京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据 引领营销革命浪潮_数据分析师
自1994年第一个互联网展示类广告诞生至今,中国互联网广告市场早已发展成为不可忽视的力量,谷歌媒体技术解决方案负责人Shayne Orbell分享的数据显示:“320亿人民币是中国展示广告的总花费,中国是第二大展示广告市场,未来将成为第一大展示广告市场。”现如今,伴随技术的发展,大数据正在引领一场营销的变革。
Shayne Orbell也在演讲中提到“一是用户的消费习惯在发生极大的变化;二是技术完全改变了购买的局势和形式。”MediaV董事长杨炯纬也表示:“大数据正在改变我们跟消费者各个方面的认知和互动,我们对消费者已经有越来越复杂的认知。而程序化营销给了我们一个很大的机会,就是我们开始去跟每一个消费者,真正的去跟他感知对话。”
作为国内领先的数字广告技术及增值服务提供商,此次论坛的东道主MediaV秉承“精准、高转化率、低成本投入”营销理念,一直致力于提供优质有效的营销产品,使越来越多的广告主获得更多实际效益。MediaV全新的营销产品聚阵,包括聚品、聚效和聚合。经过一年的发展,每一个产品都有了非常大的改变。MediaV发布的国内首家第一方数据管理平台——聚合数据平台,通过此平台,广告主不仅可以分析不同推广渠道的效果,还可以把数据应用到实际的广告投放中,实现海量人群与海量商品之间的匹配,从而提升广告效果,降低投放成本。同时,聚效广告平台作为一个低门槛、高收益,简单高效的自助精准广告平台,已经越来越受到业界关注。且MediaV DSP是国内首家面向全行业自助式DSP,成为谷歌Adx国内最大的DSP之一,深受各行各业广告主厚爱。事实上,程序化营销并不是简单的RTB实时竞价,广义上讲更应该能够帮助广告主全盘管理它的整个营销,这就是mediaV的聚品广告平台。CTO胡宁表示:“聚品广告平台是以受众为中心的跨渠道营销管理,能够管理常规、DSP精准、搜索引擎的广告,可以实现RTB资源和非RTB资源提供强大的资源整合和流量管理。”
对于目前所处的大数据时代,百度产品部总监沈昭阳认为:“大数据是不容易解决的一个问题”,他提出,我们目前正面临着三大挑战:“第一是数据的覆盖,怎么收集合理的数据和正确的数据。第二是哪些数据是有用的,针对每一个案例和客户情况,我们从海量数据里面抽选出对我们有用的数据。剥离很多噪音,是对大数据技术的要求。第三是把数据整合在一起,有了平台和落地,我们怎么样帮助我们客户解决一些问题。”
大数据的发展是挑战也是机遇,但无论如何,数字广告正在迎来发展的黄金时代。相关人士预测,2013年中国互联网广告规模将首次达到千亿元级别。基于大数据技术驱动的程序化购买将迎来一个前所未有的发展机遇,有望引领数字广告发展的市场潮流。程序化营销时代依托大数据的发展已经真正到来,围绕每一个消费者营销的时代也真正到来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16