现在公司品牌推广主要有哪些方式,比较流行的且成为当今流行什么致富的一种趋势的主要是哪些?

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企业想做品牌推广 哪些网络公司比较靠谱
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  随着传统企业进入电子商务的趋势,一些企业不得不进行网络品牌推广,品牌宣传是企业长期生存的根本。无论是古代封建统治,还是现代文明社会,一个企业的经营离不开两件事情,一是产品质量的经营,二是品牌推广的经营。有质量无推广,企业会被淘汰;有推广无质量,企业也会被淘汰。可以说产品质量经营与品牌推广经营的存在价值是同等的。
  品牌推广的方式可以说是五花八门,从传统的口口相传到现在的户外广告、报纸杂志、电视电台和互联网。可以说品牌推广的方式随着时代的发展而在不断的演变壮大中。而现在的互联网品牌推广方式以准入门槛低、效果持续时间长、费用实惠、影响人群大等特点成为企业热捧的品牌推广方式。
  互联网的品牌推广方式与其他的推广方式具有一个同样的特点,需要有强大的资源渠道,就如电视一般,越是在知名的电视频道、知名的电视节目中做广告,其效果就越大,而进行互联网品牌推广也是如此,越是能够在权威网站、一线网站有发言权,越是能够收到效果。而这也是一般的企业难以做到的,这便需要一个中间商,一个拥有强大互联网渠道资源的中间商。黑蜘蛛互联网品牌认知专家正是这样的一个平台。
  隶属于河南黑蜘蛛电子商务股份有限公司旗下子品牌黑蜘蛛互联网品牌认知专家―插秧机拥有多年品牌认知推广经验,策划过众多中小型企业的品牌推广重任。目前已整合高权重平台,高权重互联网媒体资源3000+,以及3亿粉丝社交化媒体覆盖。通过插秧机专家团队深入分析,研究制定策略,全面传播覆盖,实时监控信息排名,衡量效果并进一步分析优化。已经为许多的企业成功的焕发青春。
  古代的“酒香不怕巷子深”的名言现在完全被“酒香也怕巷子深”替代了。企业不想被淘汰,想做大做强就必须要借助于宣传。让‘焦点’成为‘记忆点’,进而产生‘卖点’,这些就是宣传的重点所在,也是企业想要获得的成功的保证,有卖点的企业永远比没卖点的企业更为靠近成功。
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在硅谷大家非常热情的谈创业谈机会,我也通过自己的一些观察和积累,看到了不少最近几年涌现的热门创业公司。我给大家一个列表,这个是华尔街网站的全世界创业公司融资规模评选()。它本来的标题是billion startup club,我在去年国内讲座也分享过,不到一年的时间,截至到日,现在的排名和规模已经发生了很大的变化。首先估值在10Billlon的达到了7家,而一年前一家都没有。第二第一名是中国人家喻户晓的小米,第三,前20名中,绝大多数(8成在美国,在加州,在硅谷,在旧金山!)比如Uber, Airbnb, Dropbox, Pinterest. 第四 里面也有不少相似模式成功的,比如Flipkart就是印度市场的淘宝,Uber与Airbnb都是共享经济的范畴。所以大家还是可以在移动(Uber),大数据(Palantir),消费级互联网,通讯(Snapchat),支付(Square),O2O App里面寻找下大机会。这里面很多公司我都亲自面试和感受过他们的环境。有如此之多的高估值公司,是否意味着存在很大的泡沫?看了那么多高估值公司,很多人都觉得非常疯狂,这是不是很大泡沫了,泡沫是不是要破了,是很多人的疑问。我认为在硅谷这个充满梦想的地方,投资人鼓励创业者大胆去做同样也助长了泡沫,很多项目在几个月的时间就会估值翻2,3倍,如Uber,Snapchat上我也惊讶于他们的巨额融资规模。那么这张图就是讲“新兴技术炒作”周期,把各类技术按照技术成熟度和期望值分类,这是硅谷创业孵化器YCombinator 课程How to start a startup()提到。创新萌芽Innovation Trigger”、“期望最顶点Peak ofInflated Expectation”、“下调预期至低点Trough of Disillusion”、“回归理想Slope ofEnlightenment”、“生产率平台Plateau of Productivity”,越往左,技术约新潮,越处于概念阶段;越往右,技术约成熟,约进入商业化应用,发挥出提高生产率的效果。纵轴代表预期值,人们对于新技术通常会随着认识的深入,预期不断升温,伴之以媒体炒作而到达顶峰;随之因技术瓶颈或其他原因,预期逐渐冷却至低点,但技术技术成熟后,期望又重新上升,重新积累用户,然后就到了可持续增长的健康轨道上来。今年和去年的图对比显示,物联网、自动驾驶汽车、消费级3D打印、自然语言问答等概念正在处于炒作的顶峰。而大数据已从顶峰滑落,NFC和云计算接近谷底。未来,高科技创业的趋势是什么?我先提一个最近看的一部电影《Imitation Game》,讲计算机逻辑的奠基者艾伦图灵(计算机届最高奖以他命名)艰难的一生,他当年为破译德军密码制作了图灵机为二战胜利作出卓越贡献,挽回几千万人的生命,可在那个时代因为同性恋被判化学阉割,自杀结束了短暂的42岁生命。他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓工作,他提出图灵测试(Turing Test),测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。我们现在回到今天,人工智能已经有了很大进步,从专家系统到基于统计的学习,从支持向量机到神经网络深度学习,每一步都带领机器智能走向下一个阶梯。在Google资深科学家吴军博士(数学之美,浪潮之巅作者),他提出当前技术发展三个趋势:第一,云计算和和移动互联网,这是正在进行时;第二,机器智能,现在开始发生,但对社会的影响很多人还没有意识到;第三,大数据和机器智能结合,这是未来时,一定会发生,有公司在做,但还没有太形成规模。他认为未来机器会控制98%的人,而现在我们就要做个选择,怎么成为剩下的2%?李开复在2015年新年展望也提出未来五年物联网带来庞大创业机会。为什么大数据和机器智能结合的未来一定会到来?其实在工业革命之前(1820年),世界人均GDP在1800年前的两三千年里基本没有变化,而从1820年到2001年的180年里,世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此足见,工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。这里面发生了什么,大家可以去思考一下。但人类的进步并没有停止或者说稳步增长,在发明了电力,电脑,互联网,移动互联网,全球年GDP增长 从万分之5到2%,信息也是在急剧增长,根据计算,最近两年的信息量是之前30年的总和,最近10年是远超人类所有之前累计信息量之和。在计算机时代,有个著名的摩尔定律,就是说同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍,反过来同样数量晶体管成本会减半,这个规律已经很好的match了最近30年的发展,并且可以衍生到很多类似的领域:存储,功耗,带宽,像素。而下面这个是冯诺伊曼,20世纪最重要的数学家之一,在现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一。他提出(技术)将会逼近人类历史上的某种本质的奇点,在那之后 全部人类行为都不可能以我们熟悉的面貌继续存在。这就是著名的奇点理论。目前会越来越快指数性增长,美国未来学家Ray Kurzweil称人类能够在2045年实现数字化永生,他自己也创办奇点大学,相信随着信息技术、无线网、生物、物理等领域的指数级增长,将在2029年实现人工智能,人的寿命也将会在未来15年得到大幅延长。国外值得关注的大数据公司都有哪些?国内又有哪些?这是2014年总结的Big Data公司列表,我们大致可以分成基础架构和应用,而底层都是会用到一些通用技术,如Hadoop,Mahout,HBase,Cassandra,我在下面也会涵盖。我可以举几个例子,在分析这一块,cloudera,hortonworks,mapr作为Hadoop的三剑客,一些运维领域,mangodb,couchbase都是nosql的代表,作为服务领域AWS和Google BigQuery剑拔弩张,在传统数据库,Oracle收购了MySQL,DB2老牌银行专用,Teradata做了多年数据仓库。上面的Apps更多,比如社交消费领域Google, Amazon, Netflix, Twitter, 商业智能:SAP,GoodData,一些在广告媒体领域:TURN,Rocketfuel,做智能运维sumologic等等。去年的新星 Databricks 伴随着Spark的浪潮震撼Hadoop的生态系统。对于迅速成长的中国市场,大公司也意味着大数据,BAT三家都是对大数据的投入也是不惜余力,我5年前在Baidu的的时候,就提出框计算的东东,最近两年成立了硅谷研究院,挖来Andrew Ng作为首席科学家,研究项目就是百度大脑,在语音,图片识别大幅提高精确度和召回率,最近还做了个无人自行车非常有趣。腾讯作为最大的社交应用对大数据也是情有独钟,自己研发了C++平台的海量存储系统。淘宝去年双十一主战场,2分钟突破10亿,交易额突破571亿,背后是有很多故事,当年在百度做Pyramid(按Google三辆马车打造的金字塔三层分布式系统)有志之士,继续在OceanBase创造神话。而阿里云当年备受争议,马云也怀疑是不是被王坚忽悠,最后经历了双十一的洗礼证明了OceanBase和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是寄托厚望,一方面这么多数据几何级数增长,另一方面存储带宽都是巨大成本,没价值就真破产。与大数据技术关系最紧密的就是云计算,您曾在Amazon 云计算部门工作过,能否简单介绍一下亚马逊的Redshift框架吗?本人在Amazon 云计算部门工作过,所以还是比较了解AWS,总体上成熟度很高,有大量startup都是基于上面开发,比如有名的Netflix,Pinterest,Coursera。Amazon还是不断创新,每年召开reInvent大会推广新的云产品和分享成功案例,在这里面我随便说几个,像S3是简单面向对象的存储,DynamoDB是对关系型数据库的补充,Glacier对冷数据做归档处理,Elastic MapReduce直接对MapReduce做打包提供计算服务,EC2就是基础的虚拟主机,Data Pipeline 会提供图形化界面直接串联工作任务。Redshift,它是一种(massively parallel computer)架构,是非常方便的数据仓库解决方案,就是SQL接口,跟各个云服务无缝连接,最大特点就是快,在TB到PB级别非常好的性能,我在工作中也是直接使用,它还支持不同的硬件平台,如果想速度更快,可以使用SSD的,当然支持容量就小些。Hadoop是现今最流行的大数据技术,在它出现的当时,是什么造成了Hadoop的流行?当时Hadoop具有哪些设计上的优势?看Hadoop从哪里开始的,不得不提Google的先进性,在10多年前,Google出了3篇paper论述分布式系统的做法,分别是GFS, MapReduce, BigTable,非常NB的系统,但没人见过,在工业界很多人痒痒的就想按其思想去仿作,当时Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一。后来他们被Yahoo收购,专门成立Team去投入做,就是Hadoop的开始和大规模发展的地方,之后随着Yahoo的衰落,牛人去了Facebook, Google, 也有成立了Cloudera, Hortonworks等大数据公司,把Hadoop的实践带到各个硅谷公司。而Google还没有停止,又出了新的三辆马车,Pregel, Caffeine, Dremel, 后来又有很多步入后尘,开始新一轮开源大战。为啥Hadoop就比较适合做大数据呢?首先扩展很好,直接通过加节点就可以把系统能力提高,它有个重要思想是移动计算而不是移动数据,因为数据的移动是很大的成本需要网络带宽。其次它提出的目标就是利用廉价的普通计算机(硬盘),这样虽然可能不稳定(磁盘坏的几率),但通过系统级别上的容错和冗余达到高可靠性。并且非常灵活,可以使用各种data,二进制,文档型,记录型。使用各种形式(结构化,半结构化,非结构化所谓的schemaless),在按需计算上也是个技巧。围绕在Hadoop周围的有哪些公司和产品?提到Hadoop一般不会说某一个东西,而是指生态系统,在这里面太多交互的组件了,涉及到IO,处理,应用,配置,工作流。在真正的工作中,当几个组件互相影响,你头疼的维护才刚刚开始。我也简单说几个:Hadoop Core就三个HDFS,MapReduce,Common,在外围有NoSQL: Cassandra, HBase, 有Facebook开发的数据仓库Hive,有Yahoo主力研发的Pig工作流语言,有机器学习算法库Mahout,工作流管理软件Oozie,在很多分布式系统选择Master中扮演重要角色的Zookeeper。能否用普通人都能理解的方式解释一下Hadoop的工作原理?我们先说HDFS,所谓Hadoop的分布式文件系统,它是能真正做到高强度容错。并且根据locality原理,对连续存储做了优化。简单说就是分配大的数据块,每次连续读整数个。如果让你自己来设计分布式文件系统,在某机器挂掉还能正常访问该怎么做?首先需要有个master作为目录查找(就是Namenode),那么数据节点是作为分割好一块块的,同一块数据为了做备份不能放到同一个机器上,否则这台机器挂了,你备份也同样没办法找到。HDFS用一种机架位感知的办法,先把一份拷贝放入同机架上的机器,然后在拷贝一份到其他服务器,也许是不同数据中心的,这样如果某个数据点坏了,就从另一个机架上调用,而同一个机架它们内网连接是非常快的,如果那个机器也坏了,只能从远程去获取。这是一种办法,现在还有基于erasure code本来是用在通信容错领域的办法,可以节约空间又达到容错的目的,大家感兴趣可以去查询。接着说MapReduce,首先是个编程范式,它的思想是对批量处理的任务,分成两个阶段,所谓的Map阶段就是把数据生成key, value pair, 再排序,中间有一步叫shuffle,把同样的key运输到同一个reducer上面去,而在reducer上,因为同样key已经确保在同一个上,就直接可以做聚合,算出一些sum, 最后把结果输出到HDFS上。对应开发者来说,你需要做的就是编写Map和reduce函数,像中间的排序和shuffle网络传输,容错处理,框架已经帮你做好了。MapReduce模型有什么问题?第一:需要写很多底层的代码不够高效,第二:所有的事情必须要转化成两个操作Map/Reduce,这本身就很奇怪,也不能解决所有的情况。Spark从何而来?Spark相比于Hadoop MapReduce设计上有什么样的优势?其实Spark出现就是为了解决上面的问题。先说一些Spark的起源。发自 2010年Berkeley AMPLab,发表在hotcloud 是一个从学术界到工业界的成功典范,也吸引了顶级VC:Andreessen Horowitz的 注资.&在2013年,这些大牛(Berkeley系主任,MIT最年轻的助理教授)从Berkeley AMPLab出去成立了Databricks,引无数Hadoop大佬尽折腰,它是用函数式语言Scala编写,Spark简单说就是内存计算(包含迭代式计算,DAG计算,流式计算 )框架,之前MapReduce因效率低下大家经常嘲笑,而Spark的出现让大家很清新。&Reynod 作为Spark核心开发者, 介绍Spark性能超Hadoop百倍,算法实现仅有其1/10或1/100。在去年的Sort benchmark上,Spark用了23min跑完了100TB的排序,刷新了之前Hadoop保持的世界纪录。Linkedin都采用了哪些大数据开源技术?在Linkedin,有很多数据产品,比如People you may like, job you may be interested, 你的用户访问来源,甚至你的career path都可以挖掘出来。那么在Linkedin也是大量用到开源技术,我这里就说一个最成功的Kafka,它是一个分布式的消息队列,可以用在tracking,机器内部metrics,数据传输。数据在前端后端会经过不同的存储或者平台,每个平台都有自己的格式,如果没有一个unified log,会出现灾难型的O(m*n)的数据对接复杂度,如果你设定的格式一旦发生变化,也是要修改所有相关的。所以这里提出的中间桥梁就是Kafka,大家约定用一个格式作为传输标准,然后在接受端可以任意定制你想要的数据源(topics),最后实现的线性的O(m+n)的复杂度。对应的设计细节,还是要参考设计文档&&这里面主要作者Jay Kreps,Rao Jun 出来成立了Kafka作为独立发展的公司。在Linkedin,Hadoop作为批处理的主力,大量应用在各个产品线上,比如广告组。我们一方面需要去做一些灵活的查询分析广告主的匹配,广告预测和实际效果,另外在报表生成方面也是Hadoop作为支持。如果你想去面试Linkedin 后端组,我建议大家去把Hive, Pig, Azkaban(数据流的管理软件),Avro 数据定义格式,Kafka,Voldemort 都去看一些设计理念,linkedin有专门的开源社区,也是build自己的技术品牌。如果想从事大数据方面的工作,是否可以推荐一些有效的学习方法?有哪些推荐的书籍?我也有一些建议,首先还是打好基础,Hadoop虽然是火热,但它的基础原理都是书本上很多年的积累,像算法导论,Unix设计哲学,数据库原理,深入理解计算机原理,Java设计模式,一些重量级的书可以参考。Hadoop 最经典的the definitive guide。其次是选择目标,如果你像做数据科学家,我可以推荐coursera的data science课程,通俗易懂学习Hive,Pig这些基本工具,如果做应用层,主要是把Hadoop的一些工作流要熟悉,包括一些基本调优,如果是想做架构,除了能搭建集群,对各个基础软件服务很了解,还要理解计算机的瓶颈和负载管理,Linux的一些性能工具。最后还是要多加练习,大数据本身就是靠实践的,你可以先按API写书上的例子,能够先调试成功,在下面就是多积累,当遇到相似的问题能找到对应的经典模式,再进一步就是实际问题,也许周边谁也没遇到,你需要些灵感和网上问问题的技巧,然后根据实际情况作出最佳选择。谈一谈Coursera在大数据架构方面和其他硅谷创业公司相比有什么特点?是什么原因和技术取向造成了这些特点?首先介绍一下Coursera, 作为MOOC(大型开放式网络课程)中领头羊,2012年由Stanford大学的Andrew和Daphne两名教授创立,目前160+员工,原Yale校长担任CEO。它的使命universal access to world's best education。很多人问我为什么加入,我还是非常认可公司的使命。我相信教育可以改变人生,同样我们也可以改变教育。能不能把技术跟教育结合起来,这是一个很有趣的话题。里面有很多可以结合,比如提供高可靠平台支持大规模用户在线并发访问,利用数据挖掘分析学生行为做个性化课程学习,并提高课程满意度,通过机器学习识别作业,互相评判,用技术让人们平等便捷的获取教育服务。Coursera作为创业公司,非常想保持敏捷和高效。从技术上来说,所有的都是在基于AWS开发,可以想像随意启动云端服务,做一些实验。我们大致分成产品组,架构组,和数据分析组。我把所有用到的开发技术都列在上面。因为公司比较新,所以没有什么历史遗留迁移的问题。大家大胆的使用Scala作为主要编程语言,采用Python作为脚本控制,比如产品组就是提供的课程产品,里面大量使用Play Framework,Javascript的backbone作为控制中枢。而架构组主要是维护底层存储,通用服务,性能和稳定性。我在的数据组由10多人构成,一部分是对商业产品,核心增长指标做监控,挖掘和改进。一部分是搭建数据仓库完善跟各个部门的无缝数据流动,也用到很多技术例如使用Scalding编写Hadoop MapReduce程序,也有人做AB testing框架, 推荐系统,尽可能用最少人力做影响力的事情。其实除了开源世界,我们也积极使用第三方的产品,比如sumologic做日志错误分析,Redshift作为大数据分析平台,Slack做内部通讯。而所有的这些就是想解放生产力,把重心放到用户体验,产品开发和迭代上去。Coursera是一个使命驱动的公司,大家不是为了追求技术的极致,而是为了服务好老师,同学,解决他们的痛点,分享他们的成功。这点是跟其他技术公司最大的区别。从一方面来说,现在还是早期积累阶段,大规模计算还没有来临,我们只有积极学习,适应变化才能保持创业公司的高速成长。##############################最后我的联系方式:&
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作者:董飞
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15种互联网营销策划模式
作者:Degel
  随着互联网时代的兴起,互联网营销已经成为二十一世纪营销模式的新宠。网购盛行,传统企业的单纯市场营销手段很难开辟更广阔的市场,而互联网营销带给了企业新的发展契机。那么互联网营销都有哪些营销形式呢?今天先知中国品牌营销策划小编就来跟大家说一说这十五种互联网营销形式。
  第一种形式:搜索引擎营销
  搜索引擎营销是目前最主流的一种营销手段,因其大多数是自然排名,不需要太多花费,因此及其受到中小企业的重视。现在互联网以及普及到千家万户,“有问题问百度”已经成为当今互联网时代的一个代名词,所以基于搜索结果的搜索引擎营销推广无疑是互联网营销体系的重要组成部分。
  搜索引擎营销主要方法包括:搜索引擎优化(Seo)、竞价排名、分类目录、网盟广告、图片营销、网站链接策略、第三方平台推广营销等。个人可以把搜索引擎与自己所建立的网络门户,如博客,微薄等相互关联,以增加访问量,知名度和关注度。
  第二种形式:即时通讯营销
  即时通讯营销是互联网营销最普遍的一种形式之一,常见的即时通讯工具有QQ、微信等,企业用户通过即时工具于用户及时互动,此外还可以发布一些企业信息和产品信息,让更多消费者认识和了解。
  第三种形式:聊天群组营销
  聊天群组营销是即时通讯工具的延伸,是利用各种即时聊天软件中的群功能展开的营销,目前的群有Qq群、Msn群、旺旺群、新浪聊天吧等等。聊天群组营销时借用即时通讯工具成本低、具备即时效果和互动效果强的特点,广为公司和营销员采用。它是通过发布一些文字、图片、计划书等方式传播公司品牌、产品和服务的信息,从而让目标客户更加深刻地了解企业的产品和服务,最终达到宣传公司的品牌、产品和服务的目的,是加深市场认知度的网络营销活动。营销员可以直接建立自己营销的Q群,来销售自己公司的产品。
  第四种形式:病毒式营销
  病毒式营销是企业最希望能够用到的一种互联网营销方式。因其能够在短时间内迅速将信息蔓延出去,形成一种强大的磁场,让信息沸腾,让企业成名,而被众多企业喜欢。病毒式营销所利用的是用户的口碑传播,正所谓有口皆碑,这种口口相传的模式基本上是用户自主传播的,几乎不需要费用。
  很多品牌也会利用转发产品信息,即可获得礼品或者**机会,以达到让更多人了解和关注产品的目的。比如2008年北京奥运会期间,可口可乐公司推出了火炬在线传递活动,这个活动堪称经典的病毒性营销案例。如果你争取到了火炬在线传递的资格,将获得“火炬大使”的称号,头像处将出现一枚未点亮的图标,之后就可以向你的一个好友发送邀请了。
  第五种形式:BBS营销
  BBS营销又称论坛营销,大型的社交论坛、地方论坛或者游戏论坛,几乎每天都有几百人在线,拥有强大的用户群体,这种“人流量”极大的论坛是最适合做互联网营销的平台。论坛就是利用论坛这种网络交流平台,通过专业人才的策划、再通过富有创意的文字、图片、视频等方式进行有策略的落地执行发布来推广自己企业的品牌、产品和服务,从而让目标客户更加深刻地了解企业,最终达到自主传播企业的效果,从而加深了企业的品牌知名度,进而带来企业的高访问量,带动企业产品的销售。
  第六种形式:博客营销
  博客营销是通过博客网站或博客论坛接触博客作者和浏览者,利用博客作者个人的知识、兴趣和生活体验等传播理念和产品信息的营销活动。博客营销通过原创专业化内容进行知识分享,争夺话语权,建立起个人品牌,树立自己“意见领袖”的身份,进而影响读者和消费者的思维和购买行为。
  第七种形式:网络知识性营销
  网络知识性营销其实就是运用互联网上的资料只是性网站来进行企业及产品营销。网络知识性网站包括但不限于:百度知道、百度经验、百度贴吧、搜搜问答、360问答、新浪爱问知识人、道客巴巴等或公司网站自建的疑问解答板块等平台,通过与广大客户之间提问与解答的方式来传播公司的品牌、产品和服务的信息。网络知识性营销主要是因为扩展了客户的知识层面,让客户体验公司和营销员个人的专业水平和高质服务,从而对公司和个人的产生信赖和认可,最终达到了传播企业品牌、产品和服务的信息的目的。
  第八种形式:事件营销
  互联网事件营销是当今最流行的一种营销方式,事件之所以能够形成事件,是因为精心的策划和实施,(制造营销事件的步骤:确定传达目标、分析当下舆论环境、制定话题传达方案、组织话题实施步骤。)这种形式能够让大众乐此不疲的参与进来,在享受乐趣的情况下帮助企业扩大这个事件,从而吸引更多人的关注与参与,改善并增进企业与公众之间的关系,塑造良好的企业形象。我们都知道,好人缘的人会得到更多的认可和帮助,企业也是一样,一个有着良好形象的企业也会增加企业的成功率。
  事件营销成功案例:
  猎豹浏览器借着抢票这件事彻底的火爆了,小编在上大一的那年冬天,猎豹浏览器推出了抢票专版,并借着12306这个“比较烂”的网站火了一把。后来的铁道部约谈猎豹浏览器更是一石激起千层浪,这也使得猎豹的市场占有率直线上涨。一票难求的现状,以及广大用户在春节期间集中爆发的网上购票需求大背景,给一些浏览器厂家制造了千载难逢的“事件营销”的机会。猎豹浏览器成功利用“买票难”这一契机,用事件营销成功突围。随后,猎豹以及其他软件频繁地传出被约谈、被叫停的新闻,在央视的新闻节目中,猎豹也高调地出现。而猎豹借着这些热点事件,进行二次宣传包装,让人们彻底地记住了这个浏览器。
  第九种形式:互联网口碑营销
  网络口碑营销是把传统的口碑营销与网络技术有机结合起来的新营销方式,应用互联网互动和便利的特点,通过客户或公司营销员以文字、图片、视频等口碑信息与目标客户之间进行互动沟通,两者对企业的品牌、产品、服务等相关信息进行讨论,从而加深目标客户的影响和印象,最终达到网络营销的目的。网络口碑营销是WEB2.0时代网络中最有效的传播模式。网络口碑营销在国际上已经盛行了很久,美国还有专门的协会来对此领域进行专门的权威探讨。
  第十种形式:互联网直复营销
  互联网直复营销是指通过B2B、B2C等网站发展自己的分销渠道,直接面向终端客户,将自己的产品营销出去。这种形式可以将传统的直销与网络有机的结合在一起,从而形成一种具有颠覆性的营销模式,扩大自己的产品销售途径。从而还能够减轻企业因为要建立营销分部以及人员配备等成本问题而带来的企业压力,这种成本少、收入多的营销模式被大众企业广为应用。
  第十一种形式:互联网视频营销
  网络视频营销指的是公司或营销员将各种视频短片放到互联网上,宣传公司和自己个人品牌、产品以及服务信息的营销手段。网络视频广告的形式类似于电视视频短片,它具有电视短片的种种特征,例如感染力强、形式内容多样、创意性强、生动活泼等特点,又具有互联网营销的优势,例如互动性、主动传播性、传播速度快、成本低廉等等。可以说,网络视频营销,是将电视广告与互联网营销两者的优势集于一身的方式。
  第十二种形式:网络图片营销
  网络图片营销与搜索引擎营销的原理很像。只不过搜索引擎营销利用的是文字,搜索出来的内容,从而进到公司网站,而图片营销是通过很多有创意的图片在各大网站以及自己官网上发布,从而被搜索引擎抓取,当人们在搜索图片的时候,你的图片被放出来,进入到大众视野,进而当用户想要进一步了解产品及公司的时候就会随着图片进入到你的企业官网,最终达到宣传公司品牌、产品、服务等信息,来达到产品营销的目的。这种图文并茂的销售图片,说服力强、形象生动,客户容易接受。
  第十三种形式:互联网软文营销
  网络软文营销,顾名思义就是相对于硬性广告营销而言的。它是网络新闻营销的一种,硬性广告就是直接宣传企业、宣传人物、产品或者服务的新闻性通告,而软文是一种非常自然的流露出企业及产品的宣传而不被大众反感的这样一种营销策略。利用好软文营销,是一种非常省钱又非常见效果的一种营销方式,无论是推广品牌还是推广产品都是极好的一种方式,然而现在随着消费者对此种互联网营销模式的认识加深,消费者越来越精明,基本上软文中夹带的推广信息也都会被大众所知晓,但是只要你的软文写的够高明,消费者不反感,就仍然能够达到效果。
  第十四种形式:RSS营销
  RSS营销又称网络电子订阅杂志营销。RSS营销的特点决定了其比其他邮件列表营销具有更多的优势,是对邮件列表的替代和补充。使用RSS的都是以行业业内人士居多,比如研发人员,财经人员,企业管理人员等,他们会在一些专业性很强的科技型、财经型、管理型等专业性网站,用邮件形式订阅公司的杂志和日志信息,而达到了解行业信息的需求。
  第十五种形式:SNS营销
  SNS,营销是社区网站营销,常见的社区交友网站有:人人网、朋友网、开心网等。这些平台在早前互联网兴起的时期,是非常受大众欢迎的,现在虽然人们的眼球已经逐渐放在了微信上,但是这样的社区交友和分享平台仍然能够发挥它的作用。它是利用网站的分享和共享功能实现的一种营销。
  互联网时代,就应该有互联网时代应有的样子,企业如果不涉足互联网,将会失去大量的客户。如果说六十年代,不识字的人称为文盲的话,那么今天,不了解不利用互联网的人也是文盲。而不懂得利用互联网营销的企业也将不会有更好的发展。
  未来30年谁能营销网络,谁就能营销市场,那您真的会像网络上说的那样:“您将错过的不是一个机会,而是错过一个时代”。
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