
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
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07