转向了消费者的新聚集地——社交媒体。社交平台变身餐饮企业营销新战场。在大数据平台的支持下，可以实现社交媒体的用户作为消费者的市场细分，从而将餐饮企业在公共社交平台上的营销的精准性大大加强。只要餐饮企业的产品没有质量的瑕痴，没有食品安全的担忧，总会有人喜欢。因此需要了解消费者在哪里活动，是否喜欢该餐饮企业产品，然后看可不可以给他们提供额外优惠，并鼓励他们向朋友群或者在社区分享他的购物消费经历。如果餐饮企
业的消费群里面有意见领袖或者知名博主、有影响力的人，可以与这些意见领袖合作，通过他们的公信力扩大产品的社会影响，以此引导、推动社会消费。
8. 第三方支付：网络金融与餐饮经营
根据统计，目前国内已有27%的餐饮企业推出了APP服务，海底捞、麦当劳、真功夫等连锁品牌不仅利用社交网站和消费者互动，还通过团购渠道进行促销。伴随着互联网和新科技的发展，纯物理经济与纯虚拟经济开始融合，支付宝、财付通、微信支付等都加入到APP支付的行列。消费者可以在APP上预定、自主点单、点外卖、甚至是预定座位，并且完成线上支付。在第三方支付平台的支持下，真正将服务变成商品，让买卖双方直接交易。
三、大数据时代的餐饮未来发展
衣食住行四大服务类经济中，衣、住、行早已受到互联网的冲击。唯独食，互联网只能是“隔层挠痒”。互联网思维对传统企业的冲击之大无论怎样评价都不为过。随着大众餐饮消费渐成主流，互联网思维与餐饮业结合的话题也变得越来越热门，互联网、特别是移动互联网正在全面渗透餐饮行业。的确，我们感受到新的时代大潮扑面而来，面对这样大的时代变革，餐饮业应该如何应对、如何主动拥抱变化，如何将互联网思维落地餐饮企业，是每一个希望长久在餐饮业打拼的企业家们不得不面临、不得不思考的问题。(移动)互联网技术不断发展、智能手机日益普及的宏观大背景下，餐饮企业需要对市场、用户、产品、企业价值链乃至整个商业生态进行重新审视、思考。
在目前餐饮企业O2O的实践中，大多数是靠第三方平台，而不是餐饮企业自己来维护这个平台，所以后期的维护、网站的更新、消费者的信息查询等都会出现一些问题。同时，线上的一些优惠活动，会对线下造成一定的冲击和影响，成本方面就是一个很大的挑战。因为线上给予了消费者一个很大的折扣，所以如何在收入和成本之间找到一个平衡点很关键。中低端的餐饮可能能够较长时间地通过团购来获得新顾客，但对于高端餐饮企业来说，更多地是通过线上渠道让消费者理智地接受高端餐饮企业提供的高端就餐体验。
未来十年，是中国商业领域大规模变革的时代，一旦用户的生活方式发生根本性的变革，来不及变革的企业，必将遭到劫数。餐饮业需要利用互联网改造和提升自己，改变原有的产业发展节奏，改造原有的经营模式，建立新的游戏规则。餐饮企业升级服务的关键在于提供精准、高效的服务内容，给客户带来VIP的身份感，实现个性化服务的目标，而后台订单统计、数据分析、微信互动等都将成为收集客户信息的途径。
总之，大数据时代下的餐饮企业必须携手互联网，尤其是移动互联网，以消费者为中心，为顾客提供菜品丰富、服务周到、支付安全便捷、反馈有路的用餐环境。对于餐饮企业来说，互联网只是工具，借助线上平台摸清底牌，最终实现服务升级才是目的。如果运用得当，线上资源完全可以为餐饮企业的线下服务所用，实现企业与顾客的双赢。
民以食为天，餐饮是永不衰退的朝阳产业。定制服务、上门服务、网络营销„„只要紧紧围绕消费者的需要不断探索新的服务方式，就能不断挖掘出潜在消费需求。中国餐饮业，好戏还在后头。
第三篇：精准营销下的大数据分析利用
大数据模式下的精准营销
于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。
其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。
网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impression)等指标。
再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。
第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。
而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。
对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。
案例分享
背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高ROI(投资回报率)和线上交易数量
挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的ROI，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。
优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量
第一步：网站再定向
广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：
有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。
第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据
一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。
首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。
在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费CPA下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。
第三步：利用机器学习(Machine Learning)进一步扩大客户的数量
用户来进行定位广告投放。XMO的算法可以对比客户的CRM消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，XMO能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然CPA轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。
什么是机器学习(Machine Learning)? (摘自维基百科Wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以
通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。
观点总结
多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。
首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。
第四篇：大数据时代汽车的精准营销
随着全球汽车技术的飞速发展，汽车行业在未来将发生巨大的变化，中国汽车市场和汽车消费行为也将发生重大的变革。汽车消费观念与路径正在开始发生变化，中国汽车市场需要更高效、更贴近消费者的应对模式。
传统的汽车营销模式，经实践证明，已经不适应经济和社会发展的需要。随之出现的汽车4S营销模式在中国出现，但在各种因素影响下出现了不和谐的局面，也遇到了发展危机。
在以市场导向、消费者为中心的营销新时代，要想获得收益，企业就必须关注客户价值。客户价值的实现才可能带给企业丰厚的利润和回报。长期以来，企业的市场推广无非就是广告、促销、渠道等营销手段。而当企业花费大量的金钱与精力，致力于这种声势浩大的市场推广时，许多营销经理却又有着这样的迷茫与困惑——明知道促销费用浪费掉了很多但不知道浪费在哪里。精准营销正是借助数据库的筛选，寻找到目标客户，实施有效的推广策略，实现精准销售，从而大大降低营销费用的浪费。精准营销的基础是一个庞大的数据库，记录了所能找到的受众的全部信息，包括地址、教育程度、收入情况、购买记录和消费偏好等维度。信息的维度越丰富，营销的精准度就越高，营销的效果就越好。 基于数据库的精准营销可以根据消费者的特点为他们制定计划，而且能够和他们互动，为他们提供有用的消费信息，具有“针对性、互动性和及时反馈”等特点。精准营销准确细分市场和定位目标客户群之后，根据不同的目标客户和市场特征，考虑他们不同的产品与服务诉求，包括不同的需求与购买行为，采取有针对性、差异化的产品上市活动与计划。
第五篇：市场营销读书报告--《大数据时代》
读书报告题目：大数据时代的生活、工作和思维变革 书名：大数据时代作者：[英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶 出版社：浙江人民出版社出版时间：2013年1月
内容梗概：
大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大，无法通过目前主流软件工具处理。所以，需要在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在本书中，作者通过许多浅显易懂的道理和例子，阐明了大数据时代对我们生活、工作和思想的变革。在第一部分中，作者主要讲的是大数据时代中思维的变革：抽样等于全体;效率大于绝对精确;相关关系分析通常情况下能够取代因果关系起作用。在第二部分中，作者主要讲的是大数据时代中商业的变革。作者认为我们应该重视数据化，把重心转移到信息本身上来，并且创造数据在重利用中的价值。在第三部分中，作者主要讲的是大数据时代中管理的变革。作者描绘了大数据的风险和如何面对这些不良影响。
读书心得：
我认为，作者对于第一部分的论述最为深刻。所以，我主要从第一部分来谈谈我的心得体会。第一部分中有三个观点：抽样等于全体;效率大于绝对精确;相关关系分析通常情况下能够取代因果关系起作用。这三个观点涉及的面很广，包括了统计学、逻辑学、哲学等等。
首先，作者认为大数据的关键就在于要利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据进行分析总结。作者通过人口统计的例子阐明了随机采样是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它本身存在许多固有的缺陷。所以，当今时代，我们需要全数据模式，即样本=总体，并且学会在大数据中进行分析总结。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子很好地说明了使用全部数据而非样本的意义，只有这种获取所有数据而不仅是样本的方法才能科学地使用对他治疗有帮助的药，进而延长他的寿命。作者的观点不无道理。但是，我认为，在现如今社会里，使用大数据进行研究，无疑会增加成本，造成资源浪费。所以，这种分析方法应该被用于某些特定的领域，例如危险评估或者风险分析上。当然，随着科技的进步，我也相信，我们有一天会进入完全大数据时代。
第二，作者认为数据是需要混杂性的。随着数据使用的越来越多，其得出的结果并不一定能绝对精确。所以，采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂，那得出的结果就越靠近正确答案。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更加有效。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话，它之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，而是谷歌翻译吸收了它能找到的全部翻译并且接受了错误的数据。在这样繁杂的数据下，就可以降低它出错的概率，吸引更多的用户使用它。
第三点是我印象最深的一点，作者认为相关关系比因果关系更重要。他认为，找到数据之间的相关性就能更好地预测未来。从亚马逊的案例中，我们可以看出，亚马逊的成功在于他抓住了每个客户自身不同的特点，从历史数据出发来为客户推荐书目，这比评论家点评更有效果。只有找到了数据之间的关联性，才能获得很高的成功率。另外，大数据也可以帮助企业分析现状，提前做出规划，降低风险。大数据的相关关系分析法就是知道是什么就够了，不用知道为什么。尽管这个观点存在很多争议，包括书中电子科技大学教授在推荐中就不认同这一观点。但是，我认为，这也是大数据的一大特点，它通过大量的数据分析，然后得到具有相关性的信息，经过加工总结，最后能够提前做出具有科学性的预测。这在商业领域甚至科学领域都有十分重要的意义。
大数据对我们生活和工作的影响是巨大的，这是社会发展的潮流，也是时代的变革。在这个大数据时代里，我们需要抓住机遇，迎接挑战，寻找隐藏在大数据中的商业前景。