京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里
随着移动终端的深度普及,移动互联网已逐渐成为信息的第一接收口,而庞大的移动端用户量意味着巨大的潜在营销价值。2017年自媒体营销无疑将发展得更为成熟,更多营销方式亟待深入挖掘,谁能洞悉营销先机谁就能抢占新一轮自媒体红利。对于品牌主而言,如何通过合适的媒体将品牌信息精准触达目标用户,如何洞悉用户在移动应用场景下的情感流动和互动需求,引发其主动传播裂变营销效果,成为全新的营销切入点。
大数据:洞悉每一分广告费花在哪里
著名广告大师约翰·沃纳梅克提出:我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。这个广告界难题就像“哥德巴赫猜想”一样长期困扰着品牌主。由于不清楚目标用户在哪里,通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前,以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户,这样盲目投广告的确会浪费不少广告费,品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里,带来了什么样的营销效果。
那么,如何才能节省那一半广告费,将钱花在刀刃上呢?一站式智能营销平台城外圈以“广告好效果”为核心目标,致力于为品牌主解决营销问题。随着大数据技术的快速发展,移动端网络用户的行为追踪变得更为便利。城外圈抓住这一营销切入点,以“智能大数据”为核心驱动力,通过网民行为追踪以分析其消费行为,建立用户数据库,广告受众便细分到了某类人群,品牌主可以针对某类人群进行“一对一”的广告投放,广告的精准投放得到进一步优化。通过大数据智能分析,品牌主可以清楚了解每一分广告费花在了哪些地方,花在了哪些用户身上。
智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里
大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间,通过合适的媒体,以合适的方式,投给合适的用户群体。
据悉,一站式智能营销平台城外圈全新升级后,优化了“智能诊断”服务功能,通过独家智能算法,使品牌和媒体得以更好地匹配。以往,有不少品牌主在广告媒体平台选择投放媒体时,因对媒体不了解而出现盲目选择的情况。为此,城外圈借助强大的媒体数据挖掘系统,对目标媒体账号进行详细数据分析,包括账号粉丝数、预估有效阅读数、CWQ指数等基本媒体数据;男女粉比例、年龄层占比、地域分布、图文热词统计等媒体用户画像数据;时间段内总阅读、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据;周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据,以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估,从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里,可以通过哪些媒体进行精准广告营销。
(图片来源:一站式智能营销平台城外圈)
以微信公众号的筛选为例。当品牌主在城外圈选择某个感兴趣的微信公众账号时,不但能快速了解该账号的粉丝数、预估有效阅读数、入驻时间等,还能获取参与该账号粉丝数、阅读数,粉丝用户的男女比例、年龄比例、职业分布、地域分布及用户的阅读偏好。城外圈以图文热词标签化呈现媒体文章内容数据,让品牌主清楚直观地判断媒体背后的粉丝画像与自身的目标传播人群属性是否吻合。所以,智能大数据技术让品牌营销告别了以往的“粗放式、广撒网”,通过智能匹配合适的媒体来进行广告传播,从而有效触达目标用户。
场景营销:激发用户主动分享传播
要达到广告好效果,除了要通过合适的媒体精准触达目标用户以外,还要争取与用户建立联系,将用户的潜在购买力转变为实际消费行为,将用户的品牌偏好转变为对品牌的忠诚,甚至激发用户主动分享传播,使广告达到裂变式的传播效果。
灵活运用场景营销,通过搭建不同的场景来将品牌信息传播给用户,满足用户互动的心理需求,可有效加强用户体验,从而提升其对品牌的印象。当用户在互动场景中产生自主分享传播的行为,将原来的一级传播,变成社群化的二级、三级甚至更多级别的深度传播,这个过程的宣传覆盖量将呈几何数量级裂变增长,同时也会使得覆盖人群数据越发精准化,拓宽品牌影响力的同时,也将构建起品牌自身的宣传推广精准资源体系,毕竟只有感兴趣的人才会主动分享传播。
场景营销的投放渠道集中在移动端,用户围绕移动终端产生诸多场景,并由此生成大量数据,这些都为场景营销在移动端的开展提供了有利条件。一站式智能营销平台城外圈洞悉当前自媒体营销的发展趋向,通过智能大数据技术,集移动广告需求方平台、媒体智投系统、舆情效果追踪服务三位一体,为品牌主量身定制一站式移动营销解决方案,通过高效便捷的一站式移动媒体投放,助力品牌主实现移动广告投放最优性价比,使其在激烈的市场竞争中脱颖而出。
在移动互联网时代,谁掌握了大数据谁就赢得了营销先机。在此趋势下,广大品牌主只有对接拥有大数据技术且更加智能化的广告媒体平台,才能进一步提升其营销能力,从而在新一轮的自媒体营销大潮中抢占先机!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10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