京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的精准营销,媒介们将何去何从?
现在很多头部的自媒体账号,百万粉丝开价都要几十万的广告费了,有人和某大号合作,要提前一个月预约,最后投放完有一个“10万+”的阅读,之后就没有其他了。对自身品牌的影响,产品销售转化等等也无从判断。可能有人说,我就是有钱任性,或者说我是为了做品牌,不考虑销量。
确实营销不同阶段目标不同,即使在做品牌,对于转化、目标用户影响等数据的分析还是需要的,这对于品牌的传播延续有非常重要的作用。
前段时间的一次课上,学生问我:“现在的营销都要和技术结合吗?为什么总是提大数据呢?”
我曾在《数字营销战役》中重点讲了“营销七星阵”,其中关于技术部分就有详细的解读,技术是数字时代对于营销来讲非常棒的助力器,技术对营销的“分析、创意、效果、效率、管理”有着五大支撑!
媒介一直是公关公司、数字营销公司中的重要岗位,手握资源一边对接着大V、自媒体人等,一边和公司策划、AM、AE进行内部协调,对于媒介来说,有哪些痛点呢?
1、真实数据:
媒介“选号”很关心一个自媒体账号的数据如何,第三方工具如果可以准确提供,不仅仅效率提升,对于前期的分析工作也有很多帮助。
这是拿“十点读书”举例,同一个账号,不同平台对数据的更新是不同的,目前新榜以预估为主,预估活跃粉丝142万,易赞则是实时更新数据,以7月某天为例是843万粉丝。
2、海量VS精准:
账号那么多,哪些才会有效果?怎么来判断账号是否符合品牌特点?我曾遇到有一些山寨号,名字上很像一些"大号",可是打开公众号发现内容就差了太多,如果可以通过智能匹配,不用大海捞针一样一个个选择人工判断,效率会大大提升,效果也会在媒介环节就有一定保障。
今天这篇文章要以易赞为例来讲讲大数据在营销中的作用,为什么是易赞,当它出现时,从概念到落地,都让我眼前一亮,易赞的两位创始人青龙老贼和契约都是我的好友,早期也将自己的自媒体放到了易赞平台,后来我做了自己的产品,也用易赞做过活动。
那么,大数据下的精准营销的主要优势和作用是什么?
1、精准数据让广告更加人性化
精准数据是对媒体、用户属性进行多维度分析,而不是媒介在“选号”时靠感性判断,或者平台方的“一面之词”。最近分答模式火爆,类似一个产品也迅速崛起,就是机遇APP推出的“打听一下”,和易赞合作,通过大数据分析,针对商界实事、专业知识共享、生活场景互动的投放范围,再基于社交媒体账号画像和大数据内容语义和用户行为数据分析,优选最佳匹配账号,比如一个有情感、有价值、有趣味的场景问答,比如“家庭月收入多少才够去迪士尼?” 这个创意主要针对亲子群体,针对匹配的账号是辣妈教室。
该社交媒体账号画像高频词展示
此次传播中自媒体运营者深入参与“打听一下”产品,从内容植入到运营者的朋友圈传播,100多个点赞互动,成功建立起消费者对品牌的关注、兴趣和互动。
2、有助于发布更有营销效果的广告
在自媒体做投放,有效果是前提也是结果,如何提升投放效果,除了创意要好,那在前期“选号”上就要足够精准,这部分是可以通过数据进行分析,比如粉丝活跃,看点赞、评论以及评论点赞等。具体体现在哪方面?
数据分析预判营销效果:易赞对一个账号的评论、点赞、商业合作等分析,对之后投放可以达到多少效果,使用什么类型词语都可以做预判。
垂直行业解决方案:通过对各个账号进行内容分析之后,易赞不会简单的按照汽车行业、金融行业这样传统账号分类方式,而是针对性定制垂直细分行业数据模块,大大提升效果。易赞在有一些细分领域的投放已经实现了1:2甚至1:3的投入产出比。
行业解决方案
精准匹配
内容营销一直存在,且远比推销式的硬广好的多,如何让内容更精准的触及目标用户,是广告人、营销人都在不断优化提升的,从媒介选择到创意,选对了媒体,做好了内容,提升效果的同时也是在降低成本。
那么,媒介们到底该怎么办?会不会被抢饭碗呢?
目前的智能是在人脑操控之后,大数据的算法、分析是提升了效率,通过对广告传播有价值的维度让媒介人员更有效的做出判断,那什么样的媒介会被淘汰,就是还不了解或者不会使用工具,一定会在精准营销面前落伍。
这篇文章只是分析在自媒体内容营销的精准方面,通过类似易赞这样的大数据平台进行分析、投放,大大提升效率,提高效果。
在数字时代做营销,技术工具是重要的辅助手段,就如同我们要从A城市去B城市,如今可以坐飞机、高铁,但是你说步行也能到,方向是对的前提下,我们就要衡量如何提升效率与效果。
最后总结一下:
内容营销要精准,
媒介投放不能晕。
数据工具智匹配,
效果提升传佳音。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14