京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代对营销人员有何启发
大数据时代已经来临,未来对于企业来说,数据可能是最重要、最珍贵的东西,而大数据对于营销人员亦是如 此。数据整理和收集、数据分析和处理,以及从数据中找到那些潜在的营销对象,数据是营销人员制胜的关键。但其操作过程也显得异常繁琐,首先是如何获得大量 有价值的数据,这是一个筛选的过程,以地方母婴行业为例,先要从特定人群中筛选出那些准妈妈们,尤其是刚结婚不久的年轻夫妻。通过数据分析我们可以知道用 户需要什么样的服务或产品,甚至在什么时间段需要,如果能够在恰当的时间进行产品推广和营销,那么肯定会事半功倍。也就是在用户需要产品或服务的时候,这样才能让营销更有实际效果。
数据整理和收集:如何让用户主动贡献数据信息
一个开淘宝店的朋友,现在想做网络推广,产品主要是女性饰品,目标对象基本锁定为年轻女性,更细点就是各大学校的学生。但是现在不知从何处入手,首先就是想办法收集这部分消费人群的信息,比方说手机号码、邮箱、QQ号等个人信息。当然用户一般不会轻易泄露自己的这些联系方式,我所在的城市学校比较多,可以去学校周边发传单,甚至是贴小广告。不过这样的推广方式往往不能给用户留下深刻的印象,如今的学生都有上网的习惯,可以利益社交平台去 推广产品,例如:人人网、QQ空间等。先给用户一点好处,赠送一点小礼品,这样会更好的收集到用户的数据。不过真要分析用户的日常消费习惯,那恐怕就得想办法了解用户更多的数据信息了,数据收集和挖掘是个庞大的工程,尤其是数据量很大的时候。
数据分析和共享:不同行业能否进行数据的互换
许多传统企业经过多年的积累,一般手头上都有不少可以利用的数据,以地方的医院为例,患者的病例记录就是很有用的数据。医疗行业竞争激烈,做好网络营销非常有必要,完全可以借助YY、QQ群等平台去推广医院。前提是对患者的数据进行分类和整理,对于某类疾病可以建立专门的QQ群 咨询平台,甚至是官方微信在线解答。定期主动提醒患者应该注意哪些日常生活的坏习惯,以免病情加重。多个医院的数据的可以共享和互换,不过这确实是理想中 的情况,彼此既然是竞争对手,那就很难做到这一点。但没有永远的对手,也没有永远的朋友,企业要想共同获得更多的利润、更好的发展。最终还是要建立各种合 作关系,这个时候数据的互换就显得更为重要了。
数据对用户的意义:个人隐私成为最敏感的话题
这 几天经常接到推广类的广告电话,碰到这些广告往往让用户十分厌恶,大数据时代,用户在互联网上购物,发布信息或言论。这些都有可能泄露自己的个人信息,而 用户最担心的就是别人恶意泄露自己的个人隐私。甚至会有人买卖用户的个人数据,不然不会有那么多的营销电话,尤其是大型电商网站,像淘宝网,根据多年不同 地点用户购买产品的数量。可以很容易分析出哪个地方的某类产品很受欢迎,而且根据用户购买产品的种类或类型,还可以得出用户的消费习惯和兴趣爱好。譬如: 喜欢购买数码产品的肯定是数码发烧友,某个用户最近经常购买婴儿产品,那自然就是准妈妈或者准爸爸了。这些数据涉及到个人的隐私问题,不得不令我们担忧。
随 着大数据时代的来临,数据对营销越来越重要,但数据本身也会带来不少问题和隐患,如何才能保证用户个人信息的安全。一旦用户发现自己的个人隐私被暴露了, 想必也不会再信任企业或网站了。营销的同时必定会伤害到一部分用户,所以说营销要适度,不能一味的发布垃圾广告信息,大数据时代是我们新的机遇和挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23