
企业如何完成一次大数据营销
当企业找到了合适的数据平台,大数据营销的步骤就相对简单很多了,尼尔森认为,营销者只要一句以下5步,即可完成一次全流程的大数据驱动的精准营销活动。
一、确定对象:
一般而言,大企业往往有自己的市场细分模板,以及品牌传播目标人群定位,当大型企业在营销活动时与大数据平台对接,现实中往往是一个经验指导的人群选择。因为大型企业自身的客户细分模型与大数据平台的客户标签未必能够建立一套无缝的“对话机制”。尼尔森在美国已经建立了连接大数据管理平台与企业个性化细分模型之间的“对话机制”。尼尔森中国的行为标准细分模型也已经落地实施,以满足企业界对大数据营销与战略市场细分相连接的需求。
二、确定预算:
数字媒体最大的优势是,无论是大花费还是小金额,营销者都可以精准找到自己希望找到的消费者。当然,话费金额较小时,可能能够触达到的目标消费者也相对有限。确定数字媒体预算时,尼尔森的建议做法是基于历史数据通过营销投放优化模型,在电视、互联网、平面、户外等媒体之间确定合适的花费比例:在互联网媒体上,根据不同媒体的贡献程度,进一步分配在搜索、展示、视频、邮件、官网等分配合理的预算。如果大数据平台支持以及数字推广媒体方支持,可根据不同的消费者,在不同的广告位置进行精准竞价投放,以最大限度的利用推广话费所获得的回报。
三、实时监测:
推广投放之后,企业必须知道自己的推广投放是否有效,是否触达了当初设计的目标消费人群,是否引起消费者共鸣,消费者是否能够记住广告,记住品牌等。一般而言,很多消费者会针对推广曝光和非曝光组合进行对比,再进行推广实时效果测试,并对比不同平台、不同形式的推广之间的表现差异;同时大企业的营销者希望对比电视广告的人群特征与互联网广告人群的特征,对比DRP(毛评点)和IGRP,为后续的推广决策做支持。
四、效果评估与优化:
推广投放之后,一般而言,线上线下的销售都会得到一定的提升,企业的品牌认知度等指标也会得到提升,但到底提升了多少,投资回报怎样,往往是营销决策者关心的问题。
五、资产入库与整理:
实质上应该在推广投放的同时就进行数据收集,企业在自身能力与资源允许的情况下,可以通过收集每次营销获得消费者响应、关注、兴趣或搜索、点击等数据,来丰富和壮大自己的消费者数据管理平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04