京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一、利用大数据接触用户 实现在线订单最大化
在大数据应用方面,主营在线酒店预订服务的雅高达(Agoda)公司目前所做的尝试,主要集中在如何与用户接触的环节。
Agoda东北亚区PPC总监孟宇女士介绍,“第一个环节就是怎么样真正接触到用户,并把这些用户带到Agoda自己的网站上。”Agoda是基于互联网成长起来的电商企业。在过去的这几年,孟宇的团队一直尝试从各家搜索引擎和其他媒体上购买流量,拿到真正用户的需求,然后把他们送到最相关的页面上。
“我们尝试通过很多方式进行优化,以把定单做到最大化。比如不同词的分组、不同的创意、不同的服务匹配等。经过四年的积累,通过对上千万条关键词的优化,我们搜索引擎优化率提升了24.6倍,我们的定单比以前翻了几十倍。”
即便如此,孟宇依然认为自己对数据的应用还处于原始人的状态。“我们希望能尽快的进化成现代人的阶段。那样可以挖掘出更好的价值。” 孟宇希望未来能够利用大数据建模或运算能力预测未来的一些趋势,比如在各个法定假日里关于城市的人流量的预测和分析等,并由此预测用户在未来的旅游需求。
二、尝试进行数字资产的多维度盘点
在大数据的应用上,毋庸质疑百度一直是走在行业最前端的。百度营销研究学院常务副院长侯丽斌女士介绍,目前百度为客户提供的服务不仅仅是一个流量的导流,而是给用户提供全方位的解决方案,包括实时的动态调价等。她解释说这种应用可以让航空公司在最短时间内,最大效率提升售买机票的规模以及效率。
其次,在企业管理模式创新上,基于大数据,百度还可以帮助企业更智能的运营,比如当用户进入万科的某个地产项目之后,他可以通过百度地图进行导航,找到最佳的停车位;同时,百度也可以利用人流的行为轨迹等一系列的轨迹,帮助万科在招商及整个店面优化上提供支持,使整个商业模式进入一个全新的时代。
另外,从去年年底开始,百度还开始尝试帮助企业对其数字资产进行盘点。也就是说,这个数据产品,可以为企业提供一种对数字资产进行新维度的测量及构建的可能性,并在这个评估的基础上推出关于数字品牌的管理方法。
三、分析客户诉求 打造新的保险产品
作为亚太最大的保险公司,中国人保在保险电商方面的尝试非常积极,而且卓有成效。PICC网络营销部处长薛杰诚先生介绍,尽管中国人保是比较传统的一家企业,但在大数据方面已经拥有65年的经验。为什么这么说呢,因为保险行业本身就是建立在大数据基础之上的一个行业。
互联网飞速发展之后,中国人保在2010年成立了网络保险事业部。在不到四年的时间里,这个部门一方面主要致力于精准的营销投放,如搜索引擎投放等;另一方面也致力于通过互联网的手段整合一些数据,以分析客户的诉求,打造新的保险产品。目前,中国人保的网络平台已经发展为中国最大的保险平台,中国人保的车险销量也在全国遥遥领先。“通过国双科技的数字营销解决方案,中国人保财险(PICC)车险投保订单转化率提升了354%。”
对于未来的大数据应用尝试,薛杰诚坦言:“我们当前面临的最主要问题是跨平台之间的数据障碍。比如中国人保微信号下目前有非常大的用户群,但是这些用户数据和我们官网上的用户数据,以及APP的用户数据还是相对割裂的。我们无法识别微信粉丝是否购买了某个险种、或者与我们有哪些交集等。这个数据还没有打通。我们希望未来能够利用大数据工具将这些数据打通,并由此洞察出一些规律,预测将来的一些方向。
四、借用大数据分析来为营销决策提供支持
可口可乐大中华区数字营销总监张天博士是营销圈中将大数据用得最风生水起的一位。今年,可口可乐发起的一项别开生面的营销活动——即把最火热的流行语或最劲爆的歌曲名印在了可口可乐瓶身上——就是利用大数据分析运筹出来的。
在这个今夏最煽情的营销活动中,大数据不仅能帮助可口可乐确定哪些歌曲最受欢迎、用哪句歌词最讨巧、选择哪些明星代言“晒歌词瓶”活动效果最好,还能考量出营销效果、明确不同营销活动对拉动销售的贡献率是多少。
“对于营销来说,肯定是希望能够真正知道我面对的到底是什么样的消费族群。只有这样,才能够制定出相应的策略,进行相应的营销的活动。”张天博士透漏,“当下可口可乐正在建立自己的消费族群的数据库,然后将以这个数据库为基础,再跟购买的营运商去合作,把营销做得更加深入。”
谈到未来,张天博士希望能够将大数据精细到在局部领域中获得竞争优势,与消费者有更加个性化的沟通,尤其是如何在内容营销中进行实时营销的方面。
五、期待跨平台跨渠道追踪消费者
标致雪铁龙在积累完整数据方面也开始在行动。标致雪铁龙PSA亚洲区媒体策略人朱慧怡女士表示,目前客户使用的终端越来越多样,从PC端、手机端再到PAD端,而企业对每一种终端的监测方式又都不太一样。
朱慧怡特别希望有IT厂商能够找到办法将PC端、手机端和PAD端的平台打通,然后用数据仓储的技术进行统一数据的分析和综合运用。因为只有这样才可以全方位更好地了解消费者,由此优化自己的产品满足消费者,让消费者有更好的体验和互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10