大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷模型構(gòu)建略談，數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷平臺(tái)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)類型的多樣性及數(shù)據(jù)來(lái)源的差異化是影響數(shù)據(jù)質(zhì)量乃至挖掘效果的重要因素。從數(shù)據(jù)的時(shí)效性來(lái)看，可將數(shù)據(jù)類型分為：靜態(tài)數(shù)據(jù)包括人口屬性、商業(yè)屬性等，主要用于用戶的基本屬性分析和智能標(biāo)簽分類。通過(guò)性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，知道“用戶是什么樣的人”。近期數(shù)據(jù)主要為用戶一段時(shí)間內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)用戶近期活躍應(yīng)用、內(nèi)容訪問、通信行為、常駐區(qū)域等具有一定時(shí)效性數(shù)據(jù)的分析，獲取用戶的興趣偏好和消費(fèi)習(xí)慣等，知道“用戶對(duì)什么感興趣”。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)主要為用戶實(shí)時(shí)變化的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，包括搜索信息、購(gòu)物信息、實(shí)時(shí)地理位置等，通過(guò)地理位置信息實(shí)時(shí)捕獲用戶的潛在消費(fèi)場(chǎng)景，抓住營(yíng)銷機(jī)會(huì)，實(shí)時(shí)觸達(dá)目標(biāo)用戶，知道“用戶在哪里干什么”。實(shí)時(shí)捕獲用戶的潛在消費(fèi)場(chǎng)景，抓住營(yíng)銷機(jī)會(huì)，實(shí)時(shí)觸達(dá)目標(biāo)用戶，知道“用戶在哪里干什么”。廣東大數(shù)據(jù)智能獲客優(yōu)勢(shì)
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷，獲客推廣新渠道。你覺得現(xiàn)在的營(yíng)銷找客戶難嗎？”想必大多數(shù)人在說(shuō)到自己如何營(yíng)銷這一點(diǎn)上，都有道不完的“苦水”。“現(xiàn)在找客戶難，投了幾十萬(wàn)的廣告費(fèi)，真正來(lái)的客戶卻少得可憐，平均獲客成本高得嚇人”一位地產(chǎn)行業(yè)的負(fù)責(zé)人說(shuō)到。“傳統(tǒng)和線上招生的方式我都用過(guò)了，之前發(fā)傳單，基本上看都不看就扔掉了，線上招生也太被動(dòng)，得等著客戶來(lái)找我們，一個(gè)點(diǎn)擊要十幾塊，客戶還不一定留電話”一位教育行業(yè)的工作人員表示?！捌鋵?shí)我不知道對(duì)我們感興趣的用戶群體在哪里，前期靠線下不停打電話，大面積撒網(wǎng)，線上推廣引流，但是現(xiàn)在市面上競(jìng)品太多，同質(zhì)化嚴(yán)重，加上客戶對(duì)平臺(tái)和產(chǎn)品的信任門檻不斷提高，基本上獲取流量的方式就是靠錢砸”一位剛?cè)虢鹑谛袠I(yè)的小伙子表示。黑河大數(shù)據(jù)智能獲客多少錢大數(shù)據(jù)智能獲客-短視頻平臺(tái)精確獲客系統(tǒng)。
2.基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)公司誕生在數(shù)據(jù)服務(wù)公司層面中，海量數(shù)據(jù)也催生了全新的業(yè)務(wù)范疇和調(diào)研手段，讓所有數(shù)據(jù)得以展現(xiàn)新的營(yíng)銷可能。例如，尼爾森網(wǎng)聯(lián)已經(jīng)可以利用從機(jī)頂盒回傳海量數(shù)據(jù)提供百萬(wàn)戶級(jí)普查以及萬(wàn)戶級(jí)的海量樣本收視行為測(cè)量。艾瑞可提供基于超過(guò)20萬(wàn)中國(guó)網(wǎng)民樣本的網(wǎng)絡(luò)行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，覆蓋3000多家網(wǎng)站和1000多個(gè)軟件。BluefinLabs提供關(guān)于超過(guò)11000個(gè)電視節(jié)目的評(píng)論信息，統(tǒng)計(jì)的評(píng)論信息超過(guò)50億條。GNIP則可以提供社交網(wǎng)絡(luò)API聚合，通過(guò)多個(gè)API將數(shù)據(jù)聚合成統(tǒng)一格式，為Twitter、WordPress、Facebook、YouTube、新浪微博等網(wǎng)站挖掘數(shù)據(jù)。這些事實(shí)已經(jīng)清晰而明顯地證明，在互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，所有媒體、受眾的數(shù)據(jù)都可以被有效地記錄、監(jiān)測(cè)和搜集整理，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷體系完全可以重新構(gòu)建。
當(dāng)然，如果有了分析，數(shù)據(jù)營(yíng)銷就能很順利地開展了嗎?大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷要落地，還缺一個(gè)與消費(fèi)者有效互動(dòng)的機(jī)制。所以，當(dāng)前企業(yè)要想利用大數(shù)據(jù)來(lái)做營(yíng)銷，除了建立大數(shù)據(jù)收集和商業(yè)化分析機(jī)制，難打通的就是這個(gè)互動(dòng)機(jī)制，而沒有互動(dòng)的數(shù)據(jù)，營(yíng)銷更是難以展開。傳統(tǒng)企業(yè)的營(yíng)銷互聯(lián)網(wǎng)化是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的前提，在這個(gè)前提下，企業(yè)逐次解決收集數(shù)據(jù),使用數(shù)據(jù)和用好大數(shù)據(jù)的問題。浩數(shù)之星聯(lián)通大數(shù)據(jù)獲客系統(tǒng)充分利用聯(lián)通運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)，結(jié)合聯(lián)通大數(shù)據(jù)的收集、分析技術(shù)以及人工智能技術(shù)可以準(zhǔn)確分析潛在客戶的互聯(lián)網(wǎng)的行為軌跡、通信行為、基礎(chǔ)屬性等等，然后通過(guò)聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供一鍵外呼觸達(dá)客戶，以及逐漸成為企業(yè)獲客新渠道。大數(shù)據(jù)智能獲客-短視頻平臺(tái)海量精確信息一鍵獲取。
在各種對(duì)精確大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷和精確獲客需求的推動(dòng)之下，很多傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)逐漸放開了原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以供各行各業(yè)研究者的學(xué)術(shù)研究和大力創(chuàng)新。這些傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司的目的是獲得各學(xué)術(shù)界的技術(shù)支持，挖掘精確大數(shù)據(jù)和精確數(shù)據(jù)營(yíng)銷信息，通過(guò)集思廣益進(jìn)一步提升自己產(chǎn)品及應(yīng)用運(yùn)營(yíng)，提高整體企業(yè)收益。同時(shí)，一般情況下，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，其中的有效精確信息數(shù)量較少，所以如何在海量網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中提煉出有效的用戶數(shù)據(jù)并同時(shí)分析用于應(yīng)用開發(fā)，成為了各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的一大難題。大數(shù)據(jù)精確獲客-短視頻大數(shù)據(jù)智能詢盤系統(tǒng),客戶采集。杭州大數(shù)據(jù)智能獲客承諾守信
運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)平臺(tái)，獲取精確客源。廣東大數(shù)據(jù)智能獲客優(yōu)勢(shì)
傳統(tǒng)行業(yè)怎么用好聯(lián)通大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，在一定程度上改變了營(yíng)銷行業(yè)的獲客模式，各大B2C或者C2C平臺(tái)都已經(jīng)成熟利用分析用戶海量數(shù)據(jù)做精確營(yíng)銷。但任然有很大一部分傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)有天然距離，那傳統(tǒng)行業(yè)如何利用聯(lián)通大數(shù)據(jù)營(yíng)銷做精確營(yíng)銷呢？傳統(tǒng)模式也是有數(shù)據(jù)的，不過(guò)都是統(tǒng)計(jì)層次的數(shù)據(jù)，比如每個(gè)銷售每個(gè)月的銷量、利潤(rùn)等，這些傳統(tǒng)模式?jīng)]法精確到某個(gè)用戶在什么時(shí)間于什么地點(diǎn)消費(fèi)了什么項(xiàng)目，精確不了這種具體的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。當(dāng)然，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也很重要，但是對(duì)于精細(xì)化運(yùn)營(yíng)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。首先這樣的數(shù)據(jù)都是延時(shí)性的，整理出來(lái)需要很長(zhǎng)時(shí)間。其次，統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)沒法精確出具體關(guān)鍵的細(xì)節(jié)信息，尤其是用戶細(xì)節(jié)信息，只能統(tǒng)計(jì)到銷量，卻無(wú)法知道不同消費(fèi)者的消費(fèi)行為特征。而千千萬(wàn)萬(wàn)的消費(fèi)行為特征才是營(yíng)銷中重要的信息。廣東大數(shù)據(jù)智能獲客優(yōu)勢(shì)