天津婚介大数据精准营销公司

　　大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。

　　集采分析:获取可集采的采购数据，进一步降低采购成本。决策分析:建立决策模型，支撑各个供应链环节，包括设计、采购计划和任务。供应商画像:更多维度的刻画供应商信息和交易行为。据调查数据显示:51%的企业认为自己的数字营销水平低于竞争对手；45%的企业并不确定自己网站的潜在线索转化率；近50%的企业主要营销渠道依然是电销和活动展会；仅35%的企业通过数据的分析来制定KPI考核；近26%的企业有对团队做过数据考核；59%的企业还没有开始使用CRM等数字化管理工具。但同时，我们也很高兴可以看到越来越多的制造业企业正在做出改变:已有65%的企业开始认识到数字营销的价值，并愿意增加数字营销预算；56%的企业已经通过有效地执行数字营销大幅缩短销售周期。

　　数据分析的数学基础已经建立在20世纪初，但直到计算机的出现，实际操作才成为可能，数据分析才得到推广。移动大数据数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。3.移动大数据营销平台数据挖掘它也被翻译成原材料探索。数据采矿。这是数据库知识发现的一步。数据挖掘通常是指通过算法从大量数据中找到隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过许多方法实现上述目标，如统计、在线分析和处理、检索、机器学、专家系统(依识别来实现上述目标。

　　大数据对食品行业的影响实际上与服装类似，在线通常是基于电子商务平台。然而，与服装类别不同，食品行业的商品作为一种刚性需求类别的商品，在线和离线需求也非常大。

　　因此，如果在食品行业应用大数据，也可以线下实现。根据各地区群体的多样化，利用大数据分析最适合公司产品的人群，然后在这一地区准确推广营销广告。这种线下推广与线上紧密结合的方式经济效益非常好。