京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据+时代 企业与用户如何做有温度的互动?
综艺热词、产品爆款、热门话题、刷屏……移动互联网时代,大众的生活变得多姿多彩,背后呈现的是我们的生活正在“网格”化,众多的数据交叉其中,留给行业无限探索空间。随着大数据应用和技术的不断深入,数据正在成为企业分析过去、把握当下、预测未来的重要依托,大数据+时代,"数据分析师"数据对行业的影响和渗透愈发深远。
2月1日,国双数据中心发布了《2015中国互联网发展报告》。基于强大数据交互平台,将PC端、移动端等多个来源的数据进行聚合、关联与交叉,灵活运用多维度数据分析方法,该数据报告解读了大数据背景下2015年中国互联网发展大趋势。
用户时间碎片化背后数据“抓取力”强大
移动互联网的发展让手机端成为不可忽视的主要力量。用户的使用习惯逐渐由PC端向手机端转移,据国双报告显示,2013年以来,手机访问量逐年上升,全年增长幅度由7.4%上升至9.9%,与此同时,PC端访问量逐年下降。但是数据也显示:PC端访问用户整体粘度较高,平均每个页面停留时间较长,手机端平均页面访问数据较高,但跳出率同样较高。另一方面,相对于PC用户阶段性的活动,手机用户全天都保持较高的活跃度。
从国双数据报告不难看出,从对硬件需求以及信息的获取量而言,PC端依然会发挥起自身的价值。但更重要的是,无论电商、餐饮、视频、通信等等众多的领域,都不能忽略移动端潜藏的力量。
随着用户时间的碎片化,移动端、PC端都好比一个“黑洞”,数据“抓取力”惊人,点击频次、浏览人次、喜好程度、订单数量、下载数量、购买成交……无数的人群画像汇聚成一个庞大的立方网格,并实时在流通滚动,也就是今天我们常说的“大数据”的一部分。
有关中国大数据市场容量的预测,大数据产业发展最快的一个是美国,另一个就是中国。最保守的估计也高达千亿级规模。现在大数据的应用已经远远超越了互联网行业,包括公安、智慧城市、医疗、交通、教育、通信、游戏、服装、地产、旅游、保险、银行、证券、食品安全、海事、零售、气象等——世界正快速进入全面数据服务的时代!
移动互联网时代如何与用户深度“对话”
对于企业而言,传统的营销KPI远远不够支撑企业深度的解读用户,想真正了解用户的深层心理动态,需要数据分析师有更多的数据来分析用户不同阶段的需求。国双作为基于云计算和大数据技术的商业智能解决方案提供商,专注于大数据的分析处理和信息挖掘,可为客户提供多维度的数据剖析。
其中,国双ContributionDissector系统是数字媒体领域的用户全生命周期行为跟踪分析和在线营销度量分析系统,能真实地反映用户长期的访问和转化行为。这项技术曾经应用于与GAP的合作过程中,通过灵活设置Contribution?Dissector系统内置的多项归因模型,实现了有效评判某个广告关键词在源头、桥梁、转化每个阶段对应的贡献值,高效辨别其中的低效词、无效词和高效词,从而为前端的广告投放方向提供依据。
比如,通过此项技术分析,不仅仅知道用户是否点击了该企业的商城页面,还清晰知道用户分几步能完成下单,以及在这过程中,每一步的用户流失情况,以及每一步影响用户路径的因素,基于用户的转化路径,了解其转化过程及转化需要经历的时间,从而综合评判促销活动的延展性,为其促销活动提供指导意见。
此外,对于美妆行业来说很有参考价值的点也呈现在报告中,在美妆行业中,依据到访次数、是否转化两个指标,将用户到访行为分作4类;通过洞察转化人群与非转化人群、首次到访人群与多次到访人群在地域分布、关注内容等差异,为细分人群精准投放提供参考。根据地域分布,在广东、北京、四川首次到访即转化的用户较多;广东、江苏、北京优质潜在客户较多。
大数据的发展为我们带来了各种意想不到的可能,虽然无法精准预测未来,但是能尽最大可能把握当下的发展趋势。用户习惯与客户需求随着互联网的发展,在发生着改变,企业需要的是跨界、跨领域的去与用户对话沟通,发现他们潜藏的需求,不断做出基于用户价值的改变是未来互联网行业发展的必然。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28