卖家精灵与魔词MerchantWords哪一个关键词工具更好用呢？
要说关键词工具还是JungleScout关键词搜索和ASIN反查(KeywordScout)好用。关键词排名监控通过关键词搜索器获得原始词表，并保存到“我的关键词列表”后，只需输入一个产品ASIN，调出词表，便能监测到该ASIN的各种关键词在自然流量下的排名，对PPC广告调整非常有借鉴意义。反查竞品关键词数据让产品及Listing在竞品中脱颖而出，从而提升销量，反查ASIN关键词很重要。深度反查及分析竞品关键词数据，如监控竞品关键词的广告排名、搜索量趋势、相关度排名以及PPC花费，可以将运营效率提升5倍以上！查看关键词历史搜索趋势在关键词搜索器里，可以查到某关键词两年内的历史搜索量变化趋势。图表可呈现过去30天或90天某关键词的搜索趋势变化，方便直观地了解该关键词的总体热度趋势和季节性变化，为优化PPC广告设置和产品详情页提供重要参考。节省PPC花费对于每个关键词，关键词搜索器里会提供精确和广泛的PPC建议出价，供卖家参考。卖家可以定位流量大且竞价相对低的关键词，避开PPC竞争过大的关键词，节省PPC推广费用，提升广告的投资回报比。覆盖六大站点数据关键词搜索和ASIN反查功能除了美国站外，新增欧洲五国(英、法、德、意、西)站点数据。买家用该国语言输入的搜索词均被收录进数据库。卖家一键切换站点，便可获取各语种关键词的精确搜索量等关键数据。辅助优化Listing结合JungleScout网页版中另一款工具Listing生成器，你可以利用搜集来的关键词优化产品listing，将核心关键词埋入标题、五点和描述中，最大化提高SEO流量和搜索排名。
卖家精灵与魔词Merchant Words哪一个关键词工具更好用呢？
一、关键词只是卖家精灵的一个模块，还有选品、选市场、产品监控而魔词只有关键词。二、魔词实际比卖家精灵贵，因为它支持一个大区（美国、欧洲）就要79美金/月。三、我验证过卖家精灵的准确率比魔词高，可以这样验证：关键词的准确性、完整性、及时性，是评估一款关键词工具-数据部分的三大基础指标。先说关键词准确率的评估方法。1、对照亚马逊ARA数据亚马逊ARA数据（Brand Analytics数据）是亚马逊对品牌卖家和VC卖家免费公开的一份大数据。最开始是2018年对VC卖家付费开放高级版，2018年年底分批次对品牌卖家免费公开（直到现在，也不是所有的品牌卖家有访问权限）。因为卖家精灵是ALL Departments(不限类目)的关键词的月度数据，所以在打开亚马逊Brand Analytics后，选择：Departments: Amazon.com报告范围：Monthly然后找到“搜索频率排名”相似的两个词，比如：搜索频率排名 在10万名左右的：tv light stripcandle containers下图是ARA数据截图（取自亚马逊美国站2019.11月数据），以及它们在卖家精灵11月份关键词搜索量的截图2、对照关键词的内在属性比如iPhone X在2017年9月13开发布会，2017年11月3日上市的，所以iphone x case应该从那时候开始起步的。huawei P30 pro手机是2019年3月底在美国上市。下图是该两个关键词在卖家精灵的历史走势。3、参考Google Trends这个方法不太准，因为Google是信息搜索，而亚马逊是商品搜索。对于购买决策较长的商品，比如电视、冰箱，用户经常会先在Google了解商品信息，然后才考虑亚马逊购买。而某些商品是直接购买的，可能两者历史趋势比较接近，比如：christmas tree。提示：Google Trends是周数据，选择的是：Google购物搜索。以上三种方法，并没有评估关键词搜索量的准确率，都是把关键词搜索量当做搜索指数。那么，如何评估关键词搜索量绝对值的准确率呢？因为卖家精灵关键词在2019年6月前（包括6月份），都是亚马逊内部真实数据，2019年6月后才是基于大数据预测的，但预测准确率整体90%左右。可以将这两个时间点前后的数据进行对比，比如那种传统非季节性产品，如garlic press（压蒜器）。特别说明：亚马逊各站点前200最热关键词的搜索量，预测误差较大（可能有上下30%误差），请谨慎参考。当然，如果您有渠道拿到亚马逊内部关键词大数据，进行对比是最靠谱的。其实，在参考关键词搜索量时，更多是当成关键词指数：纵向对比（发现趋势）和横向对比（相关关键词的权重高低）。
昨天在百度上买的衣服怎样查询
亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下。【摘要】昨天在百度上买的衣服怎样查询【提问】亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下。【回答】您好很高兴为您解答，在百度买的衣服可以在个人中心页面里的订单处可以查询到。一般发货后省内两到三天，省外四到五天就可以送到您的手中。【回答】就是图上这个订单里面就可以看到。【回答】
求手机搜索引擎的意义
手机搜索引擎，就是特指用于手机这一特定终端的搜索引擎，像百度都支持手机搜索引擎。
当今，互联网已在经济生活中扮演越来越重要的角色，电子商务概念日渐深入人心，国内众多企业也逐渐意识到网络对于自身发展的重要性。越来越多的企业尝试在互联网上建立自己的网站，希望借助这一新生事物助企业发展一臂之力。
然而，在我们以往所做的用户调查中，发现有不少企业似乎都存在这样一种意识：只要把网站建设好了，就已经实现了企业信息化，就可以搞电子商务了。其实不然，这是一种误解。
实现电子商务远非建一个网站那么简单，信息若是到达不了受众，这本身也是对资源的一种浪费。据统计，目前世界上网站总数已经超过了4000万个，在这浩若烟海的信息世界里，如何让你的客户找到你？网站如何才能被更多的人访问，尤其是被自己的潜在客户浏览呢？要实现这一目标，有效地实施网上营销策略，就显得非常重要。
那么，如何让网络营销发挥它的最大效能？这就需要借助专业的网站推广手段，而搜索引擎，正是网站推广中最廉价、最高效的方式，使你的网站吸引更多的潜在客户，从而实现企业利益最大化。
研究表明，搜索引擎是目前最重要、效果最明显的网站推广方式，也是最为成熟的一种网络营销方法。
怎么在韩国网站里买东西？
亲亲，您好，这边为您查询到
1.找在韩国的朋友帮你买。因为韩国国内购物网站跟中国一样。需要寄到买家手里。也有部分网站是包邮的（包韩国国内运费）。如果没有包含韩国国内运费的话。好像是30元RMB左右。然后韩国的朋友收到再给你寄到中国来。国际运费。150还是180RMB这个我记不清了。 2.找专业代购。会收取一定代购费。这个因人而宜。最好选择支付宝 信誉高的卖家进行交易。 3.挑选。这个我不知道该怎么回答你。看你需要哪类产品咯。网站都有商品分类。（有些分类名称是英文的，但是大多数都是韩文的）点进去查看。还有就是都有搜索框。输入关键字。韩文或者英文。 4.汇率。每天汇率不同。一般在韩网买东西。价格换算根据当天汇率。这个你可以到中国银行的网站上面查询。 5.运输。空运或者海运。寄到大连 青岛 或者 上海 连云港等港口。然后转用中国国内的快递寄。 6.韩国购物网站。不知道海外用户能不能注册。这个我不清楚。 7.貌似我没有按你提问的顺序回答。不过希望能帮助到你。 8.给你推荐几个网站。 饰品 东方神起系列 http://www.asmama.com/shop/goods/goods_brand.php?brand=1 综合网站 http://www.gmarket.co.kr/ 女装 http://www.qng.co.kr/【摘要】
怎么在韩国网站里买东西？【提问】
亲亲，您好，这边为您查询到
1.找在韩国的朋友帮你买。因为韩国国内购物网站跟中国一样。需要寄到买家手里。也有部分网站是包邮的（包韩国国内运费）。如果没有包含韩国国内运费的话。好像是30元RMB左右。然后韩国的朋友收到再给你寄到中国来。国际运费。150还是180RMB这个我记不清了。 2.找专业代购。会收取一定代购费。这个因人而宜。最好选择支付宝 信誉高的卖家进行交易。 3.挑选。这个我不知道该怎么回答你。看你需要哪类产品咯。网站都有商品分类。（有些分类名称是英文的，但是大多数都是韩文的）点进去查看。还有就是都有搜索框。输入关键字。韩文或者英文。 4.汇率。每天汇率不同。一般在韩网买东西。价格换算根据当天汇率。这个你可以到中国银行的网站上面查询。 5.运输。空运或者海运。寄到大连 青岛 或者 上海 连云港等港口。然后转用中国国内的快递寄。 6.韩国购物网站。不知道海外用户能不能注册。这个我不清楚。 7.貌似我没有按你提问的顺序回答。不过希望能帮助到你。 8.给你推荐几个网站。 饰品 东方神起系列 http://www.asmama.com/shop/goods/goods_brand.php?brand=1 综合网站 http://www.gmarket.co.kr/ 女装 http://www.qng.co.kr/【回答】
怎么在韩国网站里买东西？
我们以女装为例。1、进入女装区。2、凡是有小飞机标志的店铺都可以直邮中国，还挺多。这里要注意的是，gmarket的显示方式和淘宝、亚马逊完全不一样，我们看到的不是商品列表，而是店铺列表。也就是说，你看到的这个图片显示的不是这件衣服，而是卖这件衣服的店铺，你想看这件衣服点击进店铺自己再找。【摘要】
怎么在韩国网站里买东西？【提问】
想在韩国网站上购物，邮寄韩国，怎样买【提问】
您好，在韩国网站里买东西的步骤：1、进入gmarket网址：http://www.gmarket.co.kr/【回答】
2、不懂韩语的朋友可以选择英语界面，点右上角的English就可以了。3、点击右上角register,进入注册界面，4、不管看到什么policy，都毫不犹豫地打勾：【回答】
5、好了，终于进入注册界面了，咱们就填吧。注意：password 和 G-accountPassword不能是一样的。6、在注册时还要注意一点，在填写外国人注册号时要选No，就不用填外国人身份证了。【回答】
我们以女装为例。1、进入女装区。2、凡是有小飞机标志的店铺都可以直邮中国，还挺多。这里要注意的是，gmarket的显示方式和淘宝、亚马逊完全不一样，我们看到的不是商品列表，而是店铺列表。也就是说，你看到的这个图片显示的不是这件衣服，而是卖这件衣服的店铺，你想看这件衣服点击进店铺自己再找。【回答】
3、进入店铺以后，无视左上角变来变去那个图，那是店铺的宣传图。直接下拉，看衣服的大图，找你喜欢的衣服。每件衣服都是有名字的，有的衣服名字在图片下方，有的在上方【回答】
4、然后往上拉，看到页头那儿有个下拉框，点它：【回答】
5、然后在下拉条中找你看中的衣服的名字，因为他们的一个页面中有很多商品，所以店面就设置了一个基础价格，然后每一件衣服可能要加不同的钱，这个设定非常奇怪。我们可以看到我们选定的衣服名字后面有+3000的字眼，意思就是这件衣服的价钱是基本价8900+3000就是11900韩元。【回答】
6、可以直接买，也可以放入购物车。之后就开始结算啦，选择自己所在的国家，这样就能看见国际运费的价格了，GMARKET上的国际快递是默认EMS，越重的话相对来说邮费越便宜，这里是用美元结算的，往下拉会看到韩币自动换算成美元了。付款时选择信用卡或者paypal账户都可以支持visa和万事达卡。【回答】
好了，付完款就等着配送吧，基本上最多一个礼拜就能收到了。关于查询物流 MY GMARKET里边shopping list清单的最后有一个tracking点开就有物流信息了。【回答】
您好，这就是在韩国购物网站上的购物过程了，大家感兴趣的话可以试试看哟。【回答】
十大搜索引擎排名
十大搜索引擎排名：1、 谷歌毫无疑问，谷歌排名第一。谷歌搜索引擎诞生于1996年，由 谢尔布林和拉里佩奇创立，有意思的是，他们在1999年以低价试图卖给互联网公司Excite，但是被拒绝了。现在Excite估计肠子都悔青了。2、 Bing虽然必应的份额比不上谷歌，但在许多国家必应仍占据了一定的地位，月访问量达13亿。3、 百度百度是中国最大的搜索引擎，截至2月占了中国市场74.73%的份额，谷歌在中国市场仅占2%。4、雅虎雅虎成立于1994年。曾经的雅虎风光无限，旗下的各种业务令该公司在2000年的估值达到了1250亿美元，现在跟谷歌的各种竞争中都处于下风。5、 YandexYandex是俄罗斯最流行的搜索引擎，占俄罗斯国内市场的55%，在乌克兰、白俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和土耳其都能看到它的身影。6、 AskAsk成立于1996年，最初命名为Ask Jeeves，2006年改名为Ask。2010年因为在搜索上实在不敌谷歌，最终放弃了搜索引擎的市场份额，所以现在实际上是由谷歌给Ask提供搜索结果支持。7、 DuckDuckGoDuckDuckGo非常注重隐私，它的口号就是隐私，简化，不储存任何个人信息，所以也没有广告轰炸。DuckDuckGo目前每天的搜索使用次数为2740万，并不断增长中。8、 NaverNaver是韩国知名搜索引擎，占了国内75%的份额，被誉为韩版谷歌。9、 AOLAOL是America Online的缩写，成立于1985年。面对谷歌在搜索领域的攻势，AOL转而专注互联网媒体，但搜索业务仍存在。10、 Seznam成立于1996年的Seznam在捷克流行，而且在谷歌进入捷克前一度是当地的搜索领头羊，但目前只占了当地12.27%的份额。
十大搜索引擎排名
1、谷歌（78.23%)毫无疑问，谷歌排名第一。谷歌搜索引擎诞生于1996年，由谢尔盖·布林和拉里·佩奇创立。2、Bing(8.04%)虽然必应的份额比不上谷歌，但在许多国家必应仍占据了一定的地位，月访问量达13亿。3、百度（7.34%)百度是中国最大的搜索引擎，截至2月占了中国市场74.73%的份额，谷歌在中国市场仅占2%。4、雅虎（3.39%)雅虎成立于1994年。曾经的雅虎风光无限，旗下的各种业务令该公司在2000年的估值达到了1250亿美元，现在跟谷歌的各种竞争中都处于下风。5、Yandex(1.53%)Yandex是俄罗斯最流行的搜索引擎，占俄罗斯国内市场的55%，在乌克兰、白俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和土耳其都能看到它的身影。6、Ask(0.72%)Ask成立于1996年，最初命名为Ask Jeeves，2006年改名为Ask。2010年因为在搜索上实在不敌谷歌，最终放弃了搜索引擎的市场份额，所以现在实际上是由谷歌给Ask提供搜索结果支持。7、DuckDuckGo(0.39%)DuckDuckGo非常注重隐私，它的口号就是“隐私，简化”（Privacy, simplified)，不储存任何个人信息，所以也没有广告轰炸。DuckDuckGo目前每天的搜索使用次数为2740万，并不断增长中。8、Naver(0.13%)Naver是韩国知名搜索引擎，占了国内75%的份额，被誉为“韩版谷歌”。9、AOL(0.06%)AOL是“America Online”的缩写，成立于1985年。面对谷歌在搜索领域的攻势，AOL转而专注互联网媒体，但搜索业务仍存在。10、Seznam(0.05%)成立于1996年的Seznam在捷克流行，而且在谷歌进入捷克前一度是当地的搜索领头羊，但目前只占了当地12.27%的份额。
怎么用百度大数据
百度大数据+连接垂直行业，深挖用户价值精准拓展客户，高效经营管理百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。 百度大数据+，基于百度的海量用户数据，同时与行业垂直数据深度结合，挖掘百度用户千万级标签数据，帮助行业客户对用户进行空间和时间360度的立体洞察。 百度大数据+，提供的预测、推荐等深度模型，发挥百度大脑和深度学习的优势，帮助行业客户，实现行业趋势的深入洞察、客群的精准触达、分群精细定价和风险防控等。百度大数据+，率先与O2O、零售、旅游、房地产、保险、金融等行业的新锐先锋合作，推动和实现大数据驱动业务的愿景。面向客户餐饮、影院、美容美发等生活服务商户解决方案商圈竞争分析通过海量LBS定位数据，实时披露人流热力图帮助客户了解店铺所在商圈当前的客流水平、对比同类店铺上座率，发布店铺当前竞争力排名，及时定位店铺问题快速优化解决。客流智能分析实时监控店铺客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，全面掌握店铺运行情况，辅助经营情况及时判断。顾客立体洞察从性别、年龄、行业、学历、常驻地点等基本特征多维度立体化地了解到店顾客，结合店铺业态深度挖掘消费者兴趣爱好、消费水平、产品类型偏好、人生阶段等特征，提供全面度全方位顾客特征解析，明确需求定位进行精准营销，提升客单价和消费体验。顾客精准触达通过对到店消费者精准的偏好分析，构建lookalike模型，打破商圈地缘限制，触达更多潜在顾客，提升到店；结合到店顾客需求分析和挖掘，挖掘二次营销点、提升客单价和老顾客重复消费概率。舆情口碑分析大规模机器学习模型深度挖掘全网数据，全面实时掌控店铺受欢迎程度、同业态流行产品及相关热度，及时了解市场风向标、监测店铺口碑健康度，把握危机公关黄金时间。应用案例某高端连锁餐饮店铺与百度大数据达成合作，通过实时客流统计入店率、成交率、客单价，分析挖掘出高价值明星店与待改进门店，及时优化提升不足；根据到店新老顾客比例分析定位到某家门店老顾客近期到店有下降，进而推出老顾客回馈套餐，一星期后，老顾客到店率提升15%、周合计销售额增长27%。通过与门店CRM系统打通助力会员管理、会员到店实时触达，用户体验得到极大提升。面向客户大型购物商城、连锁商超、垂直类零售商等零售企业，及零售业咨询服务公司解决方案精准定向营销融合到店消费客户的画像、消费数据和百度线上特征数据，构建lookalike模型，锁定潜在目标客户群体，通过线上线下多种渠道触达，进行有的放矢的个性化推送及精准营销。会员价值管理零售企业会员画像以及线下消费行为数据，叠加百度线上画像及行为特征，构建商场会员流失预警模型以及商场会员价值评估模型。针对高价值会员以及高流失风险会员，分别进行个性化精准推送，从而达到高价值会员挖掘以及流失会员挽留等会员管理的目的。顾客深度洞察从6大维度全面准确地刻画到店顾客的线上线下行为特征，从基本属性到行为模式，从消费水平到人生阶段，多维度立体化地帮助零售企业全面认识自己的顾客，辅助经营管理。客流智能预测实时监控商场和店铺的到店客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，基于过往历史数据进行客流分析预测，并可在此基础上调整产品和仓储运营、优化停车排队等服务安排和客流引导，从而提升顾客到店体验及消费粘性。价值收益辅助精准营销，提升营销转化深入洞察消费客户的基础上找到更精准的潜在客户群体，通过线上线下多种渠道进行有的放矢的个性化推送及精准营销，能有效提升潜在客户识别度以及捕获率，从而大幅提升广告投放的ROI，保证营销活动的转化效果。优化会员管理，拉动收入增长基于大数据的流失预警模型，能及时有效地识别有流失倾向的会员，分析原因后有针对性的执行流失挽回方案，能有效降低会员流失率；根据会员价值评估模型进行的个性化精准推送，也能激活高价值会员的潜在消费，有效提升高价值会员的ARPU值，为零售企业带来整体收入有效增长。深入洞察顾客，辅助经营管理帮助零售企业更全面立体的了解到店顾客，据此优化产品、供应链、仓储、运营、服务等多方面，降低经营管理成本，间接提升收入增长。预测线下客流，提升消费体验通过获取的实时到店客流情况，分析预测线下客流，提前安排产品仓储、停车排队、引流导购等，借助大数据的力量帮助提升线下到店的消费体验及顾客粘性。应用案例深入洞察顾客，辅助经营管理百度大数据和朝阳大悦城进行深度合作，对其消费者群体进行多维刻画和细分，基于特定消费者群体历史线下消费行为特征与其在百度线上全局行为数据进行融合打通，学习消费者群体的品牌偏好和消费特征，对其会员进行精准个性化优惠信息短信触达，会员到店消费率 +11%，其中不活跃会员到店消费率+53%，拉动朝阳大悦城19天内会员消费总金额（GMV） +12%，同时提升会员消费体验和顾客粘性。此外基于大悦城现有进场顾客群体洞察分析以及周边人群分析对比，对大悦城潜在会员及消费能力进行预测，指导大悦城线上线下精准营销，有力拉新。面向客户景区、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨询类机构等解决方案旅游行业宏观分析应用百度海量搜索数据，及时、有效反映旅游行业酒店、交通、票务等细分行业经营状况，提高经济监测的全面性和及时性。通过省、市、景区多维度搜索数据分析，宏观掌控旅游行业趋势数据，了解各大景区、酒店、OTA在网民心中的搜索份额和认知度。目的地游客特征多维分析从性别、年龄、消费水平、酒店偏好、目的地偏好、游客来源去向等多个维度对目的地游客进行全面交叉分析，辅助景区、酒店、旅行社、航空公司进行游客市场细分、客源流失分析及潜在市场挖掘，有效进行精准营销及新产品线路研发。实时客流量监控及预测实时监控目的地当前人群密度，并对未来2小时及未来3-7日客流量及拥挤风险进行预警；辅助景区、政府进行相应的人力、运力安排，保障游客出行安全及体验；帮助酒店、旅行社、OTA基于线路客流量进行房源调配、热点线路产品销售备货、航线运力调配。实时舆情监控通过对多个平台舆情数据的整合分析，辅助景区、政府、旅游企业等及时把握舆情事件影响面、网民情感倾向、主要传播节点、及游客关注要点，有效进行舆论引导并制定相应措施，整体提升旅游服务体验。价值收益提升精准营销能力通过对目的地游客特征分析，帮助景区、酒店、旅行社、航空公司进行客源市场细分及潜在市场挖掘，优化营销投放渠道，提升营销精准度。优化安全管理效率区域人群分布热力图、客流量预测及风险预警，辅助景区/政府合理安排人力、运力，提升旅游体验，降低安全风险。提高游客服务质量辅助景区、政府、旅游企业全面、实时、有效把握舆情事件影响面，有效进行舆论引导并制定相应改进措施，整体提升旅游服务体验。应用案例九寨沟九寨沟景区通过与百度大数据达成合作，利用百度大数据提供的客流量预测服务，在景区网站进行实时客流量预测呈现，提前预知当日及未来2日九寨沟客流量，方便游客进行行前决策；同时景区结合百度预测结果，制定不同客流量下景区安全运营人力及运力安排方案，在旅游小长假及黄金周有效进行相应安排及游客疏导，提升景区运营效率及游客游览体验。峨眉山峨眉山景区购买百度大数据旅游行业全面解决方案，全方位提升游客在峨眉山景区的旅游体验。1、通过对峨眉山游客多维度分析，判断峨眉山重点客源市场分布，进行客源市场细分，准确发现潜在市场，优化营销重点和渠道，实现精准营销；2、利用百度提供的景区客流量预测服务，结合预测数据，提前进行峨眉山景区运营人力安排，优化安全管控效率；3、通过百度舆情系统进行峨眉山景区舆情监控，及时了解游客正负面反馈，改善旅游服务， 同时通过网络舆情事件网络关注度及热点事件诊断，可以辅助判断景区阶段性网络营销效果。面向客户房地产公司、物业、中介、营销代理商等解决方案城市人口动态分析分析城市人口分布、人口密度、常驻人口变化趋势、人群日常和节假日移动轨迹，帮助地产商更清晰、及时、全面地了解目标城市（地区）人口概况，为选地及营销推广等决策提供参考依据。目标客户特征分析从年龄、职业到购房需求、消费习惯、线下行为偏好等，全面细致描绘目标人群特征，帮助开发商挖掘并了解目标用户，制定相应销售策略，辅助线下定点营销。精准受众营销针对已购房用户、潜在购房用户的特征分析，利用百度大数据的lookalike模型，找到更多的潜在消费者群体进行针对性广告投放。行业、项目、品牌舆情分析分析目标城市（地区）人群对房地产行业是否积极乐观、以及对自身楼盘和竞品项目的评价、购房意愿对比等，帮助了解消费者/潜在消费者的关注点，指导项目、品牌的提升方向并进行针对性营销。价值收益了解城市人口，助力科学选地掌握城市变化速度，了解城市人口分布和移动情况，为地块客流预判和新楼盘选址提供数据支持，同时也帮助地产商更精准评估地块价值。线上线下精准营销，降低投放成本颠覆基于传统调研数据得到的营销策略，把广告费投到更有效果的渠道，把地推人力放到目标人群更集中的地区，有的放矢地投放广告，提升广告效果和转化率，同时降低投放成本。跟踪消费者动态，优化营销策略第一时间知道消费者和潜在消费者对自身楼盘、竞品楼盘的态度，关注哪些问题，对价格、户型、优惠政策等是否满意，支持地产商制定更有吸引力的营销策略，提升项目和品牌的口碑。应用案例与知名房地产商多个楼盘合作，帮助其分析目标客户进行精准广告投放，提升广告效果，降低销售费用。利用百度大数据将看房客户、附近区域意向客户等潜在客户的数据进行分析，如购房需求特点、消费特征、日常通勤路线等，得到潜在客户的用户特征，利用大数据lookalike模型，在线上找到更多意向客户，针对性投放广告。此外，通过分析定位目标人群线下活动区域，找到高覆盖地区，选择高效户外媒体，进行针对性的地推活动。将500~1000元的有效电话成本，降低到200~400元左右。面向客户金融机构：银行、P2P公司、小贷公司解决方案精准受众营销挖掘和分析营销产品现有客户的线上及线下行为特征，包括客户的常访地点、行为特征、关注偏好等，构建lookalike模型，通过模型寻找到与转化客户特征相似的更多潜在目标客户，进行精准的受众营销——在合适的地方，针对合适的目标用户，进行有的放矢的线上及线下营销推广。客户流失预测挖掘和分析现有客户线上及线下行为特征，结合金融机构客户的业务数据变动情况，构建客户流失预警模型，有效识别即将流失的客户，从而采取一定的业务措施进行高价值客户挽留，降低客户流失率。偿债能力评估根据贷款客户线上线下行为特征的挖掘，判断客户资产状况、负债状况、消费水平、健康状况等内容，全面评估客户偿债能力，帮助银行、P2P、小贷公司等金融机构评估贷款客户的偿债能力，从而拒绝或减少偿债能力较低的客户贷款金额，降低金融机构的风险资金投入。偿债意愿识别通过贷款客户的线上线下行为特征，挖掘客户拒绝履约特征，判断客户信用情况，识别客户欺诈风险，从而拒绝欺诈风险高（偿债意愿低）的客户贷款，降低金融机构的风险资金投入。识别方法包括：虚假信息挖掘：多维度交叉验证，识别虚假信息重大风险识别：识别信用卡套现、身份伪造、高频贷款等高危信息多重黑名单过滤：法院失信、网站用户信息泄露、偷税漏税黑名单等价值收益深入洞察客户，提高营销效果帮助金融机构深入洞察客户，更全面的了解客户，从而针对不同产品或业务服务的特征，找到更精准的客户，在恰当的线上或线下渠道进行更精准的营销，提高金融机构的营销精准度、广告投放的ROI以及线上线下营销活动的效果。降低客户流失，提升客户黏性帮助金融机构有效的识别有流失倾向的客户，分析客户流失原因，从而有针对性的开展客户挽留工作并提升业务能力，降低高价值客户流失比率，提高老客户保留率，有效减少收入负增长，为金融机构带来可观的收入增长效益。丰富客户信息，优化信贷结构帮助金融机构更全面立体的了解客户信息，全方面、综合性的判断客户的还款能力，根据不同客户还款能力的不同，给予不同额度的授信，从而实现真正的个性化授信，优化整体信贷结构。识别欺诈风险，提高风控质量帮助金融机构了解贷款客户历史信用情况及其信用特征，有效识别具有欺诈风险的客户，拒绝欺诈风险高的客户申请，从而降低风险资金的投入，提高整体风控质量及风险识别效率。应用案例多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。面向客户保险公司解决方案精准受众营销保险潜在客户群体大、行为多样化、不可预测性强。大数据lookalike模型，在对目标客群精准理解的基础上，可以找到更多具有目标客群特点的人群，协助精准营销。差异化、精细化产品定价精细化定价决定着保费收入是否能转化为更多的利润。大数据综合评价模型，在传统定价方案基础上，增加对每个客户的综合了解，以便制定更精确的价格方案。针对寿险，利用大数据分析能力对承保客户进行健康状况分析、行业安全性与健康性评估、兴趣偏好风险等级评估等，精细甄别完美体、标准体、次标准体。针对车险，通过对客户常出没地点的事故发生情况，急刹车、急转弯等不良驾驶行为出现情况，驾驶行为稳定性判断等数据进行建模提供个性化定价能力。客户欺诈骗保预警除了历史有过骗保行为之外还有更多角度可为核保工作带来提升。从真实身份交叉验证、健康状况分析、职业状况立体验证等多个维度建立大数据信用模型，综合评价客户特质和购买保险的真正意向。有效识别拒保体。价值收益提升营销效果，提升转化率精准定位目标客群的特征，预测目标客群的行为。在合适的时间合适的场合直接触达目标客群，减少不必要的营销渠道投资，从而提高营销转化率，带来ROI提升。个性化差异定价，降低赔付率了解保户真实需求，全方位衡量保户自身价值与出险概率。抓住低风险保户，差异化甄别高风险保户。从而降低赔付率，也让保户得到实惠。实现保险公司与保户双赢策略。全方位风控策略，降低风控成本提前发现客户潜在特征，多方位评估减少信息不对称，第一时间定位拒保体。使防范骗保的工作更提前更精确。从源头减少骗保行为，降低风控成本。应用案例多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。
什么是百度大数据
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表
2.掌握指标管理
3.随时线上分析处理
4.视觉化之企业仪表版
5.协助预测规划
导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。
2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。
3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。
商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
商业智能的应用范围
1.采购管理
2.财务管理
3.人力资源管理
4.客户服务
5.配销管理
6.生产管理
7.销售管理
8.行销管理
商业智能实施步骤
商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。
为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。
商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：
数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。
数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。
数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。
分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。
典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：
客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。
[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
购物搜索引擎的作用是什么？
购物搜索引擎可以理解为搜索引擎的一种细分，即在网上购物领域的专业搜索引擎。购物搜索引擎是从比较购物网站发展起来的，比较购物最初的设想，是为消费者提供从多种在线零售网站中进行商品价格、网站信誉、购物方便性等方面的比较资料，随着比较购物网站的发展，其作用不仅表现在为在线消费者提供方便，也为在线销售上推广产品提供了机会，实际上也就等类似于一个搜索引擎的作用了，并且处于网上购物的需要，从比较购物网站获得的搜索结果比通用搜索引擎获得的信息更加集中，信息也更全面（如有些比较购物网站除了产品价值信息之外，还包含了包含对在线销售商的评价等），于是比较购物网站也就逐渐发展演变为购物搜索引擎。
常规意义上基于网页搜索的搜索引擎在搜索结果中的内容是根据相关性排列的来源于其他网站的内容索引，与此类似，购物搜索引擎的检索结果也来自于被收录的网上购物网站，这样当用户检索某个商品时，所有销售该商品的网站上的产品记录都会被检索出来，用户可以根据产品价格、对网站的信任和偏好等因素进入所选择的网上购物网站购买产品，一般来说，购物搜索引擎本身并不出售这些商品。
购物搜索引擎与一般的网页搜索引擎相比的主要区别在于，除了搜索产品、了解商品说明等基本信息之外，通常还可以进行商品价格价格比较、并且可以对产品和在线商店进行评级，这些评比结果指标对于用户购买决策有一定的影响，尤其对于知名度不是很高的网上零售商，通过购物搜索引擎，不仅增加了被用户发现的机会，如果在评比上有较好的排名，也有助于增加顾客的信任。以BizRate为例，用户不仅可以用多种方式进行检索，如产品名称、品牌名、网站名称等，用户还可以对产品进行评比，可以发表自己的意见，这些信息也可以被别的用户参考。因此当用户使用购物搜索引擎检索商品时，可以获得比较丰富的信息，对制定商品购买决策有较大的参考价值。这也从另一个角度说明，网上商店利用购物引擎进行推广可以增加被用户发现的机会，从而达到促销的目的，因而成为网上销售的一种常用促销手段。
购物搜索引擎的分类
中文搜索引擎 知识搜索引擎新闻搜索引擎 视频搜索引擎地图搜索引擎 音乐搜索引擎购物搜索引擎 图片搜索引擎生活搜索引擎 旅游搜索引擎电影搜索引擎 人物搜索引擎医学搜索引擎 游戏搜索引擎职位搜索引擎 软件搜索引擎博客搜索引擎 图书搜索引擎法律搜索引擎 房产搜索引擎学术搜索引擎 人肉搜索引擎大学搜索引擎 汽车搜索引擎农业搜索引擎 公交搜索引擎专利搜索引擎 火车票搜索
购物搜索引擎的主要区别
购物搜索引擎与一般的网页搜索引擎相比的主要区别在于，除了搜索产品、了解商品说明等基本信息之外，通常还可以进行商品价格价格比较、并且可以对产品和在线商店进行评级，这些评比结果指标对于用户购买决策有一定的影响，尤其对于知名度不是很高的网上零售商，通过购物搜索引擎，不仅增加了被用户发现的机会，如果在评比上有较好的排名，也有助于增加顾客的信任。以BizRate为例，用户不仅可以用多种方式进行检索，如产品名称、品牌名、网站名称等，用户还可以对产品进行评比，可以发表自己的意见，这些信息也可以被别的用户参考。因此当用户使用购物搜索引擎检索商品时，可以获得比较丰富的信息，对制定商品购买决策有较大的参考价值。这也从另一个角度说明，网上商店利用购物引擎进行推广可以增加被用户发现的机会，从而达到促销的目的，因而成为网上销售的一种常用促销手段。
