北京房产大数据获客收费标准

　　大数据应用有哪些方面呢？

　　电商方面，通过对用户的消费习惯、季节、产品使用周期等数据的收集，建立算法模型来判断消费者未来一个月几个月甚至一年的消费需求。进而提高订单转化率。在市场营销方面，通过给买家打标签构建人群画像，进而针对不同的人群精准投放和广告红包和优惠券。

　　安全领域方面面对日益复杂的网络安全，通过检测和数据分析区分出不同的安全类型，并针对不同的安全类型实施不同的防御和打击措施。端安全，使用安全卫士云查杀，对经过大数据分析得到的病毒木马等进行防御；电商安全，反刷单，反欺诈，合规；金融安全，风险控制；企业安全，反入侵；国家安全，舆情监测，打击犯罪。

　　金融领域方面构建金融云，通过对巨量的计量数据进行收集，然后通过spark实时分析处理，利用低延迟的数据处理能力，应对急迫的业务需求和数据增长。量化投资，收集大宗商品的价格，以及黄金，石油等各种数据，分析黄金、股票的指数趋势支持投资决策。除了以上领域外spark在搜索引擎生态圈，异常检测，生物计算等诸多领域都有广泛的应用场景。

　　和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

　　随着互联网技术的发展，大数据时代已经到来，同时伴随着市场营销的线上拓展，大数据在企业市场营销中发挥着越来越重要的作用。因此，现阶段我国企业在大数据时代的背景下，应如何把握机遇、迎接挑战，合理调整市场营销策略成为企业在市场竞争中占据优势的关键问题。本文基于大数据时代的相关概念及基本特征，采用文献阅读和资料分析的方法，分析了大数据时代企业市场营销面临的机遇与挑战，并从营销、交叉营销、人才培养、客户关系、技术开发五个角度提出相应的对策，为我国企业在大数据时代下的市场营销行为提供借鉴。

　　利用大数据技术锁定目标用户设置和参数，构建目标用户识别模型，用模型规则找到并锁定目标用户。当目标用户分为多种类型时，可能需要构建多个模型，总之，需要用模型广撒网，尽可能多地捕捉目标用户。借助数据技术提高营销接触效率通过数据洞察目标用户的媒体接触惯，在用户经常出现的地方进行营销。营销广告将出现在用户在哪里。在数据分析的基础上，优化广告设计和广告策略，提高营销资源配置效率，提高营销接触效率，实现客户获取。