太原運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)太原聯(lián)通大數(shù)據(jù)太原運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)

太原運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)太原聯(lián)通大數(shù)據(jù)太原運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)
一、大數(shù)據(jù)與營(yíng)銷(xiāo)間的關(guān)系

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)就是在大數(shù)據(jù)的支撐下，盡可能多地獲取消費(fèi)者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行的廣告投放，使?fàn)I銷(xiāo)更具針對(duì)性。

，大數(shù)據(jù)為營(yíng)銷(xiāo)提供了海量的數(shù)據(jù)信息。 在互聯(lián)網(wǎng)中，用戶的信息行為都能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，企業(yè)通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，挖掘消費(fèi)者的潛在需求，運(yùn)用信息技術(shù)進(jìn)行的、個(gè)性化的廣告投放，實(shí)現(xiàn)的營(yíng)銷(xiāo)。 同時(shí)，在營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中，每一個(gè)用戶的 Cookies 數(shù)據(jù)是可記錄和查詢(xún)的， 即與目標(biāo)用戶的每一次接觸都會(huì)留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個(gè)消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)客戶的信息管理。 大數(shù)據(jù)使更的營(yíng)銷(xiāo)得以實(shí)現(xiàn)，營(yíng)銷(xiāo)又為大數(shù)據(jù)提供更多信息積累。

二、大數(shù)據(jù)下的營(yíng)銷(xiāo)模式

1. 受眾

大數(shù)據(jù)技術(shù)為營(yíng)銷(xiāo)找到更能滿足業(yè)務(wù)需求的受眾。 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫(huà)像，了解用戶的個(gè)性與需求，從而實(shí)現(xiàn)一對(duì)一的投放和服務(wù)。 如擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）的 TalkingData，能對(duì)超過(guò) 20 億移動(dòng)受眾人群的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、清洗、萃取，結(jié)合一系列算法模型，輸出人群分類(lèi)標(biāo)簽數(shù)據(jù)體系和目標(biāo)受眾分析工具。 由此，企業(yè)可以更加地找出目標(biāo)受眾，進(jìn)行針對(duì)性的廣告投放。

2. 成本

大數(shù)據(jù)技術(shù)使廣告投放更加，提升了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率，大大節(jié)約了成本。 在大數(shù)據(jù)的支持下，我們能挖掘大量與消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)信息， 從中分析出消費(fèi)者的基本屬性、興趣愛(ài)好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)需求等，更加準(zhǔn)確地定位目標(biāo)受眾并進(jìn)行細(xì)分。 再運(yùn)用人群定向技術(shù)，地向受眾投放針對(duì)性的廣告。 這樣的投放，改變了以往大范圍無(wú)目的的廣泛投放模式，大大節(jié)約廣告投放成本，避免浪費(fèi)。 同時(shí)，的廣告信息往往能主動(dòng)迎合消費(fèi)者的需求，更容易使其對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生好感，從而大大提高了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報(bào)率。 企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，可大程度降低營(yíng)銷(xiāo)成本，提升品牌。

3. 效果

運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者的需求進(jìn)行篩選跟聚合，使?fàn)I銷(xiāo)的層次得到進(jìn)一步提高。 在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下，我們可以得到清晰的目標(biāo)受眾定位，有效細(xì)分人群，提供針對(duì)性較強(qiáng)的個(gè)性化聚合服務(wù)。 改變了以往營(yíng)銷(xiāo)提供綜合化服務(wù)的局面，大大提高了營(yíng)銷(xiāo)的效果。 如，卓戰(zhàn)科技通過(guò)對(duì)用戶線上線下的數(shù)據(jù)進(jìn)行只能篩選， 為不同的使用情境建構(gòu)了不同的推薦機(jī)制，使推薦引擎從以往的綜合化服務(wù)轉(zhuǎn)向個(gè)性化聚合服務(wù)。 由此，商品導(dǎo)購(gòu)更加智能化，消費(fèi)者好感度增強(qiáng)，有效提高產(chǎn)品和服務(wù)的，增強(qiáng)了營(yíng)銷(xiāo)的效果。