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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28