大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营、流通等各个领域大放异彩。其中，大数据分析在市场营销和销售的应用，是众多领域中最亮眼的一个，在有大数据算法和大数据分析技术的今天，为产品或服务实现市场价格优化越来越简单，在策略等方面要如何适应大数据分析。
大数据分析都有哪些营销策略是可以使用的
一、营销策略
数据准备就绪，要开始执行营销活动，并让各种目标落地，先要做的工作就是营销计划的制定，这就属于数据在营销策略层面的价值体现。企业把大目标分解到市场部门，市场部门会再次细分，落实到市场经理，此时，数据营销人员就要帮助市场经理细分目标市场，细分用户，并评估数据质量。
市场和用户细分是营销人的基本功，基础理论是2/8原则，需要重点市场重点用户重点投入。
而这在大数据营销时代，要求就更高了，营销需要精准定位缝隙市场，精准定位目标用户，集中火力打造爆款，而这些过程都离不开数据支撑。
做大数据营销尴尬的事情，就是做了大量工作后发现，数据质量差强人意，并不能支撑营销活动的展开。所在在制定营销计划时，负责人就要对数据量和质量作出初步判断，不至于后期陷入被动。
比如：用户数据库中有500W用户，基于此数据制定营销计划，计划达成基础是至少要发出去450W封邮件和400W条短信，可是到执行后期才发现，虽有500W用户，但有效邮箱只有400W个，有效手机号只有300W个，这一下子就尴尬了，所以要根据计划的执行提前评估数据。
二、数据创意
常听有广告创意，其实数据营销也有创意，而且对于大数据营销来说，数据创意是非常重要的步骤，具有极大的价值。
数据创意是根据知识和经验，结合内外部各种数据资源，创造数据变现的方式。虽然是同样的数据，但在不同的数据创意下，其体现的价值区别很大。
如：现有大量的收集地理定位(LBS)信息，如何创意利用呢?
1、根据晚上所在的位置小区判断用户的收入水平;
2、看位置经常出入哪些商场门店，从而了解用户的品牌偏好，进一步可以推荐相关产品;
3、找到经常的妇幼医院出现的手机号码，推送婴幼儿产品
……..
同样的地理位置信息，在不同的业务场景下可以有不同的数据创意，从而衍生出不同的价值。所以数据创意对于大数据营销是重中之重。
三、商业智能
营销大数据分析可能需要从很多个维度和点切入，得到很多个相对独立的结论，而要产生能指导市场行为的结论，可能需要将若干个结论整合成一个结论才可以，如何整合呢?
经验能一成程度上判断，但经验并不靠谱，因为一切都是在变动中的，从来没有一成不变的东西。用户行为的影响因素往往是非常多的，要将这写因素有效的整合并发现有价值的信息必须要借助数据挖掘解决问题。
数据挖掘整合很多信息得到有效结论需要借助很多模型，而这些模型就是经过大量的实践总结出的，通过这些模型能很快的将独立但又相关有关的数据整合到一起，得到想要的结果。
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