京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是抗衡谷歌的唯一方式_数据分析师考试
大数据将是其它公司抗衡谷歌的唯一方式,亚马逊和Salesforce有望向该搜索巨头发起挑战。亚马逊拥有无可比拟的购物数据,Salesforce则拥有将终端销售和社交营销关联起来的数据。
以下为文章全文:
毫无疑问,谷歌牢牢掌控着网页搜索领域。不过谷歌令人惊叹的产品服务组合已经不再局限于搜索框。
除了丰富多样的搜索工具,谷歌旗下的资产还包括强大的广告服务(AdWords等等)、通讯和发行工具(Drive和Hangouts)、开发类资源(OpenSocial)、社交平台(Google+)、地图相关的产品(谷歌地图)、流媒体娱乐(Google Play)、数据工具(Analytics)、操作系统(Android和Chrome OS)、桌面和移动Web应用(Gmail),甚至还包括硬件(Galaxy Nexus)。
当然,虽然谷歌的搜索业务仍将继续发展壮大,但在其无孔不入的商业模式所覆盖的一些重要领域,它并非没有潜在的竞争对手。显而易见的竞争对手也许包括微软和苹果,不过还有其它公司未来也可能变成令人畏惧的竞争对手。
目前想到的包括亚马逊和Salesforce。亚马逊仍将会是电子商务巨头,而它也有可能通过分流谷歌的电商流量,蚕食它的广告收入。凭借销售数据和社交洞察力的结合,Salesforce也有可能会将广告主大量的营销支出从搜索引擎引向更加社交化的网络平台。
也许这就是它们在各自的优势领域使用数据的方式。这些公司的共同之处是,渴望得到更多的数据,因为利用海量数据将会是与谷歌抗衡的唯一方式。它们不管是聚焦控制某一个流量来源、收购还是开发创新技术,实质上都不是为了与谷歌竞争,而是为了争夺数据,借此刺激营收。
亚马逊
亚马逊在电商领域的统治力与日俱增,正逐渐削弱谷歌的收入流。如果说谷歌正成为搜索的代名词,那亚马逊就是正成为电商的代名词。谷歌估计,其搜索广告收入有30%至40%实质上来自电商,但随着亚马逊继续发展成为互联网的一站式购物平台,将有多少用户绕过谷歌搜索主页直接登录亚马逊网站呢?
鉴于在美国市场亚马逊Prime用户超过1000万,月度购物者超过1.03亿,倾向于直接上亚马逊网站的人肯定会越来越多。笔者的妻子以前不管买什么东西,第一站都是谷歌,但现在,要搜索产品,她经常都是直接去亚马逊网站,原因是她有Prime账户可享受免费送货服务。亚马逊和其数量庞大的第三方卖家,现在都会在成千上万款日常产品中提供精选品,也常常会提供全网最低价的商品。也难怪她不管买万圣节服装还是给孩子买衣服,都是直接去亚马逊。
除了逐渐分流谷歌的电商流量,击败谷歌的真正关键在于大数据。亚马逊在大数据方面的优势毋庸置疑。该公司坐拥上千万人的个人信息、购物习惯和偏好数据。谷歌有类似的信息吗?也许吧,但亚马逊目前所拥有的购物数据可能还无人能敌。
Salesforce
Salesforce长期以来在客户关系管理(CRM)、B2B营销和软件即服务(SaaS)领域都占据着领先地位。不过,凭借近年来的一系列收购,它颇受欢迎的客户关系管理系统已经扩展到销售以外的领域,成为了全面的整合市场营销平台。
两年前,该公司收购了社交媒体测量领域的佼佼者Radian 6,去年也将社交媒体管理平台Buddy Media收入囊中。上个月末,Salesforce继续展示其不断壮大的实力,宣布了另一项重大收购——斥资25亿美元买下云端营销软件公司ExactTarget。其收购狂潮并未就此结束,Salesforce最近还收购了企业商业智能和分析初创公司EdgeSpring。
所有的这些收购意味着什么呢?数据。
更具体地说,就是将终端销售和社交营销串联起来的数据。Salesforce最大的价值在于,拥有可追踪潜在顾客的强大销售工具。如今,增加上述收购回来的社交项目和技术之后,Salesforce的整套服务不仅仅能够确定潜在用户何时带来收入,也能够将社交营销努力直接与营收串联在一起——这无疑将会吸引企业在社交媒体上投入更多的营销资金。问题就在于,在那种情况下谁才是赢家呢?
如果Salesforce能够提供显示社交媒体活动如何刺激营收的数据,那对于任何想要在社交媒体投资的人来说,它都将会是一项必不可少的工具包。由于Salesforce可将社交媒体活动和投资回报率关联起来,Facebook将会成为大赢家,获得更多的广告收入,不过Pinterest等其它有利于品牌营销的社交平台同样也会从中获益。
此外,在全面数据的驱动下,Salesforce整合服务技术套件对比Google Analytics的竞争力正得到强化。按照现在的情况,Google Analytics在社交媒体测量方面还远远没有Radian 6全面。随着社交媒体成为越来越重要的营销工具,很多公司将会搜寻社交媒体测量解决方案来评估营销的效果。
虽然谷歌在通过出色的执行力取得成功上做得很不错,但对于逐渐逼近的竞争对手,它绝对不能够掉以轻心。不过不管竞争对手们收购了多少公司、产品或者技术,要是没有大数据作支撑,那肯定无法对谷歌构成丝毫威胁。这场竞争未来的演变将会令人兴奋不已。很多公司都有着成功的空间,谷歌也是令人敬畏的竞争者,特别是在数据方面。但正如谷歌能够改变整个行业的命运,其它的公司也有可能对它造成同等的深刻影响,想到这个就觉得有趣。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14