
大数据为企业提供营销服务
当今社会全面进入信息时代,全球网络迅速扩张,各类数据、信息大发展的背景下,如何应对来自网络的庞大数据,深入挖掘大数据中的营销价值,发展大数据背景下的营销新思维,创新营销方法、理念成为大讨论的重要议题。借以培养和发展学生的营销思维,为大学生在大数据时代下发展网络营销奠定基础。
为企业提供营销服务
“大数据”是什么?这对于大多数人来说,是一个陌生的词汇。百度百科中对大数据的解释为:所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
有数据显示,twitter(推特)平均每天产生3.4亿条消息,目前新浪微博注册用户已突破3亿大关,用户每日发博量超过1亿条。这些数据是海量的、可变化的,企业或者第三方服务机构借助这些数据,为企业提供咨询、策略、投放等营销服务。
据了解,大数据的应用分三个阶段来实施:数据的整合、数据的挖掘,以及把大数据变成可操作的行动,从而指导决策。比如帮企业做内部数据挖掘,或侧重优化,帮企业更精准地找到用户,降低营销成本,提高企业销售率,增加利润。
中国某会展公司负责人表示,大数据根本不存在数据庞大的问题,所有的大数据,都是由一个个小数据构成的。大数据的大,不仅仅体现在量上,还体现在数据的结构和来源上,大数据的精要在于有用的信息。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
那么,大数据是不是只适用大企业,而不适用小企业?广西财经学院老师罗胜否定了这一说法,他认为,数据分析是要利用科学思维和现代技术,只要有梦想,创新加实践,不存在大数据只适用大企业的问题。“能通过挖掘用户的行为习惯和喜好,在凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并对产品和服务进行有针对性的调整和优化,这就是大数据的价值。”罗胜如是说。
大数据作为服务的传递,不仅仅是单项的传递,而是作为一个进行数据传递及反馈的服务端,在企业与消费者当中起着桥梁、沟通的作用,能够为企业提供多元化的服务,满足消费者的需求。任何一个地方都能产生数据,产生就要分析。目前对大数据的应用主要为终端消费产品和服务。
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分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13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