京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据市场营销 有何诀窍
了解一些更智慧的大数据营销示例,有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据,从分析和创新的角度进行思考。
1. 衡量社交媒体影响力
公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析,来衡量社交媒体的影响力。
2. 识别您的品牌推广人员
识别主要的影响者,并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者,不只可以通过传统交易(最近购买、客户服务呼叫),还可以通过社交媒体。
3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术
借助不同学科团队,将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队,业务、IT和分析专家快速评审实际结果,重新校准分析,调整假设,然后测试结果。
4. 创建客户购买预测
将历史行为数据用于一个定义的目标,作为针对不同类别产品的行为指标。例如,测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性,作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。
5. 了解不同营销渠道的真正价值
组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据,创建一个模型,突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动(如呼叫中心交互)的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销,可以比投资广告更有效地增加收入。
6. 通过邮编瞄准销售机会
与其让销售代表超负荷工作,分析海量数据和复杂的模型,不如创建强大的销售工具,用简单、可视的界面,通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。
充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段,迄今很少有大数据见解转变为营销优势,因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例,了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势:
1. 下一代客户重新定位
随着大数据分析变得日益复杂,营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如,试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。
2. 使用热图(Heat Map)技术追踪店内客户偏好
使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量,就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比,告诉零售商产品在线与离线的执行情况,以便调整营销计划。
3. 利用地理空间数据与客户进行沟通
使用地理空间数据来准备有针对性的报价,并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入,并结合了离线和在线营销工作。
4. 分析社交媒体以增加收入
使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现,通过实施社交分析,他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。
5. 注重转换
营销人员应以转换语言来交谈,并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么?”“哪类内容能够激发最强的品牌主张?”“哪些渠道持有最高的转换率?”使用大数据来通知和推动全方位的转换。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09