京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
警惕!大数据营销中你丢了什么_数据分析师
什么是大数据营销?大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。
大数据营销给企业的好处是什么
以往企业做营销宣传基本是一对多的模式,即选定一个大的平台,在这上面做营销推广,利用平台优势去影响更多的用户。这样的广告效果在早先还是比较有效,但是随着用户接受内容的渠道和生活习惯行为的变化,这样的粗放式营销手段已经对用户产生不了推动性效果。这时企业需要在有限的时间内,利用精准的营销内容来吸引目标消费者。
企业在以往会通过不同渠道收集到大量的用户数据,之前这样零散、独立的数据似乎对于企业作用并不大,但是现在技术分析能力的加强,让企业可以通过这些数据对用户特征进行挖掘和分析。
在数据分析的基础上会得到用户的个性,帮助企业定位受众目标用户,在推广营销内容的时候会做精准拼配,这样做的好处是让营销内容更加有针对性,可以满足用户的需求,而不是和用户本身需求无关的内容。
比如时趣为宝洁做的营销案例,首先,对宝洁旗下七大品牌用户进行了深度的洞察,调查发现目标消费者标签中,“男神”重合的比例尤为突出,于是一个以“男神”为着力点的创意,拉开了一场由线下到线上的遥相呼应的“买洗发水 送男神”的营销战役。
正是因为前期做了用户属性的精准定位,在短短一周内,本次活动不仅实现了580多万次的曝光及8500多次的媒体互动;更成功为1号店引流,拉动了销售量的提升。对比去年同期,宝洁洗发护发品类的销量提升了118%+。
从这可以看到大数据营销对于企业有很大的帮助,正是因为这样越来越多的企业开始做大数据营销,但一些企业在这中间发现自己的做的大数据营销似乎并不准确和有效,那么什么导致这样的结果呢?
过程数据的丢失让企业很受伤
营销过程中数据分为结果性数据和过程性数据,只现在多数企业在做大数据营销的时候往往关注的是营销过程中结果性数据,把结果性数据作为主导参考标准,只是结果性数据具有一定的欺骗性和不确定性。而很多企业营在销过程中大量的过程性数据被忽视,其实这样的过程数据对于营销依然十分重要。
举个例子来说,你是卖手机的企业,你关心今年有多少人买了我的手机,这个就是结果数据,这个数据是客户比较关心的。而这一年中买了手机的人有多少人在维修过程中和客服沟通了多少次,每次沟通时长是多少、沟通频率是多少以及在营销活动中用户表现出来的兴趣和潜在消费者都是过程性数据。
在营销过程中,这些中间的数据是没有被利用到,也没有记录下来,导致在营销中出现只有营销的行为,却无法衡量营销的效果。这好比是我就知道手机卖了,但不知道卖个了谁。如果把这些过程数据收集起来能够进行再营销的话(ReMarketing),转化率和投资回报率都会得到巨大的提升。
随着技术的发展,现在我们已经可以利用技术手段去追踪分析过程数据,并且不断进行优化,从而可以更好地衡量营销活动的效果,例如通过结合客户的业务场景和营销需求还可以更深入地挖掘这些数据的价值。
大数据能够让企业发现营销机遇,如潜在客户、新市场规律、回避经营风险等,根据用户的精准画像还可以及时调整营销策略和手段。但企业在运用大数据营销过程中的数据不能忽视,一定要将数据追踪和挖掘才能营销做的更理想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13