数据分析精准营销意义

㈠ 怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

本文通过以下七部分拆解数据分析：
一、什么场景和行业需要数据分析
二、数据分析会骗人吗？
三、怎样排除虚假流量？
四、PC端数据分析指标&方法论
五、电商、金融行业数据分析
六、数据分析的趋势
七、怎么培养数据分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、数据分析的趋势
第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。
第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。
第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。
第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。
目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。
这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。
七、怎么培养数据分析的能力？
第一个建议，方向比努力还要重要。
数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。
第二个建议，懂生意比懂数据重要。
一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。
第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。
第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。
第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。
第四个建议，注重人机协作。
对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。

㈡ 大数据赋能营销的意义在哪里

随着互联网的发展，大数据技术、AI算法技术应用越加普及。大数据在营销版中的应用也越加广泛。例权如，1.对用户个体特征与行为的分析，例如MobTech企业覆盖138亿+设备，自有数据庞大，利用自有数据与第一方数据匹配，帮助企业做精准的用户画像和标签补充，进而通过数据分析进行广告与营销信息的精准推送，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，而其背后靠的是大数据支撑。MobTech用户标签维度达到6000+，覆盖性别、年龄段、收入水平预估、消费倾向、媒介使用倾向等，精细化描述用户的各维度数据。通过精准营销能够提升投放效能，帮助企业降本增效。

㈢ 大数据对营销有什么价值和意义

1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。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会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与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广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
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。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，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
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。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，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，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。

㈣ 什么叫做精准营销

精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络营销理念中的核心观点之一。

精准营销也是当今时代企业营销的关键，如何做到精准，这是系统化流程，有的企业会通过营销做好相应企业营销分析，市场营销状况分析，人群定位分析，最主要的是需要充分挖掘企业产品所具有的诉求点，实现真正意义上的精准营销。

精准的含义是精确、精密 、可衡量的。精准营销比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。

一、精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限。

二、精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能。

三、精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。

四、精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。

㈤ 大数据精准营销到底是什么

以大数据将复消费者的消费喜好制精准定位，帮助公司定位目标客户群，使营销精准、高效。比如：我经常在网上关注和购买数码类的产品，我朋友比较喜欢在网上买衣服，那么广告主就会抓住这些数据给并且进行分析然后推送广告。然而在同一个网站上我跟我朋友看到的广告又是不一样的，我看到的肯定是数码类的，我朋友看到的肯定是服装类的广告。
这就是所谓的大数据精准营销
至于有哪些企业我知道的也不是很清楚，不过在网上看到的这种广告大多都是 网络推广，广点通，久旭推广。不一定非要杭州的，只要在这方面有优势的就可以。希望对你有帮助，望采纳

㈥ 为什么要做数据分析

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

㈦ 数据分析的意义

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

㈧ 大数据对营销有什么价值和意义

如果用三个关键词概括大数据功能的话，那就是：挖掘、预测和关联。

大数据可以做预测

大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如，大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎，可以根据电影院线搜索量预测票房。

大数据关联应用

这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高，和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主，比较积极上进，关注于培训等有关。我们八卦看了一下陈欧除了给自己代言之外，还适合给谁代言呢?我们发现在酒类里洋酒比较吻合。所以聚美优品如果想扩展家居装修是比较吻合的。

中午时我跟一些嘉宾谈到了，目前大数据也在帮助我们很多企业，依托与网络大数据，帮助他们更好的筛选代言人。我们可以提供一套非常好的模型为你们提供数据模型。

大数据的挖掘功能

大数据更多的是在国计民生和营销上的利用。随着移动互联网和智能云科技发展，大数据已经开始侵入我们的生活并且逐渐改变我们的生活。

举几个场景：比如说今天大家开车过来参加这个会议，车存到地库之后，通过车载自动诊断系统，他会为你今天驾驶行为进行评估打分，同时告诉你下一次驾驶安全建议是什么。

如果购物的时候，商场会自动识别你的会员信息，根据历史信息判断你的喜好和数据，为你推荐适合你的推荐。

走出家门，当你离家两公里的时候，可以通过手机遥控开启你家里的家电，回到家空气系统、照明系统已经开启了。

这些场景以前都是出现在一些科技大片中的，但是现在它就在我们的身边确实的发生。我们也是在做这样的一些事。

现在已经有厂商跟我们网络合作开发出了一系列的智能可穿戴设备。它的工作原理：可以通过手机远程遥控启动血压仪，数据会随时传输到云端，手机简单运算之后会告诉你结果，并给你提出建议。这些新的技术不仅改变了我们的生活，为新的商业模式和营销模式带来了很多机会。

比如你佩戴这样的一个血压仪，会提醒你，你现在已经座在这儿开两个小时的会了，需要休息一下，喝水一点什么样的饮料适合你。这些营销方式跟以前的方式不一样，它是适合于我们的使用和生活场景的。

㈨ 大数据对营销有什么价值和意义

数据营销助力广告主赢在行业起跑线，MobTech以数据为基础，深度洞察用户行为需求，锁定精准用户群体，制定个性化的用户沟通策略，数据驱动营销。

㈩ 有知道数字化精准营销是什么意思吗

数字化精准营销是指通过对大数据的分析，挖掘数据其中隐藏的规律，把得到的结果应用到营销过程中，避免错误营销策略，提高营销的精准度和效率。数字化智能营销指构建起以“屏”为主渠道的营销生态链，从而实现传统电视媒体与互联网新媒体充分融合。合理优化使用平台动态策略、自主投放、精准受众让程序化投放更具智慧性、自主性和精准性