京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何妙用“小数据”
营销的最高成就是与客户建立一对一的联系——为每个独立买家或潜在客户提供最相关的信息和产品——而大数据则很难帮你实现这样的私人沟通。企业需要有能力收集和利用每个客户的个人喜好和行为。换句话说,他们同样需要“小数据”。
“小数据”被定义为客户的特定信息, 如客户的购买历史和其他被企业CRM系统定期收集的信息,以及客户的偏好和行为的信息,这可以从客户日常使用的技术产品中获得,比如他使用智能手机还是其他可穿戴科技设备来网站访问,社交媒体动态。
从事小数据使用与分析研究的企业信息管理公司Open Text产品营销与创新副总裁Allen Boned指出:大数据从数不清的人或电脑系统中获取数据,试图创造某一年龄组或某一特定人群的专属模型;而小数据是与某一个人直接相关的个性化数据,帮助营销人员理解个人的微妙行为与需求,并针对这些需求,实时奉上个性化的营销信息或产品。
小数据还包括从带有传感器的设备上收集的设备数据,与设备环境和设备使用带来的本地化信息。换句话说,小数据是连续的、实时的物联网输出。“小数据从本质上讲是物联网的操作系统,”Allen Boned说,“你有很多相互连接的设备,每一个都有很多本地信息,在某些情况下,就是相对简单的信息。”这意味着小数据对于日常的市场营销工作来说更易于操作,他说。
关键是要清楚如何将大数据采集自目标受众的洞见与通过小数据分析获得的设备特定信息有效结合,全面了解目标受众的情况。下面是一些需要重点考虑的因素:
1. 定义你的目标。小数据可以让营销人员细致的观察现有和潜在的客户,不仅了解他们正在做什么,而且了解他们为什么这样做以及他们怎样做到的。 “一种理解是客户轮廓构建,” Bonde说。 “我们如何创造更完整的客户形象 ?当你开始回答这个问题,它会触及更大的问题,这就是,在哪里找到合适的小数据使用?”
数据管理和分析公司Prosper Technologies的CEO,Gary Drenik补充说:“这需要企业有能力整合不同的数据源,加以分析,以应对你面临的问题……小数据是一项选择相关的数据并加以分析的工作,你可以利用其来运作你的业务,推出或调整市场活动。优质的小数据出乎人们的医疗,”他说,“人很难搞清楚自己想要什么,所以营销人员愿意做调研,并在此基础上做假设。小数据的作用是针对个人的,帮助企业更好的了解个人。营销人员真要回答的问题不是‘这是什么?’而应该是‘为什么会有这样的结果?’以及‘我们能否改变他们?’”
2. 利用你已经拥有的信息。“小数据的世界就是利用你周围现成的数据,” Bonde说。“举例来说,使用销售终端的数据或你的网站点击量……这意味着采用普通人能够理解的度量标准和工具, 而非只有数据科学家和统计学家才能理解。这也是小型企业一贯的做法。”小企业客户群比较小, 所以他们能更好挖掘个人客户的需求和喜好, 甚至可以通过非正式的方式更好服务每一个客户, 比方说你常去的煎饼果子摊老板可能会为你多加一个蛋一样。
专家指出,只要企业能搭建一个紧凑的小数据分析战略,它们就可以从获取的客户具体洞见中受益。例如,“我有很多客户希望真正了解其在数字营销领域的努力是否有所回报,”内容营销分析公司 Content Science的首席执行官Colleen Jones(她多年来一直致力于用小数据帮助企业打造战略型内容营销活动)表示,“与大数据相比, 小数据更容易获取,汇报给营销人员和以及其内容营销团队, 方便他们理解和采取行动”, 因为小数据收集是有选择的从客户标准报告与社交媒体监测中收集到的。
3. 由小到大的顺序解决问题。Bonde指出,对于还不知道如何驾驭大数据的营销人员来说,小数据的易获取性和易用性是绝好的消息。“银行、政府和大公司将继续投资大数据,但很多人会意识到他们已经拥有的手边数据的价值,并使其形象化,可操作化。那头大数据还没结婚呢,这厢小数据已经生二胎了,效益快慢高下立判。”他说, “如果你还没有开始在大数据领域投资,又担心落后的话,小数据是个很好的选择。因为你可以通过专注于手边小数据的分析,获得价值和有益的启示。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28