
大数据对企业开展网络营销有多重要
如今虽然互联网网络营销进入高速发展时期,企业纷纷加入网络营销的大潮,进行网络竞争,但是仍然有很多企业的网络营销依靠的是自身的感觉进行网络营销,并不是通过数据分析得来的营销策略。这就导致了很多企业的网络营销没有效果,浪费了大量的人力、财力,最后导致企业心灰意冷,放弃网络市场。
相反的,部分企业懂的充分利用数据分析,有针对的进行网络营销,在网络营销中占有一席之地,企业越做越强大,那么大数据真的有那么重要吗?对企业的网络营销有哪些作用?下面南通网络公司将从以下几个方面来阐述大数据对企业开展网络营销有多重要!
企业为什么需要进行大数据统计分析,对企业网络营销有什么作用?
1.首先通过大数据分析可以充分了解有效客户人群的需求,企业根据数据分析有针对性的制定满足了客户需求营销方案,有有效提升网络销售的询盘量,成交量将有质的飞跃。而没有通过数据分析的营销方案往往是在自娱自乐,在转化方面往往效果较差。
2.经过数据分析,能够挖掘更多的潜在客户
行业大数据经过跟踪用户行为轨迹,根据用户搜索数据统计,得出用户干兴趣的内容,能够挖掘出哪些客户是企业的潜在客户,进行广告投放,为企业带来海量的流量。如果没有数据统计客户资料则会失去大量的客户资源。因此企业需要进行数据统计分析,来挖掘潜在客户。
3.大数据能够帮组企业节约大量的成本
传统的营销通过销售寻找潜在客户,浪费人力、财力、物力,而互联网网络营销时代在网上进行销售,无论是时间上还是空间上都节约了很多成本。如果善于利用数据分析,快速精准的找到潜在客户,企业就不用在进行大海捞针,能够通过数据得出谁才是企业的精准客户,因此大数据能够帮助企业节约大量的成本。
4.大数据分析是进行网络营销的基础
传统的营销时期,企业进行营销主要是依靠品牌形象的建立,而在互联网网络营销时代,企业进行营销需要实现满足用户的个性化需求,为用户制定个性化的方案内容,而用户的个性化需求的参考依据就是来源于大数据,要想实现“根据需求进行营销”,就需要通过大数据分析,因此大数据分析是进行网络营销的基础。
总结:企业开展网络营销,说白了能给企业节省很多钱,如果是经过数据分析进行的网络营销,不仅能为企业省钱,还能带来哦巨大的财富,大数据对企业开展网络营销有多重要,这个重要性是不言而喻的,因为我们不能凭着自己的感觉判断谁是我们的客户,什么样的广告是用户所喜欢的。而这些用户行为爱好企业都需要通过数据分析才能得出!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 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 ...
2025-09-01