京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
晶赞梁信屏:大数据应用提升市场决策效率
日前,由工业和信息化部国际经济技术合作中心主办的第三届中国国际云计算技术和应用论坛Cloud China 2015在北京召开,晶赞科技联合创始人梁信屏受邀参加论坛,发表晶赞科技对于云计算、大数据应用的观点和实例,引起了大家的关注。
大数据应用愈发广泛,困惑也很多
梁信屏指出,随着互联网+的进一步发展,以零售行业为代表,更多的传统行业趋向互联网化,越来越多的行业、企业关注大数据应用。企业大多建有自身数据库,用以观察本站用户的消费等互联网行为,但由于缺乏维度的全面性,很多企业甚至无法判定不同渠道进入本站的客户,是否是同一个用户。以教育类网站为例,用户进入本站可能会通过网站、论坛、移动端等多种渠道进入,由于缺乏对于用户的多维度标签标示,甚至无法判定利用不同方式进入本站的消费者是否是同一个人。在消费行为观察和计算中就可能存在较大程度的重复计算和重复投放,造成资源浪费。
对本站的数据分析可以帮助企业分析消费者在站内的行为,但用户在进入本站之前和离开本站之后的行为却无法看到,做广告投放和市场策略定位时,需要对用户按照不同的转化率进行成本计算并投放,由于缺乏站外第三方数据的协助,无法了解用户的消费潜力、生活状态等多方位信息,无法在闭合的生存状态环中精准评估用户价值,从而导致在广告投放等策略中无法达到效率最大化。
晶赞提供定制化的大数据解决方案
大数据之所以为“大”,体现在数据量和数据来源两个方面。众多企业都有自己的数据库,只有拥有绝对数量的数据,并对数据进行各种不同维度的标签、分类,才能够合理的利用数据。数据的多方来源,是“大“数据的另一个衡量角度。静止的、单一维度的数据价值是有限的,唯有不断扩大数据来源,并且打破不同行业间的数据壁垒,不断扩充数据维度,是数据流动起来,才能发挥“大”数据真正的魅力。
2014年11月,由晶赞牵头发起的中国企业大数据联盟在钓鱼台成立,这个联盟囊括了大量拥有线上线下数据的企业,真正做到数据绝对数量和多方来源的保证,并且不断探索行业数据使用规则,以达成跨行业的数据打通和共享,在此基础上,运用数据进行广告投放或市场策略指导,提高准确性。
立足于为BDU联盟服务的数据交易市场DEP平台正是观察到这一点,希望借助平台涵盖的不同行业和线上线下数据,将不同行业、不同类别的数据重新进行标签整理和清洗,在一定程度上达成标签统一,进而可以根据消费者的属性标签,更好的分析用户在进站前、离站后的线性行为轨迹,不仅可以判断出用户是否对企业和该企业的产品感兴趣,更可以借助数据整理,评估用户的消费潜力,让企业可以通观自身数据库,识别同一用户的不同行为,增加数据维度,进行更加精准的分析,进而提升广告投放、市场策略等的准确率和转化率。
晶赞雷达可以帮助企业精准的找到自己的客户,并且和客户产生互动。根据客户不同的属性标签,实时进行客户行为预判,将人群按照转化意向分类,正确评估客户的获取成本,并相应地做出市场决策。同时,利用跨屏打通的功能,可以分析一个客户在PC端和移动端的行为轨迹,在正确的广告入口做正确的内容推送,达到成本效率最大化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06