大数据时代 家居行业如何营销
你是否想过,当你打开电脑,连上网络的那一刻,你的信息就已经开始暴露了。你的开机记录、IP地址、甚至常用软件等等信息都已经出现在各种所谓安全防护软件的后台数据中;而当你拥有一台手机,从开机到关机、你的位置、信号强度、忙闲状态等信息数据都将出现在运营商的网络里……
大数据迎来营销新时代
以你的手机为例,运营商可以通过对你手机的信息进行分析,便可以轻而易举知道你亲朋好友的联系方式,根据开机、关机时间知道你的作息习惯,你几时固定出现在某个地方,出行工具是什么等等。在一定意义上,只要运营商想知道,他都可以通过你的手机获得相应信息。
当讲到这时,很多人会愤怒。在信息化方便生活的同时,也在逐步瓦解自身“隐私”,个人习惯、爱好就这样暴露在了陌生人的眼前,更可怕的是你还不知道他们会用这些数据来做什么。但你改变不了这种现状,因为在信息化时代你不可能离开互联网和手机。
相比消费者的无奈,对于营销人员来说,大数据时代的来临,整合营销传播活动是可喜的,它将带来前所未有的机遇。在大数据时代,如果你有一个平台,你就可以轻而易举知道目标受众的“定位”信息,再加以收集、整合和分析,就可以得出相应的营销手段。所以,不得不说在大数据时代,营销人员的整合思维模式是相当重要的。
家具行业的大数据时代
如果把大数据局限于互联网和手机等行业,那就是一种思维的局限。对数据进行整合,得出相应的营销方法,放在任何行业都适用。
在家具行业,卖场是商家离消费者最近的地方,卖场每天也都将产生大量的数据。在一家家具店面,每天进入店面的人数是多少,以哪类人群为主,哪个时间段顾客量最大,哪类产品销售情况最理想,在导购员介绍时,顾客买与不买的原因又是什么等等。每一个消费行为的背后都是一次数据的产生,但更多店面没有对这部分数据进行详细的记录,更多的是笼统的概括。由于没有记录,数据不准确,当然也就不会到达整合数据这一环节。
相比而言,这种对于数据的收集、整合和分析的思维对于家具行业来说还比较欠缺。特别表现在产品设计上。设计师在设计产品前,往往是对整个大市场进行过完整而全面的调查了解的,知道怎样的设计才有可能获得市场的认可。但家具产品的设计概念一般都是“东拼西凑”,设计师们往往没有从消费者真正的需求出发去设计,而是收集、沿用成型产品的概念。
曾有位管理学家说过:“市场营销的目的是充分认识和了解消费者,让产品和服务满足消费者的需求,不用推销消费者就会主动购买。”但反观家具业的营销,只停留在打价格战等的初始阶段,更多想着怎么卖出产品,而忘了细想这是不是顾客想要的产品。
大数据时代,家具人需要整合思维,如何做好整合,首先一步就是如何获得数据。除了少数的家具大企业已经把触手伸向了电商,目前家具行业跟消费者最直接的交流主要还是体现在卖场的交易过程中,在卖场的交易过程中如果你学会了获得数据,整合数据,相信你就比别人先行了一步。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑,顾名思义就是给数据做各种变 ...
2024-11-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22