京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据永远不属于营销者,而是属于消费者
这是一个令人兴奋的时代,也是一个大数据的时代,数据科学家让我们越来越多的从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。以数据为基础的技术决定这人类的未来,但是并非数据本身改变了我们的世界,起着决定性作用的是我们对可用知识的增加。对于大数据,如果你不能够量化它,你就不能理解它,如果不能理解它就不能控制它,不能控制它,就不能改变它和使用它。也就是说重要的是对数据的处理和分析。
当今大数据更直接的影响是对商业模式和企业运营的改变,基于大数据分析的数据库营销和精准营销成为企业的重要的营销手段,社会征信、税收欺诈、银行欺诈侦测、电子商务个性化服务、个性化推荐技术、搜索引擎的精准营销、广告实时竞价、电话营销、接触策略优化等大数据应用越来越广泛,随着数据科学和网络科学技术的发展,数据会深入并影响社会生活的方方面面。
啤酒和尿布
大数据的在商业上的应用,非常重要的一个方面就是:客户关系管理(当然我们还有更多的应用去创造)。
大数据在客户关系管理上,基本上有这几方面:
1、深度的了解用户行为
2、预测用户的行为
3、利用上面的两点,引发用户的购买行为
这是一个前所未有的革命。在大众市场销售的历史中,我们第一次可以看到每一个消费者头脑的内部。得到关于消费者的全景图一直是销售和营销团队长久以来的愿望,但是在今天,如果我们智能的连接数据,深刻的理解个体消费者就鞥能够变成现实。我们不再像传统市场研究者那样询问焦点小组,“你认为这个产品怎么样?你喜欢哪种产品?”,用户也会撒谎,因为用户有的时候根本就不了解自己,更没有办法描述清楚自己,但是数据是不能够撒谎的。最终,我们从提问者转换为观察者!使用大数据全面的了解用户和预测用户的行为,进而为促成用户的消费提供决策的依据和方法,但实际上,这对所有的人都是一场巨大的挑战:顾客不得不忍受数据营销,可能的话,还会爱上它,这也是数据营销的最好的愿景。但是如果数据营销使用的方法不当的话,公司无疑是搬起石头砸自己的脚,永远记住:数据不属于营销者,而是属于消费者!
建立信任
在数据营销的尚不成熟的初起阶段,消费者多数抱有一种广告防护的消极心态。但是在接下来的几年内,消费文化将会沿着一系列决定大多数消费者愿意与公司分享数据的情况发展。数据营销者必须创建一个足够透明和安全的框架。
消费者必须能够看到这一切的源尾和价值,并视数据适用为正当和合理,甚至主动为数据营销为自己提供的个性化服务贡献自己的信息。我们都非常的明白,信任很难获得,但是非常容易失去,这对于个人数据的商业应用来时尤为如此。所以说,建立信任,是大数据营销的基础!互联网的“面具时代”已经结束。“网络世界的第二人生”的观点是过去10年互联网的一个失败,“第二世界”是一个在线世界,其中人们使用化身,将网络世界中的自己和现实生活中的自己彻底的区分开来。但是时代变了,越来越多的网络源生代将会彻底的粉碎“第二人生”。
今天,人们希望在线上和线下时都是自己,人们希望被称呼自己的名字,人们希望作为他们自己存在,希望自己能够被找到,甚至希望自己能够成为网络中的名人。可以预见,如果数据营销使用的得当的话,将会有越来越多的消费者出于信息和热情而共享数据。
当社区中的一个成员用信用卡购买某件产品时,社会化购物平台自动的发布消费者的位置、价格和时间信息。默认的设置下消费信息是公开的,该用户的朋友会从这些信息中的获益。对营销人员和销售人员来讲,这意味着:明智的消费者将开放与企业的对话。很多人甚至寻求比对话更加深入的东西。这是一个机会——为了更好地了解消费者,预测他们的消费心态。更理想的情况下,为了在消费者自己知道之前了解器其心愿。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30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