京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的营销艺术:
只要有交易就会有营销,营销无处不在!
交易方式一直在变,从传统的线下交易,到后来的电子商务,营销的方式策略也一直在变,最为影响深远的就是4P策略。
自从有了互联网,一切都在巨变,马云说将来无电子商务,只有新零售。很多人感觉电子商务很好啊,兴起也没多长时间,怎么又会没有了呢?新零售又是什么鬼?
其实叫什么不重要,对消费者只会有好处,有一点可以肯定,就是购物会越来越方便,选择会越来越多,个性化的需求会更容易被满足,对普通消费者来说,知道这些也就够了。
商业形态在变,营销方式也在改变,但营销的目的从来就没变过,就是把我们兜里的钱变成商家的钱,让我们买买买多买,商家赚赚赚多赚,互联网时代信息量激增,信息传播渠道多样化,营销也无处不在、无孔不入,说直接点就是各种套路,防不胜防啊;说好听点,就是营销的艺术,有情怀有故事。
现在做营销讲求精准营销,而精准的背后是大数据支撑,我们就说说大数据时代的营销。
经验和直觉不再那么靠谱
所有的营销都要从认识市场、认识消费者开始,营销都需要牛逼的人来决策和领导,而对这些营销牛人来说,经验和直觉缺一不可,加上各种套路和资源,圈钱圈地不在话下。
而在当下,在大数据时代,经验和直觉不再那么靠谱了,因为市场变化太快,新商业生态层出不穷,营销人没有足够的时间和精力去熟悉所有的新东西,也没有和市场同步的速度。直觉等于无知,从来就是有一定的几率,在大数据时代,直觉等于无知的几率更大。
经验来不及攒,直觉又不靠谱,怎么办?
1+1 > 2
作为大数据时代的营销人,需要修炼新的“功夫”,那就是识别数据和分析数据的能力,最好是了解一定的技术原理最好。
听上去亚历山大的样子,其实不然,现在可以利用的大数据工具已经非常多,只需要学习识别利用,并学会数据分析的方法,透过数据看市场,只要学会这一招,在这个时代你已经超过至少50%的浑浑噩噩的营销人了。
工欲善其事必先利其器,在当下,尤为重要。
在企业,技术部门和销售部门最好能有一个联合办公的团队,销售人员学会数据分析,并了解一定的技术原理;技术人员,也学习一定的销售知识,了解数据背后的销售密码;如此,1+1 绝对大于 2。
要以数据为基础决定销售策略,这代表未来!
而不是为既定的销售策略找数据支撑,这代表过去!
两种完全不同的工作思路,却能将企业带入新高度或深渊。
大数据营销的未来
改变:大数据改变了太多,在各种商品交易中,消费者的主动权越来越大,个性化消费是必然趋势,卖方市场早已经变成买方市场。
不变:营销的目的依然不会变,各种套路把我们兜里的钱变成商家的钱,让我们买买买多买,商家赚赚赚多赚。
数据统计和调查过去一直就有,但只是局部数据,和大数据为基础的决策分析,是截然不同的,范围不同,格局不同。
学会用大数据分析来做营销决策的人,已经走在了时代前列,将来会超越更多的人,营销人需要跟上时代的速度。
但,这根本不是终点,一切刚刚开始,智能时代的大幕已经揭开,大数据营销的未来必然是智能营销,机器和数据不能完全代替人的工作,但绝对可以代替绝大部分工作,想在未来占领营销高地,就从学习大数据营销开始吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07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