京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代移动营销十大趋势_数据分析师考试
一、智能终端成为数字营销的主战场
智能终端将成为数字营销的主战场,广告主需要及时调整营销战略,合理分配营销预算,并结合企业自身特点,积极布局移动营销领域。
二、大数据的应用让移动营销更精准
依托大数据为驱动力将使得移动营销更加精准、投资回报率更高。大数据的应用让移动营销更精准体现在三个方面:精准定制产品;精准信息推送;精准推荐服务。
三、移动电商改变整个市场营销生态
移动电子商务则正在改变整个市场营销的生态。智能手机和平板电脑的普及,上网流量资费的降低,大量移动电商平台的创建,为消费者提供了更多便利的购物选择。移动电商购物良好的消费体验,例如比实体店更低的价格,丰富的产品选择,简便的购物流程,安全的支付系统,快捷的物流配送等,都为移动电商市场规模的扩大创造了条件。
四、新型城镇和农村成移动新蓝海
随着国家新型城镇化战略的实施和移动终端网络的不断普及,三四线城市、新兴城镇和农村市场成为移动电商的新蓝海。
五、App营销是移动营销主要形式
现阶段移动互联网流量主要由各种App产生,App产生的流量占70%以上,无疑,App成为移动营销的主要形式。庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场,通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景,看到合适的广告信息。无论是线下安装还是用户主动下载的App,都需要增强用户体验,提供奖励优惠,激励用户参与,建立情景消费联想。
六、本地化移动营销市场空间广阔
本地化移动营销的核心发展主要体现在以下三个领域:一是增强现实,二是移动支付,三是游戏化。比方说百度地图和麦当劳联合推出的樱花甜筒跑酷活动。打开百度地图,或是使用“附近”、“搜索”功能,会看到一个漂浮在地图上的甜筒标志。这是百度地图结合LBS大数据分析和智能推送技术,对麦当劳甜品站周边三公里的用户进行匹配,挑选部分用户推送了“樱花甜筒跑酷0元抢”的优惠信息。用户在规定时间内跑到麦当劳甜品站,就可以免费领取樱花甜筒。这种两家企业结合自身优势推广的活动,很快引起了“樱花风暴”,实现了共赢。
七、移动营销打造O2O营销新模式
在移动互联时代,企业需要思考如何将线上和线下有效整合,将线上的推广活动转化为实际的销售。例如,星巴克曾推出一款“早安闹钟”App与目标消费者深度沟通,用户下载星巴克“早安闹钟”App后,设定起床闹铃,闹铃响起后的1小时内,走进任意一家星巴克门店,可享受早餐新品半价的优惠。
八、RTB成移动广告投放主导模式
RTB(RealTimeBidding)实时竞价,是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同,实时竞价规避了无效的受众到达,针对有意义的用户进行购买。据调研公司eMarketer预测,在美国,程序化广告投放将继续作为相关的显示广告投放中的最大份额,而RTB广告投放将占程序化投放的最大份额。
九、多屏整合成移动营销必然趋势
华通明略(MillwardBrown)发布的最新报告显示,中国消费者使用智能手机、平板电脑等多屏媒体的频率要高于世界上任何其他地区。多屏整合将成为移动营销的主导方向。这里的多屏整合包含两层含义:一是多屏整合的大数据分析。用户可以同时使用手机屏、iPad屏、电脑屏、电视屏、户外屏等终端,数字广告平台需要知道用户在多屏上浏览的信息和行为模式,从而通过跨屏来修正和完善对消费者的认知,让移动广告投放更精准更有效。事实上,百度、阿里巴巴和腾讯等互联网巨头已经开始在做跨屏的数据分析。二是多屏的整合营销。即将智能手机与PC电脑、电视、户外广告等进行较好的关联和互动,实现线上线下的整合推广。
十、建立战略联盟是移动营销平台方向
大数据时代,大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。建立战略联盟是移动营销平台发展的必然选择,数字营销公司建立战略联盟可以通过以下途径:一是大型互联网企业之间的战略联盟。例如,阿里巴巴集团和优酷土豆集团在展开全面合作,共同推进中国营销领域的DT化进程(DataTechnology)。优酷土豆和阿里妈妈还分别发布了基于大数据的精准营销方案“星战计划”和开放数据管理平台“达摩盘”(AlimamaDMP)。二是数字广告平台与移动媒体之间的战略联盟。例如,与多盟合作的App媒体超过7.7万,日均PV1.8亿,与App媒体的深度合作,奠定了多盟在移动广告平台领域的领导地位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python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