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_数据分析师培训
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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05