京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据环境下的数字营销新常态_数据分析师培训
20年前,尼葛洛庞帝曾提出“数字化生存”,伴随新的生存方式,整个商业世界也迅速数字化,尤其是专长于洞悉和表达商业思想的广告行业,一时间数字媒体及营销公司风起云涌。到了今天,数字化早已成为人们生活的常态,但数字背后的“数据化生存”,从去年起就像不速之客,也像自远方来的友朋,开始让传统的数字营销行业有些措手不及也不亦乐乎。论体量,目前一年所产生的数据,抵得上过往人类历史的全部;论处理能力,云计算资源也在摩尔定律的作用下,让PB级数据的实时处理也易如反掌,于是在这样的一个突变的大数据语境下,数字营销业者如何继续收获健康可持续的增长?又如何在国民经济发展进入“新常态”的背景下,探索出自己的行业“新常态”?
让我们先看看什么是新常态。在国家层面,这是决策层对国民经济发展的全新战略定位,“新“,意味着不同以往,经济增长要从要素和投资驱动转向创新驱动; “常”,意味着相对稳定,”新常态“告诉我们,经济发展速度正从高速增长转向中高速增长,发展方式也从规模速度型粗放增长转向质量效率型集约增长。
在这样的宏观环境下,数字营销领域在过去的一段时间也发生了很多变化,融资并购、人员流动、移动互联网物联网大潮等等,但不管变化如何,对数据资源的处理和应用一直是漩涡的核心,一个豪车品牌的微信朋友圈广告,就让基于数据和算法的“猜你喜欢”广告,猜出了一场全民身份认证的欢宴,这就是活生生的数据化生存。这个时候作为最专业的数字营销机构,最大的任务就是要把这样的生存方式,结合营销经验,打磨出充分数据化的方法、工具乃至平台,创领一个更好服务广告主的数据营销“新常态”。这个“新常态”,也就是我们反复强调的“无数据,不营销”。只有这样,才能提高服务标准化水平和质量,也只有这样,才能在去增长神话的发展新思路下,在人口红利逐渐褪去的今天,产出数据红利保持增长。这个红利的关键在于如何通过大数据和算法的洞察,让营销决策更科学,有效率,有效果,进而实现价值增值。
具体来说,这里有几个方面的变化非常重要,第一个是受众和品牌洞察层面,开始从局部统计抽样到全网全量还原。营销最核心的问题永远是受众,但传统的抽样调研方式,在大数据时代,始终有3个问题限制了其作用:一是在今天随时在线极度碎片千人千面的时代,单纯抽样的见微,还能否知著?第二个是问卷设计和答案的真实性里永远有人的因素在里面干扰数据的准确性;第三是时效性的问题,动辄耗时数月完成的研究报告能否应对当下市场的急遽变化?面对这样的一系列问题,大数据提供了相应的解决方案。之前派择通过自主研发的一站式营销决策平台DataVenus,为某乳制品公司的儿童奶产品做了全面受众调研,仅用两周的时间,将客户的受众进行全网匹配比对,从背后观察她们真实的网络行为。其中有一点很有意思,我们发现Iphone6上市后,这个品牌的目标妈妈们会在电商平台大量的搜索Iphone5s,远超过平均水平,她们特别关注新机上市后,老款产品的降价情况。小小的一个举动,却充分的反映出她们有一定经济实力,但又非常务实,不盲目跟风,追求性价比的特点,这对产品的传播策略和定价非常有指导意义。这样的答案,在传统调研中很难通过问卷得到,同时也大大缩短了受众发现的周期。当然,这里并不否认传统调研在定性研究上的作用,有些针对性的座谈或问题有可能让她们有更主动的表达。但我们相信,大数据的所见即所得的实时准确洞察,再补充一些“见微知著”的针对性研究,才是智能受众发现的“新常态”。
第二个是广告投放决策层面,开始从经验驱动到算法驱动。广告投放的决策,最关键的是预算的分配和进程的管理,预算分对了,过程控好了,结果自然水到渠成。过去虽然数据有限,但广告渠道和采买形式也相对不复杂,凭广告效果数据和经验来制定排期尚能满足需求。但差不多从前年开始,大数据技术开始全面进入展示广告领域,RTB,PMP,PDB等采买方式纷至沓来,同时出于品牌传播需要CPD和CPM形式也依然存在。这种复杂的媒体和数据环境,早已超出一般的媒介人工或传统数据库支撑的排期系统所能承受的范围,这时必须交由云计算平台和算法引擎发挥作用。派择的经验是,用全网的媒体日志数据和集团10多年积累的项目数据,构建了一个业内最完整的受众媒体广告数据库,其中最核心的点击率实时预测部分,算法工程师会用全体数据做训练集分析出核心影响因素,用逻辑回归的方式建模预测,并通过机器学习的方式,对回拢的投放数据进行模型的参数调优。在前端只需在DataVenus里面的adplanner版块,轻点几下鼠标给出营销需求,系统就会结合广告主的需要,调用KMR(key marketing requirement)算法智能的进行跨屏排期推荐和预算分配,确认后并交由系统进行统一的程序化购买以及智能的进程管理和优化。在进程管理过程中,算法逻辑会告诉广告主基于KPI的已完成量和未来每日所需的投放量,彻底让广告主从浩如烟海的投放日报周报中解脱出来,一个界面控全程。
另外在市场舆情分析,{CDA数据分析师培训}品牌研究等领域,全网大数据的抓取和洞察也能发挥出更大的威力,篇幅所限,这里暂且不展开谈了。但不忘初心的是,我们希望未来的营销决策,从受众发现,到市场研究,再到广告投放并回拢数据指导未来营销的闭环中,都藉由大数据的方法和工具,来更科学、准确、迅速的进行,让未知可知,让隐见显见,让过程无过。就像《数据之巅》里提到的尊重事实、强调精确、推崇理性的数据文化一样,创领这样的营销文化,实现无数据不营销的数字营销“新常态”,既是派择的主张,也是使命,或许更是数字营销领域,第三个十年,最大的未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27