大数据关联营销
大数据营销,无疑是当前商业领域最热门的话题之一。 然而,大数据分析的基础是什么?当然是数据。随之而来的问题是:数据从哪里来?营销者自然而然会想到IT企业。诚然,进入Web2.0时代,网络就不仅仅是企业的舞台,每个人都可以通过一根网线在网络上留下自己的痕迹。因此,互联网企业拥有海量的数据,拥有大数据分析的天然基础。此外,使用芯片的各类设备制造企业也有大数据,它们通过植入机器中的小小芯片,记录用户的各种操作行为,为用户行为分析积累了大量的数据。以及大型连锁超市、金融服务中心等,它们掌握了具体的消费信息,同样积累了大量的数据。所以,在各类介绍大数据营销的书籍中,其援引的案例大多出于以上行业。那么,是不是这些行业之外的企业就与大数据营销隔绝开了呢?
社会化媒体数据
企业积累的数据通常可以分为以下几个类型:一是网络数据,通过互联网加载代码记录用户的浏览及点击行为,也就是海量的网络浏览点击痕迹数据;二是通过芯片记录的产品使用痕迹数据;三是消费行为痕迹数据,涉及少数几个特定的行业,并且其数据跨越了多类产品、多个行业,比如超市的每笔消费数据、淘宝的店主销售信息等。这三类数据主要集中于互联网行业、设备制造行业和零售行业。
此外,这三类数据的特点是“人们在无意识下自然产生的”,因为它难以与消费、使用的“人”建立联系而显得“生硬、不够鲜活”。因此,对这些海量数据进行分析,可以发现信息之间的关联,却难以解释为什么会形成这样的关联;可以发现消费特点,却难以在精准营销的执行层面进行转化,因为无法确切知道产生这些行为的是什么样的人。当然,还有一类数据可以在一定程度上弥补这样的缺陷,比如企业内部的销售、客服部门往往记录了更多的信息,对“人”进行补充描摹,但是这一类数据时效性比较弱,如果不对数据库及时更新致使信息错误率较高。
然而,社会化媒体时代出现了第五类数据,这就是自媒体爆发带来的海量数据。由于粉丝的出现,让企业得以区分社会化媒体中个人与企业的远近关系。粉丝的“自发”特性保证了信息的准确性,而“自媒体”的特性则为企业了解目标群体提供了一个近乎免费的通道,且不受特定的行业限制,这就为不同行业的企业进行大数据营销提供了数据基础。
数据彼此之间的关联
然而,当企业想要挖掘数据的商业价值时,面对庞杂的数据,企业却无从下手:数据量大,杂乱,不规则,一些数据缺失,一些数据模糊。比如,有的企业内部各个部门积累了几万条、十几万条甚至数百万条销售数据和客户信息,然而这些销售数据只涉及产品的销售时间、价格、销售店面信息,或者只是简单记录客户的姓名、性别、年龄、联系方式等,而客户购买产品方面的记录很少。换而言之,企业掌握的是一些彼此割裂的数据。由于中国大多数企业内部各自为战,不同的部门没有建立数据共享的通道,各个渠道的数据彼此之间难以关联。
《大数据时代》一书的作者维克托指出,大数据时代要放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。美国沃尔玛将尿布与啤酒摆在一起,使尿布和啤酒的销量大幅增加。美国妇女通常在家照顾孩子,她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布,而丈夫则顺手购买了啤酒。于是,尿片与啤酒形成了关联。因此,大数据挖掘的基础是数据之间的关联,单独的、片段化的数据再多,在大数据环境中也无法实现其价值。所以,中国企业要对原有的数据进行深度分析,首先要建立数据之间的联系,或以“人”的信息(姓名、手机号、身份证号、住址),或以产品信息(如产品的唯一编码),把各个渠道的数据打通,找到“数据的相关关系”。
数据关联可以是虚拟的
但由此带来一个技术性的问题,因为不是所有的数据都能建立真实的对应联系。某些行业,比如运动服饰,其消费是大众化的,企业没有建立完备的用户信息数据库。那么,在这种情况下,企业如何利用大数据获取增值信息呢?
事实上,企业可以利用社会化媒体进行模糊匹配的方式,更好地理解目标群体——即便现有的数据不能全面反映人群的特质,但可以通过社会化媒体实现“信息转化”,在社会化媒体中找到具有类似特质的“网络虚拟人”,并通过这一特质人群在各类社交媒体的全面信息,从而间接“实现”对目标人群的全面描摹。
事实上,社会化媒体为众多没有“先天数据条件”的企业提供了大数据营销的机会,大数据将跳出“痕迹数据关联分析”的处理模式,从“行为”的相关与预测发展到在Web3.0的360度分析与定位。而基于社会化媒体海量数据的“虚拟关联”模式,则为更多的数据关联提供了可能。
数据分析咨询请扫描二维码
人工智能(AI)正迅速成为现代科技的核心,推动着各行各业的革新与发展。大学人工智能专业的学习内容非常广泛,涵盖了计算机科学 ...
2024-09-20数据分析师考证:CDA认证的全面指南 数据分析在现代商业和科技领域中的重要性日益增加,越来越多的企业依赖数据驱动决策来提升竞 ...
2024-09-20网络爬虫(Web Crawler),也被称为网络蜘蛛、网络机器人或网页抓取器,是一种自动化程序或脚本,用于在互联网上自动抓取和收集 ...
2024-09-20数据分析是现代商业和科学研究中不可或缺的一部分。Python凭借其强大的库和易用性,成为数据分析领域的首选编程语言。本文将深入 ...
2024-09-20数据分析师是一个需要多方面技能和特质的职业,适合做数据分析师的人通常具备以下特质和技能: 对数据有浓厚兴趣:数据爱好者, ...
2024-09-20CDA证书的考试内容涵盖了多个模块,具体包括: 数据分析概述与职业操守:包括数据分析的基本概念、方法论、角色,数据分析师的 ...
2024-09-20数字化转型的核心在于利用数字技术来推动企业或组织在业务模式、流程、文化和价值链等方面的根本性变革,以提高效率、创造新的增 ...
2024-09-20作为一名资深数据分析师,拥有CDA证书可以显著提升你的职业竞争力,并为你带来更多的职业发展机会。CDA证书在金融、电信、零售、 ...
2024-09-20数据分析师的月薪因地区、经验、技能和行业而异。根据2024年的数据,数据分析师在中国的平均月薪约为11,910元,但这个数字可能因 ...
2024-09-20CDA证书在统计学领域的应用非常广泛,特别是在数据分析和业务决策中。以下是CDA Level II级别中一些与统计学相关的应用: 数据 ...
2024-09-20统计学结合CDA证书可以为就业提供多样化的方向和广阔的前景。以下是一些主要的就业方向: 政府部门:统计学专业毕业生可以在政 ...
2024-09-20CDA认证分为三个级别,每个级别对应不同的数据分析技能: CDA Level I:这是入门级别,主要面向零基础就业转行者、应届毕业生以 ...
2024-09-20在职场中,将CDA(Certified Data Analyst)证书转化为实际的业务成果和价值,可以通过以下几个步骤实现: 提升专业技能:CDA证 ...
2024-09-20考取CDA(Certified Data Analyst)证书后,可以通过以下几个策略在职场中提升薪资: 深化专业技能:持续学习和实践,提高数据 ...
2024-09-20数字经济专业是一门综合性、交叉性的学科,旨在培养具备扎实经济学基础和熟练数字技能的数据分析与决策人才。该专业的课程内容丰 ...
2024-09-19数据分析师这个职位本身并不特定于性别,男性和女性都可以从事这项工作。至于是否会觉得累,这取决于多种因素,包括个人的工作经 ...
2024-09-19CDA认证考试的通过率会根据不同年份和考试难度有所变化。根据CDA数据科学研究院发布的数据,第十一届CDA认证考试的通过率如下: ...
2024-09-19大数据技术毕业生在职场中脱颖而出需要从多个方面进行努力和规划。首先,明确职业目标是关键一步。了解大数据相关的职业岗位,如 ...
2024-09-19在数据分析领域,有几个专业认证是值得考虑的,它们可以帮助提升你的专业技能,并在就业市场上增加竞争力。以下是一些推荐的认证 ...
2024-09-19金融数学专业是一门结合了数学、统计学和经济学的交叉学科,旨在培养具备扎实的数学基础和金融理论知识的复合型人才。随着全球 ...
2024-09-19