
大数据精准营销的价值和方法
随着全球的信息总量呈现爆炸式增长,移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征,同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力,使企业的营销更加精准,为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间,基于你对用户的了解,把你希望推送的东西通过合适的载体,以合适的方式,推送给合适的人。
大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据,构建对用户行为和用户数据的深入洞察,一方面实时监控各渠道的用户行为特征,运营和营销的效果,进行优化;另一方面集中用户的数据,便于后续的深入挖掘工作,实现以用户为中心的数据汇聚,提升用户数据价值,实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通,为用户提供更准确的服务和营销。
当营销预算不够的时候,如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配?是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢?跨渠道营销预算如何进行排列组合?
营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销,一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻,在那一个渠道以一个独特的价格,推送一个独特的广告创意,效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐,并且基于跨渠道触发式的营销能力,在注重用户体验同时达到最佳的营销效果,并且可对营销进行跟踪,从而不断优化营销策略。
企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据,立即优化营销效果。
基于大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为:数据整合营销平台
营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎,以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点,基于角色的协作,工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容,细分客户,定义规则和机制,创建和重建模板,执行活动,捕捉反应,定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互,而视觉框架使这一切变得更直观。
通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下,利用底层营销数据:包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量,进行细分和决策规则的配置。支持Offer(针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物)与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义,还可实现多渠道、多波次的营销定义,并负责精准营销的推荐实施。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15