京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基于大数据的消费者战略
只要涉及大数据,无论是谁都会注意到与之相关的争论已日益两极化。一方面,热情倡导大数据价值的人认为,大数据不仅彻底改变了我们的经营方式,而且还从根本上改变了科学和我们实际生活世界的组织方式;而另一方面,怀疑论者认为,大数据的宣传言过其实,它并没有从根本上改变什么东西。
本书关注的是,在营销方面企业该如何利用大数据,并从这方面对两极化的争论提出自己的见解。本书阐述的是,我们人类理解数据并从中获取意义和生活在数据媒介世界的体验。虽然书中会不可避免地涉及其他一些方面,但这是本书的核心所在。本书所阐述的大部分内容也适合非营利组织和政府机构,但为了简化起见,还是把企业作为主要参照对象。
当然,大数据有时不免会被夸大其词。在这一点上,技术专家通常需要负主要责任。他们经常会让我们认为,只要把各种人类行为简化成一系列数据点,那么就能够预测未来的大部分活动。这种人类行为的简化主义观点没有认识到我们生活的世界、居住的微妙生态系统和行为发生的环境条件的复杂性。简单地利用大数据(指个人数据),意味着营销人员降低了大数据的作用,使之成为组织的战术而不是战略组成部分。
本书要阐述的是,营销人员如何从技术专家那里重新夺回大数据的控制权和如何更多地从战略角度来重审大数据的意义。这样做势必会使营销职业重焕生机活力。理解人类行为的数据是营销人员和社会科学家的一项长期有效的技能。我们开始看到,在大数据领域,他们的很多专业技能可以帮助我们有效理解和解释数据。当然,新的挑战也日益明显,而这恰恰意味着我们需要用原始的方式来考虑这些问题。
我们能够从数据痕迹中获取很多有价值的东西,但许多分析和解释仍然停留在很基本的行为层面上。企业力图差异化,但技术削弱了企业在竞争中脱颖而出的能力,而这就创造了一个机会。人类的行为是复杂的,但大数据提供了理解复杂性的新方式。复杂性应该是营销人员的朋友,因为复杂性提供了寻求差异化的机会。
在开发利用大数据带来的机会方面,社会科学家通常都走在企业的前面,诸如网络心理学、计算社会学、文化分析之类的新领域正方兴未艾。因此,我们可以充分利用大数据和提高信息处理能力,对人类行为形成新的认识。通过这些新的领域,企业可以找到探索隐藏在数据泥沼中的意义的新方法。
在所有这些当中,我们不能忘记消费者体验。这是因为是消费者产生了这些数据,而且他们还是这些数据所产生的活动的接受者。消费者愿意参与其中吗?我们需要探索消费者理解其体验的方式,因为诸如隐私和授权之类的问题本身正在迅速成为企业差异化的来源。
虽然书中有很多有用的指导原则,但本书并不是详细的使用方法手册。本书号召组织抓住机会,了解如何以令人激奋的新方式利用大数据更好地理解消费者。本书的核心是,为了明智应对大数据,我们确实需要深入理解人类本身。如果我们不能了解在此过程中可能陷入的陷阱,也就不能解释数据。我们需要行为框架模式来帮助我们探索数据集。为了理解企业如何能够最有效地执行数据战略,我们需要理解人类如何应对数据媒介环境。
本书能够帮助营销管理者、品牌经理、战略家和高层管理者认识数据经济如何彻底改变客户关系,以人为中心的大数据策略如何为品牌创造真正的价值,书中提出了应对大数据带来的各种挑战和机会的方案措施,可帮助组织理解和消化吸收其数据资产,并创建了形成差异化的系统性分析方法,让决策者成功穿越迅速变化的数据经济环境。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29