電商行業大數據營銷與精準投放方案TOC\o"1-2"\h\u2022第一章概述 230501.1行業背景 233781.2營銷挑戰與機遇 222672第二章大數據營銷基礎 3254172.1大數據的定義與特點 3116012.2大數據在電商行業的應用 4160182.3大數據營銷的關鍵技術 429430第三章數據采集與處理 4150393.1數據采集方法 472193.1.1網絡爬蟲技術 5221103.1.2API接口調用 5126613.1.3用戶行為數據采集 5214613.1.4數據交換與購買 583153.2數據清洗與整合 5294833.2.1數據去重 554733.2.2數據清洗 5213423.2.3數據整合 544123.3數據存儲與管理 5325263.3.1數據存儲 6211283.3.2數據安全 619793.3.3數據維護 615123.3.4數據分析與應用 627648第四章用戶畫像構建 6107654.1用戶畫像的概念與價值 6103304.2用戶畫像構建方法 7101804.3用戶畫像在營銷中的應用 73974第五章精準定位與目標市場 8264845.1市場細分與定位 8119015.2目標市場選擇 9142325.3精準定位策略 924977第六章營銷內容策劃與優化 10133056.1內容策劃原則 10110696.1.1緊貼用戶需求 1070836.1.2貼合品牌形象 1088666.1.3創新性與多樣性 10133506.1.4適度推廣 10160786.2內容優化策略 1025426.2.1關鍵詞優化 10115716.2.2結構優化 1091246.2.3圖文結合 1153806.2.4互動性優化 1188246.3內容營銷案例分析 11302916.3.1案例一：某知名化妝品品牌 11254266.3.2案例二：某電商平臺 1128386.3.3案例三：某短視頻平臺 113634第七章渠道選擇與投放策略 114007.1渠道選擇原則 11116687.2投放策略制定 12252517.3渠道效果評估與優化 1230164第八章大數據營銷工具與應用 13194818.1營銷自動化工具 13258388.2人工智能 1397148.3大數據營銷平臺 1325872第九章營銷效果評估與優化 14294769.1營銷效果評估指標 14124979.2營銷效果優化策略 1485749.3持續優化與迭代 1528172第十章未來趨勢與挑戰 15654210.1大數據營銷的發展趨勢 152373210.2面臨的挑戰與應對策略 16581010.3企業如何應對未來競爭 16第一章概述1.1行業背景互聯網技術的飛速發展，我國電子商務行業呈現出蓬勃發展的態勢。根據相關數據顯示，我國電商市場規模持續擴大，交易額逐年攀升，已成為全球最大的電子商務市場。電商行業的快速發展，不僅為消費者提供了更加便捷的購物體驗，也為企業帶來了無限的商業機遇。電商行業涉及多個領域，包括零售、批發、物流、支付、廣告等，形成了完整的產業鏈。在電商平臺上，商品種類豐富，覆蓋了消費者生活的方方面面。電商平臺還具有流量大、用戶基數龐大、數據資源豐富等優勢，為企業開展大數據營銷提供了良好的基礎。1.2營銷挑戰與機遇面對電商行業的激烈競爭，企業如何在眾多競爭對手中脫穎而出，實現精準營銷，提高轉化率，成為當前電商企業面臨的重要問題。以下是電商行業在營銷過程中所面臨的挑戰與機遇：挑戰：（1）市場競爭加劇：電商行業的快速發展，越來越多的企業進入市場，競爭日益激烈，企業需要尋找新的營銷策略以應對挑戰。（2）用戶需求多樣化：消費者對商品的需求日益多樣化，企業需要準確把握用戶需求，提供個性化的商品和服務。（3）營銷成本上升：市場競爭的加劇，營銷成本不斷上升，企業需要尋求高效、低成本的營銷手段。機遇：（1）大數據資源豐富：電商平臺擁有龐大的用戶數據和行為數據，為企業開展大數據營銷提供了有力支持。（2）精準投放技術成熟：大數據、人工智能等技術的發展，企業可以實現更加精準的營銷投放，提高轉化率。（3）多元化營銷手段：電商企業可以借助社交媒體、直播、短視頻等多種營銷手段，拓寬營銷渠道，提高品牌知名度。在電商行業大數據營銷與精準投放方案中，企業需要充分利用大數據資源，結合自身業務特點，制定合適的營銷策略，以應對市場挑戰，把握市場機遇。第二章大數據營銷基礎2.1大數據的定義與特點大數據（BigData）是指在傳統數據處理軟件和硬件環境下，因數據規模過大、增長速度過快、數據類型繁多而難以管理和處理的數據集合。大數據具有以下四個特點，即通常所說的“4V”特性：（1）數據量（Volume）：大數據的數據量通常非常大，達到PB（Petate）級別以上，這使得大數據的處理和分析成為一項挑戰。（2）數據類型（Variety）：大數據包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。數據類型豐富多樣，包括文本、圖片、音頻、視頻等。（3）數據速度（Velocity）：大數據的產生和處理速度非常快，實時性要求較高。在電商行業，實時數據分析和響應對于提高用戶體驗和營銷效果。（4）數據價值（Value）：大數據中蘊含著豐富的信息，通過對大數據的分析和挖掘，可以為企業帶來更高的商業價值。2.2大數據在電商行業的應用大數據在電商行業的應用范圍廣泛，以下列舉了幾方面的應用：（1）用戶行為分析：通過收集和分析用戶在電商平臺上的瀏覽、搜索、購買等行為數據，可以深入了解用戶需求，優化產品推薦和營銷策略。（2）價格策略優化：大數據分析可以幫助電商平臺實時了解市場動態，調整商品價格，提高利潤空間。（3）供應鏈管理：大數據技術可以幫助電商平臺實現供應鏈的實時監控和優化，降低庫存成本，提高物流效率。（4）營銷活動策劃：通過對用戶數據的挖掘，可以為企業提供精準的營銷活動策劃方案，提高營銷效果。（5）客戶服務優化：大數據技術可以幫助電商平臺實現客戶服務的智能化，提高客戶滿意度。2.3大數據營銷的關鍵技術大數據營銷涉及以下幾方面的關鍵技術：（1）數據采集與存儲：大數據營銷首先需要收集各類數據，包括用戶行為數據、交易數據等。采用分布式存儲技術，如Hadoop、Spark等，可以有效存儲和管理大規模數據。（2）數據預處理：對采集到的數據進行清洗、去重、轉換等預處理操作，以提高數據質量。（3）數據挖掘與分析：采用機器學習、數據挖掘等技術，對預處理后的數據進行深度分析，挖掘出有價值的信息。（4）數據可視化：將分析結果以圖表、報告等形式展示，便于企業決策者理解和使用。（5）實時數據處理：通過實時數據處理技術，如流式計算、實時數據庫等，實現對數據的實時監控和分析，為企業提供實時營銷決策支持。（6）人工智能應用：利用人工智能技術，如自然語言處理、語音識別等，實現客戶服務的智能化，提高客戶滿意度。第三章數據采集與處理3.1數據采集方法互聯網技術的不斷發展，數據采集方法日益豐富，以下為幾種常見的電商行業數據采集方法：3.1.1網絡爬蟲技術網絡爬蟲技術是一種自動獲取網絡信息的程序，通過模擬瀏覽器訪問網頁，抓取目標數據。在電商行業，可以利用網絡爬蟲技術收集競爭對手的產品信息、價格、銷量等數據，以便進行市場分析和決策。3.1.2API接口調用API接口調用是數據采集的另一種方法，通過與電商平臺、第三方數據服務提供商等合作，獲取實時、全面的數據。該方法具有較高的數據準確性和實時性，適用于對數據質量要求較高的場景。3.1.3用戶行為數據采集用戶行為數據采集是指通過技術手段，獲取用戶在電商平臺上的瀏覽、購買、評價等行為數據。這些數據有助于分析用戶需求和喜好，為精準營銷提供依據。3.1.4數據交換與購買數據交換與購買是指與其他企業或數據服務提供商進行數據合作，獲取目標數據。這種方式可以快速獲取大量數據，但需要注意數據質量和合規性。3.2數據清洗與整合數據清洗與整合是數據處理的重要環節，以下為幾個關鍵步驟：3.2.1數據去重數據去重是指刪除重復的數據記錄，保證數據的唯一性。在數據清洗過程中，需要去除重復的訂單、用戶、評論等數據，避免影響分析結果。3.2.2數據清洗數據清洗是指對數據進行校驗、轉換、填充等操作，使其滿足分析需求。常見的數據清洗操作包括：去除無效數據、修正錯誤數據、轉換數據格式等。3.2.3數據整合數據整合是指將不同來源、格式、結構的數據進行整合，形成一個統一的數據集。數據整合過程中，需要關注數據的一致性、完整性和準確性。3.3數據存儲與管理數據存儲與管理是保證數據安全、高效利用的關鍵環節，以下為幾個重要方面：3.3.1數據存儲數據存儲是指將采集和處理后的數據保存在合適的存儲系統中。常見的存儲方式包括：關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式文件系統等。在選擇存儲方式時，需要考慮數據的結構、規模、訪問頻率等因素。3.3.2數據安全數據安全是指保護數據免受非法訪問、篡改、泄露等風險。在數據存儲與管理過程中，需要采取加密、訪問控制、備份等安全措施，保證數據安全。3.3.3數據維護數據維護是指定期對數據進行檢查、更新、優化等操作，以保證數據的準確性、完整性和可用性。數據維護包括：數據備份、數據恢復、數據監控等。3.3.4數據分析與應用數據分析與應用是指利用采集和處理后的數據進行挖掘、分析、可視化等操作，為電商企業提供決策支持。在數據分析過程中，需要關注數據的關聯性、趨勢性、異常性等特點，為企業提供有價值的信息。第四章用戶畫像構建4.1用戶畫像的概念與價值用戶畫像（UserPortrait），又稱為用戶畫像標簽，是指通過收集與分析用戶的各類數據，對用戶進行全方位的描繪，從而抽象出用戶特征的一種方法。用戶畫像將用戶的行為、興趣、習慣等屬性進行分類和標簽化，為企業提供更精準的用戶分析和服務。用戶畫像的價值主要體現在以下幾個方面：（1）提高營銷效果：通過構建用戶畫像，企業可以更準確地了解目標用戶，制定有針對性的營銷策略，提高營銷效果。（2）優化產品設計：用戶畫像有助于企業了解用戶需求，從而優化產品設計，提升用戶體驗。（3）提高運營效率：用戶畫像可以幫助企業更好地進行用戶分群，實現精細化管理，提高運營效率。（4）指導決策：用戶畫像為企業提供了大量有價值的信息，可以幫助企業進行市場預測、產品規劃等決策。4.2用戶畫像構建方法用戶畫像構建主要包括以下幾個步驟：（1）數據收集：收集用戶的基本信息、行為數據、消費數據等。（2）數據處理：對收集到的數據進行清洗、去重、合并等處理，保證數據的準確性。（3）數據分析：運用統計分析、數據挖掘等方法，提取用戶特征。（4）標簽體系構建：根據分析結果，設計一套標簽體系，將用戶特征進行分類和標簽化。（5）用戶畫像應用：將構建好的用戶畫像應用于營銷、運營、產品設計等方面。以下幾種常見的數據分析方法可用于用戶畫像構建：（1）描述性統計分析：通過統計方法，描述用戶的基本特征，如年齡、性別、地域等。（2）聚類分析：將用戶分為若干類別，每個類別具有相似的特征。（3）關聯分析：挖掘用戶特征之間的關聯性，如購物偏好、瀏覽行為等。（4）時間序列分析：分析用戶行為隨時間的變化趨勢。4.3用戶畫像在營銷中的應用用戶畫像在營銷中的應用主要體現在以下幾個方面：（1）精準定位：通過用戶畫像，企業可以更準確地識別目標用戶，提高營銷定位的精準度。（2）定制化營銷：根據用戶畫像，制定個性化的營銷策略，提高用戶滿意度。（3）營銷預測：利用用戶畫像，預測用戶行為和需求，為企業提供決策依據。（4）營銷效果評估：通過用戶畫像，評估營銷活動的效果，優化營銷策略。（5）用戶增長：利用用戶畫像，發覺潛在用戶，實現用戶增長。在實際應用中，企業可以通過以下幾種方式將用戶畫像應用于營銷：（1）內容營銷：根據用戶畫像，制定符合用戶興趣和需求的內容策略。（2）廣告投放：根據用戶畫像，選擇合適的廣告渠道和投放策略。（3）促銷活動：針對不同用戶畫像，設計個性化的促銷活動。（4）會員服務：根據用戶畫像，提供差異化的會員服務。（5）口碑營銷：借助用戶畫像，發揮用戶口碑的傳播作用，提升品牌知名度。第五章精準定位與目標市場5.1市場細分與定位在電商行業，市場細分與定位是大數據營銷與精準投放的基礎。市場細分是指將整體市場按照消費者需求、購買行為、地理位置等因素劃分為若干具有相似特征的小市場。市場定位則是根據企業的資源和能力，結合市場需求，確定企業產品的目標市場及競爭優勢。電商企業需對市場進行細分，包括但不限于以下維度：（1）消費者需求：根據消費者對產品或服務的需求，將其劃分為不同的小市場，如價格敏感型、品質追求型、個性化需求型等。（2）購買行為：根據消費者的購買行為，如購買頻率、購買渠道、購買決策過程等，進行市場細分。（3）地理位置：根據消費者所在地理位置，如城市、鄉村、區域等，進行市場細分。（4）人口統計特征：根據消費者的年齡、性別、收入、教育程度等人口統計特征，進行市場細分。在市場細分的基礎上，電商企業需進行市場定位。市場定位的關鍵在于找準企業的競爭優勢，突出產品或服務的特點，滿足目標市場的需求。以下幾種定位策略：（1）產品差異化定位：通過產品功能、設計、品質等方面的差異化，提升產品競爭力。（2）服務差異化定位：通過提供優質服務，如快速配送、售后服務等，提升企業競爭力。（3）價格差異化定位：根據市場需求，采取高價、低價或折扣策略，吸引不同類型的消費者。（4）品牌定位：通過塑造品牌形象，提升品牌知名度，增強消費者忠誠度。5.2目標市場選擇在市場細分與定位的基礎上，電商企業需選擇合適的目標市場。目標市場的選擇應遵循以下原則：（1）市場潛力：選擇具有較大市場潛力的市場作為目標市場，有助于企業實現規模經濟。（2）競爭程度：選擇競爭程度適中或較低的市場，有利于企業快速占領市場。（3）資源匹配：結合企業資源與能力，選擇能夠充分發揮自身優勢的市場。（4）盈利能力：選擇盈利能力較強的市場，保證企業投資回報。電商企業可采取以下策略選擇目標市場：（1）集中策略：選擇一個或幾個細分市場作為目標市場，集中資源和精力進行市場開拓。（2）差異化策略：選擇多個細分市場，針對每個市場制定差異化策略，滿足不同消費者的需求。（3）全面策略：選擇整個市場作為目標市場，實施全面覆蓋。5.3精準定位策略在確定目標市場后，電商企業需采取精準定位策略，以提高市場推廣效果。以下幾種精準定位策略：（1）大數據分析：通過收集和分析消費者行為數據，了解消費者需求，制定針對性的營銷策略。（2）個性化推薦：基于消費者歷史購買記錄和偏好，為消費者提供個性化的商品推薦。（3）社交媒體營銷：利用社交媒體平臺，針對目標市場進行精準推廣，提高品牌知名度。（4）內容營銷：通過創作有價值的內容，吸引目標市場關注，提升品牌形象。（5）合作營銷：與其他企業或平臺合作，共同開發市場，實現資源共享。（6）線下活動：舉辦線下活動，與目標市場直接互動，提升消費者體驗。通過以上精準定位策略，電商企業能夠更好地滿足目標市場需求，提高市場競爭力。第六章營銷內容策劃與優化6.1內容策劃原則6.1.1緊貼用戶需求內容策劃的首要原則是緊貼用戶需求。在策劃過程中，企業需深入了解目標消費者的興趣、需求和痛點，從而創作出具有高度針對性的營銷內容。這要求企業通過大數據分析，挖掘用戶行為數據，為內容策劃提供有力支持。6.1.2貼合品牌形象內容策劃應與品牌形象保持高度一致。在創作過程中，企業需保證內容的風格、調性與品牌形象相契合，以提升品牌知名度和美譽度。同時內容策劃還需遵循品牌價值觀，傳遞正能量。6.1.3創新性與多樣性創新性和多樣性是內容策劃的重要原則。企業應不斷嘗試新的內容形式和創意，以吸引消費者的注意力。同時內容策劃應涵蓋多種類型，如文字、圖片、視頻等，以滿足不同消費者的需求。6.1.4適度推廣內容策劃應適度推廣，避免過度廣告化。在推廣產品或服務時，企業應注重內容的實用性、趣味性和教育性，讓消費者在享受內容的同時自然而然地接受品牌信息。6.2內容優化策略6.2.1關鍵詞優化關鍵詞優化是內容優化的核心。企業應充分研究目標消費者的搜索習慣，合理布局關鍵詞，提高內容在搜索引擎中的排名，從而提升曝光度。6.2.2結構優化結構優化是指對內容的布局進行調整，使其更具層次感和易讀性。企業可通過以下方式實現結構優化：使用清晰的標題和子標題；合理分段，避免長篇大論；使用列表、表格等元素，提高內容的可讀性。6.2.3圖文結合圖文結合是內容優化的有效手段。企業應注重圖片和文字的搭配，讓內容更具吸引力。同時圖片和視頻的使用應遵循版權法規，避免侵權問題。6.2.4互動性優化互動性優化是指增加內容與消費者的互動，提升用戶的參與度。企業可通過以下方式實現互動性優化：設計互動環節，如問答、投票等；鼓勵用戶評論、轉發、點贊等；定期舉辦線上活動，如抽獎、優惠券等。6.3內容營銷案例分析6.3.1案例一：某知名化妝品品牌某知名化妝品品牌在內容營銷方面具有較高的成熟度。其內容策劃原則包括：緊貼用戶需求，如針對不同膚質、年齡段的消費者，提供相應的護膚建議；創新性與多樣性，如通過短視頻、直播等形式，展示產品使用效果；適度推廣，如通過分享用戶故事，讓消費者自然而然地了解品牌。6.3.2案例二：某電商平臺某電商平臺在內容營銷方面具有以下特點：關鍵詞優化，如通過研究用戶搜索習慣，提高產品頁面的曝光度；結構優化，如使用清晰的標題、子標題，以及列表、表格等元素，提高內容可讀性；互動性優化，如鼓勵用戶評論、轉發，舉辦線上活動等。6.3.3案例三：某短視頻平臺某短視頻平臺在內容營銷方面，以創新性和多樣性為核心。其內容策劃涵蓋多種類型，如搞笑、美食、旅行等。同時平臺注重與用戶的互動，如評論、點贊、轉發等。通過這種方式，平臺成功吸引了大量用戶，提升了品牌知名度。第七章渠道選擇與投放策略7.1渠道選擇原則在電商行業大數據營銷與精準投放中，渠道選擇。以下為渠道選擇的基本原則：（1）目標受眾定位：明確目標受眾，了解其消費習慣、興趣愛好及媒體使用習慣，選擇與目標受眾高度匹配的渠道。（2）渠道覆蓋范圍：選擇覆蓋范圍廣、受眾基數大的渠道，以提高廣告投放效果。（3）渠道質量：關注渠道的質量，包括內容質量、用戶體驗等，選擇優質渠道以保證廣告的正面傳播。（4）渠道成本：在預算范圍內，選擇性價比高的渠道，以降低廣告投放成本。（5）渠道協同：考慮渠道之間的協同效應，選擇相互補充的渠道，實現全方位覆蓋。7.2投放策略制定在明確渠道選擇原則后，以下為制定投放策略的幾個關鍵環節：（1）明確投放目標：根據企業戰略目標和市場狀況，設定具體的投放目標，如提高品牌知名度、提升轉化率等。（2）投放內容設計：結合目標受眾和渠道特點，設計富有創意和吸引力的投放內容。（3）投放周期規劃：根據產品生命周期、市場狀況等因素，合理安排投放周期，實現廣告效果最大化。（4）投放預算分配：根據渠道特點和投放目標，合理分配投放預算，保證預算的有效利用。（5）投放效果跟蹤：建立投放效果跟蹤體系，實時關注投放效果，以便及時調整策略。7.3渠道效果評估與優化為保證投放效果，以下為渠道效果評估與優化的重要步驟：（1）數據收集：通過各類工具和方法，收集渠道投放的相關數據，如率、轉化率、曝光量等。（2）數據分析：對收集到的數據進行深入分析，了解各渠道的投放效果，找出優勢和不足。（3）效果評估：根據數據分析結果，對渠道效果進行評估，確定優質渠道和待優化渠道。（4）優化策略：針對待優化渠道，制定具體的優化措施，如調整投放內容、調整預算分配等。（5）持續跟蹤與調整：在投放過程中，持續關注渠道效果，根據實際情況調整策略，以提高整體投放效果。第八章大數據營銷工具與應用8.1營銷自動化工具互聯網技術的飛速發展，營銷自動化工具在電商行業中的應用日益廣泛。營銷自動化工具主要是指通過技術手段，實現對營銷活動的智能化、自動化管理。這些工具能夠幫助企業提高營銷效率，降低成本，實現精準投放。常見的營銷自動化工具有：郵件營銷工具、社交媒體營銷工具、客戶關系管理工具等。郵件營銷工具能夠幫助企業自動化發送郵件，實現個性化推薦，提高轉化率；社交媒體營銷工具能夠幫助企業自動化發布、管理社交媒體內容，提高品牌曝光度；客戶關系管理工具則能夠幫助企業自動化管理客戶信息，提升客戶滿意度。8.2人工智能人工智能在電商行業中的應用逐漸成熟，成為大數據營銷的重要工具。人工智能通過深度學習、自然語言處理等技術，實現對用戶行為的分析、預測，為企業提供精準的營銷策略。人工智能的主要功能包括：用戶畫像構建、智能推薦、智能客服等。用戶畫像構建能夠幫助企業了解目標客戶的需求、喜好，制定有針對性的營銷策略；智能推薦則能夠根據用戶的歷史行為，為用戶推薦相關商品，提高轉化率；智能客服則能夠為企業提供24小時在線客服服務，提升用戶體驗。8.3大數據營銷平臺大數據營銷平臺是集數據采集、處理、分析、應用為一體的綜合性營銷工具。它通過對海量數據的挖掘與分析，為企業提供精準的營銷策略，實現精準投放。大數據營銷平臺的主要功能包括：數據采集與整合、數據分析與挖掘、營銷活動管理、效果評估等。數據采集與整合能夠幫助企業收集各類數據，如用戶行為數據、消費數據等；數據分析與挖掘則能夠為企業提供用戶畫像、市場趨勢等有價值的信息；營銷活動管理則能夠幫助企業自動化執行營銷活動，提高效率；效果評估則能夠幫助企業監測營銷活動的效果，優化策略。大數據營銷平臺的應用，有助于企業實現以下目標：（1）提高營銷效率：通過自動化執行營銷活動，降低人力成本，提高營銷效果。（2）實現精準投放：通過對用戶數據的分析，為企業提供有針對性的營銷策略。（3）提升用戶體驗：通過個性化推薦、智能客服等功能，提升用戶滿意度。（4）優化營銷策略：通過對營銷活動的效果評估，不斷調整策略，提高轉化率。（5）增強競爭力：借助大數據營銷平臺，企業能夠更好地了解市場動態，搶占市場份額。第九章營銷效果評估與優化9.1營銷效果評估指標在電商行業大數據營銷與精準投放過程中，營銷效果評估是關鍵環節。以下為常見的營銷效果評估指標：（1）率（ClickThroughRate,CTR）：率是指廣告被的次數與廣告展示次數的比例。該指標反映了廣告的吸引力及用戶的興趣程度。（2）轉化率（ConversionRate）：轉化率是指成功完成目標行為的用戶數量與廣告展示次數的比例。該指標衡量廣告帶來的實際收益。（3）客戶獲取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）：客戶獲取成本是指企業在獲取一個新客戶過程中所花費的成本。該指標反映了企業營銷投入的效益。（4）客戶終身價值（CustomerLifetimeValue,CLV）：客戶終身價值是指一個客戶在其生命周期內為企業帶來的總收益。該指標有助于評估企業長期盈利能力。（5）投資回報率（ReturnonInvestment,ROI）：投資回報率是指企業從營銷活動中獲得的收益與投入成本的比例。該指標衡量營銷活動的經濟效益。9.2營銷效果優化策略針對以上評估指標，以下為幾種常見的營銷效果優化策略：（1）優化廣告素材：根據用戶需求和行為數據，優化廣告素材的創意、設計和文案，提高率和轉化率。（2）精準定位：通過大數據分析，對目標用戶進行精準定位，提高廣告投放效果。（3）