京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何做好场景营销
如今,场景越来越呈现出融合趋势,线上场景与线下场景往往同时出现,而且两者间界限渐渐被打破。
对用户数据的挖掘、追踪和分析越来越被企业所重视,在由时间、地点、用户关系构成的特定场景下,连接用户线上和线下行为,理解并判断用户情感、态度和需求,为用户提供实时、定向、创意的信息和内容服务,通过与用户的互动沟通,树立品牌形象或提升转化率,成为大数据企业提供精准营销的目标。
目前场景营销主要涉及的五大细分领域:餐饮(酒店)、购物(商场、超市)、休闲(影院)、出行(地铁、机场、公交)和家庭场景是,未来场景营销将不断拓展新场景,逐步实现立体网状覆盖的场景+。做好场景营销离不开以下这几点:
场景营销的四个要点
1、瞬时性:做到实时化,每个时刻的营销都随场景变化。
2、连续性:做到无缝连接,无间断进行。
3、关联性:能做预判,准备多套营销方案随场景而变。
4、情感性:契合用户在不同场景下的情感诉求。
在场景营销中,围绕受众激励这一营销逻辑,衍生出更多激励式互动营销玩法,这些互动玩法以有趣的方式,有效提升了营销活动的转化率。线上线下融合是场景营销发展的起点,主要基于传统产业服务并不完善;互联网快速发展倒逼传统产业服务转型和互联网+传统产业服务协同融合趋势凸显。而用户、基础设施、线下商家是影响场景营销发展前景的关键因素。
从用户的角度看,用户的生活离不开线下,用户回归线下服务成为趋势,用户的变化带来流量的变化,流量积聚的地方更有营销价值,也更能将流量转化为消费;
从基础设施的角度看,基础设施越完备,所能采集的场景数据将越丰富,对用户行为的判断和预测就越精准,这是场景营销发展的必要条件;
从线下商家的角度看,线下商家对数字化营销的需求是场景营销发展的核心内生动力,但是囿于线下商家对互联网的认知和使用能力都比较弱,自身条件的限制使其无法单纯依赖自己完成营销升级
广告主营销的需求变化
随着消费者的分散性和市场的变化,广告主的需求也发生了变化。广告主从一个快速营销蹿升到了场景化营销的时代。
用户的消费行为是可以预测的
巴拉巴西(Albert-Laszlo Barabasi)在《爆发》一书中提出人类行为93%是可以预测的。未来,人类将处在大数据时代,智能手机及各种传感器将人类的一举一动、一言一行都记录、存储,人类生活的社会将变成一个巨大的数据库,技术的发展为预测人类行为提供了可能。
场景营销发展的核心便在于预测用户行为,用户每时每刻产生的数据,都被场景营销产业链中各环节上的企业用于用户细分研究、用户行为研究、用户留存研究、用户媒介接触习惯研究等,从而更好地服务营销行为,提升营销效率。
在物联网(Internet Of Things)时代,各种信息传感设备,如射频识别装置、红外感应器、iBeacon设备等与互联网结合形成一个巨大复杂的网络,覆盖广泛丰富的场景,语音识别、图像识别、体感互动和情绪感知等技术的发展,将实现对人的全面感知。
与此同时,随着VR/MR/AR技术的发展,线下场景与线上场景间的界限将渐渐模糊,两者高度融合,真实与虚拟交织,共同构筑出新的场景,这将对场景营销的体验带来颠覆性的改变,场景营销未来可期。
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