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毕业论文网 > 毕业论文 > 经济学类 > 电子商务 > 正文

LBS在精准营销中的应用要研究毕业论文

 2020-02-22 08:02  

摘 要

近年来随着互联网新兴技术地发展、移动智能终端的全面普及,电子商务的热度逐年攀升,LBS(LacationBasedService,基于位置的服务)在我们的日常生活中应用十分广泛。而随着新零售时代的到来,互联网时代纯电商模式的热度也势必会逐年减退,网络消费者的红利也将消失殆尽,未来LBS的应用在新零售时代将是至关重要的一环,它将与目前火热的互联网技术中的AI人工智能技术如人脸识别、瞳孔识别等、Big Data大数据技术如数据的预测相紧密结合,能够在一定的维度上深度挖掘现有有用户和潜在用户的消费需求,未来它将能够通过现有用户数据分析感知用户的消费习惯,预测下一阶段的消费趋势,因此可以为每个不同的用户制定个性化的、科学的、合理的营销策略。本文以第41次中国互联网络发展状况统计报告中的内容为背景,分析了目前LBS在我国的应用现状以及存在的相关问题,探究了LBS与精准营销存在的内在关系,对目前基于LBS的精准营销策略进行了研究,对LBS在精准营销中的实例进行了分析,最后对新零售时代LBS在精准营销领域面临的机遇与挑战做出相应的分析。

关键字:基于位置的服务; 精准营销; 新零售; 电子商务

Abstract

In recent years, with the development of new technology in the Internet and the universal popularity of mobile intelligent terminals, the heat of electronic commerce has been increasing year by year. LBS (LacationBasedService, location based service) is widely used in our daily life. With the arrival of the new retail era, the heat of the pure e-commerce model in the Internet age is bound to decline year by year, and the dividend of the Internet consumers will disappear. The application of the future LBS will be a vital link in the new retail era. It will be with the AI artificial intelligence technology in the current hot Internet technology, such as face recognition and pupil. Hole recognition and Big Data large data technology, such as the prediction of data, can deeply excavate the consumption needs of existing users and potential users on a certain dimension. In the future, it will be able to perceive consumer habits through existing user data analysis and predict the consumption trend of the next stage, so it can be used for each of them. The same users make individualized, scientific and reasonable marketing strategies. Based on the background of the forty-first China Internet development statistics report, this paper analyzes the current application status of LBS in China and the existing problems, explores the inherent relationship between LBS and precision marketing, studies the current precision marketing strategy based on LBS, and advances the examples of LBS in precision marketing. Finally, we analyze the opportunities and challenges faced by LBS in the field of precision marketing in the new retail era.

Key words:LBS; Precision Marketing; New Retail; Electronic-commerce

目录

第1章 绪论 1

1.1选题背景 1

1.2研究方法与研究思路 2

1.3国内外研究动态 2

第2章 LBS发展现状 4

2.1 LBS简介 4

2.2 LBS应用现状 4

第3章 LBS应用实例 6

3.1大众点评网 6

3.2 PokémonGo 6

3.3滴滴出行 7

3.4摩拜单车 8

第4章 基于LBS的精准营销策略 9

4.1构建基于LBS的用户画像 9

4.2构建基于LBS的O2O融合体系 10

4.3构建基于场景化的消息推送机制 11

第5章 基于LBS精准营销的机遇与挑战 13

5.1新零售背景下的机遇 13

5.2新零售背景下的挑战 14

第6章 结论与展望 15

参考文献 16

致谢 17

第1章 绪论

近年来随着通信运营商网络基础设施建设范围覆盖逐渐广泛,移动通信技术地不断发展,移动智能终端地大规模普及,LBS(LocationBasedServices,基于位置的服务)在日常生活应用广泛,LBS目前已经成为电子商务各行业发展存货的重要功能之一。电子商务在经历了前几年井喷式地快速发展后,如今的发展已经进入了一个瓶颈阶段,随着新零售时代的来临,现如今纯电商的网络消费者红利已经消失殆尽,以传统的营销模式来发展一个新用户比维护一个老用户的成本高得多,因此如何维持现有用户的活跃度和粘度以及如何挖掘和发展可能的潜在用户成为占领未来市场的重要手段之一。互联网时代我们追求极致的用户体验,而新零售时代我们将对这种体验进行升级,未来不仅仅是用户体验更多是用户经营,让用户不再只是一个单纯的体验者而是可以更多地参与其中。所以基于LBS的精准营销将会是未来占有市场一席之地的重要战略点,它将与目前互联网的前沿技术比如AI人工智能技术、Big Data大数据技术相结合。企业能够运用大数据技术从用户现有的数据信息中深度挖掘分析出现有用户的消费需求,运用技术手段来感知用户的消费习惯,使用人工智能技术拟人化的思考方式来来科学合理地预测用户的消费趋势,从而能进一步引导厂商进行高效地生产制造,通过这一系列的措施为用户制定个性化、科学、合理的营销策略。通过这一个性化的营销策略地实施,将会在未来竞争激烈的态势中有效地提高现有用户的忠诚度,同时也为吸引趋近饱和市场中潜在的用户提供了可能性。

1.1选题背景

国内电子商务经历了前几年井喷式的发展之后,如今的发展速度逐渐放缓,市场也逐渐饱和,可以说现在的电子商务发展正面临一个瓶颈。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)在2018年1月发布的第41次中国互联网络发展状况统计报告中的内容显示,截至2017年12月,中国网民规模已达7.72亿,较2016年年底提升2.6%,互联网普及率为55.8%,其中97.5%为移动上网用户,约为7.53亿用户,相较于2016年年底提升2.4%[1]。2017年网民数量同2016年一样,相较于前几年爆发式的快速增长相比,增长率已经放缓甚至趋于平稳,新增网络用户已经基本达到现有条件制约的“瓶颈”。因此在今后的一年甚至几年内内,国内网络用户规模将进入一个相对稳定的时期。同时随着互联网的井喷式地发展带来的网络用户大规模的快速扩张所带来的网络流量红利也在市场基本趋于饱和的状态下即将消耗殆尽,国内的各大互联网平台必然需要度过一个重要的市场战略转折期,需要紧密跟随市场地微妙变化调整自身的营销策略,从原有的利用自身的营销优势快速扩张市场占有一定用户规模的模式转为对现在持有用户群体的实行精细化的营销方式以及对潜在人群中用户的发展,利用有效地措施和手段提升用户对企业的忠诚度,进一步深度挖掘客户的需求,为用户提供个性化、定制化服务。

国内各大网络交易平台、服务提供提供商,随着这几年电子商务的发展,线上线下渠道已经基本饱和,线上线下格局相对稳定。而随着马云新零售时代的概念的提出,线下线下的的格局将重新洗牌。从马云收购大润发超市逐渐开始布局线下市场到京东刘强东入股沃尔玛和永辉超市以及苏宁到2020年底4万家实体店的宏伟目标,各大电子商务交易平台都积极布局线下,国内的电子商务将迎来一场大的变革。未来单纯线上的电子商务将无法满足用户苛刻的消费需求。而目前制约着电子商务发展的物流成本占比过高、假冒伪劣产品无法彻底根除、个新化推荐仍然不够人性化、退换货难等问题仍然是目前亟待解决的重要问题。各大平台如何能够在着眼于布局线下的良好时机的同时,提出有效的解决手段治理当前存在的问题,这将为未来新零售时代的错综复杂的市场格局垫定一个良好的开端。消费者也由开始传统用户的简单地追求性价比到现在倾向于追求更高质量、人性化、私人定制化服务的一个质的转变。因此,针对未来各大互联网营销平台谁能抢先一步为每一位消费者都能够制定出个性化的定制服务,并且不断地通过用户的反馈逐渐完善自身的营销策略,这将会在未来充满竞争的、不确定性的市场占有一席之地。

1.2研究方法与研究思路

本文拟主要采用文献资料法,利用图书馆、互联网等途径查找相关的文献资料,结合现有的时代背景,加以分析和甄别得出合理的结论。同时采用案例分析法对经典的案例进行深度的剖析,与现有的结论互相加以佐证,使结论更加具有说服力。

1.3国内外研究动态

国内外对LBS在精准营销领域的成果颇多,无论是对LBS系统建设的研究还是移动互联网时代精准营销的策略研究都成果丰硕。对LBS系统的建设优化以及现有营销策略都起到了很大的推动作用,不断出现新的营销创新模式。从由美国著名的风险投资家约翰·杜尔于2011年初首先提出的全新营销概念SoLoMo(Social(社交)、Local(本地位置)和Mobile(移动))模型开始,LBS在营销方面起到的重要作用逐渐显现出来,不断有新的基于LBS 的案例出现出现。再到后来Adsolomo(即Ad(广告) SoloMo)在SoLoMo的基础上创新诞生,LBS应用的热度逐渐攀升,成为移动场景中一个不会可或缺的基础服务。从Facebook到人人网这样的“So”已经无处不在;以LBS为基础的各种定位和签到的“Lo”,如街旁网、人人报到、百度身边、切客、新浪“微领地”等也纷纷产生;智能手机带来的各种“Mo”即移动互联网应用也在逐渐被开发[2]。LBS与与各种营销方式的紧密结合,不断推陈出新有了新的应用方式的出现。例如基于地理位置的签到,还有2017年春节期间腾讯QQ手机版推出的位置红包以及支付宝的AR(虚拟现实)扫福活动,是LBS与现在互联网新兴增强现实技术相结合,是LBS在营销领域的一次新的探索,都为LBS在精准营销方向注入了新的基因与活力。

第2章 LBS发展现状

2.1 LBS简介

LBS(LocationBasedService)即基于位置的服务。位置是人们对信息进行描述时经常用到的重要属性之一,也是位置服务的基础。位置服务全称为基于位置的服务(Location Based Service,LBS),是指通过移动通信网络或全球卫星定位系统等手段获取终端用户的位置信息,之后在通信网络、服务和内容提供商以及应用系统的支持下利用位置信息为用户提供各种各样的增值服务[3]。各大企业想要运用LBS技术为用户提供优质的服务,让用户产生消费的欲望,从而高效地利用用户的潜在价值和剩余价值,前提就是需要准确无误地获取用户当前的地理位置信息,然后根据当前用户地理位置信息判断用户周围的场景例如商铺信息、交通信息等,然后再结合用户的个人偏好、用户的历史浏览记录、用户消费历史记录等,通过系统的一系列的规则判断,为用户智能推送相应的服务信息。

LBS的核心内容包含用户使用移动终端确定准备的位置坐标和基于准确的位置坐标为用户提供相对应的需求服务[4]。在LBS运用早期的时候,大多使用运营商的基站对用户的位置进行一个定位,在精度上没有那么准确,服务信息的推送不是很准确;但随着卫星定位的逐渐广泛使用,在结合IP地址定位、基站地位等能够精确地定位用户的地理位置,从而为用户提供优质的基于位置服务。

2.2 LBS应用现状

2016年,中国工信部在加强网络监管措施的同时,积极推进了有关虚拟运营商的相关标准。电信行业的封闭环境已经被打开,中国电信业即将迎来一场新的变革,这对LBS的发展提供了技术上的支撑[4]。从2016年的通信行业放宽政策开始,各大互联网企业纷纷与我国的三大通讯运营商进行深度合作,推出了各式各样的互联网手机资费套餐,目前比较具有代表性的互联网手机资费套餐有蚂蚁金服旗下的支付宝与中国联通公司联合推出的蚂蚁宝卡,小米与中国电信公司联合推出的米粉卡,让广大的手机用户都有多样化的手机套餐选择途径和方案。这一系列的变化改进让用户不仅仅局限在通信运营商推出的手机套餐,尤其是现在的大学生群体以及公司的白领人士,这些都推动了互联网时代通信资费的降低。

随着网络速率的大幅度提升、移动智能终端的普及以及智能终端应用App的开放化,为电子商务市场提供的强有力的保证。技术日益成熟和服务不断惠及大众的电信服务提供商以及由互联网快速发展而累积的庞大的网络用户群体,为LBS的大规模应用提供了基础应用环境,为LBS在技术上提供了实现的可能性以及保证了在LBS应用实现之后用户群体一个稳定性。无线通信技术的进步、互联网技术的不断更新、设备的智能化、全民化以及完备的服务体系,为基于位置的服务提供了强有力的软硬件基础保障。总的来说是互联网和移动互联网的快速兴起,在一定程度上造就了现在LBS在各个行业的广泛应用。

LBS 在国内的应用最早可以追溯到21世纪初,当时虽然网络环境不是很完备,各项基础设施还在建设当中,但我们的三大通讯运营商早就已经开始LBS的一个简单的应用,最为让人记忆犹新的就是当你拿着手机从一个省市出行到另一个省市,我们的通信运营商就会发个短信通知你欢迎来到某某地方的消息,类似介绍本地的风景名胜、吃喝玩乐的信息,这就是通过手机与基站的关系来判定你的一个位置,从而为你推送本地相应的特色服务信息,这也算一个LBS 在我国的早期应用。从2001年开始,我国的三大通讯运营商就开始对LBS在业务上的运用开始了探索,分别与各个技术领先的公司开展商务合作,为LBS早期的探索和商业化运用做出了巨大的贡献。从一开始从有到无建立起基于手机的定位系统,为LBS的运用打下了坚实的技术基础,到后来LBS的产业链不断完善,基于LBS的出行导航技术在生活中也开始了初步的运用,再后来随着通讯技术的进步例如3G通信协议的诞生和在我国的大规模使用,手机中GPS的使用,都让大众快捷使用LBS服务成为可能。同时,中国移动和中国电信等国内电信运营商努力开拓移动增值业务,从侧面推动了LBS 产业及其相关市场的发展与繁荣,中国位置服务产业正式进入了快速成长期[5]。到后来LBS在日常生活中的应用速率逐渐加速,比较经典的案例是2009 年国外推出的著名签到应用Foursquare 和2010 年推出的基于手机通讯录的移动社交应用Kik Messenger,这些应用都风靡一时,都是当时的热点话题,国内的一个具有代表性应用陌陌也在2011 年诞生,这是LBS在社交上的初步探索。。如今LBS在各个领域应用广泛,社交、资讯、支付、购物、餐饮服务、导航等方面无不在使用LBS,LBS已经成为一种不可或缺的服务,它也在和我们互联网的新兴技术相结合,为LBS的在互联网时代的应用提供了更多的想象空间。

第3章 LBS应用实例

3.1大众点评网

大众点评网是一个成立于2003年的互联网 生活服务平台,创办初期它是一个以餐饮服务为主要业务的生活服务平台,目前它的业务涵盖了超过200个丰富品类,在餐饮、外卖、酒店旅游、丽人、亲子、休闲娱乐等大众服务领域具有领先的市场地位。最早可以追溯到2005 年的时候,大众点评网就认识到商家的地理位置信息对未来用户生活便利的重要性,并开始大规模收集商家的地理位置信息,利用电子地图技术准确直观地向用户展示商家的位置,方便用户更为准确地找到商家的准确地理位置。近几年随着移动终端的智能化、小型化,以及完善的网络基础,使环境移动设备在接受服务商推送本地化服务上就具有天然的优势。自2009 年起,大众点评网站为了向用户及时提供更快捷、优质的服务开始开发移动智能终端上的App,2009年11月首先推出Android版的大众点评,两个月后又推出了iOS版的大众点评,大众点评网站的移动化服务就此拉开序幕。根据统计早在2015年年底时,其月活用户数量跨越了2 亿人次的大关,月综合浏览次数(网站及移动设备浏览量)突破了200亿次,其中手机移动客户端的浏览数量占比超过了85%,平台总计注册的商户数量超过了2000万家,用户总计历史点评的数量超过了1 亿条,移动客户端累计独立用户数超过2.5 亿。目前与美团达成战略合作协议后的大众点评业务覆盖全国2800个市县区,主流一线城市市场服务早已覆盖完成,二线城市正在逐渐进行精细化的服务覆盖,目前网站及App客户端统计的日完成订单量可达2200万单,成为行业的领头羊。

伴随着互联网时代的高速发展,线上线下融合加速,互联网思维逐渐逐渐打破传统企业的营销模式,成为了餐饮行业转型升级的必修课,并且消费者对表达自身需求和与他人互动的意愿越来越强烈,大众点评网正式洞察了这一用户需求,才能够成为国内领先的O2O服务平台。参与点评对于顾客来说,顾客点评不仅能够满足广大用户表达自身需求的现实情景,还能增加用户在这一实际体验的参与感,对增加用户的粘性大有裨益,其次顾客点评也或许能够影响其他阅读点评用户的消费决策,会在一定的传播效应上影响顾客是否决定来这家店消费;对商家而言,同时用户真实客观的点评也可以让商家了解到自身服务的一些不足或有待改进的地方,督促商家不断提升自己服务质量,为到店客户提供满意的服务,也在一定程度上对商家起到了监督作用。

3.2 PokémonGo

Pokémon Go是一款LBS AR应用结合的经典案例,在推出之时收到广大玩家的青睐,一度风靡全球。这一款游戏是游戏玩家使用智能终端在我们真实所处的世界中发现游戏App随机生成的虚拟宠物,用户的实时位置也通过手机的定位功能在游戏的虚拟地图中显示出来,玩家可以通过战斗的方式来收服宠物将其纳入自己的麾下,随着抓捕的宠物数量越来越多,玩家在游戏中评定的战斗力指数就会越来越强大,从而玩家就可以通过战斗的方式来抓捕更加强大的宠物精灵。Pokémon Go 运用AR技术将现实世界与游戏相结合,这一科技力量的融入极大的调动了游戏玩家的积极性,游戏中的虚拟地图是由现实世界建模生成而成,宠物也是在地图中随机生成,这就需要用户不断地探索未知区域来寻找宠物。

这一款游戏是把现实世界与游戏相结合,利用游戏中的奖励和未知性驱动用户出门探索。不仅调动了游戏玩家出门探索的积极性,同时也让游戏玩家能够有所收获,收获到的不仅仅是游戏中的任务达成后一些奖励或成就,更多的是现实中那些从未发现的美丽以及探索未知地域的一种新鲜与刺激感。它们还利用了互联网的前沿技术AR(增强现实),极大的增加游戏的魅力,为用户的对游戏的感受带来了全新的体验。

3.3滴滴出行

滴滴出行是现在国内领先的综合移动出行平台,为目前超过4.5亿用户提供全天候、全方位、全时段的优质出行服务。滴滴出行目前已经基本覆盖我国的大中小各大城市,每天为数千万人提供快捷优质的出行服务。滴滴出行是LBS 出行相结合应用的典型案例,用户使用滴滴的完整流程是从用户在智能终端上使用App进行线上叫车、司机在滴滴出行司机版App上选择接单后驾车到用户指定的地点,用户到指定地点等待车的到来,司机接客上车并将用户送到目标地点以及乘客到达指定位置后下车并在线支付乘车费用。滴滴出行车主版App让司机可以参照乘客需要上车的具体位置和按照自己的接待意愿来选择是否接单。这样不仅改变了传统出租车司机的等客模式,司机可以有效利用自己有限的时间来服务更多的顾客,从而有效降低了驾驶司机的空驶率,这样增加了司机的收益,又优化了乘客的打车过程,让用户可以在等车上不用花费等车时间,最大化节省了乘客和司机双方等待的时间。

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