京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动营销,为什么小数据反而比大数据更有用?
我们在谈论移动互联网的时候,总是赋予了它太多的想象力。但对绝大多数移动用户来说,手机在生活中的地位是一个工具的集 合,人们使用手机的自然行为更多的是借助手机来解决日常生活中的种种琐碎。那些激情,刺激,充满了挑战,像詹姆斯邦德一样掏出手机拯救世界的情景,只会出 现在电影和小说里。
所以,当我们观察排行在应用商店前几名的产品,几乎无一不是服务于日常生活的时候,完全不必感到惊讶。聊天应用,地图搜 索,手机安全及优化,自拍,美食和购物,这些组成了人们的生活,也占据了他们的手机主屏。更重要的是这个规律具备普世性,观察全球各主要地区的应用市场, 你会发现几乎所有排行榜的前十名都是被这些基础的工具和产品所占据的。
也难怪有人会说,未来谁与普通人的生活越贴近,谁就越有机会成功。
手机用户每天都在使用这些应用,每一次的互动都会产生体量庞大的数据资料,这是大数据时代到来的契机之一。整个数字营销行业都应该很清楚数据的价值,更确切的说,是新鲜数据的价值。
但有时候,契机也是危机,大而全并不是一件好事,你反而不容易找出哪些是好数据,哪些是垃圾数据。
为了找寻数据的价值,更为了向用户提供更有价值的信息,我们需要突破目前嘈杂而不切实际的大数据环境,有能力从大而全中提取,隔离并重新审视那些微小却宝贵的信号——不如将小数据称之为“精巧数据”,而它也将是现代移动广告发展的关键钥匙。
精巧数据从何而来?
我们从一个日常的场景出发,一场简单的购物之旅。
周末,有朋友要来家中做客,对于家中的主人来说一场家庭式的聚餐不可避免。首先需要准备一份菜谱和购物清单,我们的手机 上有很多美食app,他们可以提供食谱,标记出每到菜的热量总和,向你建议如何合理的搭配膳食结构。在整个过程中,人的行为完全是日常的,自然的,而 app的可用性根植于它能否为人们提供切实可行的解决方案。
在出发之前,男主人打开了搜索工具,查询附近的大型超市有哪家在提供打折促销和商品特卖。喜欢社交的女主人趁在路上的功夫发了条朋友圈消息“新开的xxx超市刚好有新鲜的海鱼上市,出发找美食。”朋友立马点赞评论“期待周末的大餐!”
在商场里,我们的主人公们在四处扫货,这时候最不需要的就是手机弹出推送或是广告,告诉你已经好久没有登陆游戏了或是快 来看看最新的周末3日游旅行套餐。相反,消费者们更加自然的情况是,打开移动IM软件,发条微信给朋友,问问你有什么忌口,或是喜欢什么样的酒水和甜点。 然后挑选商品结账,开车回家。
在上面的小案例中我们可以看到,所有用户的自然行为都是与他所计划的活动息息相关的,而让这些行为变得简单的功臣是移动 app。纵观整个过程,用户每一次使用app工具,与他的社交网络互动,并随时更新地理位置信息时,有价值的精巧数据其实都在源源不断的产生。如果将这些 信息单独拿出来,我们可能会把它与杂讯混为一谈,但就像童话中面包屑的线索一样,厘清脉络之后,它的价值就会凸显。
精巧数据怎么用?
精巧数据对于广告的价值是极高的,最根本的原因它来自于消费者自然的生活行为。如果能够实时或近乎实时的接收并分析这些独特的,充分契合的内容和信息,带来变化将是革命性的。
例如在购物的时候,消费者的信号非常明确,在当时的场景下,他最有可能打开的广告信息,比如:搭配海鱼最合适的葡萄酒有哪些;同一家商场中,某一品牌正在发售新款的小食甜点;又或是新发布的聚会桌游已经上架。
发送给消费者的信息最理想的情况是满足当前场景的自然需求,及时而有价值的信息要比来浏览器的无关广告更为有效。同时在app内,品牌也会和消费者产生一次良性的互动,即便最后没有产生直接收入,也是一次非常不错的品牌关注的机会。
在整个购物之旅中,消费者的行为没有任何一处超出寻常的范围,这是他的日常生活,而手机是他更轻易完成这些日常任务的帮 手。为用户的自然行为提供实用性的帮助,而不要用愚蠢的内容打断他们,或是强迫他们被动的接受毫无价值和联系的信息,是这一类应用在运营和用户体验上保持 成功的关键,简言之要学会克制。
而作为媒体出版方和广告主来说,在进行商业化拓展和增加用户规模的时候,都应该注意到精巧数据的作用,以及它所透露出的 宝贵信息。未来移动营销成功的关键,应该是借助精巧数据,找到一个合适的通道,实现吸引和迎合人们自然行为的营销体验,而不是教育消费者去改变他们的习 惯。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08