京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据迎来家具行业营销新时代
你是否想过,当你打开电脑,连上网络的那一刻,你的信息就已经开始暴露了。你的开机记录、IP地址、甚至常用软件等等信息都已经出现在各种所谓安全防护软件的后台数据中;而当你拥有一台手机,从开机到关机、你的位置、信号强度、忙闲状态等信息数据都将出现在运营商的网络里……
大数据迎来营销新时代
以你的手机为例,运营商可以通过对你手机的信息进行分析,便可以轻而易举知道你亲朋好友的联系方式,根据开机、关机时间知道你的作息习惯,你几时固定出现在某个地方,出行工具是什么等等。在一定意义上,只要运营商想知道,他都可以通过你的手机获得相应信息。
当讲到这时,很多人会愤怒。在信息化方便生活的同时,也在逐步瓦解自身“隐私”,个人习惯、爱好就这样暴露在了陌生人的眼前,更可怕的是你还不知道他们会用这些数据来做什么。但你改变不了这种现状,因为在信息化时代你不可能离开互联网和手机。
相比消费者的无奈,对于营销人员来说,大数据时代的来临,整合营销传播活动是可喜的,它将带来前所未有的机遇。在大数据时代,如果你有一个平台,你就可以轻而易举知道目标受众的“定位”信息,再加以收集、整合和分析,就可以得出相应的营销手段。所以,不得不说在大数据时代,营销人员的整合思维模式是相当重要的。
家具行业的大数据时代
如果把大数据局限于互联网和手机等行业,那就是一种思维的局限。对数据进行整合,得出相应的营销方法,放在任何行业都适用。
在家具行业,卖场是商家离消费者最近的地方,卖场每天也都将产生大量的数据。在一家家具店面,每天进入店面的人数是多少,以哪类人群为主,哪个时间段顾客量最大,哪类产品销售情况最理想,在导购员介绍时,顾客买与不买的原因又是什么等等。每一个消费行为的背后都是一次数据的产生,但更多店面没有对这部分数据进行详细的记录,更多的是笼统的概括。由于没有记录,数据不准确,当然也就不会到达整合数据这一环节。
相比而言,这种对于数据的收集、整合和分析的思维对于家具行业来说还比较欠缺。特别表现在产品设计上。设计师在设计产品前,往往是对整个大市场进行过完整而全面的调查了解的,知道怎样的设计才有可能获得市场的认可。但家具产品的设计概念一般都是“东拼西凑”,设计师们往往没有从消费者真正的需求出发去设计,而是收集、沿用成型产品的概念。
曾有位管理学家说过:“市场营销的目的是充分认识和了解消费者,让产品和服务满足消费者的需求,不用推销消费者就会主动购买。”但反观家具业的营销,只停留在打价格战等的初始阶段,更多想着怎么卖出产品,而忘了细想这是不是顾客想要的产品。
大数据时代,家具人需要整合思维,如何做好整合,首先一步就是如何获得数据。除了少数的家具大企业已经把触手伸向了电商,目前家具行业跟消费者最直接的交流主要还是体现在卖场的交易过程中,在卖场的交易过程中如果你学会了获得数据,整合数据,相信你就比别人先行了一步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16