京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据营销:传统企业的华丽转身_数据分析师
近几年,大数据的火热程度自不待言,数据分析在营销领域的广泛运用,使得越来越多的广告主意识到,固守着传统企业的营销模式,已经Out了。于是,向互联网转型迫在眉睫。然而如何顺利转型,却不是每个广告主都能做到的。怎样才是有效的大数据营销模式,在2014悠易DSP DAY上海站的论坛中,来自数据分析行业专家,成功完成互联网华丽转身的知名传统企业相关负责人,将带您一同探寻大数据营销的奥秘。
大数据营销趋势及扮演的角色
大数据营销要产生效果,需要一定的学习积累包括磨合,这个不是短期内可以产生效果的,它不像今天大家都在投的搜索引擎和直接投放电视广告,预算越大,产生的营销效果越好,这是可以有正向比例的。而利用大数据做营销,效果就如同Log抛物线,越到顶端加速越快,但是起步相对比较难,如果没有等到加速阶段就放弃,自然不会产生客观的效果,对于广告主来说,需要意识到的是,大数据营销需要背后海量数据的积累和分析,这是和普通的营销方式所不同的。
安客诚亚太区产品总监李辉表示,即使有很多的趋势,但大数据营销的本质没有变,就是通过合适的渠道找到合适的人,建立关系,实现销售。最关键的还是营销。
还有一个就是移动,移动造成的受众时间碎片化,跟PC广告不同的是,广告主需要想出受众所在的场景,这是比较困难的。
“在和广告主接触的时候,被问到最多的数据营销问题就是数据带来的价值”,李辉讲到。“数据不是短期内可以一蹴而就的,企业需要有一个内部的数据系统,这对企业也是一个很大的转型。
作为国内知名的广告主企业,海尔做营销的主要目的是什么?海尔是不是真正使用了大数据营销,有成功的解决方案?
海尔家电产业集团数据战略发展总监孙鲲鹏说:无交互不海尔,无数据不营销。数据可以提升我们的营销的效果,通过对数据的采集、挖掘、预测,能够帮助我们提高海尔的营销效率和效果,这是直接的好处。另外还有一个根本的好处是优化用户体验,以前没有数据做基础的时候,企业是单方面的把产品推销给用户。现在有了数据,可以通过需求预测数据模型洞察用户需求,大规模一对一精准营销,这样的用户体验是不一样的。也就是说,以前是为产品找用户,现在是为用户找产品。
至于海尔的数据模型是如何建立的,安客诚李辉介绍说,这些都基于海尔几十年的经验和线下习惯。安客诚将海尔系统来自不同渠道的售后售前和线上数据整合起来,基于这个可以做一些用户行为分析、建模、标签化。在应用到媒体的时候,还有一个要解决的问题,就是把数据和媒体数据实现连接,因为媒体这边也有用户人群的画像,有这么多用户标签,海尔的数据和悠易的数据对接,就可以实现在里面的人群寻找。
未来数字化营销的趋势展望
对企业来说,大数据营销已经成为未来营销新趋势,广告主期待未来会有什么数据在国内市场产生?更期待什么样的数据产品?
当提到这个问题时, 孙鲲鹏表示主要有三个方面:
第一是生态圈。目前海尔数据偏线下,从生产、开发到销售、服务,拥有的是第一方的线下实名数据,缺少线上数据,期待建立一个数据生态圈,在确保用户数据安全的条件下,借用先进的方法,让外部的线上数据和海尔的线下数据进行匹配,丰富用户画像,更加精准地洞察用户。
第二是开放。迫切希望数字营销行业能够开放,而不是大家都把自己的信息关在围墙内。越开放越安全,越关门越危险。至于开放什么?希望多举行类似的论坛,互相连接,不谈恋爱不见面怎么结婚?
第三是标准。希望建立数据行业标准。比如说安全,到底什么叫数据安全?比如海尔与互联网企业之间,什么样的安全标准双方都可以接受?包括企业的DMP数据管理平台与外部的DSP平台对接,PMP、RTB的开展,现有标准是否最合适?而且这个标准需要通俗易懂,否则这个新事物很难快速推广。
对于建立行业标准,安客诚李辉也表示赞同,未来安客诚将解决数据连接性问题,怎样能够有一个很好的数据连接技术平台,能够既保护好数据的产权,又实现数据的价值衡量。最后实现技术层面和整个业态的开放和广告主的开放。
杨纯表示,Admaster在2015年更希望为广告主提供好两个方面的工作,第一,连接外面的互联网数据,更好的为顾客服务。第二,帮助广告主把现在已有的数据,包括自有数据,怎么能够更好的在媒介环境里形成更加清晰全面的认识,只有了解才能投放,这两件事情做完以后,就是整个大数据的体现。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14