京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基于大数据的消费者洞察 夯实营销基础
我们可以看到,大数据洞察能够通过各方面数据比对,还原真实世界未知的事情当初是怎么发生的,能回答一系列企业感兴趣,但通常很难准确回答的问题。 如今的市场营销手段已经和过去完全不同了,广告主对营销媒介渠道和营销手段的认知、选择也发生了翻天覆地的变化。
在这个毫无疑问是史上最纷乱嘈杂的大时代里,消费者的行为不再是单纯的接受,而是更加自主,这样的关系模式导致了品牌不能依靠强制来获得关注,而要以更具渗透性的方式进行传播,这也势必要求更透彻的“Consumer Insight”即消费者洞察。
说到如何深刻了解消费者,目前的确有几种主流的洞察方式,除了传统的市场调研之外,还有基于Cookie数据的洞察,以及基于搜索行为数据的洞察,每一种消费者洞察手段都有各自的适应场景。
传统的市场调查研究对消费者进行统计分析和研究的历史悠久,手段也相应成熟,能够清晰的定义被访者的年龄、性别、职业、收入等各方面特征,按照人口属性和产品行为属性维度进行综合分析,标签和维度很多,可以形成具象的典型用户画像。
尤其是网络市场调研打破了线下调研的瓶颈,节省大量调查费用和人力,缩短信息反馈周期,在选定的地区内,获取相对庞大的样本数量。但对于用户具体行为轨迹、特定时间段数据的收集,市场调研仍有一定困难。
并且,问卷调查的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是已经设计好的,调研只是基于问题的资料收集,因此,调查问卷主体内容设计的水平,将直接影响整体调查结果的价值。
不成熟的大数据洞察
大数据时代的来临,让消费者洞察有了进一步发展的可能,数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷,大数据能在不可取样的环境、打破“无时限取样”的限制。过往洞察手段做不到的,大数据可以做到;给不出的,大数据可以给。
理想很丰满,现实很骨感。对于大数据的应用,还远远不够成熟。
有不少基于Cookie数据得出的洞察报告,通过分析数据库内每一个Cookie的网页浏览记录,找到用户的兴趣关注点,但因其数据量、过期时间、数据覆盖范围等因素,只能做较简单的数据分析,无法深度还原,很难捕捉到用户在一定时期内的准确需求。
搜索巨头们提供的基于消费者搜索行为数据的洞察也是大数据洞察的一种,搜索平台拥有庞大的用户行为数据,实时洞察消费者需求,集成数据,进行结构化分析,的确也可以做出一定程度的洞察。
但是搜索行为数据给出的洞察报告仅仅是基于特定区域内,或者局限于某特定搜索引擎的特点,掌握的是部分网络用户的部分网络行为,可以帮助企业看清楚有搜索行为这一块区域上人们的行为方式,但是无法知晓这部分人的后续动作是什么。哪些人有购买行为,哪些没有,两者有什么关系?单靠搜索行为数据,无法给出这些问题的答案。
大数据洞察的理想状态
大数据的真正价值不在于它的大,而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现;时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
大数据不是为了任何一个应用产生的,大数据分析客观要求我们根据不同的目标,使用统计、数学模型,从多层次的数据库中抽取数据,在数据和数据的关联和聚类分析中,寻找出有价值的信息。
只要合理使用,这些庞大、多维度的数据,能够在任何地方、从任何角度以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式呈现出来。用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近真实,意味着企业越能够从这些新的数据中获取更敏锐的洞察力,并将其与已知业务的各个细节相融合。
如果有能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司,能够获取全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为,跨网站、跨产品、跨终端、跨平台地驾驭大数据,在此基础上产生的数据洞察,无疑将为广告主带来全新的价值体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31