人工智能及大数据技术在数字营销中的应用探究c++scanf输入字符
摘要：爬虫软件 app人工智能及大数据技术在数字营销领域存在显明优势，企业应当在数字营销模式下积极应用人工智能及大数据技术，对市场用户的数据信息进行有序采集，并对之进行处理、整合，基于数据分析得到用户的购物习惯与消费需求等关键信息，用以提升企业的数字营销效率，为企业营销量的增收创造有利条件。基于此，本文将主要探讨人工智能及大数据技术在数字营销中的具体应用路径，以供参考。
关键词：人工智能；大数据；数字营销；应用策略
引言：
随着高新技术的快速发展，科学技术对人类社会生活的运营模式造成翻天覆地的影响。企业的营销模式从传统的线下宣传转变为线上线下相结合，并以线上宣传为主要阵地，在社交媒体、网站、电视、广播等平台为用户投放广告，争取市场客户。数字营销模式越来越占据主导地位，而随着人工智能及大数据技术的发展，企业应对数字营销方式进行创新优化。库里本赛季数据统计
一、人工智能与大数据技术基本概述
人工智能技术即Artificial Intelligence，简称为AI，属于现代化的技术科学，能够精准分析人的思考模式、行为习惯以及语言逻辑等等，并在此基础之上训练计算机学习人类，为计算机储备人类知识，再通过计算机语言对知识进行完善，利用计算机在各个方面的特性优势而实现对人的模拟与扩展。大数据技术属于数据信息资产，能够以超高的效率处理大量数据，具备高密度、真实性以及自动化等特性[1]。人工智能与大数据技术对数字营销具有重要影响，其能够为企业在数字营销过程中提供可靠的用户数据，掌握消费者的购物需求，实现对用户数据的深度挖掘与自动化生成，会显著提高数字营销的效率以及企业的经济效益。
二、人工智能及大数据技术在数字营销中的应用路径
（一）建立数据管理平台，实时监测市场数据
为提升数字营销的效率和质量，企业必须要建立数据管理平台，在此基础上对市场数据进行实时监测，了解市场用户的上网信息，采集市场用户在网站、新媒体以及应用软件上的非隐私数据，进而为数字营销的策略提供数据支撑，提升数字营销的精准化程度。企业在建立数据管理平台的过程中，应以利益为核心驱动优化平台建设模式，确保数据管理平台
能够满足企业在数字营销上的多样化需求，为此企业应组建专业人才队伍，从而提升数据管理平台的建设质量[2]。
企业应对数据管理平台的数据资产进行有效整合，提升对数据信息的管理效率。对于用户行为数据，企业要整合用户的使用时长、访问频次以及留存率等等，对于管理数据，企业要整合业绩完成率、人效比以及生产效率等等，对于广告投放数据，企业要整合访问用户数、注册转化率以及购买转化率等等，对于经营数据，企业要整合GMV、客单价、利润额以及回购率等等，从而充分利用大数据技术及人工智能来汇聚多源数据，实现对平台数据的高效整合，为数据管理平台的运营及其作用的发挥奠定基础。
（二）挖掘生成用户画像，促成营销的个性化
在数字营销模式下，企业必须要深层分析用户的需求，利用人工智能及大数据技术挖掘并生成用户画像，为用户提供个性化服务，提升营销成功率。企业为此要充分利用大数据采集技术，包括Mysql、Oracle、ELK日志、网络爬虫、API接口以及传感器等技术，根据技术特性分别应用在传统关系性数据、系统日志类数据、网络数据以及物联网设备等等，并要在收集完数据后对数据进行清洗，更正数据中的符号错误或冗杂信息，使用户数据得到
编程培训零基础班简化，生成清晰的数据报告[3]。
企业还应当对用户画像的挖掘及生成工作确立机制，使数字营销过程更高效、更稳定。企业应通过业务系统、App和Web等多终端、第三方平台、线上广告投放以及线下渠道采集数据，并基于采集结果汇聚多源数据，识别用户特征，建立健全标签体系，通过可视化界面、SQL、外部导入等方式实现对标签的智能化、自动化创建和维护，并可利用ID-Mapping等技术识别唯一用户，最终生成用户全景画像，并对用户进行分层，实现精准广告投放和精细化运营，显著提升数字营销的效率及其为企业创造的经济收益。
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（三）合理建立分模型，优化数字营销组合
企业在构建数字营销模式的过程中，要对大数据技术及人工智能予以充分而灵活的应用，并在此基础上建立分模型，为营销决策的制定提供可靠的数据支持。企业可以利用K-means聚类算法来寻K簇，对用户数据之间的相似性进行挖掘，从而分析用户体的共性需求，并对用户进行分层。企业还可以利用决策树算法来实现对数据的高速开发与利用，采取数据库分割式等方式锁定订单量多的用户，识别客户的消费特征。企业还可以利用帕累托比率算法来分析客户价值，对能够为企业带来80%利润的市场上的那20%客户进行分
析[4]。
在对大数据技术及人工智能的充分应用下，企业能快速建立有效的分模型，进而为数字营销设计可行的决策模型，从数据收集、数据处理、用户分层再到决策设计，全方位提升数字营销的实施效率。同时，企业要基于分模型来优化数字营销组合，对人工智能及大数据的挖掘、预测与关联技术进行合理利用，在海量用户数据的基础上分析出用户的购物习惯、偏好及其隐性购物需求，然后为其投送适其所需的广告，提供个性化服务，并可以结合其他营销手段来提高营销的成功概率，比如基于用户体对明星的喜爱度来为产品寻代言人等等。
三、结束语
综上所述，随着大数据技术和人工智能的飞速发展，传统营销方式渐渐退出历史舞台，数字营销成为最主要的营销形式。企业在进行数字营销时，应当充分利用大数据技术及人工智能，尽快建立数据管理平台，对市场数据进行实时监测，深度挖掘并生成用户画像，促成营销内容与形式的个性化，同时要合理建立分模型，灵活运用不同的算法，全面优化数字营销组合，从而提高营销效率，提升企业的商品收益总额。
参考文献
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[1]甘诗璐.人工智能与大数据技术在数字营销中的应用[J].电子技术,2022,51(10):160-161.
[2]赵浚琪.人工智能+大数据背景下数字营销的实现路径[J].营销界,2021(Z4):69-71.
[3]魏君.互联网时代下大数据技术的行业应用及优势探讨[J].数字技术与应用,2021,39(06):87-89.
[4]朱建秋.AI赋能广告需求方——人工智能在数字营销领域的新使命[J].国际品牌观察,2021(05):71-72.

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