一、未来，营销会有哪些趋势？
实体，商超，地推，电商，微商，直播，视频，走街，流动，跨境，只要商品过的去，人气就能挺给力，经商有风险，入行请谨慎！
二、营销数据有哪些？
一、人群画像：
步骤：获取用户数据→细分用户群体→构建用户画像
常见维度：
①社会属性：年龄、性别、地域、学历、职业、婚姻状况、住房车辆等；
②生活习惯：运动、休闲、旅游、饮食起居、购物、游戏、体育、文化等；
③消费行为(基于产品)：消费金额、消费次数、消费时间、消费频次等；
二、用户留存：
用户留存能够分析用户的参与情况、活跃程度等，可以用来衡量产品对用户的价值。在实际操作过程中，我们可以通过用户留存情况进行分析，寻找用户的“流失点”，以便能够及时调整产品策略。
三、数据对比：
将两个及两个以上的数据进行对于，找出数据的变化规律和趋势。在实际操作过程中，需要确定标准，常用的标准有：时间、空间、特定值等。
①时间：可以划分一段时间内的数据进行对比、和前期的对比、和往年同期的对比等，然后评估当期数据的变化情况，对当期营销效果进行一个判断。
②空间：可以分为和竞争对手对比、自身之前的产品对比、不同营销渠道中相同产品对比等，找出当期产品存在的问题。
③特定值：可以选择目标值、平均值、预期值等特定值与实际数值进行对比。
四、渠道质量：
目前主流的网络营销推广渠道有：搜索类、自媒体、门户类、社交类。
不同推广渠道的人群属性不一样，会直接影响网络营销推广的效果，最终影响转化率。可以将网络营销推广的渠道进行细分，分别统计和分析网站的PV、UV、新增访客数，通过识微互动查看不同推广渠道的有效线索量、线索转化率等，算出最终的获客成本和投入产出比，然后选择性价比最高、最合适的推广渠道。
三、数据化营销特点？
数字化营销模式及特点包括个性化定制，将目光投向线上消费者、培养员工数字化营销专业能力、紧跟时局潮流等创新营销模式。
数据时代的快速形成，让消费者、广告创意、营销手段都发生了极大变化，新兴数字化营销体系更是成为了市场营销标准模式。
四、数据营销是什么？
数据营销是一种基于数据和分析的营销策略和方法，旨在通过有效利用和分析大量的数据来推动销售和市场活动。数据营销涵盖了从数据收集、整合、分析，到对消费者行为进行预测和个性化营销的过程。
具体来说，数据营销可以包括以下方面：
1. 数据收集：通过各种渠道和方式，收集消费者的个人信息、购买行为、网站浏览记录、社交媒体活动等数据。
2. 数据整合：将收集到的数据整合在一起，建立综合的消费者画像，包括购买偏好、兴趣爱好、行为模式等。
3. 数据分析：运用数据分析工具和技术对收集到的数据进行深入分析，发现消费者行为模式、市场趋势、潜在机会等信息。
4. 消费者洞察：基于数据分析结果，获取对消费者的深入理解和洞察，了解消费者的需求、痛点和偏好，以便更精确地定位目标市场和客户群体。
5. 个性化营销：根据对消费者的洞察和分析，制定个性化的营销策略和方案，向特定的消费者提供定制化的产品、服务和推广活动。
6. 绩效评估：通过追踪和分析营销活动的数据指标，评估和优化营销策略的效果，以实现更好的销售和ROI（投资回报率）。
数据营销的目标是通过提供更个性化、有针对性的营销和推广活动，提高市场份额、增加销售额，并与消费者建立持久的、有价值的关系。同时，数据营销也需要遵循合规性，保护消费者的隐私和数据安全。
五、数据确权未来趋势？
可以看到，顺应数字经济时代的发展趋势，数据确权已成为数据资产化道路上无法回避的命题，建立和完善数据流通和产权保护制度势在必行，有助于提升数据使用效益与推广，数据确权领域有望迎来快速发展。
六、数据库营销的营销目标是？
数据库营销就是企业通过收集和积累会员（用户或消费者）信息，经过分析筛选后针对性的使用电子邮件、短信、电话、信件等方式进行客户深度挖掘与关系维护的营销方式。
或者，数据库营销就是以与顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。是一套内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时更新的动态数据库管理系统。数据库营销的核心是数据挖掘。
七、大数据营销和数字营销的区别？
区别在于：含义不同、特点不同、运营方式不同。
1、含义不同：大数据营销基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式；传统营销为一种交易营销强调将尽可能多的产品和服务提供给尽可能多的顾客。
2、特点不同：大数据营销具有多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确；普通营销消费者在消费过程中有很强的交流性，可以看到现实的产品并体验购物的休闲乐趣，同时也更取得了大众的信赖。
3、运营方式不同：大数据营销通过大量运算基础上的技术实现过程，虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰；传统的普通市场营销策略由迈卡锡教授提出的4P组合，即产品、价格、渠道和促销。这种理论的出发点是企业的利润，而没有将顾客的需求放到与企业的利润同等重要的地位上来。
八、2017年大数据营销的创新与未来趋势
在当今这个信息爆炸的时代，“大数据”这个词时常浮现在我们的视野中。2017年，这一概念已经从一个新兴的趋势演变为企业战略中的重要组成部分。随着技术的快速发展和数据分析工具的广泛应用，大数据营销逐渐成为商家获取竞争优势的有效手段。
回顾2017年，大数据营销有几个显著的创新点，让我们来深入探讨一下这些关键趋势。
个性化营销的崛起
通过大数据分析，我们能够更好地理解客户的需求和行为。企业不再满足于仅仅根据广泛的人口统计信息来推送营销活动，而是依据客户的兴趣、购买历史和在线行为进行个性化的营销。这种方式不仅提高了转化率，也提升了客户满意度。
例如，亚马逊和Netflix的个性化推荐系统，通过分析用户的观看或购买行为，推送符合他们兴趣的产品或内容。这种精准的个性化策略无疑在2017年赢得了许多消费者的青睐。
实时数据分析的重要性
背景变化迅速，品牌需要在变化中迅速做出反应。2017年，实时数据处理技术的进步使得企业可以更快获取和分析数据，从而及时调整市场策略。例如，在某些电子商务网站上，利用实时分析工具，商家可以监测到哪些产品在特定时间段内的需求激增，并立即进行促销或库存调整。
这种灵活性不仅提高了营销效率，还增加了企业的反应速度，使其在日益激烈的市场竞争中占据领先地位。
社交媒体数据的整合与应用
社交媒体在我们生活中的作用愈发重要，这对于品牌来说同样不例外。2017年，越来越多的企业开始意识到社交媒体数据的重要性，利用这些数据进行市场分析和用户反馈。
借助社交媒体分析工具，品牌能够深入了解客户的情绪、观点以及他们对品牌的态度。此外，通过社交媒体与消费者进行互动，收集反馈意见，企业可以在产品研发及服务改进方面做出更精准的决策。
机器学习与人工智能的应用
在2017年，机器学习与人工智能（AI）的应用日益普及，这些技术的加入为大数据营销打开了新的大门。通过AI，企业可以打造更智能的客户服务系统，例如虚拟助手和聊天机器人，从而不仅提高效率，还能改善客户体验。
很多企业开始利用机器学习算法来预测客户的购买行为，进而实施更为精准的营销策略。这种基于预测分析的营销手段，使企业能够更加主动地吸引和保留客户。
企业文化的变革
实施大数据营销不仅是技术的引入，更是企业文化的转变。在2017年，许多公司认识到数据驱动的决策过程能够极大提升业务效益。因此，他们开始培养数据分析师和数据科学家这一新兴职位，以便从数据中提取有价值的见解。
随着各行各业的数字化转型，企业也需要适时调整自己的战略、技能和文化，以适应大数据的浪潮，这无疑将成为未来发展的重要方向。
结尾：未来佳境如何？
展望未来，大数据营销无疑将继续演化。从个性化体验到智能分析，企业需要不断探索和创新，以适应消费者不断变化的需求和市场环境。随着技术的进步和数据采集能力的提升，2020年及以后的大数据营销将会带给我们更加多元化的体验和更具深度的市场洞察。
那么，您是否准备好迎接这个新时代了呢？
九、什么叫数据化营销？
数据化营销 (Digital Marketing) 是使用数据传播渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及时，相关，定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通。
数据化营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践，但它的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道。
因此，数据化营销的领域就涵盖了一整套元素（a whole host of elements），如：手机，短信/彩信，显示/横幅广告以及数字户外广告等等。
十、大数据营销的含义？
如果用三个关键词概括大数据功能的话，那就是：挖掘、预测和关联。
