京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动决胜营销未来
大数据与网络营销珠联璧合,新型数字营销模式,区别于传统互联网营销以媒体为导向的形式,而是以挖掘用户的真实需求为导向进行广告投放。AdTime副总裁李麒在第七届广告主峰会上分享了其在大数据营销方面的经验。
网络广告仍然让企业头疼
2014年,网络广告市场已经突破1500亿元的大关——网络广告炙手可热,广告形式百家齐放,这却带来了企业的选择难题。这些难题主要体现在以下方面:
媒体碎片化
首先,现在是一个媒介碎片化的时代——截至2013年中国网站450万,网页上千亿,庞大的互联网环境下超过6.31亿的受众分散在450万家网络媒体上,高成本投入往往会形成了广告浪费;低投入又恐杯水车薪无法有效覆盖。最终使得大部分中小企业面对互联网营销进退两难。
网民兴趣、行为时间、区域、媒体属性难以把控
其次,如果无法掌握网民兴趣、行为时间、区域、媒体属性等因素,互联网广告就很难做到精准投放。其中在以上因素里,受众区域化这一点,对于受众精确的细分和勾勒,以及广告投放具有非常重要的意义。
广告环境恶化
第三,广告环境恶化——网民常被无关广告信息干扰加剧,而通过我们精确的大数据分析,能做到让合适的广告在合适的时间通过合适的渠道推送给最需要他的人,准确的智能化的广告推送在不影响用户体验的基础上又能提升网民对品牌和产品的好感度。
回报问题
如今日益成熟的抽样调查面临艰难的选择,原有的抽样设计难免误差失控,扩大样本数量无疑可以控制误差,导致费用的不断增加。
在大数据时代下,我们可以通过广告调度来不断优化广告投放产出比,这在AdTime分为同站调度和跨站调度。同站调度的意义是可以在投放产品广告时,进行针对性圈定;而当受众进入网站内容页,此时用户匹配度最高,用户停留时间最长,然后再投放活动广告,对人群进行有效牵引。这是同站调度的概念。
对于跨站调度,比如品牌在网站首页举行互动活动时,用户没有注册参加而转跳到其它网站时,我们可以更换产品诉求,进行追踪投放;而当用户进行注册之后,转跳到其它网站时,我们对受众进行新品推送,提升ROI。让每一次投放在最大程度上收获到最多的转化率。
大数据让网络广告活起来
面对这些难题,我们更需要的是一种更灵活的形式。
用户行为成就——智能管道
互联网有传统媒体所没有的优势。每个人在网上都会留下痕迹,系统通过收集分析用户的互联网足迹,浏览的网页内容,就能找到用户的兴趣关注点,对用户进行细分管理。当用户再上网时,就可以根据用户的喜好,系统自动推送匹配的、相关度高的广告了。
电子商务的崛起让网络广告走向效果时代
随着电子商务产业的崛起,AdTime有了更多展示的机会。电商客户对广告效果的要求很直接,谁能够提高点击率,谁能够带来更大的ROI;而门户网站如今也开始重视人群的细分和定向,也逐渐放弃按天售卖广告位的销售模式,更多的尝试针对不同目标人群的需要,去推送更相关的广告内容,这就给了我们更多的机会,可以帮助门户网站对广告位进行优化。
大数据正改变营销模式
以今天最受关注的O2O为例,但O2O必须形成一个完美的闭环才能拥有足够大的未来预期,线上与线下的打通其实最难的一步便是用户层面的数据统一。这里面存在四个环节:1、如何通过大数据判定,向网站导入精准有价值的流量;2、再如何将价值用户引导至线下商户,并完成消费;3、线下商户又如何把消费数据记录并提交至线上进行分析,沉淀出有效数据对用户特征进行判定。4、从线上对不同特征的用户群体进行针对性个性化的服务,最终再次引入线下商户进行消费。
这是一个复杂的闭环,其中对数据的提炼和处理是最为重要的一个环节。大数据的出现将会是一个全新的局面,地面的数据也将归并到大数据的研究范畴,同时与互联网的数据进行统一打通,这将快速的建立起全新的营销格局。
对于互联网而言,未来的数字营销都将是基于大数据,所有的营销行为都将是以价值最大化为前提。在全媒体的覆盖下,广告将实现最佳效果转化。AdTime将进一步利用自身技术的先进性、分析视角的独特性以及信息数据的全面性,确保自身全营销数字平台的持续领先。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09