큰 데이터 마케팅의 기능은 무엇입니까? 당신은 그것을 어떻게 합니까? 어떻게 지내니?

1. 누가 큰 데이터 마케팅을 하 고는?

모두는 큰 데이터 마케팅 하 고 있는 것을 말한다.

기반으로:

사업: 마케팅 관련, 그래서 정부 사무실 단위 데이터 간주 되지 않습니다. 볼륨: 충분 한 중요 한 데이터는. 이것은 많은 인터넷 회사 고 전통적인 대기업 만날 수 있다. 기술: 대용량 데이터를 처리 하는 기술 능력.

위의 3 요소, 국내 3 정말 유일한 박쥐 마케팅 데이터 확대 수 있습니다. 생소 한, 외교 여기 얘기 하지 마세요.

우리 모두가 알다시피, 세 데이터 특성이 다르다. 상품 및 트랜잭션 데이터에 알리바바 이점, 바이 장점은 전체 네트워크 정보, 소비자 행동 및 적극적인 수요 데이터, 소셜 데이터 Tencent 장점.

물론, 평화, 등 프록터와 갬블, 월마트-마트 등 대기업 스스로 많은 양의 데이터 마이닝에 기반 하는 데이터를 축적 해야 합니다, 지금 불리는 "빅 데이터", 비록 과거 웹 분석 및 기타 사업에 완료 되었습니다 하지만 이건 우리가 논의 하는 큰 데이터와 동일 그들은 전통적인 데이터 도구를 사용 하 여 특정 데이터의 추출 분석 하에 따라 그 데이터 마이닝, 그러나 수를 증가 했다, 일반적으로 아직도 전통적인 작은 데이터 범주에 속한다.

2. 무슨 큰 데이터 마케팅

합니까?

마케팅 종류

거친 부문, 광고 마케팅 예산은 일반적으로 나눌 수 있습니다 효과적인 마케팅 및 브랜드 마케팅 2 개의 큰 덩어리, 그들의 자신의 개발 요구 및 업계는 비즈니스의 특성 있다면 초점. 예를 들어 과거에는, 베이징-동쪽, 평화 등 전기 사업 기업, 같은 게와 주로 마케팅의 효과 할 다른 금융 기업 등 인터넷은 미디어 채널의, FMCG, 메르세데스-벤츠 아우디 고객과 다른 자동차 고객 중심 마케팅, 브랜드 할 같은 효과 대 한 더 적합 지금, 물론, 일 변화 하 고, 주로에 반영:

점점 더 많은 브랜드 광고주는 또한 시작 할 더 많은 마케팅 형태 더 포괄적인 인터넷에서 브랜드 마케팅 예산을 넣어. 효과 클래스 고객 브랜드 (Jingdong) 할 점차적으로 시작 했다, 브랜드 고객 또한 효과 (자동차, 체크 라인 4S 상점 판매 변환)을 수행 하기 시작 했다.

2.1. 효과적인 마케팅

효과적인 마케팅, 너무 분명 인터넷 사람들입니다. 비즈니스 특성, 과거 바이 두와 알리바바 큰 주로 중소 고객에 의해 사용 되 고 데이터 소비자 맞춤 광고, 결과로 Tencent 주로 소비자 지향 맞춤된 광고 (알리 사용할 수 있습니다 지불 데이터 신용 위험 평가, 하지만 금융 측면) 이다.

예를 들어 데이터 마이닝 모델을 최적화 하기 위해 훈련 하는 큰 데이터와 상대적으로 익숙한,으로 아마존과 다른 소매 상인 일반적으로이 개인화 추천 기술 적용, 내 생각에는 마케팅에 응용 프로그램 종류 중 하나. 맞춤된 검색 및 디스플레이 광고, 박쥐와 주요 전기 딜러를 포함 한 모든 종류의 방법입니다. 기본적으로 실제 효과 마케팅, 시험 클릭 당 비용. 마케팅의 효과와 친숙 때문 많은 인터넷 사람들의 눈에는 인식 마케팅이이 것 있을 것입니다. 광고, Cpm/cpc/일일/cps 시험에 매달려.

2.2 브랜드 마케팅

내 관찰에 따르면 많은 인터넷 사람들이 실제로 브랜드 마케팅에 잘 알고 있습니다.

여기 왜 브랜드 마케팅 먼저 말을 해야?

이유 1. 돈을 벌기 위해 필요: 천장, 인터넷 미디어 브랜드 마케팅 예산의 큰 머리를 털 수 있도록 돈을 마케팅 효과 (효과).

전체 광고 시장, 대형 광고주 손에 예산, 큰 머리 또는 브랜드 마케팅 예산, (와 같은 텔레비전, 등), 전통적인 미디어에 미디어에 대부분의 돈을 캐스트 디지털 미디어 단지 10% ~ 30% (대략적인 숫자).

이유 2. 고객 요구: 얘기 하지 않습니다 나에 게 클릭 당 비용에 대 한 더 이상, 많은 것 들 클릭에 의해 어떻게 측정할 수 없는 브랜드의 인기, 신뢰도, 충성도 CPC에 의해 측정? 그것은 마케팅 주요 고객에 게 솔루션을 통합 제공 하는 데 필요한 따라서입니다.

바이 사용 효과 마케팅의 전형적인 대표자.

인지, 네티즌의 눈에 바이 검색 도구, 입찰 순위에 의해 sem의에 의해 돈을 버는 나쁜 광고주 수익 이다. 난이 생각은 또한 정신적 게으름 언급 하는 @Fenng.

바이 넓은 범위의 중소 기업 고객 뿐만 아니라 많은 큰 브랜드 고객, 프록터와 갬블, 메르세데스-벤츠, BMW, 평화, l는 ' oreal 고 소득의 큰 비율에 너무. 이러한 큰 고객, 브랜드 마케팅에 대 한 필요성에 대 한

그래서 큰 바이 데이터의 값이 반영 됩니다. 바이 데이터의 장점은 전체 네트워크 정보 및 소비자의 실제 수요와 행동 식입니다. 보도의 폭 상품 거래 데이터를 비교 하지 않습니다. 그래서 그것은 브랜드 통합된 마케팅 솔루션을 제공 하기 위한 기초를 놓는다.

상기에 따라, 바이 두에 대 한 가장 중요 한 방법 브랜드 마케팅 솔루션을 제공 하기 위해 큰 데이터에 근거한 다.

3. 큰 데이터 마케팅에 대해 무엇?

데이터 기반 마케팅의 기본 과정

큰 데이터의 기본적인 마케팅 과정은 과거에는, 데이터 분석의 기본 프로세스에서 다른 고 필요 수집 하 고 데이터를 처리 모델 및 분석 데이터, 사업 문제를 정의한 후 3 차원에서 데이터를 해석. 하지만 구체적인 사례 3 개 수준에 큰 데이터의 영향에 게 다른 전통에서.

3.1 데이터 계층: 수집 및 데이터 처리

전통적으로, 데이터 수집의 과정은 제한, 의식 및 설문 조사와 같은 데이터 컬렉션에 대 한 구조적. 데이터를 수집할 수 있습니다 당신이 상상할 수 있어야 합니다. 데이터의 구조는 더 나은. 일반 데이터베이스 MySQL와 심지어 Excel 데이터 처리 프로세스를 만날 수 있습니다.

인터넷 시대에 큰 데이터의 수집 과정은 본질적으로 무한 한, 무 의식, 구조화 되지 않은 데이터 수집. 모든 종류의 복잡 한 행동 데이터 행동 로그의 형태로 서버에 업로드 됩니다. Hadoop의 MapReduce, 등 도구 요약 되지 않습니다.

3.2 비즈니스 계층: 모델링 분석 데이터

예를 들어 기본 통계, 기계 학습, 데이터 마이닝 분류, 같은 클러스터링, 협회, 예측 알고리즘, 전통적인 데이터 및 큰 데이터는 매우 다른, 은행, 통신 사업자, 등 데이터 분석 모델을 사용 하 여 소매 업체는 오랫동안 소비자 특성 및 행동 데이터를 위험 및 지불 가능성의 성숙한 사용. 그러나, 데이터 볼륨의 큰 확장으로 인해 알고리즘 또한 좋은 최적화 및 승진의 공간을 가져옵니다.

3.3 응용 프로그램 계층: 데이터 해석

데이터 감독의 가장 중요 한 부분은 마케팅 해석 이다.

전통적으로, 마케팅 문제를 정의한 후 해당 데이터를 수집 하 고, 다음 데이터 설립된 모델링 또는 분석 프레임 워크, 분석 그리고 가설 검증 및 해석. 해석에 대 한 공간이 제한 됩니다.

그리고 큰 데이터는 마케팅 문제를 확인 하 고, 그러나 또한 탐구, 일부 5 월 및 일반적인 감각 또는 판단이 완전히 다른 결론을 경험에 해당 하는 데이터 마이닝을 따르면 뿐만 아니라, 가능성을 제공 한다. 해석의 포인트는 매우 풍부한 된다.

4. 큰 데이터 마케팅을 어떻게

?

큰 데이터 찾아보기 브랜드 마케팅 어떻게 지내세요?

어떻게 해야 합니까 없습니다 알리바바 알고, 또한 알리 큰 데이터 마케팅 측면의 효과에서 주로. 정상회담을 통해"서쪽 호수 공적 큰 데이터," 보고서가 나타납니다.

고객의 실제 비즈니스 요구와 솔루션을 제공 하기 위해 큰 데이터 응용 프로그램을 통해 문제를 기반으로 하는 내 부서 그리고 고객 많은 우수한 모델 방법 및 사례 결과 생산 했습니다.

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