
大数据时代 蓝海K+多屏助企业突围
在科技持续发展今天,我们生活也更多的接触到多屏,无论是在办公,购物,旅游,还是交通工具等,多屏都以围绕着我们的生活,人们通过PC、手机、平板电脑、智能电视、穿戴设备等主流终端来为我们提供每天的生活和工作需求,可以说“互联网”已经无处不在,而人们也离不开这个拥有多屏时代的生活。
据CNNIC统计,截至2014年6月,我国网民上网设备中,手机使用率达83.4%,首次超越传统PC整体使用率(80.9%),手机作为第一大上网终端设备的地位更加巩固。而互联网发展重心已从“广泛”转向“深入”,网络应用对大众生活的改变从点到面,互联网对网民生活全方位渗透程度进一步增加,多屏时代已经来临。2014年上半年,中国网民的人均周上网时长达25.9小时,相比2013年下半年增加了0.9小时。传统的消费、社交以外,更新颖的应用,推动网民生活的进一步“互联网化”。
但仅仅借用多屏技术,企业在这个大数据时代,就可以“高枕无忧”了吗?答案是否定的,因为你根本不知道你的消费者在哪里,从哪里知道你的企业,又是通过怎样的终端访问企业。但今天是大数据的时代,任何细微的事物都可以通过数据完整的呈现在我们面前,我们可以通过数据来了解消费者的需求,来了解市场的发展等。大数据虽好,但如何才能做到真正收集到与企业有关,帮助企业实现多屏的基础之上,又能更好的通过数据营销,我想这正是难上加难的事情。
就在这个关键时刻,蓝海基业应运而生。在行业内10年的积累和沉淀,加上对于市场的了解和对于企业目前现状的分析,蓝海基业为企业量身打造了K+多屏。K+多屏是蓝海基业独家研发的支持多终端显示的企业品牌应用推广平台,基于目前大环境和市场客户习惯,研发目前企业获取客户流量最重要的多屏入口,K+企业网站, K+手机网站,K+企业APP,K+企业微站,用户无论通过何种终端,随身、随时、随地的可进行访问,而同时也从方方面面满足企业多屏宣传推广通道。当然,后台功能也可谓之强大,它可以满足各个行业的企业要求,首先在数据处理方面,K+多屏具备了营销分析和支持及统计分析和支持两个大板块,营销分析和支持很好的帮助企业了解自身平台在搜索引擎的排名,优化在搜索引擎中更好的让客户找到我的方式,多方面立体式的帮助企业了解在搜索引擎的状态;统计分析和支持在企业营销需求分析上更好的通过数据展示的方式,帮助企业找到出路,从流量、访客、访问方式、产品热度、焦点关注等等方面收集客户信息,企业通过实际数字,了解到目前市场和客户情况,更好的把握自身企业发展方向。除此之外,蓝海基业还提供更专业的企业品牌营销方案,更高效的品牌推广策略,更贴心的企业品牌服务,致力于成为中国领先的IT移动应用服务提供商而努力。
企业是否能发现更广阔的营销空间,是否能领悟到如何面对市场需求做出正确的调整,如何在瞬息万变的多屏时代实现真正的突围,选择K+多屏,势在必行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13