
大数据激活互联网女人经济_数据分析师
互联网由男人们一手构建而成。玛丽莎·梅耶尔、玛丽·米克尔、小龙女这样的巾帼英雄是异类。但是,现实生活中占据半边天的女人们则是支撑互联网经济的人。
女性繁荣互联网
女性闪购网站唯品会近日市值终于突破100亿美金,与360比肩,仅落后于百度、腾讯和京东;美妆电商聚美优品上市之后已连涨数日直逼40亿美金;转型女性垂直电商的蘑菇街估值已高达10亿美金。
支撑起这些财富故事的都是,女人。而现在的土豪,百度、腾讯和阿里也有相当大的一部分业务来自女人。视频网站、导购网站、文艺社区、大众点评、妈妈社区,太多互联网业务是由女人们在贡献内容和流量。大姨妈、美图秀秀等面向女性的App应运而生,正在互联网女性市场掘金。
在崇尚“男主外女主内”的中国,女人拥有冲动消费的特质,以及家庭消费的决策权。百度数据显示,一个中国家庭80%的消费项目由妻子决策。在这样的大背景下,互联网产生繁荣的女人经济便再自然不过。人们已总结出,女人、孩子和有钱人的钱最好赚。
在美妆、鞋服箱包、奢侈品这些“典型”的“美丽”生意之外,女人们究竟在期待什么?还有哪些需求没有被挖掘?
女性需求待深挖
人们过去了解一个特定用户群体的需求,只有通过直觉,或者抽样调研的方式。在互联网时代,要了解女性需求则有了新的选择。相比传统行业,互联网的优势在于它是数据驱动的。通过将一切静态信息、动态过程电子数据化,除了可以永久保存之外,还可以挖掘出全新的价值。
百度、腾讯、阿里等公司拥有海量大数据,并可通过用户搜索行为、个人资料和购买行为来了解谁是女性用户,女人们在想什么,关注什么,如何进行消费决策,并基于此进行精准营销抑或其他大数据应用。
收集数据-挖掘价值-响应动作,大数据三步曲中,大多IT企业停留在第一步,譬如被作为反面教材的运营商。还有一些企业能够挖掘出价值但却难以做出影响用户的动作。BAT可进行精准广告投放,或者产出详实的数据报告共享给企业。这样的动作将帮助所有企业去理解女性不断变化的需求,进而提供及时的、个性的、精准的产品和服务。
大数据洞察女性
作为中国最积极的大数据玩家,百度自然不会放过对女性用户的需求挖掘。
除了此前便与宝洁欧莱雅等深度合作之外,百度近日还在戛纳国际创意节发布了基于大数据挖掘的女性报告,包括女人“最爱榜单TOP5”,十大女性关键词以及一些女性搜索数据。这种对女性群体进行专门的独立挖掘的价值,是百度指数和百度沸点的补充。
一些结果会大大改变我们的主观印象:女人们更关注小米,而不是苹果;更喜欢的旅游目的地是小资的乌镇而不是豪华的马尔代夫;满大街的LV甚至未能进入奢侈品榜单。
企业、明星、媒体可以根据百度数据挖掘出的结果去发掘、观察女性用户的需求和改变。百度的数据挖掘能力甚至可以细化到女性在不同年龄段、不同地域、不同时间段的特性差异。麦当劳等企业正在越来越多地利用百度去了解用户。
大数据的机会在于垂直领域。只有将垂直领域的大数据结合业务场景、行业背景、企业需求进行深挖,才能将数据价值发挥到极致。
除了百度,腾讯与广州妈妈网等合作,通过广点通进行应用推荐帮助广州妈妈网的App快速推广;淘宝和天猫以女性用户为主,结合其投资的微博、蘑菇街所掌握的社交数据,可在挖掘女性需求上做不少文章。
现在只有百度将女性用户的需求洞察单拎出来并且以报告形式发布出来,这是百度想进一步向外界展现其大数据实力的表现。百度正在尝试将大数据资源和能力转变为服务,并形成新的商业模式。在此之前,百度盛大推出了大数据引擎等产品,还邀请了吴恩达等大数据技术大牛加盟,这一切都奔着大数据的商业化而去。
在女人经济成为中国互联网中流砥柱时,企业要想更加了解正在快速变化的女性群体,要想洞察不同年龄段、不同地域的女性需求,要想了解“多变”的女人,必须用好大数据。大数据正在激活中国的女人经济。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22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