京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从大数据中获取营销价值
依靠庞大的网络用户行为累积,越来越多的行业认识到数据对于营销的重要性,以互联网为代表的IT时代产生的行业革命已经逐渐被以大数据为代表的“DT”时代所取代。
何为“DT”?大数据营销公司泰一指尚(AdTime)副总裁于捷在接受《中国新闻出版报》记者采访时表示,“DT”是一个数据量级的表现,大数据时代最重要的就是庞大的数据积累。利用经过分析后的数据,形成对某个行业更为深入的研究,形成对这一行业的目标人群更为准确的判断,体现出大数据在提高营销精准率上的优势,这也是大数据营销的魅力所在。
挖掘用户需求的精准营销
与电视、视频前贴片这样的传统广告投放方式相比,大数据带来了一种更为新型的广告投放和营销模式,也就是以挖掘用户需求为核心来进行广告投放。
“视频广告之所以受到广告主的青睐,因为它可以有效帮助广告主覆盖电视广告时间节点的不足,起到扩大人群需求的补点作用,这是一种做加法的过程。大数据下的精准营销则相反,通过建立在海量数据基础上的市场前瞻性分析、竞品分析、消费者动向分析等数据服务,帮助广告主找到最具潜力的用户群体,更合理地分配数据营销中的广告预算。从这个角度来看,大数据下营销方式做的是减法。”于捷告诉记者。
事实上,全媒体多屏数字营销和数据服务构成了AdTime两大主体业务。利用大数据,AdTime在PC端、移动端、传统电视端为企业提供了数字化营销策略,并为消费者带来更为便利的服务和更好的用户体验。
于捷表示,虽然目前很多公司在做大数据业务,但AdTime自2005年以来的数据积累、资源获取技术,已经成为有别于同类公司的最大优势。目前,AdTime不仅是浙江省外贸公共服务平台的合作单位,还成为浙江省大数据产业联盟的依托单位,公司的业务范围也已经覆盖至东南亚地区。
呈现细分趋势的数据营销
《中国互联网发展报告》(2014)中的数据显示,2013年,中国移动营销稳步提升,交易规模为155.2亿元,同比增长105%,市场发展潜力巨大。
面对日渐成熟的数字营销市场与广告主对于精准营销需求的不断提升,大数据营销也从概念阶段进入到更加细分的领域。
据了解,进入2014年,从事大数据分析、数据行业咨询的公司都在向专业化、行业化方向发展。不同行业如汽车、快消品、女性用品、金融等所对应的大数据应用方向和领域是截然不同的。如何把这些数据更好地根据行业的特性提炼出来,更加细致、精确地服务于行业,成为未来分行业数据化服务的发展方向。
为更好地服务不同细分行业的广告主,跨网多屏互动营销平台AdMatrix应运而生。今年以来,AdTime还推出了用于品牌保护和广告搜索的公共平台Adas,利用这一开放平台,所有用户都能搜索到所关注品牌的广告投放情况。“今年我们会基于这个平台的数据,针对不同行业的广告投放和需求,在年底发布第一版行业广告咨询报告。”于捷表示。
打造个性化数据管理平台
大数据的重要性逐渐被各行各业认可,越来越多的大型机构,通过多年有效的积累,已经拥有了庞大的数据库资源,如何有效利用这些数据成为摆在这些企业面前的现实问题。
为此,今年AdTime将为广告主提供相应的定制化DMP数据管理平台。通过该平台,并接入第三方行业数据,就可以告诉广告主自己的品牌在不同区域受众如何,如何真正在这个区域和某个时间段更好地找到自己的市场定位,如何看待竞争对手的实时情况。
“DMP数据管理平台也是公司今年以来开拓的新业务之一。”于捷介绍道,目前已有准备进入中国市场的海外品牌商与公司洽谈相关合作。公司今年也会针对电商、汽车两个细分行业推出定制化数据管理平台。
另据记者了解,随着大数据技术的进一步发展,以大数据营销为核心的AdTime也将自身业务逐渐向大数据咨询“转身”,并推出数据营销顾问平台。通过这一平台,可实现为不同行业品牌提供竞品分析、渠道拓展、营销策略等品牌数字营销咨询服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22