1樓：網友
在大型體育賽事活動中，贊助商會出資購買相關的贊助權益以吸引公眾注意，並藉此開展其營銷活動，這樣的贊助商被統稱為官方贊助商（official sponsor）。然而在具體實踐中，總是有一些企業（通常是官方贊助商的競爭對手）能將公眾的注意力從官方贊助商那裡分散開，他們所採取的營銷方式被稱為偷襲營銷(ambush marketing)。
具體可參閱。
有很詳盡的。
guerrilla marketing是什麼意思?
2樓：創作者
guerrilla[古]游擊戰， 游擊隊。
guerrilla marketing 標準翻譯：遊擊營銷法。
近些年來，非傳統營銷方法不斷湧現，如街道營銷（street marketing）、游擊戰營銷（guerrilla marketing ）、背叛者營銷（renegade marketing ）、埋伏營銷（ambush marketing）、虛擬營銷（virtual marketing）、過濾性營銷（viral marketing）、先鋒者營銷（vanguard marketing）等等。
其實，傳統與非傳統只是相對而言，當所謂的非傳統營銷方法為大多數企業所知之時，非傳統營銷方法就演化為傳統營銷方法。所謂的非傳統營銷方法指的是避開傳統的大眾廣告**，和消費者直接建立聯絡的營銷方法。如索尼愛立信公司在推出t68i手機時就聘請了很多人在紐約和洛杉磯的大街上扮演夫婦，他們請求路人幫他們用該款手機幫他們拍照，從而達到了宣傳產品的目的。
埋伏式營銷的優缺點
3樓：九方立群
集中性市場營銷 1、集中市場營銷：企業集中所有力量，以乙個或少數幾個性質相似的子市場作為目標市場，試圖在較少的子市場上佔較大的市場佔有率。（市場營銷學名詞解釋） 2、集中市場營銷是指企業選擇乙個細分市場，並對之進行密集的營銷活動，這種方式特別適合於企業資源有限的情況。
根據這種戰略，企業將放棄乙個市場中的小份額，而去爭取乙個或幾個子市場中的大份額。 優勢集中性營銷策略的指導思想是：與其四處出擊收效甚微，不如突破一點取得成功。
這一策略特別適合於資源力量有限的中小企業。中小企業由於受財力、技術等方面因素制約，在整體市場可能無力與大企業抗衡，但如果集中資源優勢在大企業尚未顧及或尚未建立絕對優勢的某個或某幾個細分市場進行競爭，成功可能性更大。通過集中性市場營銷，企業能夠在它服務的細分市場（或專門市場）中取得很強的市場地位，這是因為該企業更瞭解細分市場的需要，因而，小企業在此細分市場中很容易取得特殊勝利。
由於進行專業化生產、分銷和**，所以企業還可節約大量經營開支。如果細分市場選擇得當，企業便能贏得較高的投資回報率。
4樓：匿名使用者
這是個比較專業的問題，還是找專業的書籍看看吧。給你推薦乙個公司，該公司是專門做營銷書的，應該會有這方面的書。
太閣怎麼襲擊銷售通路
5樓：網友
在銷售通道上移動，襲擊商人。比如襲擊界到清洲町的通道，那你就從界移動去清洲，自動遇商人，觸發個人戰。
6樓：網友
找到他所要求的那段路，然後襲擊過往商隊就行。
7樓：網友
太閣5嗎？
我記得是去找海盜。
花錢請海盜去襲擊。
什麼是資料探勘？
8樓：cda資料分析師
簡單地說，資料探勘是從大量資料中提取或『挖掘』知識。該術語實際上有點用詞不當。資料探勘應當更正確地命名為『從資料中挖掘知識』，不幸的是它有點長。
許多人把資料探勘視為另乙個常用的術語『資料庫中知識發現』或kdd的同義詞。而另一些人只是把資料探勘視為資料庫中知識發現過程的乙個基本步驟。
資料探勘是乙個用資料發現問題、解決問題的學科。
通常通過對資料的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到資料探勘具有以下幾個特點：
基於大量資料：並非說小資料量上就不可以進行挖掘，實際上大多數資料探勘的演算法都可以在小資料量上執行並得到結果。但是，一方面過小的資料量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小資料量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
隱含性：資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識，而不是那些直接浮現在資料表面的資訊。常用的bi工具，例如報表和olap，完全可以讓使用者找出這些資訊。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料探勘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。
這只是一種誤解，不可否認的 是在一些資料探勘專案中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為資料質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，資料探勘的確可以變成提公升效益的利器。
9樓：野路子產品經理
給你分享乙個pdf看看什麼是資料探勘。
10樓：風_南
科技的快速發展和資料的儲存技術的快速進步，使得各種行業或組織的資料得以海量積累。但是，從海量的資料當中，提取有用的資訊成為了乙個難題。在海量資料面前，傳統的資料分析工具和方法很無力。
由此，資料探勘技術就登上了歷史的舞臺。
資料探勘是一種技術，將傳統的資料分析方法與處理大量資料的複雜演算法相結合（圖1），從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用資訊和知識的過程。
那資料探勘能夠幹什麼？有哪些資料探勘技術？怎麼應用？
資料探勘技術應用廣泛，如：1. 在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量**等。
2. 在生物學當中，挖掘基因與疾病之間的關係、蛋白質結構**、代謝途徑**等。3.
在金融行業當中，**指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的使用者、什麼產品搭配銷售等。
可以說，有資料的方法，就有資料探勘的用武之地。
1.建模**：用因變數作用目標變數建立模型。
分為兩類：（1）分類，用於**離散的目標變數；（2）迴歸，用於**連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練乙個模型，使目標變數**值與實際值之間的誤差達到最小。
**建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病，可以用於確定顧客是否需要某種產品，**交通流量。
2.關聯分析：用來發現描述資料中強關聯特徵的模式。
所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜尋空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括使用者購買商品之間的聯絡、找出相關功能的基因組、表單**輸出下拉選單如圖4。
聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。
4.異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他資料的觀測值。
這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的物件標註為異常點。換言之，乙個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。
異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。
成為世界盃的官方贊助商/合作伙伴需要哪些資質
11樓：瞎起個破名吧
至於要求，可以做到每年支付這樣一筆資金來成為fifa 贊助商然後開始全球推廣的公司怎麼也不會差（要知道一般來說你花費1美元贊助費，就要花至少3美元來推廣，而世界盃和奧運會唯二的全球性體育賽事花5美元都不是大數目），能夠達到這個資金要求，在fifa 贊助商還未飽和的情況下，應該成為贊助一員並非難事。
注：2011年7月，fifa 在和強生簽下全球贊助商協議後宣佈11-14年的全球合作伙伴名額已滿。
成為fifa 各級別贊助商之後，各家公司就可以根據自己的許可權以及需求進行產品推廣了，fifa 在這時候會出臺乙個細則，明確一些註冊商標及賽事名稱只許這些公司使用，包括fifa world cup, rio 2014, 2014 brazil, copa 2014 之類的來保護這些公司對fifa 及其賽事的使用推廣權。（當然，這根本擋不住諸如nike 一類的公司玩偷襲營銷策略）
而除了費用以外，則視各個公司的能力向fifa 及世界盃提供各自的產品及服務，比如2010年阿迪達斯提供比賽用球，所有裁判及志願者服裝；可口可樂下屬的運動飲料powerade 是所有運動員比賽時指定飲料；現代提供所有球隊大巴等等。
**知乎。
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