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《大数据的2016,我的2016》之营销篇

【数据猿导读】 本篇《大数据系列》文章是数据猿推出的主题为《大数据的2016,我的2016》2016—2017年度大型策划活动的征文部分。为了方便大家更系统的阅读,小编对这36篇文章进行了分类,本文是《大数据的2016,我的2016》之营销篇

《大数据的2016,我的2016》之营销篇

本篇《大数据系列》文章是数据猿推出的主题为《大数据的2016,我的2016》2016—2017年度大型策划活动的征文部分。在2016年底征稿期,活动就受到了100+大数据领域内知名企业的高度关注,收到了36位业内领袖的投稿,并入驻成为数据猿专栏专家。

为了方便大家更系统的阅读,小编对这36篇文章进行了分类,本文是《大数据的2016,我的2016》之营销篇!

在2月16日的落地活动部分,数据猿联合中欧国际工商学院以及腾讯直播举办了“中欧微论坛|数据猿·超声波——以数据思维 拥抱智能时代”活动。


一、普丘信息系统COO陈涛:零售业客户数据应用的价值洼地(不可忽略)

1、客户管理模式与体验的创新与提升。

在高速变更的零售行业下,日渐复杂和个性化的用户体验需求已无法被传统的客户管理理念与模式所满足。很多传统零售企业仍然使用多年前设计的会员管理架构、积分体系。他们重视客户的消费能力但忽略了传播与分享能力;重视招募新用户,但却忽略后期的服务于维护……客户体验非常差。

2、营销内容重于用户细分,营销流程与监控管理缺失,导致营销效果与效率不高。

一个营销活动涉及多个数据监控点:发送用户量、点击用户、分享、参与活动、优惠券领用、消费、活动积分等等。把握好这些监控点可以大大改善营销与实际业务关联度不高的现状,同时长期的数据积累可以使品牌对客户有更加全面的认知,这将对未来营销效果的提升提供重要数据依据。目前,由于各品牌业务职能部门的划分不同,技术与数据能力的差距,导致营销效果的上升遇到了很大的瓶颈。

3、业务系统的更新赶不上时代的变化,客户数据碎片化严重,零售终端的业务能力被大大限制

从客户管理的角度看,当下最大的挑战就是多渠道用户的数据整合与管理。目前大部分零售企业的数据分散在各个独立的数据库中,通过API接口的形式进行业务数据流转。当客户数据暴增时候,传统的CRM是否可以应对过来?业务执行团队是否可以不在IT的支持下就可以轻松的调用数据,执行业务?

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9758.htm

二、华院分析CEO唐岳岚:程序化购买(RTB)在大数据智能化营销领域将大有作为

提到大数据智能营销,就不得不提程序化购买(RTB),RTB是近两年兴起的一个重要的大数据智能营销应用领域。2015年国内的RTB市场占比整体展示广告比例14.9%,2016年预计占比达23%。

程序化购买是基于营销大数据的新兴的广告模式,可针对媒体背后的人群购买,只针对目标人群投放广告。同时通过实时竞价的方式进行广告的实时投放,依靠技术实现海量媒体人群的程序化购买。DSP利用精准的数据和技术算法,达到较好的转化,广告主可根据投放效果及时调整策略、实时优化效果。

程序化购买市场的发展取决于三个方面的发展:一是需求方市场的发展;二是资源方市场的发展;三是大数据技术的发展。

随着程序化购买产业链进一步完善,更多的厂商推出了自己基于大数据的数据+流量+优化的一站式解决方案。未来, RTB在大数据智能化营销领域将大有作为。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9834.htm

三、网智天元首席战略官莫倩:大数据传播营销系统可以拯救一部“烂片”

对于影视来说,大数据的作用在于基于分析和预测规避和减少电影的不确定性。利用大数据手段可以实现电影市场的影响力分析、投资评估、剧本分析、票房预测、传播营销等方面质的提升。尤其是文化输出,除了要生产高质量的内容,传播渠道更是决定它的成败。大数据营销监测可以为所有的影视作品提供它们在互联网上、新媒体上的传播营销效果监测服务。

大数据可以降低不确定性,但永远无法消除不确定性。影视大数据传播营销系统的价值就在于降低坏的不确定性概率,提高好的不确定性的发生概率。比如,一部影片上映时,大数据舆情监测系统可以监测到该影片背后是否有人在有组织有步骤的黑这部影片,还能实时地知道黑他的水军、方式、黑的点以及电影的受众在哪里,在哪个网站的热度最高,并利用大数据传播营销系统创造话题、突出亮点,转移视角,也许能帮其逆转局面。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9873.htm

四、品友互动创始人兼CEO黄晓南:对数字营销来讲,大数据技术和服务尤为关键

由于各类感应器和数据采集技术的发展,我们开始拥有以往难以想象的海量数据,这些数据背后蕴藏的是一座座金矿,伴随着移动营销的发展,整个数字广告更加碎片化、复杂化,企业需要营销的过程中必须在海量的信息中找到目标消费者。这些海量的广告信息,广告媒体和24小时移动的消费者构成了数字广告的大数据原材料。

大数据企业提供的则是通过算法技术去挖掘、处理、分析这些大数据信息,最终实现把合适的广告,在合适场景(时间、地点),推送给合适的人。但是目前整个市场上提供大数据服务的是少数,有大数据需求的是多数,而这些多数者很大程度上缺乏对大数据缺乏的认识,一部分人认为大数据太过技术化,不知道从何入手。

所以从大数据服务商的角度来看,有两个方向特别关键:一是通过技术提高准入门槛,形成核心竞争力;二是通过透明化的大数据服务引导行业良性发展。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9835.htm


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来源:数据猿

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