
你所不知道的大数据营销
产品没有好的推广方式,好的产品找不到高效的推广渠道;
产品销售采用大海捞针,靠运气吃饭,没有办法找到海量的精准客户群体;
公司员工成本高,不懂得智能化营销方式,效率低。老板都在想提高员工工作效率,但是没有好的方法;
通过收费推广,例如百度竞价,今日头条等成本高,收益率少;
实体店面不懂得如何借用互联网低成本推广,导致生意下滑,只能靠老客户维持基本开销,没有好的办法快速吸引新客户进店......
如果您的企业有以上痛点,那么,很明显你的产品营销已不再适应时代的潮流!
取而代之的核心则是用户。而要在这一新形势下取得先机,就必须对用户进行深入、细致的了解与分析,对其喜好、行为习惯等特点了然于胸,真正了解到用户的消费需求以及潜在需求,而这些都需要大数据精准营销来出谋划策。
那么什么是大数据营销呢?
所谓大数据营销,即是通过对用户行为习惯进行分析、归类、打标签,从而对用户的消费属性进行细分,进而按照每一个人群分类对其进行匹配的商品营销。
大数据对营销有什么作用呢?
信息即武器,无论是在职场或是商场,数据挖掘可以帮助企业解决流量少、获客难、技术支持不足、用户需求不明确等营销痛点。
大数据营销包含哪些方面呢?
大数据会针对每一类数据实体,进一步分解可落地的数据维度,刻画TA的每一个特征,努力地画出每位消费者更为详细的用户画像、记住他的媒体偏好、仔细观察他的购物习惯、并将他的喜好愿望和想要的都进行归类。其结果就是给出了一个精致、高分辨率的用户特写,揭示他的下一步举动。
数据细分受众
举例来说,有的人在上班路上会打开邮件,但如果是开车族,并没有时间填写答案,而搭乘公共交通工具的人,上班路上的时间会玩手机,填写答案的概率就高,这些都是数据细分受众的好处。
预测
“预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐,我就拿电商举例,"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。
营销工具
知客名片小程序、社交拼团、导流快报等营销工具都能帮助企业流量裂变,取得更多得用户流量。
企业营销数字化第一站,重新定义名片,颠覆传统名片营销模式,一键打通企业管理者、销售与客户之间的关系,迅速实现社交裂变。
以小程序方式呈现,不需要下载安装APP、不占用内存、用完直接关闭、不分IOS和安卓系统等轻便快捷的特点,迅速的流行开来。
社交电商获客利器,链接十亿微信用户,快速获取客源,无需开店快速开团、微信分享即可成团、商品服务皆可发布、快速获流量。
不知不觉中改变了你的阅读习惯的话,无声处见惊雷式的产品战略帮企业突破内容营销困局,快速导流,实现10倍裂变传播,激活现有资源并增加有效传播渠道。
在互联网日新月异的形势之下,大数据营销已经显现出了惊人的能量,俨然成为了诸多企业必不可少的精准营销方式。
我的天传媒秉承“赋能企业实现全渠道营销数字化升级”的理念,专注于数字营销技术、精准营销云(智能小程序、H5、短视频、小游戏等服务)、产品、服务的创新与整合,为企业提供终极获客解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29