京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据营销:传统企业的华丽转身_数据分析师
近几年,大数据的火热程度自不待言,数据分析在营销领域的广泛运用,使得越来越多的广告主意识到,固守着传统企业的营销模式,已经Out了。于是,向互联网转型迫在眉睫。然而如何顺利转型,却不是每个广告主都能做到的。怎样才是有效的大数据营销模式,在2014悠易DSP DAY上海站的论坛中,来自数据分析行业专家,成功完成互联网华丽转身的知名传统企业相关负责人,将带您一同探寻大数据营销的奥秘。
大数据营销趋势及扮演的角色
大数据营销要产生效果,需要一定的学习积累包括磨合,这个不是短期内可以产生效果的,它不像今天大家都在投的搜索引擎和直接投放电视广告,预算越大,产生的营销效果越好,这是可以有正向比例的。而利用大数据做营销,效果就如同Log抛物线,越到顶端加速越快,但是起步相对比较难,如果没有等到加速阶段就放弃,自然不会产生客观的效果,对于广告主来说,需要意识到的是,大数据营销需要背后海量数据的积累和分析,这是和普通的营销方式所不同的。
安客诚亚太区产品总监李辉表示,即使有很多的趋势,但大数据营销的本质没有变,就是通过合适的渠道找到合适的人,建立关系,实现销售。最关键的还是营销。
还有一个就是移动,移动造成的受众时间碎片化,跟PC广告不同的是,广告主需要想出受众所在的场景,这是比较困难的。
“在和广告主接触的时候,被问到最多的数据营销问题就是数据带来的价值”,李辉讲到。“数据不是短期内可以一蹴而就的,企业需要有一个内部的数据系统,这对企业也是一个很大的转型。
作为国内知名的广告主企业,海尔做营销的主要目的是什么?海尔是不是真正使用了大数据营销,有成功的解决方案?
海尔家电产业集团数据战略发展总监孙鲲鹏说:无交互不海尔,无数据不营销。数据可以提升我们的营销的效果,通过对数据的采集、挖掘、预测,能够帮助我们提高海尔的营销效率和效果,这是直接的好处。另外还有一个根本的好处是优化用户体验,以前没有数据做基础的时候,企业是单方面的把产品推销给用户。现在有了数据,可以通过需求预测数据模型洞察用户需求,大规模一对一精准营销,这样的用户体验是不一样的。也就是说,以前是为产品找用户,现在是为用户找产品。
至于海尔的数据模型是如何建立的,安客诚李辉介绍说,这些都基于海尔几十年的经验和线下习惯。安客诚将海尔系统来自不同渠道的售后售前和线上数据整合起来,基于这个可以做一些用户行为分析、建模、标签化。在应用到媒体的时候,还有一个要解决的问题,就是把数据和媒体数据实现连接,因为媒体这边也有用户人群的画像,有这么多用户标签,海尔的数据和悠易的数据对接,就可以实现在里面的人群寻找。
未来数字化营销的趋势展望
对企业来说,大数据营销已经成为未来营销新趋势,广告主期待未来会有什么数据在国内市场产生?更期待什么样的数据产品?
当提到这个问题时, 孙鲲鹏表示主要有三个方面:
第一是生态圈。目前海尔数据偏线下,从生产、开发到销售、服务,拥有的是第一方的线下实名数据,缺少线上数据,期待建立一个数据生态圈,在确保用户数据安全的条件下,借用先进的方法,让外部的线上数据和海尔的线下数据进行匹配,丰富用户画像,更加精准地洞察用户。
第二是开放。迫切希望数字营销行业能够开放,而不是大家都把自己的信息关在围墙内。越开放越安全,越关门越危险。至于开放什么?希望多举行类似的论坛,互相连接,不谈恋爱不见面怎么结婚?
第三是标准。希望建立数据行业标准。比如说安全,到底什么叫数据安全?比如海尔与互联网企业之间,什么样的安全标准双方都可以接受?包括企业的DMP数据管理平台与外部的DSP平台对接,PMP、RTB的开展,现有标准是否最合适?而且这个标准需要通俗易懂,否则这个新事物很难快速推广。
对于建立行业标准,安客诚李辉也表示赞同,未来安客诚将解决数据连接性问题,怎样能够有一个很好的数据连接技术平台,能够既保护好数据的产权,又实现数据的价值衡量。最后实现技术层面和整个业态的开放和广告主的开放。
杨纯表示,Admaster在2015年更希望为广告主提供好两个方面的工作,第一,连接外面的互联网数据,更好的为顾客服务。第二,帮助广告主把现在已有的数据,包括自有数据,怎么能够更好的在媒介环境里形成更加清晰全面的认识,只有了解才能投放,这两件事情做完以后,就是整个大数据的体现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19