京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
马拉松大数据营销的真正价值是什么?
大数据的价值越来越被强化,O2O也一度成为最时髦最热门的商业模式,人们普遍认为一个互联网企业的核心价值在于它的流量和用户,但这是正确的商业逻辑吗?不完全是!一个真正的商业模式要拥有核心竞争力,能扩大需求、创造价值,能提供大众所需的产品和服务,能为企业和股东获得利润,从而使企业通过持续性经营长久发展下去,只是单纯的利用数据流量和资本市场估值的方式进行套现的模式是不可持续的。数据本身并不能产生价值,数据背后蕴含的人群的共性需求和持续的消费能力才能产生价值,有价值的数据才能催生商业模式。马拉松的大数据营销便是对这种商业逻辑最好的诠释。

所谓大数据,最核心的是人的各类属性数据,以前体育爱好者关注的主要是竞技体育,绝大部分是屏幕前的观赛者,46号文以后,马拉松项目在中国兴起,让更多的观赛者来到户外,成为了体育运动的参与者,并在长期的参与过程中演变成了体育消费者。马拉松所搭建的不仅仅是一个赛场,更是一个大型的消费场景,是马拉松开始了对体育人群的提纯,形成了一个以中青年、中产阶层为主的中高端消费群体,他们有一定的消费能力并且乐于为自己的爱好和需求买单。所以马拉松本身就是一个满足体育人群数据背后共性需求的巨大消费场景,它实现了体育人群的角色转换和需求升级。
美国《连线》杂志的一篇文章称,对于科技企业而言,最聪明的事情就是不要造手机,而是进入到每一个用户的手机中去。因为手机只是工具,不是商业模式,手机上的社交、支付等功能才是满足共性需求的有价值的东西。真正的商业模式是在共性需求的驱使下,产生动态消费轨迹,凝结成大数据并催生出消费需求。正如马拉松,马拉松赛事就是一个入口,从前期报名到比赛当天,把那些有共性需求的人聚合在一起,凝结成带有人体温度的数据,进而产生动态消费轨迹,轨迹中的任何一个节点都可以开发和延展出商业模式。马拉松正是通过数据,对人群的共性需求进行提纯,对人群的支付能力进行评估,挖掘消费轨迹中每一个节点的消费需求和支付意愿,由此开发出有价值的商业模式,而且这些模式不会受到消费者的排斥,同时可以通过创新不断升级,从迎合马拉松人群的需求到不断激发新需求,形成新的消费增长点,这就是马拉松大数据营销的商业模式和价值。
对于马拉松跑友来说,准备一场如广州马拉松这样的比赛,需要进行一系列的前期准备,包括提前报名、日常训练、体能储备、购买装备、参加训练营、体检、膳食调理、预订机票酒店、家人随行旅游、保险、康复治疗等,如果参加世界级马拉松大满贯赛事还要有之前的成绩做基础,需要坚持不懈的积累和持续不断的物质保障。这是由马拉松赛事形成的一条长周期、跨领域的消费产业链,其中涉及多个领域,催生出众多商业价值。
马拉松已不仅仅是一场单纯的赛事,就如同麦加朝觐一样,庞大的群体在共同需求的驱使下,历尽千辛万苦实现一次自我的心灵释放。每一位有经济能力和有体力朝觐的穆斯林在成年后都要去麦加朝拜,这是他们的共同信仰,同样对于马拉松爱好者来说完成一场又一场马拉松也是他们的一种“共同信仰”。而无论是在朝觐的途中或是在完成一场马拉松的过程中,都需要衣食住行各方面的补给,这就催生出巨大的消费需求,形成围绕马拉松这个消费场景的产业链条。
所以,单纯的数据是没有价值的,有价值的是数据背后人群的共性需求。真正的商业模式也不在于急功近利的融资套现,而是要不断创造价值,实现企业的可持续发展。马拉松作为一个满足体育人群数据背后共性需求的巨大场景,涉及上下游多个行业,是催生消费、拉动内需、顺应供给侧改革的利器。虽然马拉松的参与人数每年都在大幅增长,但我们更应该从关注数据增长转移到关注数据价值,打造“模式+数据”、“场景+消费”的商业闭环,这才是马拉松大数据营销的真正价值所在。
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