
大数据能量无穷 引领未来商业走向
2015年,大数据将引领以下8种营销趋势:
1、以数据推动内容营销。乍一看,内容营销与数据并无明显关联,不管是大数据亦或其他数据。但是现在,我们用多种方式发布内容,包括博客、LinkedIn、白皮书或者电子邮件。如果营销人员能够有效使用数据来分析各种不同内容模式的营销效果,就能更敏锐的洞察到哪些内容能够将潜在客户转化为客户。
2、创造有意义的个性化。个性化可以是营销人员在发送一封自动推送的邮件时,在邮件开始写上对方的姓名。但我们说的个性化,含义要更宽广、也更有意义。当营销人员可以运用大数据导向的技术来分析个人特征及其浏览记录来识别潜在客户,并以此为基础在适合的时间以适合的渠道向潜在客户自动发送适合的内容时,大数据才算真正发挥了它的市场 价值。
3、数据整合。公司网站的数据展示出客户的一面,电子邮件数据库则展现了其另一面,而电子商务往来以及财务部门的历史支付信息又从另一个角度诠释了客户的形象。数据导向、客户导向的公司正致力于将这些数据整合,以获得对客户全方位的了解。
4、领悟物联网。思科预计,到2020年全球将有500亿台联网设备,从飞机上的喷气式引擎到您家中的冰箱。数据导向、客户为先的公司将能有效利用这些数据来分析其产品的运行情况,以获取产品的最佳维护时间、及最佳优化方式。
5、开展预测型分析。大 数据在线上线下都可以发挥作用。 Lattice Engines, Mintigo, Infer 和 6Sense都在使用大数据来梳理成百上千条客户属性,以发掘这些客户的共性特征。以Lattice Engines为例,这家公司通过大数据为Juniper Networks找到了其潜在客户是否愿意购买本公司路由器的一个决定性因素——他们是否已经签署了办公地点的租赁协议。如果没有大数据,这样一个非直观因素是很难被发现的。
6、改善归因。一直以来,营销人员都明白自己的努力能够为公司带来收益。如今不同 的是,我们可以证明这一因果关系。运用Adometry,Convertro,Visual IQ等公司提供的成熟的归因模型,营销人员能够评估他们一系列市场活动的成果,包括展示、邮件、调研以及社交媒体计划,并找出对收益有所贡献的最佳途径。接着,营销人员可以终止那些收效甚微的市场活动,将更多资源投入到高效盈利的途径上。
7、破解移动营销的密码。LinkedIn 和其他社交网络正在破译一种密码——如何利用大数据在移动端直接面向目标群体进行市场营销活动。数据可以赋予营销人员这样的能力:将可兼容移动端的网页和邮件提供给来访者。另外,通过移动端进行的支付活动日益频繁,商业活动将产生越来越多的数据可供营销人员参考。
8、培养潜在客户更加容易。即使是在不知道潜在客户电子邮件的情况下,新技术的应用也能使营销人员更好的识别网站访问者,从而通过各种各样的线上渠道进行潜在客户培养。整个过程不必再依赖于电子邮件往来,更加简便有效。
营销人员能够在更多领域接触到各种各样的新技术,并且可以利用移动端、归因理论、内容营销和其他的市场途径,更好的开展市场工作。而连接所有新技术的纽带则 只有一条——数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07