京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拥抱大数据营销时代
众所周知的,以和媒体打交道著称的的公关行业在互联网时代迎来的全新的挑战,越来越多的他要为企业提供直接面向千万消费者的网络服务。
这个行业中的每一个人,无论是主动还是被动,都被这股数据的洪流裹挟着朝着“大数据”时代一路狂奔,拥抱大数据时代就是营销人的唯一“宿命”。
以上文字为放狠话,仅代表个人情绪和观点。
这年头,做营销做公关的,对于层出不穷的互联网应用和由此诞生的新名词儿都必须要知道了解熟悉并且迅速转化在给客户的提案中,所以不管我们是不是真的弄明白什么是云计算什么是大数据,都必须在这条“追新”不死人的路上勇往直前见招拆招。
在谢文老师《迎接大数据时代》一文中,对大数据的定义有所描述:
按照维基百科上的定义,所谓“大数据”(big data)在当今的互联网业指的是这样一种现象:一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为数据“增长如此之快,以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭,困难存在于数据的获取,存储,搜索,共享,分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大,已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量,而是以P(1000个T),E(一百万个T)或Z(10亿个T)为计量单位,所以称之为大数据。
什么是大数据营销哪?
大数据营销应该值在互联网普及的当下,社会化应用以及云计算,使得网民的网络痕迹能够被追踪、分析等,而这个数据是海量的以及可变化的,企业或第三方服构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务的行为,可以被成为大数据营销。
和大数据一样,大数据营销其实也不算很新的概念,只是因为随着云计算、云端应用、各种移动设备的普及,以及facebook、twitter等社会化媒体的兴起,诸如google和亚马逊对数据营销体系的成熟,使得大数据营销受到越来越多的关注并且逐渐成为多数企业的必选题。
大数据营销是未来营销的主战场,因为所有的人在说电视、报纸等传统媒体在增长在放缓乃至衰减,而且随着多网融合,大数据正在将传统渠道的数据融合,由此形成的“数据为王”的营销格局。
未来的企业市场营销费用的分配,除了部分品牌投放外,多数投放都是在大数据指引的,企业的消费群分布在哪里?企业的潜在用户在哪里?通过大数据找到他们分布的地方,然后用有创意的投放形式让他们成为企业的粉丝以及形成销售。
在大数据营销时代,任何投放带来的点击率、转化率和销售,网络舆情,都将以数据呈现,而如何利用大数据的价值,对于第三方机构而言,都是“技术性”的挑战。
当然,需要注意的是随着大数据时代的来临,数据的量是巨大的呈现无规律分散的;对于企业营销人员而言,如何在海量的大数据中,通过合理的方法论找到对企业有帮助的数据,并且将预算合理的分配在为数众多的数据来源的平台上——这对企业营销人员以及企业决策人而言,都意味着巨大的风险。
就好像我们熟知的那句话,“企业不上网是等死,企业没准备好就上网有可能是找死”。
如何在维护现有营销渠道的同时,覆盖更多更好更有效的网络平台,对于品牌企业的市场部门而言,机遇和风险同样巨大。
我们熟悉的google、facebook、亚马逊等,都是大数据营销的领先者,他们通过对大数据的挖掘、追踪、分析以及投放等的数字化手段,为企业实现大数据营销,不仅帮助企业实现营销目标,也使得他们的商业模式更加的具有技术壁垒。
对于国内而言,大数据营销还处于起步阶段。
相对领先的是百度和阿里巴巴淘宝的搜索和竞价广告体系,这是最容易让企业客户理解的数据营销模式——大数据营销对于传统门户的挑战将会更大,显示广告不仅仅会被要求被展示,更将要和企业官方、官方微博、官方主页关联,更精准更有效,对于互联网媒体而言,在大数据营销时代继续保持对广告主的吸引力,除了保持媒体的影响力外,对广告模式的探索也是必须要做的。
这点,新浪微博的机会是无疑是最好的,也是最可以被关注研究的案例。
对于众多国内的第三方营销传播机构而言,很难会像奥美等大企业直接收购和购买成型的数据公司,但是仍然可以通过其他方面拥抱“大数据”。
国内的媒体环境同样很复杂,众多企业对传统媒体的预算并不是太过削减的同时,会逐渐加大对新媒体费用的倾斜,在这样一个新兴的环境下,能够通过边摸索边前行的方式建立更人性化更智能的投放模式,对于从业者而言,机遇大于挑战。
对于大数据营销而言,需要具备以下能力:
1、 营销传播机构要有采集数据的能力:数据的来源取决于网络业的“开放度”。国内互联网相对封闭的环境,使得数据的采集有相当的难度,尤其是在海量的大数据时代;
2、 营销传播机构要有对数据的整理分析能力:对采集数据的分析归纳,可能是大数据营销快速发展的桎梏。做产品的多数是理科背景,做营销的多数是文科背景,所以,你懂的;
3、 营销传播机构要有策略和投放能力:通过对数据的分析和归纳,形成合理的投放决策,要求我们的市场营销人员,不仅是能够写方案写稿件,更能读懂数据看懂表格,还要能够提出需求~
大数据营销时代,营销人员的产品经理化,将是未来数年营销业的趋势。
如何管理和应用这些打数据,控制隐私和公共空间的边际,最大化他们的价值,被技术驱动的大数据营销——这是对于我们这些有追求的营销人的重大挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30