京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何做好场景营销
如今,场景越来越呈现出融合趋势,线上场景与线下场景往往同时出现,而且两者间界限渐渐被打破。
对用户数据的挖掘、追踪和分析越来越被企业所重视,在由时间、地点、用户关系构成的特定场景下,连接用户线上和线下行为,理解并判断用户情感、态度和需求,为用户提供实时、定向、创意的信息和内容服务,通过与用户的互动沟通,树立品牌形象或提升转化率,成为大数据企业提供精准营销的目标。
目前场景营销主要涉及的五大细分领域:餐饮(酒店)、购物(商场、超市)、休闲(影院)、出行(地铁、机场、公交)和家庭场景是,未来场景营销将不断拓展新场景,逐步实现立体网状覆盖的场景+。做好场景营销离不开以下这几点:
场景营销的四个要点
1、瞬时性:做到实时化,每个时刻的营销都随场景变化。
2、连续性:做到无缝连接,无间断进行。
3、关联性:能做预判,准备多套营销方案随场景而变。
4、情感性:契合用户在不同场景下的情感诉求。
在场景营销中,围绕受众激励这一营销逻辑,衍生出更多激励式互动营销玩法,这些互动玩法以有趣的方式,有效提升了营销活动的转化率。线上线下融合是场景营销发展的起点,主要基于传统产业服务并不完善;互联网快速发展倒逼传统产业服务转型和互联网+传统产业服务协同融合趋势凸显。而用户、基础设施、线下商家是影响场景营销发展前景的关键因素。
从用户的角度看,用户的生活离不开线下,用户回归线下服务成为趋势,用户的变化带来流量的变化,流量积聚的地方更有营销价值,也更能将流量转化为消费;
从基础设施的角度看,基础设施越完备,所能采集的场景数据将越丰富,对用户行为的判断和预测就越精准,这是场景营销发展的必要条件;
从线下商家的角度看,线下商家对数字化营销的需求是场景营销发展的核心内生动力,但是囿于线下商家对互联网的认知和使用能力都比较弱,自身条件的限制使其无法单纯依赖自己完成营销升级
广告主营销的需求变化
随着消费者的分散性和市场的变化,广告主的需求也发生了变化。广告主从一个快速营销蹿升到了场景化营销的时代。
用户的消费行为是可以预测的
巴拉巴西(Albert-Laszlo Barabasi)在《爆发》一书中提出人类行为93%是可以预测的。未来,人类将处在大数据时代,智能手机及各种传感器将人类的一举一动、一言一行都记录、存储,人类生活的社会将变成一个巨大的数据库,技术的发展为预测人类行为提供了可能。
场景营销发展的核心便在于预测用户行为,用户每时每刻产生的数据,都被场景营销产业链中各环节上的企业用于用户细分研究、用户行为研究、用户留存研究、用户媒介接触习惯研究等,从而更好地服务营销行为,提升营销效率。
在物联网(Internet Of Things)时代,各种信息传感设备,如射频识别装置、红外感应器、iBeacon设备等与互联网结合形成一个巨大复杂的网络,覆盖广泛丰富的场景,语音识别、图像识别、体感互动和情绪感知等技术的发展,将实现对人的全面感知。
与此同时,随着VR/MR/AR技术的发展,线下场景与线上场景间的界限将渐渐模糊,两者高度融合,真实与虚拟交织,共同构筑出新的场景,这将对场景营销的体验带来颠覆性的改变,场景营销未来可期。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27