京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据+品牌营销”的正确打开方式
近年来,随着大数据技术的日臻成熟,企业越来越多重视大数据的数据分析和报告,便于实时洞察社会经济发展趋势,了解市场的发展变化、紧跟市场需求改进产品和提升服务。因此,如何从海量业务数据中挖掘有价值的信息和知识,提高运营效率和盈利能力,成为每个企业都将面临的重要挑战。
4月26日,由千家智客与华南理工大学新闻与传播学院联合策划举办的“大数据与智能品牌用户体验研讨会暨华南理工大学与智家科技产学研合作揭牌仪式”在华南理工大学大学城华工中心酒店隆重举行。
来自政府、学界、商界等多位重要领导及嘉宾,共同见证了华南理工大学与智家科技产学研合作揭牌仪式。此外,本次活动还针对大数据、人工智能等热点趋势进行分享交流,深入探讨智能化行业未来发展之路。
“大数据”成为品牌竞争的核心资本
移动智能终端设备以及互联网的普及,使得大数据的应用已经渗透到每一个行业和业务职能领域,成为企业预测市场、制定决策、洞悉消费者和竞争对手的重要依据。对于企业而言,随着市场经济的发展和新经济秩序的出现,大数据已经超越资产、技术、规模等因素,成为品牌参与新经济竞争格局中的核心资本。
纵观近几年的相关研究与企业实践,频频的大数据营销案例无不证明了其在市场营销领域存在的巨大价值。而作为本次活动的主题,“数造品牌?智创未来”更是直接了当地点出大数据在品牌建设中所发挥的重要作用。正如华南理工大学新闻与传播学院副院长段淳林在活动中提到的那样,大数据时代的到来深刻地改变着传统商业模式与管理思维,任何品牌企业都不能无视这一时代发展趋势。
而本次千家智客和华南理工大学的产学研合作,正是将大数据挖掘、分析技术运用在品牌价值评估、品牌建设当中,通过收集有关品牌价值评估指标需要的海量数据,并根据大数据的流计算和分析系统对品牌价值做出精准评估。实时向企业决策者动态报告该品牌价值的变动情况,为企业品牌投资、融资、市场开拓、形象扩张等做出智慧的决策。
以产业研项目为基点,撬动行业创新
“媒体产业的融合、新媒体的崛起,对传统媒体和新媒体发展研究提出了新的挑战,同时也带来了巨大的发展机遇。”千家智客CEO喻娟在活动中表示:“此次华南理工大学与智家科技的产学研合作,开启了媒体平台、品牌企业、和学术机构融合发展的新模式,对国内智能化行业的资源组合形式和重构、品牌营销方式的改革都将产生深远的影响。”
作为专注于建筑智能、家居智能、人工智能的综合服务平台,千家智客将汇聚其在全媒体营销、千家活动、玩物说、品牌数库、方案交易等方面的行业优势,与华南理工大学共同打造大数据与智能品牌用户体验研究联合实验室、华南理工大学与智家科技产学研基地、华南理工大学与智家科技大学生实习基地、华南理工大学与智家科技科技特派员基地等多体化创新联合平台,为智能化行业提供新媒体产品创新与研发、用户体验改进、数据分析挖掘等多方面的支持。
同时,也帮助品牌企业在激烈的市场竞争中实现商业模式创新,同时促进智能化行业在经济新常态背景下的融合转型。
人工智能+大数据,未来智慧生活方式
随着大数据时代的到来,人们的各种互动、设备、社交网络和传感器正在生成海量的数据。唯有借助机器学习、人机交互等手段才可以更好地处理这些数据,挖掘其中的潜在价值。科大讯飞股份有限公司高级副总裁杜兰在现场演讲中肯定道,先进的分析和互动性的数据可视化技术已经成为开发一系列人工智能新应用和服务的关键所在。
而广州零号软件科技有限公司CEO向忠宏也明确表示赞同这一观点,他认为,单一的人机交互方式无法满足智能硬件多元应用场景的需要,未来的人机交互方式将借助新型的传感器、更强大的计算能力,对海量的大数据来进行演算分析,真正的让机器去记录和适应人的行为习惯,而不再是人们学习使用机器或是简单地改变用户的界面体验。
懂你所想、急你所需,是对新一代人工智能技术的期望与要求。借助大数据与人机交互结合产生的附加效应,智能家居、智能硬件将彻底摆脱“能而不智”的尴尬局面,真真正正走入用户的生活当中。
结语:应对行业竞争,“大数据+品牌营销”可谓是企业未来发展的必由之路。但是,大数据技术同时也对企业的自身本领提出了新的要求。其不仅需要在海量数据的搜集、存储、管理、分析、挖掘与运用都自成体系,还要满足个性化品牌传播等方面的要求。除此之外,提高产品质量、提升品牌售后服务也是树立品牌的不二法门。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27