
警惕!大数据营销中你丢了什么_数据分析师
什么是大数据营销?大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。
大数据营销给企业的好处是什么
以往企业做营销宣传基本是一对多的模式,即选定一个大的平台,在这上面做营销推广,利用平台优势去影响更多的用户。这样的广告效果在早先还是比较有效,但是随着用户接受内容的渠道和生活习惯行为的变化,这样的粗放式营销手段已经对用户产生不了推动性效果。这时企业需要在有限的时间内,利用精准的营销内容来吸引目标消费者。
企业在以往会通过不同渠道收集到大量的用户数据,之前这样零散、独立的数据似乎对于企业作用并不大,但是现在技术分析能力的加强,让企业可以通过这些数据对用户特征进行挖掘和分析。
在数据分析的基础上会得到用户的个性,帮助企业定位受众目标用户,在推广营销内容的时候会做精准拼配,这样做的好处是让营销内容更加有针对性,可以满足用户的需求,而不是和用户本身需求无关的内容。
比如时趣为宝洁做的营销案例,首先,对宝洁旗下七大品牌用户进行了深度的洞察,调查发现目标消费者标签中,“男神”重合的比例尤为突出,于是一个以“男神”为着力点的创意,拉开了一场由线下到线上的遥相呼应的“买洗发水 送男神”的营销战役。
正是因为前期做了用户属性的精准定位,在短短一周内,本次活动不仅实现了580多万次的曝光及8500多次的媒体互动;更成功为1号店引流,拉动了销售量的提升。对比去年同期,宝洁洗发护发品类的销量提升了118%+。
从这可以看到大数据营销对于企业有很大的帮助,正是因为这样越来越多的企业开始做大数据营销,但一些企业在这中间发现自己的做的大数据营销似乎并不准确和有效,那么什么导致这样的结果呢?
过程数据的丢失让企业很受伤
营销过程中数据分为结果性数据和过程性数据,只现在多数企业在做大数据营销的时候往往关注的是营销过程中结果性数据,把结果性数据作为主导参考标准,只是结果性数据具有一定的欺骗性和不确定性。而很多企业营在销过程中大量的过程性数据被忽视,其实这样的过程数据对于营销依然十分重要。
举个例子来说,你是卖手机的企业,你关心今年有多少人买了我的手机,这个就是结果数据,这个数据是客户比较关心的。而这一年中买了手机的人有多少人在维修过程中和客服沟通了多少次,每次沟通时长是多少、沟通频率是多少以及在营销活动中用户表现出来的兴趣和潜在消费者都是过程性数据。
在营销过程中,这些中间的数据是没有被利用到,也没有记录下来,导致在营销中出现只有营销的行为,却无法衡量营销的效果。这好比是我就知道手机卖了,但不知道卖个了谁。如果把这些过程数据收集起来能够进行再营销的话(ReMarketing),转化率和投资回报率都会得到巨大的提升。
随着技术的发展,现在我们已经可以利用技术手段去追踪分析过程数据,并且不断进行优化,从而可以更好地衡量营销活动的效果,例如通过结合客户的业务场景和营销需求还可以更深入地挖掘这些数据的价值。
大数据能够让企业发现营销机遇,如潜在客户、新市场规律、回避经营风险等,根据用户的精准画像还可以及时调整营销策略和手段。但企业在运用大数据营销过程中的数据不能忽视,一定要将数据追踪和挖掘才能营销做的更理想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03