京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力视赚网络构建智慧媒体生态
中国大数据生态在2015年得到进一步发展,围绕着数据的收集、存储、管理、分析、挖掘和展现的各不同功能,逐渐出现不同的角色,从数据的生产者、数据提供者、第三方数据市场,大数据解决方案提供者到数据消费者等多个物种,都在完善和丰富着大数据的生态世界。
经过了从纸媒1.0时代到现在以移动互联网为代表的媒体4.0时代,传统媒体的边界正在消失,在互联网文化的背景下,媒介的发展创新需要持续保持提供优质的内容或服务,具备一流的用户洞察,同时需要先进的技术平台来武装自己。未来发展的最大的趋势是基于大数据和云计算的媒体5.0时代,即物联网媒体时代,在这个时代,万物皆媒体,以物联网技术、和大数据、云计算技术为核心技术架构,以用户为中心,实现精准传播、精准营销和精准服务,将正确的信息传递给需要的人,这正是智慧媒体的体现。
产品质量、技术研发、销售渠道、营销综合数据、售后服务虽然仍是衡量企业整合营销实力的重要指标,但在媒体5.0时代即物联网媒体时代,数据的互通互联、整合应用能力才是真正一个企业营销实力的体现。企业的营销数据从何而来,仅靠自身积累的无法完整的客户完整的消费形象,无法做到精准营销。企业需要通过权威的第三方公司提供的数据,做出准确的消费场景刻画,及时把营销信息传达给用户,抓住任何潜在的消费需求。但数据公司往往具有地域性,不能全面的反映消费者的全域消费形态。在这一背景下,杭州视赚网络技术有限公司(简称“视赚网络”、或“视赚”)顺势而为,站在物联网发展趋势上,率先发力,提出构建智慧媒体生态。目前,视赚网络正致力于打造一个媒体分享经济下的融合产业链上下游的大数据生态体系。
视赚网络正在全力打造一个完全开放的媒体网络平台,通过自建的大数据中心实现数据的采集,对产生的海量数据进行分析,并对视赚网络的各类客户进行数据共享。
目前视赚网络的大数据来源于三方面,并且能够覆盖全域受众:
一是来自视赚网络自有产品端的数据监测,如视赚APP、视赚商城、视赚三维码、视赚宝,这些终端大多通过用户的智能终端的使用获得消费者的行为轨迹,由于使用移动互联网,客户的信息的采集不在限于特定时间、特定地点,使得不同区域的用户的消费行为能够深度描绘,广告主可以以此为依据制定不同区域的营销策略,降低营销成本。
二是视赚网络在全国布设的“视赚网络智慧WIFI项目”,该项目视赚赚网络与惠民网、金通科技等公司合作的商业Wi-Fi,计划在全国共计约20万家社区超市及七7万余个公共自行车站点布设智慧WIFI终端。未来合作商户还将进一步增加,视赚网络正积极与连锁化的美容、餐饮、金融等机构联系,信息采集场所进一步多元化,将扩大场景覆盖能力,使得收集海量数据分析消费行为,描绘用户画像更加精确,广告主的投放的精准化也会更进一步。
三是来自布设与全国各地的户外媒体内“视赚云”系统。“视赚云”系统是基于iBeacon技术,通过对全国各地的户外媒体的改造,使得每一个户外展示终端不仅是信息发布的载体,更能够获取用户手机号码、手机MAC地址等数据,能够精准记录每个手机用户每次经过视赚云的时间、用户所在场所等数据;数据精确到用户的购物行为轨迹、购物频次,这些大数据将极大的帮助视赚网络的广告主投放的广告精准地抵达目标消费群体。
大数据的采集与生产很难由一个企业单独构建。视赚网络要做的就是打造一个多方合作的媒体分享经济下的媒体大数据平台和云计算平台。为实现这一战略蓝图的闭环,今年5月,视赚网络斥资2440万元收购赛鸽天地、三吉嘉喜,直接获得视听牌照,为进入泛娱乐产业打下基础,完成娱乐营销媒体端布局第一步,优先占领优质内容资源,致力于提供更加令人满意的用户体验,提高客户粘性;体验营销业务与数据相结合,进一步形成线上线下互相融通的媒体分享经济体系,未来视赚网络将会以更优质的服务为客户和合作伙伴创造无限财富和价值。
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