京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动决胜营销未来
大数据与网络营销珠联璧合,新型数字营销模式,区别于传统互联网营销以媒体为导向的形式,而是以挖掘用户的真实需求为导向进行广告投放。AdTime副总裁李麒在第七届广告主峰会上分享了其在大数据营销方面的经验。
网络广告仍然让企业头疼
2014年,网络广告市场已经突破1500亿元的大关——网络广告炙手可热,广告形式百家齐放,这却带来了企业的选择难题。这些难题主要体现在以下方面:
媒体碎片化
首先,现在是一个媒介碎片化的时代——截至2013年中国网站450万,网页上千亿,庞大的互联网环境下超过6.31亿的受众分散在450万家网络媒体上,高成本投入往往会形成了广告浪费;低投入又恐杯水车薪无法有效覆盖。最终使得大部分中小企业面对互联网营销进退两难。
网民兴趣、行为时间、区域、媒体属性难以把控
其次,如果无法掌握网民兴趣、行为时间、区域、媒体属性等因素,互联网广告就很难做到精准投放。其中在以上因素里,受众区域化这一点,对于受众精确的细分和勾勒,以及广告投放具有非常重要的意义。
广告环境恶化
第三,广告环境恶化——网民常被无关广告信息干扰加剧,而通过我们精确的大数据分析,能做到让合适的广告在合适的时间通过合适的渠道推送给最需要他的人,准确的智能化的广告推送在不影响用户体验的基础上又能提升网民对品牌和产品的好感度。
回报问题
如今日益成熟的抽样调查面临艰难的选择,原有的抽样设计难免误差失控,扩大样本数量无疑可以控制误差,导致费用的不断增加。
在大数据时代下,我们可以通过广告调度来不断优化广告投放产出比,这在AdTime分为同站调度和跨站调度。同站调度的意义是可以在投放产品广告时,进行针对性圈定;而当受众进入网站内容页,此时用户匹配度最高,用户停留时间最长,然后再投放活动广告,对人群进行有效牵引。这是同站调度的概念。
对于跨站调度,比如品牌在网站首页举行互动活动时,用户没有注册参加而转跳到其它网站时,我们可以更换产品诉求,进行追踪投放;而当用户进行注册之后,转跳到其它网站时,我们对受众进行新品推送,提升ROI。让每一次投放在最大程度上收获到最多的转化率。
大数据让网络广告活起来
面对这些难题,我们更需要的是一种更灵活的形式。
用户行为成就——智能管道
互联网有传统媒体所没有的优势。每个人在网上都会留下痕迹,系统通过收集分析用户的互联网足迹,浏览的网页内容,就能找到用户的兴趣关注点,对用户进行细分管理。当用户再上网时,就可以根据用户的喜好,系统自动推送匹配的、相关度高的广告了。
电子商务的崛起让网络广告走向效果时代
随着电子商务产业的崛起,AdTime有了更多展示的机会。电商客户对广告效果的要求很直接,谁能够提高点击率,谁能够带来更大的ROI;而门户网站如今也开始重视人群的细分和定向,也逐渐放弃按天售卖广告位的销售模式,更多的尝试针对不同目标人群的需要,去推送更相关的广告内容,这就给了我们更多的机会,可以帮助门户网站对广告位进行优化。
大数据正改变营销模式
以今天最受关注的O2O为例,但O2O必须形成一个完美的闭环才能拥有足够大的未来预期,线上与线下的打通其实最难的一步便是用户层面的数据统一。这里面存在四个环节:1、如何通过大数据判定,向网站导入精准有价值的流量;2、再如何将价值用户引导至线下商户,并完成消费;3、线下商户又如何把消费数据记录并提交至线上进行分析,沉淀出有效数据对用户特征进行判定。4、从线上对不同特征的用户群体进行针对性个性化的服务,最终再次引入线下商户进行消费。
这是一个复杂的闭环,其中对数据的提炼和处理是最为重要的一个环节。大数据的出现将会是一个全新的局面,地面的数据也将归并到大数据的研究范畴,同时与互联网的数据进行统一打通,这将快速的建立起全新的营销格局。
对于互联网而言,未来的数字营销都将是基于大数据,所有的营销行为都将是以价值最大化为前提。在全媒体的覆盖下,广告将实现最佳效果转化。AdTime将进一步利用自身技术的先进性、分析视角的独特性以及信息数据的全面性,确保自身全营销数字平台的持续领先。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07