帮忙介绍一下什么是大数据营销？

大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

大数据时代的网络营销与传统营销如何进行整合

大数据时代，网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。
具体网络营销如何同传统营销结合：
1、首先，企业应该了解自己的产品。不是什么样的产品都适合通过互联网进行营销推广，正确把握自身产品的特点是一切营销的基础。只有了解了产品自身的特点才能明确产品能够满足的市场需求，才能进一步描述出目标客户群体的特点。当然，产品销售出去后也并不是营销的结束，而恰恰是营销开始。
2、其次，需要了解目标市场的消费者特征。在网络上并不是任何人都可能成为企业的客户。由于网络用户结构的复杂性，企业很难特别清晰的划分出目标市场的群体情况。但是，还是可以通过用户的某些特征对网络用户进行分类，进而实现把握目标市场消费群体的主要特征。
3、再次，网络营销的战略推广。网络的好处之一就是有多种资源可以使用，企业可以根据自己的财务情况以及产品特点选择不同的营销传播方式。当然，消费者也可以通过主动的接受或者被动的告知来获取企业的营销内容。在面对海量信息的网络，任何想靠一种营销推广方式就将信息传递给目标消费者是不现实的。付费的广告、搜索排名等方式主要针对的客户群体是进行有目的搜索的消费者，虽然这种方式能够很好的向目标消费者传递产品或者企业信息，但是这种方式的弊端就是投入成本较大，而且一旦费用支持减少，效果就会立即减弱。非付费的方式非常多，其目的是扩大信息传播面，使目标消费者能够更容易的接触到企业、产品等信息，实现最终的销售。虽然非付费的方式能够很大幅度的节约营销成本，但是这种方式的效果难以保证，使用不当的话却能够带来负面影响。所以网络营销需要从战略的角度出发，有针对性的选择、综合使用几种传播方式，以达到营销推广的目的。这一步是网络营销的核心，是传统营销与网络有机结合的体现。
4、最后，网络营销效果评估。虽然网络营销是一个新的营销方向且还处于发展阶段，不过还是可以对营销效果进行评估。付费方面可以通过在线系统的数据收集，进行投入产出比的计算，实现效果评估。非付费方面主要通过网络浏览量、转发情况、互动情况等细分项目进行评估，从而实现效果评估。结合两种方式，在实现网络营销的同时，也能够为企业提供及其丰富的市场数据，好的网络营销活动是企业一举多得的战略举措。

如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销

1、针对性营销
大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。
2、社交化营销
人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、数据平台
如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。
4、信用风险评估
银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。
5、欺诈风险管理
信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。
6、提升客户体验
银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。
7、需求分析和产品创新
大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。
8、运营效率提升
大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。
9 、决策支持
大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。