
12月11日,搜狗联合去哪儿网在京召开了U-TOP智慧营销——搜狗&去哪儿“国考”大数据合作发布会,公布了双方国家公务员考试合作项目的相关大数据分析结果。搜狗副总裁洪涛、去哪儿网副总裁周强出席了当天的活动,并向与会的媒体记者和业界嘉宾介绍了本次国考大数据战略合作的相关内容。
十一月,百万大学生及青年职场精英重返考场,参加一年一度的国家公务员考试。大规模的考生流动,形成了一个对出行、酒店预定的需求高峰期。面对如此竞争激烈的考试,如何能在备考关键期为广大考生节约出行准备的时间成本?如何发掘“国考 ”背后蕴藏着的大数据价值信息?基于此种考虑,去哪儿网携手搜狗启动了本次国考项目合作。本次搜狗通过U-TOP智慧营销模型,洞察国考考生群体在各个时间节点需求,通过搜狗搜索、输入法等众多产品触点,全面触达考生上网场景,为即将奔赴考场的考生便捷呈现由去哪儿网提供的出行信息。并借助在此过程中进行的大数据分析,深度了解用户需求,形成整体的传播思考,以在后续的传播中提升策略并优化服务方案,更好的服务用户的同时,促进效果提升。
搜狗副总裁洪涛认为,我们身处互联网高度发展的连接时代,内容交互方式的改变深深影响了用户的行为和需求。尤其针对“个性十足”的年轻群体,只有找准传播人群,洞悉其特征,适时根据需求提供信息,才能在实现传播目标的同时培养用户好感度,增强用户黏性。传统的硬性推送已经无法满足现今的营销需求。对于搜索引擎而言,搜索背后蕴藏的大数据资源更需要我们充分的挖掘和利用。本次国考期间搜狗携手去哪儿网做了一次重要的探索和尝试,用智慧的方式为用户和企业进行需求和信息的传递,最终实现了共赢。
艾瑞咨询最新中国在线旅游用户行为研究报告显示, 19-30岁是在线预订旅游产品的主流人群,合计占比53%,在线旅游用户群体仍呈现年轻化的特点。
去哪儿网副总裁周强表示,PC、智能手机、平板电脑等互联网接入设备在此类人群中已高度普及,他们已然成为在线酒店预订乃至在线客票、旅游服务等最具潜力及成长性的目标客户群。通过搜狗大数据我们了解到,国考考生19-30岁人群占比75%左右。因此,这一部分具有高学历、年轻化、懵懂等明显特征的考生群体恰好是我们需要重点覆盖的目标用户群。在本次合作中,搜狗强大的受众覆盖力和大数据分析能力,将去哪儿网提供的考点周边酒店预订信息快速、便利、精准的呈现给考生,并以酒店单线产品为基础,成功带动了机票、旅游等多线产品共同发展,使去哪儿的品牌价值得以彰显。特别是搜狗的U-TOP整合互动营销模型,作为一种创新的互联网营销“新玩法”,凸显了搜狗在营销方式上的深刻洞察和创新。
现今,在线酒店预订市场,群雄混战,若在线服务商能精准的锁定目标人群及具有潜力的高成长性用户,培养其黏度,提升品牌忠诚度,实现差异化竞争,将能从价格战中脱颖而出,在未来获得在线旅游市场份额的增长。
截至2014年9月,去哪儿网每天都会处理11719198次用户搜索请求、拥有1.3PB的数据,去哪儿网一方面通过对热点事件(峰值)数据、点评数据、趋势数据等的研究分析,整合营销传播方式,服务自身平台和业务发展,另一方面也为合作伙伴的决策提供来自去哪儿网的数据支持,比如包括流量、转化率、订单、收益、竞争力、用户行为分析等在内的数据魔方,帮助合作伙伴实现预订业务在线化的同时,将互联网式的营销思维也巧妙地传递给合作伙伴。
搜狗品牌广告研发部总监杜铮在主题演讲中指出,搜狗全新的U-TOP营销模型由“Understand、Touch point、Observe、Promote”(洞察、接触、观测、提升)四大关键词构成,以广泛受众覆盖洞察国考人群消费倾向;以资讯、出行、招聘、购物、娱乐等触点的智慧化升级,实现多触点精准触达;以海量数据汇总观测总结得失,理清脉络;最后确立新的提高方向,通过未预订成功客户品牌好感度保持、二次预定、老用户关怀等维度发力,奠定未来的无限可能。U-TOP营销模型凭借对智慧化营销的立体解读,完成了营销方式的升级。
去哪儿网市场总监谷文荣在主题演讲中也表示,目前线上旅游创造的价值只有整个旅游业的10%,整个市场还有待开发。本次,搜狗针对国考考生群体设计的专属搜索产品和推广策略,圈占了当前线上旅游市场最具成长价值的学生和青年白领群体,活动期间有近20万用户通过搜狗进入去哪儿网进行酒店搜索和预订。国考下发准考证信息当天,去哪儿网的独立访客数、订单数和转化率均达到高值,当日PC端酒店订单环比为前一周同日期(周一)订单量的3倍。从整体的数据来看,已经把握住了国考这个热点事件的最佳营销周期。去哪儿网希望此次合作能给双方带来更多的数据参考,在以数据分析而非经验感觉为决策基础的大数据时代,源源不断地产生新的数据才是互联网企业创新生产的动力。
连接时代,营销将变得更加智慧。在“搜狗&去哪儿国考大数据合作项目”中,搜狗运用全新推出的U-TOP营销模型,为去哪儿网制订了全新营销策略,并在项目执行阶段提供了全方位的大数据支持,实现智慧化营销。未来,搜狗希望通过近一步完善U-TOP智慧营销模型,助力广大合作伙伴,得以脱离竞争羁绊,不断收获价值。文章来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16