京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015中国大数据营销发展报告
在信息化加速发展的时代了,我们身边的一切正浩浩荡荡地发生着变化,人们的一切生活都开始和互联网挂钩,企业的营销也随之进行着调整。然而在这个时代,企业的营销面临着诸多挑战:一是消费群体难以定位,社会逐渐从大众消费转变为到圈层经济,已经不是一个品牌广撒网地播放广告使得其家喻户晓从而促进营销,企业如何精准捕捉自己的消费群体,显得颇有难度;二是竞争压力的逐渐加大,成本的控制更为重要,营销投入不能削减同时还必须达到超额的营销回报;三是未来变幻莫测,不容易把握企业发展方向,企业在决策上容错率大大降低。
在大数据时代,营销越来越被数据驱动。大数据让广告投放更加精准;大数据让企业能更快的听到消费者的声音并进行相应的产品和服务改善。企业如同一个精巧的生物体,大数据和科技让企业的神经系统更加进化,更敏锐的感知和更智慧的行动,不仅让企业更好地存活,更可以合理调度社会资源避免了浪费。
2015年8月,第一财经、明略数据以及秒针系统合作进行了大数据营销应用的调查。共有以下4个问题答案的重大发现:
大数据营销包括的哪些应用?
大数据营销在中国的应用现状如何?
企业所需的大数据来源在哪里?
企业如何开始应用大数据营销?
大数据营销会有哪些应用领域?
我们平时都有这样一个生活体验:在百度搜索了“胃疼”,或者在某电商网站上浏览了婴儿用品,随后一段时间内,你再用这台设备上网时,会发现有些浏览的页面里有百度广告联盟推送的胃药广告,在那家电商网站上会有“猜你喜欢”模块向你推送婴儿玩具或图书。
我们在线上订餐、购物、搜索、浏览,在线下观影、刷卡、乘车,每一个行为,都是一条数据,他们大多都可以被存储下来。在互联网时代,数据爆发式增长,获取数据的途径越来越丰富,门槛也越来越低。上面的例子,其实就是大数据指导营销的一种应用。
大数据营销包含多种应用,包括目前热门的精准广告投放、程序化购买、广告监测、广告创意优化、客户关系管理(CRM)、线上线下销售、风险控制、研究与洞察、用户画像、企业内部管理、新产品研发等等领域。每一个细分领域,在整个品牌主到消费者的产业链中,都有其极具潜力的作用。
目前精准广告投放是应用最广泛领域,有76%的受访企业已经在应用。其他应用较广泛的领域包括研究与洞察、客户画像、以及广告监测。
而在未来,受访者认为大数据营销非常有前景的领域拓展到营销的方方面面。总体来说,大数据营销最有价值的前五个方面是:精准广告投放、研究与洞察、在线销售、客户关系管理以及广告监测。
研究与洞察是企业的眼睛与耳朵,帮助企业了解消费者、制定正确的决策以及总结各项营销活动的效果。传统的研究与洞察更多的依赖于抽样调查的小数据。大数据相对抽样数据来说更丰富、更敏捷。大数据在研究洞察中的应用不仅仅是替代关系,而是为企业提供一种程序化的洞察。这意味着自动高速的洞察、与流程整合的洞察以及提供非常细节可行动的方案。
大数据在线销售上能够有丰富的想象空间。比如,电商积累了消费者的产品购买经验,就可以做出一个预判,提前告诉消费者需要买什么。基于个体层面的,对每一个人所需要购买商品的预判,就是一个大数据在营销上的应用。
大数据在营销上的应用还有大量可开发的领域,这些领域将会更多的以人们日常生活的习惯为导向(消费者利益)、以品牌主更好地售卖与服务于消费者为导向(企业利益)、以政府提高监管水平为导向(政府利益)进行开发,将三方的需求综合起来,每一方都照顾到,最终逐渐实现社会生产效率的提升。
大数据营销在中国企业的应用现状如何?
有数据显示,2014年美国市场在大数据营销的各领域总计投资160亿美元,预计2015年会投资达到200亿美元。中国市场在2014年投资不到200亿人民币。本次调研中,大部分受访者认为,大数据在营销上的应用还处在早期发展阶段。
对于中国企业而言,超过半数公司高度重视大数据营销但还没有明确战略。中国市场在大数据营销上的应用,还在探索阶段。
究其原因,可能与大数据营销还处于初级阶段有关。过往的营销方法和流程已经经过数十年的优化与沉淀。而大数据还完全是新鲜事物,无穷的潜力,但应用路线和方法并不明确。
目前大数据在营销上的应用处于初级阶段的原因主要有两个。第一是企业本身实力不足,像沃尔玛这样除了自产数据又收购大量数据分析型公司的品牌主少之又少,大多数品牌主并没有这么大财力物力去投入到自己不太擅长的领域,因此大数据在营销上的应用开发主要来自于第三方数据公司,而这类公司在近年来大数据背景下才逐渐浮出水面走向公众视野。第二是国内大数据产业链还不够成熟。比如BAT巨头里的阿里,将大数据服务的整个产业链都包下来做,并且不愿意跟整个行业共享自己的数据,这对品牌主是一个便利,但是这种数据与服务垄断会制约产业链里的其他创新型公司发展。
受访者所在公司将大数据营销落地面临的主要困难是数据源不充分,占比为76%。其次还有缺少大数据营销的精准需求,无法形成有效的落地方案,占比为62%。数据源不可控也是超过半数受访者公司目前面临的问题。
在大数据指导营销的大背景之下,很多公司为了更好地运用这个营销工具,纷纷作出了调整与改变。受访者所在公司接近半数建立的单独的大数据部门,另外有38%将大数据营销部分交予营销部采购。
在大数据时代,营销越来越被数据驱动。大数据让广告投放更加精准;大数据让企业能更快的听到消费者的声音并进行相应的产品和服务改善。企业如同一个精巧的生物体,大数据和科技让企业的神经系统更加进化,更敏锐的感知和更智慧的行动,不仅让企业更好地存活,更可以合理调度社会资源避免了浪费。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19