京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
再营销-大数据时代的精准营销2.0_数据分析师考试
随着“互联网+”时代的全面来临,传统企业的互联网化转型如火如荼。其中,营销领域成为传统企业转型的第一步。当下,科技的发展不断驱动着大数据营销的发展,无论是传统企业还是新型企业,对大数据营销的需求都有增无减,其也成为企业发展中的必不可少的战略之一。
未来,线上与线下的资源整合将成为大数据的发展趋势,并连接更多的媒介资源,运用互联网技术,将大数据与各种媒介资源相互融合,使企业资源能够更全面的加以整合利用,实现精准营销,提升营销效果。Focussend聚焦于用户的网络行为习惯,整合媒介广告渠道,提出的新型“再营销”网络营销方式,深入洞察大数据营销的特点,实现精准营销的升级。
l 整合企业资源:营销行为数据化
从大数据角度看,可以把整个营销行为进行数据化,使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化。企业必须了解什么样的数据可以去帮助企业进行互联网营销——从大数据的管理和定向角度可以有以下维度:用户性别、年龄、职业、关系定向,社交定向等。用户的各种消费行为,浏览行为,对于企业来说都是非常重要的数据,这也是后续对目标人群进行数据化分类的基础定义。
企业不仅需要收集数据,同时也需要制造和影响数据。就大数据营销而言,一方面企业应该对自己现有资源数据进行整合,包括crm系统、oa系统等;另一方面,企业需要融合线上线下、内部外部的资源,使得数据的广度深度都足以支撑多个维度的用户行为分析。例如企业不能仅仅收集企业本身客户资源数据,也要针对竞争对手、关联行业的数据进行收集和分析。
Focussend的再营销产品基于用户邮箱地址和用户网络行为,对用户进行数据化分析和预测,在用户后续的网络浏览行为所到达的网站媒体上再次推送企业广告,实现二次营销的效果。要保证再营销的效果,一方面需要通过对用户数据的分析进行精准的行为细分,保证目标人群的有效性;另一方面需要服务商协助企业对用户数据进行重新采集和定向,实现数据的及时准确,以便企业可以不断优化和改善再营销策略。
推广效果制胜:营销模式个性化
互联网营销注重用户互动和用户参与,这也迫使企业开始寻求营销模式的转变,不再是简单的传统销售行为,而是需要保持用户的互动黏性和忠诚度。从这个角度理解,大数据的核心正是实现“有效的个性化互动”。
“个性化的互动”指的是更加广义上的接触点策略,比如更加有针对性的传播内容,更加人性化的客服信息,千人千面的个性化页面,而实现这一核心的基础就是对用户大数据的采集、挖掘、分析与应用。“有效的个性化“意味着企业不仅要保证营销活动的有序开展,还能够保证个性化的用户互动,实现真正想要的营销效果。
企业营销模式的个性化改变,是为了获得更高的点击率和ROI。Focussend再营销产品针对企业的这些诉求,全面提升用户的接触点。一方面针对有购买欲望的潜在用户,记录用户行为的数据并实时分析,跟踪投放,增加品牌曝光度,提高转化率;另一方面,企业对流失用户可通过智能化邮件采取营销措施,利用再营销产品实现对用户的精准广告推送,让用户接触到更加有针对性内容,及时找回流失用户,保证了个性化的营销效果。
相较于传统广告模式的效果评估困难,互联网营销的效果可视化、数据化、即时化。Focussend再营销产品提供翔实丰富的营销效果报告,有效的挖掘分析数据,让企业可以随时根据研究报告调整营销策略,从而帮助企业获得更高的ROI,实现大数据营销。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07