
八句话让你读懂什么是大数据营销_数据分析师
随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善,网民使用习惯发生了巨大变化,用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重,呈现出跨屏互动的趋势,至此大数据的作用也日益明显起来。然而对于大数据及营销你真的了解吗?它到底有哪些价值?又有哪些问题呢?下面八句话告诉你什么是真正的大数据营销。
1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化
数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化,从而造就了以数据为核心的营销闭环,即消费——数据——营销——效果——消费。
新意互动策略中心总经理邓继民在接受采访时表示,大数据营销的价值无外乎表现在两个方面,一是数字品牌,二是效果营 销。而如何优化提升品牌数字资产,这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度,更重要的是品牌与消费共 创的数字生态价值,从而实现数据的商业化,进行有效的导流和促进销售。
2、大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值
中传互动营销传播院院长于明在接受采访时认为,通过大数据抓取用户,让社交平台价值倍增,而大数据营销不仅起到了一 个连接社交平台,精准抓取用户的作用,而且通过数据整理做营销后提炼大众意见去做产品,完成了社交平台营销中的最基础环节。这表现在,一个新产品的推广 中,完全可以利用大数据来整理用户需求利用粉丝力量,设计出新的产品,而众多参与者就是最原始的购买群体,随之打开销售渠道。
3、大数据营销让广告程序化购买更具合理性
面对互联网媒体资源在数量以及种类上也在快速增长越发多样化,不同广告主的需求也在日益多样,越发意识到投放效果、操作智能的重要性。大数据是通过受众分析,帮助广告主找出目标受众,然后对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并完成广告投放的营销整个过程。
4、大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代
目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据,而是数据太多,数据碎片化,各自为政。许多公司组织中,数据都 散落在互不连通的数据库中,并且相应的数据技术也都存在于不同部门中,面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据,企业信息部门只有将这 些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享,才能够最大化大数据价值,提供决策支持。
5、大数据营销并非“量”的存在而在于“智慧的数字生态”
大数据营销等同于精准营销,或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而目前市场上很多大数据营销技能的企业存在很多片面性,首先整个SNS体系的生态数据应该是完整的数据展现而并非微博、微信数据平台等单一的数据支撑。其次,配套程度有限。大数据智能除了像EDM通道外,还需要和终端配合,这点目前市场上做的还很分散。最后,企业在做大数据营销时对个体消费群体真正能够接受大数据给自己带来的便捷同时也因为涉及“个人隐私”这个敏感的词汇而有所收敛。
6、大数据营销是“大规模个性化互动”实现高效转化的基础
大数据营销以DMP为核心,包括CMO辅助决策系统,内容管理系统,用户互动策略系统,效果评估与优化系统,消费者聆听和客户服务系统,在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层,分析层和执行层几个方面来完成营销,服务和销售全流程管理。
7、大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效
目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂,这时需要对数据的有效性进行过滤,例如行为噪声,重复数据,非目标用户数据 等等。换句话说,大数据时代,数据和处理能力不再是主要矛盾,主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识,也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解,需 要一些列建模的过程,然后把它转化成为具体的计算问题。
8、大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用
对于大数据营销,多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”,在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征,企业都会有自己独立的DMP系统,但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据,而并非是全网的大数据。
结语:
大数据可以帮助品牌发现机遇,如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等,同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。这其中包含了数据人才、数据模型和应变数据管理的组织职能优化等,这也是当前企业大数据营销转型中最大的三个门槛。(本文来自:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26