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大数据如何变换营销

2012-07-18 10:44:54  来源:机房360

摘要:当我在参加数据科学峰会上时,我碰巧在午餐时坐在Media Mind公司的RonSerig旁边,并问他是如何看待大数据的。简单地说,“大数据对我来说,是一个数据集...
关键词: 大数据

    EMC公司首席营销官Jeremy Burton指出,不仅仅只有“云计算”这一概念,“大数据”这一术语也一样被或多或少的炒作得赋予了太多的意味。这并不是说,这一术语还未被准确的定义。事实上,当你在谷歌上搜索这一术语时,在0.27秒的时间内,你可以搜到超过150万条相关结果。并不奇怪,而且您的搜索结果同时还取决于搜索的当天,EMC、IBM、甲骨文、SAS,是否发布了无数五花八门的定义。例如,维基百科将“大数据”定义为一个“长期适用的数据集,其大小超出了常用的工具软件、捕获、管理能力,并可以承受运行时间内处理数据……”还有的用三个V来对其进行定义:体积、品种和速度。我知道,一些数据专家对此并不感到奇怪,他们认为对大数据的定义最好的定义是其特点与影响:大量的、新来源和低延迟性,能够创建新平台、新角色和新技术。


    当然,目前还没有更好的办法通过一些用例场景取得了明确的定义。


    所以,作为Greenplum的营销副总裁,我认为来好好考察一下以“市场营销”为导向的企业将是十分有趣的。并在同时找出长期性的大数据对他们意味着什么,以及大数据是如何改变了他们的业务。幸运的是,我能够进入Greenplum的客户数据库,并获得一些关于三家数字营销媒体公司的有趣关于大数据的故事,这三家数字营销媒体公司分别是Havas Digital(哈瓦斯数字媒体)、Knotice和Media Mind。,在这些为世界财富1000强的公司提供大数据分析营销部门,我发现一个共同的话题:大数据最终意味着提供更好的营销投资回报率。


    大数据对于哈瓦斯数字媒体来说,到底意味着什么?哈瓦斯数字媒体数据平台执行副总裁Katrin Riban表示:


    “一旦较之你的数据仓库和您的业务等的一致性,你开始更担心性能问题,数据就变成大数据了。一旦你开始着迷与我在明天是否还能继续我今天所做的工作,即使我的数据增长了一倍,三倍,五倍,十倍,这时,你必须开始处理大数据问题了。”


    驱使哈瓦斯数字媒体开始关注大数据的原因在于:“我们需要为客户的营销努力进行归纳,并了解我们的客户真正期望从市场上获得的营销推动结果是什么。”Riban通常使用的例子,如果你上传一段视频文件,和在谷歌上搜索这个视频。这两种营销推广方式,哪一种能够真正帮助您找到您需要寻找的产品?通常您会选择后一种数字化营销,但显然这是不正确的。你需要先进的方法,能够传播到这些视频。


    显然,通过数据分析,一个主要的好处是,哈瓦斯的客户达到更高的投资回报率。Riban证实的这个例子,是一位旅游行业的顾客。她说,“我们已经能够将投资回报率提高300%,这在英国旅游行业绝对是惊人的,因为这是全世界范围内搜索一个最具竞争力的行业。并利用属性,我们已经能够通过300%以上的投资回报率,达到了超过27%的销售业绩。”


    当谈到投资回报率时,Knotice公司的战略和分析主任杰夫·凯莉指出,大数据,尤其体现为一种实时分析引擎,可以优化营销活动,以及优化跨所有数字电视频道的内容。凯莉说:


    “例如,在假期时间,我们的客户能够从大数据中获利多少?想象一下,邮件堆积的星期一和黑色星期五,所有的超级营销邮件蜂拥而至。我们的一个客户有针对性的直接显示信息给他们的用户,以及他们的前景。有专门的收集这些数据信息,他们看到了较之直接投放广告7倍的转换率。”


[page]    当我在参加数据科学峰会上时,我碰巧在午餐时坐在Media Mind公司的RonSerig旁边,并问他是如何看待大数据的。简单地说,“大数据对我来说,是一个数据集,它太大使得企业无法按照传统的工具进行处理。”网站流量数据逐年翻番,Media Mind公司需要处理这些海量的数据以及之前从未涉及到的想法。对于Serig来说,这些想法见解来自于用户从不同的渠道所获得。


    “一旦你开始通过所有渠道与用户进行接触,无论是通过计算机上的网页浏览器或移动电话;用户通过谷歌搜索或其他任何搜索引擎接触到广告。如果你可以记录所有的触摸渠道,你就可以开始了解转换的路径,并得到更好的广告活动的投资回报率,我认为这是我们能够得到的最大优势之一。”


    更多的数据+实时分析+量身定做的营销=更高的投资回报率。


    而这仅仅表现在数字营销行业。当你开始寻找其他行业,会有不同的大数据公式或定义围绕以下案例:


    ·零售业:客户评分、商店地点和布局,供应链优化;


    ·金融服务业:算法交易、风险分析、欺诈检测、组合分析;


    ·制造业:产品研发、工程分析、工艺质量分析、分布分析;


    ·政府部门:市场管理、打击恐怖主义、计量经济学,卫生信息学;


    ·广告与公共关系:需求信号、广告定位、情感分析、获取客户;


    ·医疗保健与生命科学:药物基因组学、生物信息学、药物研究,临床疗效研究;


    而这仅仅只是开始。


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责编:liangxuejuan

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