而目前很多官方網(wǎng)站大氣有足，用戶(hù)體驗(yàn)不佳，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，超過(guò)半數(shù)的用戶(hù)認(rèn)為好的電商網(wǎng)站或App是他們信任品牌的關(guān)鍵。一些用戶(hù)還表示，如果網(wǎng)站做的很丑，或是有導(dǎo)航難用、不能用等不良技術(shù)問(wèn)題，那么他們?cè)?0秒內(nèi)選擇離開(kāi)該網(wǎng)站。顯然，達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)站不是太多，打開(kāi)...

因此，我們需要降低維度數(shù)量并降低維度間共線性影響。數(shù)據(jù)降維也被成為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減，其目的是減少參與數(shù)據(jù)計(jì)算和建模維度的數(shù)量。數(shù)據(jù)降維的思路有兩類(lèi)：一類(lèi)是基于特征選擇的降維，一類(lèi)是是基于維度轉(zhuǎn)換的降維。2.回歸回歸是研究自變量x對(duì)因變量y影響的一種數(shù)據(jù)分析方...

2用戶(hù)畫(huà)像用戶(hù)畫(huà)像是精確營(yíng)銷(xiāo)模型的重中之重，其在于用高度精煉的特征來(lái)為用戶(hù)“打標(biāo)簽”，如年齡、性別、地域、用戶(hù)偏好、消費(fèi)能力等，綜合關(guān)聯(lián)用戶(hù)的標(biāo)簽信息，勾勒出用戶(hù)的立體“畫(huà)像”。用戶(hù)畫(huà)像可較完美地抽象出一個(gè)用戶(hù)的信息全貌，為進(jìn)一步精確、快速地預(yù)測(cè)用...

在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代來(lái)臨后，對(duì)企業(yè)廣告主來(lái)說(shuō)，主要是三方面的應(yīng)用：一是圈定用戶(hù)，把符合基本要求的客戶(hù)圈定出來(lái)；二是用戶(hù)精確性分析，包括對(duì)用戶(hù)愛(ài)好、習(xí)慣、軌跡、地區(qū)、年齡等各方面層次的分析；三是個(gè)性化定制，即大數(shù)據(jù)可根據(jù)客戶(hù)需求進(jìn)行產(chǎn)品或服務(wù)的私人訂制。...

過(guò)去咱們做推廣，到處打廣告，是因?yàn)槟悴恢揽蛻?hù)在哪里，所以你得盡可能的讓更多人知道你。后來(lái)互聯(lián)網(wǎng)廣告可以做到定向，把人群給選出來(lái)，比如年齡，行業(yè)等等，比過(guò)去精確了，但還是沒(méi)法很精確的知道誰(shuí)現(xiàn)在需要。這種定向的廣告目前來(lái)說(shuō)效果比較好的就是百度競(jìng)價(jià)，今日頭條信息流...

大數(shù)據(jù)獲客時(shí)代為何大多數(shù)企業(yè)還在發(fā)展中停留？數(shù)據(jù)挖掘的概念。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并經(jīng)過(guò)計(jì)算、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等，多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述方針。數(shù)據(jù)挖掘的方法和進(jìn)程。就傳統(tǒng)技術(shù)而言，以計(jì)算分析為首要典型；就改進(jìn)技術(shù)而言，...

大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)平臺(tái)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)類(lèi)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(lèi)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(hù)的基本屬性分析和智能...

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(xiāo)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(hù)海量數(shù)據(jù)做精確營(yíng)銷(xiāo)。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(xiāo)做精確營(yíng)銷(xiāo)呢？傳統(tǒng)模...

近幾年來(lái)，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為前導(dǎo)的強(qiáng)大信息化發(fā)展，已經(jīng)成功地改變了我們每個(gè)人的生活生產(chǎn)及工作模式。聯(lián)通大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，各企業(yè)廣告主對(duì)于精確信息的需求也正在上升。如何通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘海量信息里面的深層次關(guān)系，讓客戶(hù)更精確、有效已經(jīng)成為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)獲客...

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(xiāo)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(hù)級(jí)普查以及萬(wàn)戶(hù)級(jí)的海量樣本收視行為測(cè)量。艾瑞可提供基于超過(guò)2...

精確大數(shù)據(jù)，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)精確獲客。對(duì)于廣大聯(lián)通電信運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)群體而言，幾家運(yùn)營(yíng)商從提供基本通訊服務(wù)到大數(shù)據(jù)收錄，再到現(xiàn)在更完善地考慮了企業(yè)及用戶(hù)的精確大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)工作，全網(wǎng)全渠道幫助企業(yè)及用戶(hù)完成一站式精確大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。截止目前，我司客戶(hù)群體已經(jīng)覆蓋全...

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)獲客有什么過(guò)人的地方?在大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用下，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)成為了心的主流，同時(shí)也發(fā)揮出了很多國(guó)人之處，創(chuàng)造出了很多的經(jīng)典營(yíng)銷(xiāo)案例。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)獲得大量的數(shù)據(jù)采集，并對(duì)其進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，使得互聯(lián)網(wǎng)...

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(xiāo)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(hù)級(jí)普查以及萬(wàn)戶(hù)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)...

這些實(shí)證案例表明，媒體數(shù)據(jù)以及第三方的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始被運(yùn)用在廣告與營(yíng)銷(xiāo)策略的執(zhí)行當(dāng)中，并且切實(shí)地提升了廣告與營(yíng)銷(xiāo)的效果，為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的全媒體營(yíng)銷(xiāo)提供了可供參考的范例。以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為，專(zhuān)注于提供營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)、技術(shù)解決方案，錢(qián)探科技與國(guó)內(nèi)各大運(yùn)營(yíng)商...

因此，信息通信產(chǎn)業(yè)的價(jià)值獲取不僅但局限于傳統(tǒng)的通信消費(fèi)，而是擴(kuò)展到用戶(hù)生活消費(fèi)份額中獲取價(jià)值，整個(gè)產(chǎn)業(yè)在數(shù)字化服務(wù)方向價(jià)值空間十分廣闊。同時(shí)，新的基礎(chǔ)架構(gòu)和新平臺(tái)機(jī)會(huì)將日益明顯。隨著社會(huì)各行各業(yè)的IoE化，數(shù)字化社會(huì)的新型基礎(chǔ)架構(gòu)需求不斷增長(zhǎng)，各種新平臺(tái)不斷形...

此外，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模態(tài)各種各樣，如何有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和精確提取是精確大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)分析中特別重要但又異常復(fù)雜的一項(xiàng)工作。加之各種網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)復(fù)雜，怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、特征交融等等關(guān)系著整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)性能的提升。因此，如何從海量的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中挖掘有效的信息...

從這點(diǎn)來(lái)看，運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)跟百度的契合度似乎更高：百度是AI+搜索+信息流推薦的模式，可以將用戶(hù)搜索的剛性強(qiáng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，賦能到信息流進(jìn)行智能分發(fā)，依靠AI和數(shù)據(jù)能力區(qū)別出"用戶(hù)興趣"與"用戶(hù)意圖"，百度與用戶(hù)的契合點(diǎn)，正好是運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)與用戶(hù)的契合點(diǎn)，通過(guò)...

獲取網(wǎng)站訪客信息獲取的價(jià)值1、時(shí)間上：營(yíng)銷(xiāo)時(shí)間明顯縮短，短平快。2、競(jìng)價(jià)上：直接跳過(guò)競(jìng)價(jià)環(huán)節(jié)與客服環(huán)節(jié)，節(jié)省了大量的人力物力成本明顯降低。3、操作上：提供專(zhuān)屬的VIP后臺(tái)賬號(hào)供客戶(hù)查看，導(dǎo)出數(shù)據(jù)。然后主動(dòng)和客戶(hù)打電話，發(fā)短信，加微信手機(jī)網(wǎng)站訪客手機(jī)號(hào)碼獲取好友...

一個(gè)非常常見(jiàn)的說(shuō)法是，鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和保護(hù)數(shù)據(jù)安全兩者是魚(yú)和熊掌不能兼得——“強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)資產(chǎn)性，數(shù)據(jù)是油門(mén)；強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)安全性，數(shù)據(jù)是剎車(chē)”。然而，這種“慣?！笨捶ㄆ鋵?shí)不全對(duì)。比如，此前上海市消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)委員會(huì)在測(cè)評(píng)了39款A(yù)PP后發(fā)現(xiàn)，其中超過(guò)60...

過(guò)去咱們做推廣，到處打廣告，是因?yàn)槟悴恢揽蛻?hù)在哪里，所以你得盡可能的讓更多人知道你。后來(lái)互聯(lián)網(wǎng)廣告可以做到定向，把人群給選出來(lái)，比如年齡，行業(yè)等等，比過(guò)去精確了，但還是沒(méi)法很精確的知道誰(shuí)現(xiàn)在需要。這種定向的廣告目前來(lái)說(shuō)效果比較好的就是百度競(jìng)價(jià)，今日頭條信息流...

如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精確營(yíng)銷(xiāo)？在營(yíng)銷(xiāo)體系中，數(shù)據(jù)與營(yíng)銷(xiāo)之間存在著密不可分的關(guān)系，因?yàn)闋I(yíng)銷(xiāo)的科學(xué)性體現(xiàn)在它通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)收集的方法，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)赜涗?、收集和分析各?xiàng)數(shù)據(jù)，從而把握消費(fèi)者的需求。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的影響不僅是數(shù)據(jù)量幾何級(jí)的增長(zhǎng)，還有從量變到質(zhì)變的顛覆性變...

其實(shí)絕大多數(shù)企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)缺的不是大數(shù)據(jù)，缺的是精確和轉(zhuǎn)化手段。行業(yè)要掌握更質(zhì)量更高效的獲客渠道，才能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出！作為精確大數(shù)據(jù)獲客工具——大數(shù)據(jù)精確獲客平臺(tái)，精確獲客解決方案引導(dǎo)者，致力于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域應(yīng)用，為各行企業(yè)提供精確營(yíng)銷(xiāo)獲客...

不同的應(yīng)用場(chǎng)景往往需要采用不同的數(shù)據(jù)分析方式，同時(shí)在數(shù)據(jù)維度的定義上也會(huì)有所變化。對(duì)于分析人員來(lái)說(shuō)，要想提升大數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用價(jià)值，一定要具備一定的行業(yè)知識(shí)。而數(shù)據(jù)指標(biāo)指的是通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以給業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值和突破的指標(biāo)。數(shù)據(jù)指標(biāo)的類(lèi)型來(lái)源于業(yè)務(wù)需求，業(yè)務(wù)...

大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)獲取的方式有哪些？獲取數(shù)據(jù)的方式：方式1、外部購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)有很多公司或者平臺(tái)是專(zhuān)門(mén)做數(shù)據(jù)收集和分析的，企業(yè)會(huì)直接從那里購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)或者相關(guān)服務(wù)給數(shù)據(jù)分析師，這是一種常見(jiàn)的獲取數(shù)據(jù)的方式之一。方式2、網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)除了購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)以外，數(shù)據(jù)分析師還可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)...

裝飾裝修行業(yè)合作聯(lián)通大數(shù)據(jù)合作可以找徐州和融時(shí)利，裝飾裝修行業(yè)的獲客成本一直都居高不下，很少有需要裝修的業(yè)主們直接上門(mén)咨詢(xún)裝修的，整個(gè)行業(yè)都有獲客難的問(wèn)題?，F(xiàn)代社會(huì)非常重視提高生活品質(zhì)，越來(lái)越多的顧客重視自己家的裝修，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)一直處于白熱化并且越來(lái)...

3.通過(guò)大數(shù)據(jù)了解消費(fèi)群體的期待和需求，并據(jù)此進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)策略的調(diào)整和優(yōu)化，投其所好。4.對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行及時(shí)的檢測(cè)和觀察，依據(jù)市場(chǎng)局勢(shì)變更和對(duì)手的動(dòng)作做出針對(duì)性、差異化的品牌傳播策略，提升品牌市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。5.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)品牌危機(jī)，并對(duì)...

因此，我們需要降低維度數(shù)量并降低維度間共線性影響。數(shù)據(jù)降維也被成為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減，其目的是減少參與數(shù)據(jù)計(jì)算和建模維度的數(shù)量。數(shù)據(jù)降維的思路有兩類(lèi)：一類(lèi)是基于特征選擇的降維，一類(lèi)是是基于維度轉(zhuǎn)換的降維。2.回歸回歸是研究自變量x對(duì)因變量y影響的一種數(shù)據(jù)分析方...

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(xiāo)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(hù)級(jí)普查以及萬(wàn)戶(hù)級(jí)的海量樣本收視行為測(cè)量。艾瑞可提供基于超過(guò)2...

IT使能促運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型分布式云數(shù)據(jù)中心是未來(lái)發(fā)展方向。對(duì)于處在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)云變幻的運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存的時(shí)代。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，OTT業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)運(yùn)營(yíng)商的沖擊，使得運(yùn)營(yíng)商的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入逐漸下降以及投資在不斷增長(zhǎng)，導(dǎo)致其陷入“增量不增收”的...

2、用大數(shù)據(jù)技術(shù)鎖定目標(biāo)用戶(hù)設(shè)置指標(biāo)和參數(shù)，構(gòu)建目標(biāo)用戶(hù)的識(shí)別模型，用模型的規(guī)則來(lái)找到、鎖定目標(biāo)用戶(hù)。當(dāng)目標(biāo)用戶(hù)分為多種類(lèi)型時(shí)，可能需要構(gòu)建多個(gè)模型?？傊?，需要用模型來(lái)撒網(wǎng)，盡可能的捕捉到更多的目標(biāo)用戶(hù)。3、借助數(shù)據(jù)技術(shù)提高營(yíng)銷(xiāo)觸達(dá)效率通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)洞察目標(biāo)用戶(hù)的...