京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据改变着传统行业的营销模式
依托云计算,运用大数据,互联网正演绎一场大变革。从互联网企业做电商重塑传统零售业,到冲击金融业,再到如今逐渐渗透到各行各业,大数据正改变着传统行业的经营模式。
而到移动互联网时代,面对网民浏览习惯日趋多屏终端化的趋势,当前数字广告业内已经普遍认识到大数据技术应用到精准、效果类广告策略中的价值,并加深了对大数据技术的应用。
在此条件下,大数据将会带来哪些改变?其难点又在何处?为此,上证报记者专访了2013互联网大会指定大数据营销平台AdTime的CEO付海鹏及CTO雷永华。
上海证券报:大数据除了对商业模式的改变外,在营销方面将带来怎么样的变化?
付海鹏:过去传统的营销模式是通过大量广告投入来吸引消费者,传播面广,但缺乏精准定位。大数据时代使得这一模式有所改变,通过对消费者行为的预判,我们更容易理解消费者的喜好偏好。这使得大数据下的营销对传统营销形成挑战和升级。
上海证券报:这些挑战与升级,对于诸如传统媒体将带来什么影响?会不会像大数据对部分行业如金融那样产生一定的冲击?
付海鹏:大数据使得新媒体与传统媒体的界限越来越模糊,事实上将为传统媒体带来新的商机。我们提供的是帮助广告主实现多屏互动的全新互联网投放模式。过去谷歌、百度等互联网公司基于搜索的广告模式冲击了传统媒体,在我们看来,传统媒体如纸媒拥有很多读者,纸媒一样可以成为一种屏幕的载体。
雷永华:这么来理解或许更容易,比如近期我们和某家报纸进行的合作便基于大数据的舆情分析,该报拥有大量上市公司客户,这些客户需要及时应对负面报道等各类情况,传统媒体只拥有客户,而我们却可以帮助他们更贴近客户,这便是大数据给传统媒体带来的新商机。
上海证券报:那么,你们公司是如何具体运用大数据开拓新型营销模式的?又是如何获取数据的?
雷永华:我们还提供用户行为的分析、竞争产品的分析,均是基于与有数据的公司合作,如目前我们与广电网等各大运营商合作。作为运营商,他们拥有大量数据,但运营商最为迫切的是,这些数据如何转换成流量?我们通过他们提供的数据分析流量,并为它们变现流量。竞争产品分析也恰恰切合了企业了解竞争对手的需求,这些都是大数据下的创新模式,而传统的营销企业并不具备。此外,我们还可以基于大量数据提供各类品牌营销。
现在广告行业对大数据技术的应用还不够,要在技术上进行深耕,数据挖掘是难点,最后才是借助大数据去创新广告模式。
上海证券报:你们公司在数据挖掘上遇到何种困难?又取得了什么突破?
付海鹏:AdTime将不同网络的基础数据进行关联分析,形成针对不同行业的维度关系,并通过对不同行业特有的数据行为以及终端覆盖的特点,为主流行业客户提供有针对性的多屏广告投放策略,并在投放过程中提供多种丰富的广告形式。
其实在互联网时代,数据的获取已经变得相对较为容易,研究分析挖掘成为至关重要的课题。
举例来说,对于传统企业而言,拥有数据,却不知如何分析,比如分析偏好等普通数据已成为一道门槛,虽然我们在这一点上已经实现,并成功吸引了很多广告客户,但难点在于,我们还期望更精准的定位,如哪个用户在什么时间,正在使用哪种屏幕,是PC屏幕,还是电视屏幕,还是手机屏幕?真正做到及时推送这一点目前还处于探索之中。
雷永华:我们这种及时推送叫做“时间营销”,就是通过大数据技术手段及时响应每一个网民当前的需求,让网民在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告,进而提升广告被关注的程度和广告的成功转化率。时间营销包含了多屏营销,因为你需要知道什么样的客户何时在使用哪类客户端,这对于大数据的分析是挑战也是机遇,因为用户普遍反感野蛮式推送广告,那么时间营销就成了用户体验的必然选择。
付海鹏:这是可以通过点击率来判断的,我们投放的广告,客户打开的链接都有我们ID,通过这个ID便可以知道是否是由我们的广告而变成点击率。若用户注册进而消费了,那也很容易就知道了,这也是大数据时代营销的最大魅力,客户可以量化效果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27