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《纸牌屋》的大数据力量:巫术一般的精准营销
作者: 21世纪经济报道     发布于:2013-06-27 17:58:43    文字:【】【】【
大数据的“微”能量:因果巫术 精准营销

一部《纸牌屋》,让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户,第一季财报公布后股价狂飙26%,达到每股217美元,较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切,都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯,并根据对用户喜好的精准分析进行创作。

《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终,拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化,每一步都由精准细致高效经济的数据引导,从而实现大众创造的C2B,即由用户需求决定生产。

如今,互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多,海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都正在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通,以期通过用户关系链的融合,网络媒体的社会化重构,为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。

因果巫术

大数据技术的主要功能是对未来事态的预测和对未知事物的预态。但与占卜不同的是,大数据技术使用的方法是通过海量数据的挖掘和发掘某种预后的迹象,而占卜使用的方法是基于原始生化思维的预测和想象。

大数据的占卜预判属性让人们相信在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的有价值的见解,不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯,还是雇员的生产效率。

作为大数据分析的直接受益者,梦芭莎集团董事长佘晓成在前段时间在广州举办的“2013年腾讯智慧峰会”上,提出企业要打造自己的数据库,形成有价值的第一方数据。“大数据的导航作用使得我们在生产过程中就能够及时的调整,我们做了以后库存每季售罄率从80%提升到95%,实行30天缺货销售,能把30天缺货控制在每天订单的10%左右,比以前有3倍的提升。”佘晓成说。

不过,对于腾讯来说,数据的抓取及分析,其难度在于数据太过复杂多样。腾讯网络媒体事业群广告平台部总经理郑靖伟表示,所谓大数据平台里面有太多复杂多样的数据,光是QQ就是不同类型的人在使用,如何将这些人的数据分类归纳是一个非常棘手的问题。

对此,腾讯网络媒体事业群微博事业部总经理邢宏宇对此认为,未来智能化媒体的核心技术驱动,应该是大数据的技术。社交媒体的公开数据,可以通过信息交叉验证,以及内容之间的关联等方式,产生更大价值。

“微博上有一个体验叫‘微热点’,当看到某一条微博讲香港大黄鸭的时候,你不知道是怎么回事,会有一个热点,点过去之后是通过我们挖掘的力量把事件的来龙去脉呈现出来,这样就减少了用户获取信息的成本。”邢宏宇说。据其介绍,新版腾讯微博利用后台大数据技术,将用户的微博信息进行整合、重组,将具有相同、相近信息的微博配以热门“标签”,用户通过进入标签,可浏览到一个清晰完整的关于此热门事件的发展脉络以及走向,对于后期参与到事件的讨论和互动产生积极的影响。

精准营销

大数据技术的占卜预判功能,意味着一个拥有亿级用户的社交网络平台若能够通过对大数据的解构,为企业提供个性化、智能化的广告推送和服务推广服务,则意味着企业可以抢占更大的商业空间。

伴随着社交媒体的兴起,消费者对广告行为的依赖方式已经发生变化,传统的广告和营销手法其实更难奏效。“这个年代在做市场营销的如果不了解移动化的概念,很难去理解消费者,碎片化的消费场景已经让实体店发生变化了。”腾讯网络媒体事业群总裁、集团高级执行副总裁刘胜义如是表示。

对此,星巴克中国市场推广部副总裁韩梅蕊认为,社交媒体可以帮助企业与消费者进行良好的互动,也使得整个营销变得更加精准,在韩梅蕊看来,星巴克没有可口可乐那么广泛的渠道,因此广告必须更加富有针对性,而社交媒体对大数据的解构可以解决这个问题。

因此,星巴克在线下已经有大量用户的情况下,并没有以增加新顾客为第一出发点来进行社会化营销,而是为维护老顾客为主,通过老顾客的口碑称颂来实现新顾客的增长。因为在消费者决策链中,由消费者自己驱动的营销变得越来越重要。

如今,消费者获取信息的渠道和范围已经大大增加。他们已经不再听任企业的摆布,而是追求更加个性化的产品和服务,并根据搜集来的各种信息做出判断、随时分享,将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。

在社交媒体时代,大数据还是发动机,是让用户不断转化的平台。相应的,营销由独立转为系统性工程,而数据在营销全程中扮演的角色,也必然要由参考工具转向驱动发动机。数据驱动的精准营销引擎,将颠覆传统的营销决策模式及营销执行过程,给网络营销行业乃至传统行业带来革命性的冲击。

每一次营销,都将形成循环效果。通过定位用户群、分析用户内容偏好、分析用户行为偏好、建立受众分群模型、制定渠道和创意策略、试投放并收集数据、优化确定渠道和创意、正式投放并收集数据、实时调整投放策略、完成投放评估效果等,完整的数据应用过程不断把控营销质量与效果,实现从效果监测转向效果预测。

“尽管社交媒体让整个广告营销更加精准化,但也要根据产品和服务的特性来决定是否采取精准化营销。”郑靖伟向记者表示,一些快速消费品并不太适合精准化营销,户外、电视以及报刊等传统媒介对于快速消费品依旧有很强的吸引力。

值得注意的是,社交媒体对于大数据的解构不可避免地带来隐私问题,当用户在使用电子邮件、社交网络的时候,大概也会知道自己的信息将被记录下来,当用户发表的言论或者分享的照片、视频等,都决定着互联网运营商将向你推荐什么样的资源和广告;当用户拿着智能手机满世界跑的时候,手机厂商们早已通过定位系统把你的全部信息收罗在自己的数据库里,利用这些信息来构建地图和交通信息等。

以前,这些记录几乎不会对普通人造成影响,因为它的数量如此巨大,除非刻意寻找,人们不会注意其中的某些信息。但是,随着大数据技术的不断进步,这一状况正在悄然发生改变。这也是“数”变时代下,企业和消费者都面临的挑战。

 

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