京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据营销,企业必须重视的“一亩三分地”
互联网时代,也是一个数据大爆炸的时代,很多人通过网络营销,却忽略了一个重要的基础,那就是数据,而以各种各样数据为基础的互联网营销,需要的是一种大数据营销的思维,这种思维对于提升营销的质量和成功率都有极大的帮助。
何为大数据营销,那么它又和网络营销的有何关联呢?其实大数据营销并不是一个复杂的概念,指的是通过所针对的目标的各种数据的变化和分析,来获得营销方向的指导,这种数据通过表格、文字等形式表现出来,让分析者可以一目了然更好做出决策,但是由于数据涉及面广,所以对于一个通过大数据营销的人来说,这种工作量其实是相当大的。恰巧,互联网营销即网络营销,对于个体或者群体的数据的变量需求是复杂且必须的,所以大数据营销可以为网络营销带来更精确的销售指导,做到有的放矢,做到高效针对性的营销。
但是相对来说,大数据营销的数据来源是十分广泛的,它们包括时下流行的互联网、移动电视、移动3G互联网等多个平台,而这些数据必须有时效性和针对性,但是同样的在这些平台上出现的数据过于广泛,过于抽象,这就需要通过大数据营销的人对这些数据有着敏锐和精准的感受,对数据的分析更为透彻,要通过这如千丝百缕的空间信息中抽取自己最需要的那些数据,这也是大数据时代的一个特征,信息的泛滥,导致本身的数据常常被忽略,而专业的营销者便不会忽略,将努力的去分析这些数据背后的真相。
不过即使是大数据营销,依然需要注意,正如互联网思维有“唯快不败”之说。网络营销同样强调时效,网络时代,营销更需争抢“第一落点”,获得“先入为主”的传播效果;同时,要以信息的完整性战胜碎片化传播,以简明扼要的叙述为海量信息导读,以信息的真实准确确立共识性,以吸引这些大数据背后的真正需求的用户,做到真正通过数据,让数据为你服务,而不是让自己为数据服务,这才是网络营销通过大数据营销的这种方式需要注意的问题。
同样,不可否认的是大数据营销也需要遵循营销的4P原理,即产品、价格、地点和营销,这里的产品的数据则是受众人群的选择,通过对产品的受众人群的选择来做好数据的分析,而价格也作为一个数据影响着消费者的购买,对于价格的波动变化对人的购买者的影响也需要时刻注意,当然地点和营销是相互结合的,通过一个平台的营销的效果通过一种数据化的形式来展现,通过这种数据分析,将会凌驾于许多抽象的分析之上,可以说大数据营销和网络营销是臭味相投的,也是极易操作的,只不过相对来说,工作量毕竟还是比较大的,但是其结果相对来说更为精确,效果也相对较好。
最经典的一个例子,《纸牌屋》正是大数据营销最为经典的案例,通过对于观众的需求的数据分析,也由出品方Netflix在拍摄作品之前,在3000万的美国收视用户中做了充实的调研,总结了观众到底爱看什么题材、喜欢哪个导演拍、谁来演、哪个时间播等数据,顺应大数据营销打造了一部极为精彩的影视作品,又或者,对于前不久一家在上海的一家蛋糕房的高销量,也是通过对来往顾客的口味的需求的数据分析,而这分析不仅是通过调查问卷的方式,更依托于几个平台同时开展,而这也让他的蛋糕店得以脱颖而出,而这也是以大数据营销为依托,告竣精准营销的最终目的。
可以说大数据营销,是网络营销的指南针,通过数据的指引,网络营销的水平将会上升到一个新的层次,不如说若互联网营销像七级浮屠的话,那么有了大数据营销的指引,网络营销将会突破这七层浮屠,到达一个新的界限,有的人也许不相信,但是事实上有无数的例子已经验证了它的成功和高校,对于纯数据的分析加上对于现状的综合分析,造就出的数据将不仅是数据本身,而是一种对数据的深入的解读,而商家不正是需要这种全面的分析和详尽的数据吗?
大数据营销和网络营销的结合,就是天生一对的结合,而这种结合带来的经济效益也是难以估量的,不过也要记住凡事也不一定是完美的,大数据营销的方式也未必是全能的,所以对于网络营销的人来说,让数据为自己服务才是最正确的,不要被困于数据,而做了数据的奴隶,毕竟即使是大数据营销,也需要注意现实条件的变化,这种变化和现实的联系是千丝万缕的,当然,大数据时代的浪潮当然离不开大数据营销。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 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 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26