
大数据在市场营销领域的五大应用方向
知识就是力量。知识尤其对于那些知识销售者更显重要。营销人员深谙此道,并且知道过去几年,大数据的到来为什么是他们的一大幸事。当今世界,技术驱动大数据产生了很多创意营销,这也产生了无尽的信息需求。
这是一个对数据迫切需要的时代。需要量化的情况变得越来越多,一个人的生活的各个方面都可以被测量、存储、计算和分析,并得出有价值的结论。这样的结论对很多人包括广告商、政治家、社会学家都有帮助。这样关于个人数据量的快速增长,这是前所未有的。
所有这些数据就像是一个能梦想成真的营销者,能精确定位潜在客户。而在以前要实现它是很不容易的。技术人员现在可以使用大数据找到目标客户,在十年前这是不可能的。
传统教科书的营销方式,如电子邮件、订阅、新闻已经被基于网络浏览习惯挖掘的现代市场营销策略所替代,而现在实现这些却很容易。
所以,在不同的领域如何利用大数据进行市场营销?我们列举了最常见的应用。
应用1:谷歌趋势视角
作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词,并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用,它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。
应用2:定义你的ICP
ICP即完美客户画像,可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层,而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。
一旦定位到了理想的目标客户,你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如,针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息,让目标客户真实感受到公司的用心良苦。
应用3:确定客户的购买要素
现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户?是什么要素使他们真正有意愿购买?而这些问题在几年前一直没有答案,现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容,来引导目标客户,并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。
应用4:更多的预测数据分析
基于大数据进行预测能产生更有意义的分析结果。很多企业在利用客户关系管理软件更有效地预测用户行为。这不只是知道一个潜在客户,同时包括如何引导一个客户,他们将如何反应,他们下一步要干什么。这个过程被成为优先评价指标,它涉及到利用IT技术,通过历史数据来识别趋势,推断未来可能的结果和关键点。该技能能帮助企业显著提升质量和降低成本。
应用5:即时分析应用
大数据不能按照每个季度、每周、每天的节奏去利用,甚至认为它只是一个工具。我们需要利用大数据做“分钟”-即刻响应,立即调整支点。针对访客的实时访问行为,我们应该即刻地、自动地引导他们到相关网页,并提供信息。例如,电子商务商家应该自动跟踪用户浏览行为,分析哪些是用户不买的产品,哪些产品已经放入用户满载的购物车。荷兰皇家航空公司实现实时数据采集与分析,通过针对没有完成预定订单的用户,来自动发送提醒邮件,明显提升了网站的点击率和转化率。大数据还帮助他们预测流失客户,并通过优化用户体验降低用户流失的风险。
总而言之,大数据将帮助你定位市场需求,掌握市场趋势,并做出准确、有效的决策。大数据绝对会成为每一位营销专家的致胜利器。
如何最佳利用日益增多的海量数据信息,是一个非常艰巨的工作。然而,基于大数据而实施营销战略所带来的回报,会使你所有的努力都值得付出。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08