京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据--企业营销转型的必经之路
所周知,互联网行业是中国少数能与欧美列强并驾齐驱的行业,绝对不落后于任何国家。自阿里巴巴上市后,在目前世界市值最高的20家互联网公司中,亚洲国家占了9家,其中仅中国就占6席。
在这样的行业背景下,传统行业迅速向互联网转型,改革幅度之大、思路转化之快令人咂舌,国足要是有这个劲头,也不至于早早开始备战2022世界杯了吧。
互联网跨界、传统行业转型等一系列变革自然而然的进入大家的视野并如火如荼的展开,从门户网站到社交媒体再到近年来移动互联网的迅速崛起,似乎互联网带来的一切新概念及引发的产业格局变化都能够迅速的被市场所接受并形成趋势,然而现在有一个概念虽然大家都随时随地挂在嘴边,但大部分人都说不出个所与然,这个概念大家都或多或少的听到过,这个已不新鲜的新鲜词叫“大数据”。相信大家心里多多少少都有个坎——到底什么是大数据?大数据跟我们又有什么样的关系?
有人说,大数据就是数据大,有人侃侃而谈4个V(量Volume,多样Variety,价值Value,速度Velocity),也有人能够很有深度的谈到BI(商务智能)或预测价值,或者能够拿出Google和Amazon举例,技术流可能会聊起Hadoop,这些都不能算错,但多少有些片面。
今天我们换另一种方式讨论一下大数据。
大概是这么一个概念,在这浩如烟海的世界每个人每天都会在各个地方留下一大串数码的痕迹,购物、看病、运动、行车、工作。然后通过技术的手段,这些数据被收集在一起,放在一个庞大无比的库里,然后分文别类,就能勾勒出各种规律,进而形成各种洞察。然后根据量化的洞察,营销就可以根据这些数据开发、生产、设计、销售和传播,更加精准、高效,让资源和需求更完美匹配。
这就是大数据最广泛的应用了。
国外运用大数据的企业有很多,包括Google运用用户的搜索记录挖掘数据二次利用价值,从而预测出某地流感爆发趋势;Amazon运用用户的购买和浏览历史进行针对性的书籍购买推荐,并成功提升了销售量;Farecast运用过去十年所有的航线机票价格打折数据,预测用户购买机票的时机是否合适。因此,越来越多的企业已经意识到大数据的重要性并开始借助大数据营销的方式和手段与消费者建立起个性化、一对一的沟通营销体系。
如今,在用户需求不断变化,信息快速更迭的趋势下,企业需要通过大数据营销,实现对目标用户的精准定位,对目标人群进行大数据分析,深入挖掘用户的潜在需求,针对不同用户群体提供更加全面优质的个性化产品和服务。
读到这里,相信已经有朋友在构思如何将大数据营销运用到自己的企业或工作当中,那么在国内有哪些大数据应用的案例呢?大数据营销需要把握哪些关键要领呢?下面结合国内移动大数据服务领域的领跑者TalkingData的业务体系来为大家解答。
大数据营销三要素
真实的数据信息
数据采集是大数据营销的基础。想要实施大数据营销,首先得掌握一定的真实数据,脱离了市场和用户的数据对于“大数据”只是一句空话。自2010年国内掀起移动互联网热潮以来,移动大数据在营销方面的应用真正的成为了可能。不同于传统互联网数据的虚无缥缈,移动数据能够在一定程度上真正解锁用户的一些实用信息,如用户所处场景位置、用户的兴趣偏好、用户的行为习惯等等。在“以用户为核心”的时代,掌握用户的多维度数据,并据此分析用户数据,挖掘用户需求,是必不可少的。
TalkingData App Analytics(移动应用数据统计分析平台)自2012年正式发布以来,凭借其完善的数据服务类型、多维度的分析角度、国内顶尖的覆盖能力,为企业客户提供了全方位的用户数据采集方式,实现了企业客户多种方式采集数据的需求。
同时,TalkingData移动观象台其权威的市场情报分析功能,可以帮助客户接触到不同的行业信息,及时采集和更新行业数据,保证企业大数据可以顺利开展。
大数据营销不再像之前以经验销售、关系销售为主导,而是要以实实在在的数据来说话,要真正做到从市场的真实需求和用户体验出发。只有精确采集信息,才能准确把握市场,精准把握用户的真实需求。
精准的投放体系
精准投放是大数据营销实施过程的核心。精准投放是建立在真实有效的数据信息基础上。企业通过大数据营销是想获得更高的ROI,这也就要求企业对采集到的数据进行系统分析,对用户进行有效的细分,再根据市场信息和动向有效整合企业资源并及时开展企业活动,实现与其市场需求、用户需求的精准匹配。
TalkingData拥有强大的数据管理平台(DMP),通过对超过20亿移动受众人群数据进行汇聚、清洗、萃取,结合一系列算法模型,输出人群分类标签数据体系和受众人群分析工具。企业客户可以通过对人群的二次组合,构建出满足业务需求的多元化精准受众人群;也可以对目标受众进行多维度的画像分析洞察,为潜客发掘、用户维护、品牌推广、口碑扩散等营销环节,提供客观的数据依据和触达的媒介方案,最终达到提升整体ROI的目标。
通过大数据的精准投放,一方面解决用户需求,获得用户的好感,提升转化率和ROI以及提高用户忠诚度;另一方面企业通过大数据营销,可以有效提升品牌价值,不断扩大品牌营销力度,保证企业的良性发展。
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Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22