
大数据时代新营销之变
大数据推动了新一轮的产业和技术革命,也为中国营销产业带来了深刻的启示与改变。面对大数据时代的到来,探寻行业的创新与变革,已成为悬挂在中国营销产业头上的“达摩克利斯之剑”。作为“中国广告第一股”的省广股份,将于12月29日在北京召开战略发布会,全新演绎大数据时代的营销变革之道。
营销产业步入
“精准制胜”大数据时代
中国营销产业已经从过去的“渠道为王”,步入“精准制胜”的大数据时代。
省广股份一直被誉为“行业转型升级样本”,在长达38年的发展历程中,省广从一家中小型的区域广告代理公司,成长为“中国实力最强的营销传播集团”。
省广股份董事长陈钿隆指出:“要实现从传播到营销的全面升级,必须加强跨界的融合与创新,通过大数据提升整合营销的能力”。
创新盈利增长模式
近年来,省广股份持续创新发展模式,不断展现作为国际化整合营销集团的实力与自信。特别是2010年成功上市后,省广股份不断加大产业的整合力度,快速完成了从“广告扛旗者”到“营销大平台”的全新蜕变。据公开资料显示,省广股份2015年营业额近100亿,独占中国营销产业榜首。并形成了覆盖全国的产业版图,拥有超过110家成员企业,4500多名营销技术人员。
据了解,省广股份全体系已经拥有超过1000个客户,其市场规模超过2000亿元。按照目前的营收比例,仅挖掘了不到5%的市场份额,还存在着极大的挖掘潜力与增长空间。
按照目前省广股份的转型布局,将围绕“大数据”与“全营销”,全面重塑省广的核心竞争力,以此扩大全营销市场份额、提升盈利能力,推动省广股份从一家广告传播集团升级为“国际化的营销集团”,加快实现千亿市值的战略目标。
数据驱动业务转型
享誉世界的IMC之父——唐·舒尔茨教授曾在第二届GIMC创业节上表示:“在数据驱动的大数据时代,传统的‘广告传播’规划方案和模型被彻底摧毁,企业营销传播要从消费者真正的‘痛点’下手”。省广股份此次围绕大数据的业务转型升级,就是对产业发展方向的一次具有里程碑意义的探索与实践。
目前,省广股份已经完成了全营销业务架构的重组,打造由传漾科技、诺时大数据、东信点媒等10家成员企业组成的大数据精准营销产业矩阵。而在大数据平台的建设方面,联合全世界最优秀的大数据公司,打造了多方共赢的大数据联盟,将大数据变成省广股份的有形“重资产”,从而加速构建省广独具优势的数据生态体系。
陈钿隆表示:“GIMC大数据的建设已取得阶段性的成果。第一批超过40家的优秀大数据公司已经确定加盟GIMC大数据联盟,GIMC大数据产品平台已经能提供超过100种不同维度、应用丰富的大数据营销产品,将于12月29日面向社会各界隆重发布。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26