京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从飞鹤免费送流量看大数据、多屏化趋势
随着智能手持设备的普及和发展,人们花在移动互联网上时间已超过花在所有电脑网页上时间的总和。与此同时,移动互联等生活方式的改变也在推动着支付方式、消费方式发生巨大变化。
营销阵地的转移,使基于大数据的精准营销、移动端营销成为商家面临的新课题。而许多敏锐的品牌主也早已嗅出这个机遇,纷纷开始布局。纵观刚刚结束的2015羊年春节档各大品牌的营销活动,无论是眼花缭乱的H5、还是火爆的“摇一摇”抢红包等,这些今年春节档的主力军,也可以窥探到这个趋势。
百事、麦当劳等广告主的表现依旧抢眼。而飞鹤乳业作为一个传统乳企,其表现更是令人眼前一亮。其主题为“爱没有距离”免费送流量的活动也正用一个活生生的例子为“移动端战略,多屏化趋势”做着最好的注解。有业内人士称,春节期间小小的手机流量的背后是飞鹤抢占移动大数据平台、完善多屏营销战略、形成完美闭环营销的战略思维。
飞鹤发力移动端,春节营销认准“低头族”
不管是手机摇一摇红包,还是手机支付宝红包,2015年春节的互联网营销战已经从PC端一路烧到了移动端,不是因为移动端一时热,而是移动端真的有“金矿”。一直以来营销战略相对保守的飞鹤显然并没有在“移动热”面前高冷起来,而是选择接地气的“一起嗨”。
在“低头族”大有攻占全人类的移动端发展速度下,飞鹤“免费送流量”活动思路的诞生就已经赢得了数以亿计的潜在参与者。而从飞鹤官方渠道显示的数据看,活动期间,共为近1.6亿安卓手机用户送出225亿分钟的免费wifi时长,一个人连续上网4万多年都用不完,为近32万苹果手机用户送出540万MB免费手机流量,可下载近100多万首MP3。
流量活动的背后是飞鹤移动端营销大战略的配合,从移动新闻客户端的报道到移动视频端的展示,从微博微信的呐喊壮势到H5缤纷缭乱的创意,飞鹤通过分析“低头族”的触媒习惯,在移动端全方位“包抄”,在信息爆炸的移动互联网环境中,通过不同形式、不同角度、不同渠道接触到网友,并以极具共鸣感、煽动性的内容让网友主动参与到活动中来,将营销配合到了极致。
与大数据“连接”,飞鹤挑合作伙伴有一手
而多屏时代品牌营销不仅要有可以多屏渠道触达用户的多屏平台,更要以大数据为基础,精准锁定目标消费者。这一方面,飞鹤显然做的不错。且不谈飞鹤在2014年轰轰烈烈的娱乐营销中通过赞助热门综艺节目获得了超高性价比成果,单从飞鹤选择和腾讯合作,通过手机QQ平台免费送流量就能看出来其挑选合作伙伴的功底,其布局移动互联网的前瞻性可见一斑。手机QQ作为目前用户数量最多的移动智能终端社交软件,月活跃账户超过5亿,而微信作为后起之秀,月活跃账户也超过4亿,腾讯手中的用户数据,国内其他公司只能望其项背。
而早在2014年中,飞鹤就与IBM在大数据方面合作启动了全产业链安全追溯体系,利用大数据确保产品的安全,其后与腾讯合作推出“舒适成长计划”又使其在大数据方面的战略进一步深化。及至春节营销在大数据方面的动作,飞鹤在大数据方面已经颇有经验。
在互联网浪潮席卷各行各业的今天,“连接”已经是企业不得不面临的趋势之一,与合作企业连接,与可能存在的所有机遇连接,而透过大数据与消费者连接更是未来值得深入研究的课题。
多屏化势在必行,飞鹤率先试水切蛋糕
多屏时代,消费者的注意力已经无法在一长段的时间里始终聚焦在某一款设备上时,所谓的营销不仅需要直面地往移动领域转移拓展,更需要结合多屏时代的多屏特点,对营销所产生的受众体验感进行多屏体验感的融合。
如果看准腾讯背后强大的用户数据基础是飞鹤大数据战略实施的良好开端的话,那么在春节期间与腾讯的深度合作,抢占移动端媒体资源则是飞鹤未来营销多屏化战略的直接体现。通过PC端的造势传播影响移动端的舆论方向,通过手机QQ送免费流量,通过移动站点的互动活动抢占微信朋友圈,形成PC端+移动端“现象级”的活动,飞鹤则开启了多屏联动+互动的营销新战略。
在多屏化趋势成熟的发展期到来之前,是各大企业布局移动营销的好时机。移动互联网和传统互联网的高度融合,加快了受众所获知的信息的过滤速度。显然,飞鹤已然抢占先机。从此次飞鹤春节期间“免费送流量”的活动来看,透过大数据深入分析,通过多屏联动,整合线上线下资源的方式,也为“大数据、多屏化、移动端”这一趋势给了最好的佐证。
无论是飞鹤个体的营销案例,还是整个2015春节营销的整体趋势,我们可以看出,人与人的沟通正趋向数字化、移动化转移,而基于这种变化的大数据、多屏化趋势也愈加明朗。而基于大数据下的精准营销更是未来值得思考的一个方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04