当前位置:首页 > 物联网 > 智能应用
[导读] 时下里,似乎人人都在谈论大数据,然而说得云里雾里者多,对其掌握的程度更可谓仁者见仁智者见智。许多企业家更关心的事是:如何才能真正找到大数据营销推广的切入点?许多人感觉到大数据时代已经到来到来,但往往只是一种朦胧的感觉,对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实际上,还是应尽量弄明白,才会明白其厉害之处。对于多数企业而言,大数据营销的主要价值源于以下几个方面。

 时下里,似乎人人都在谈论大数据,然而说得云里雾里者多,对其掌握的程度更可谓仁者见仁智者见智。许多企业家更关心的事是:如何才能真正找到大数据营销推广的切入点?许多人感觉到大数据时代已经到来到来,但往往只是一种朦胧的感觉,对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实际上,还是应尽量弄明白,才会明白其厉害之处。对于多数企业而言,大数据营销的主要价值源于以下几个方面。

第一,市场预测与决策分析支持。

对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道,似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

第二,发现新市场与新趋势。

基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如,阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如,在2012年美国总统选举中,微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型,准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果,准确性高于98%。之后,他又通过大数据分析,对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测,除最佳导演外,其它各项奖预测全部命中。

第三,SCRM中的客户分级管理支持。

面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。

第四,大数据用于改善用户体验。

要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提醒。例如,在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息,在你的汽车关键部件发生问题之前,就会提前向你或4S店预警,这决不仅仅是节省金钱,而且对保护生命大有裨益。事实上,美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况,以便及时地进行防御性修理。

第五,企业重点客户筛选。

许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第六,竞争对手监测与品牌传播。

竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第七,精准营销信息推送支撑。

过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。

第八,用户行为与特征分析。

显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第九,品牌危机监测及管理支持。

新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类事件过程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源头和关键节点,快速有效地处理危机。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

赛诺贝斯开创性"三位一体"商业模式:领跑MarTech行业的创新引擎

关键字: 数字化 大数据 大模型 生成式AI

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

随着互联网的迅猛发展,百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头逐渐崭露头角,成为了行业的领军者。这些公司在云计算、大数据、人工智能等领域积累了丰富的经验和技术实力,为开发者提供了丰富的服务和工具。在这样的背景下,BAT模块应运而...

关键字: 互联网 云计算 大数据

随着大数据时代的来临,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经深入到各个领域并展现出强大的潜力和价值。机器学习通过对大量数据的分析、学习和预测,为各个行业提供了前所未有的机遇。本文将详细介绍机器学习的常见任务,并探讨这些...

关键字: 机器学习 大数据

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据

人工智能是“十四五”规划明确优先发展的前沿科技领域之一,如何看待未来我国人工智能领域的发展前景?目前,我国机器人基础研究状况如何?

关键字: 人工智能 物联网 大数据

北京——2024年1月23日 行业数字化服务商华讯网络系统有限公司(简称华讯)充分利用亚马逊云科技丰富的数据和安全服务以及解决方案,结合自身在安全领域的技术优势和深厚沉淀,为企业提供涵盖安全事件响应、云原生安全大数据平台...

关键字: 大数据 数据分析 互联网

2023年,重庆云谷·永川大数据产业园通过大力发展科技影视、自动驾驶和服务外包产业,已形成科技影视、自动驾驶、服务外包“三足鼎立”之势,释放出高质量发展强劲动力。

关键字: AI 科技 大数据
关闭
关闭