企業(yè)如何開展大數(shù)據(jù)應用35(文件)
【正文】 術提供商無法獲取 Cookie信息 會員信息 銷售數(shù)據(jù) 利益 2：數(shù)據(jù)私有化，擁有品牌私有數(shù)據(jù)庫 30 利益 3：把數(shù)據(jù)變成人群，人群洞察深入理解目標受眾 定義 /區(qū)隔目標受眾 目標受眾屬性 /興趣分析 目標受眾洞察 人口屬性 品牌興趣 瀏覽行為 虧勱行為 上網(wǎng)場所 用戶地域 …… 目標受眾定義 可以定義單個 /多個目標受眾 單個 /多個目標受眾行為分析 男性 or 奙性 哪個年齡段 瀏覽偏好 興趣偏好 上網(wǎng)時間 所處地域 …… 目標受眾 ? 性別：男性 ? 年齡段： 2025歲 ? 媒體類型：體育 ? 興趣：籃球迷 ? 地域：北京 /上海 31 2023年 7月 聯(lián)想 K900案例： 各渠道加碼，“人群近似”了解目標受眾 標準人群 UV 相似指數(shù) 手機購買者 2,406,953 192 中型車購買者 484,405 185 商用 IT設備購買者 543,270 173 中小企業(yè)主 512,038 173 相機購買者 872,731 160 商業(yè)領袖 113,849 157 豪華型車購買者 760,925 153 家庭個人保險關注者 382,084 153 13歲幼兒媽媽 570,881 148 信用卡愛好者 847,800 143 音樂達人 165,903 139 小型 /微型車購買者 1,293,454 128 洋酒購買者 300,873 123 健康關注者 1,489,254 117 筆記本購買者 1,452,672 113 奢侈品購買者 513,044 107 家裝達人 1,726,275 101 3歲以上兒童媽媽 730,607 101 家電達人 1,592,940 101 結婚蜜月關注者 1,849,679 83 更多 …… 計算各類人群標簽的受眾數(shù)不相似度 中小企業(yè)主、個人保險關注、 13歲幼兒媽媽， 音樂 。 用 Mabelle Artz的話說：通過 DMP的人群洞察和定向功能，營銷人員用迕化版的數(shù)據(jù)完成了迕化版的 Campaign， ROI提升了。 DMP： 通過數(shù)據(jù)匹配打通用戶在各渠道的行為， 360度洞察目標受眾，建立品牌 /產品私有用戶數(shù)據(jù)庫 19 HP挑戰(zhàn)三： 沒一個通用的的 系統(tǒng) ， 因為每一個業(yè)務線有自己的系統(tǒng)，所以每個部門的人都要手工處理很多數(shù)據(jù) 。 商品相關性分析是購物籃分析中最重要的部分，購物籃分析英文名為 market basket analysis(簡稱MBA)。1 企業(yè)如何開展大數(shù)據(jù)應用 How Enterprise Develop Business by Big Data 1 目錄 1. 大數(shù)據(jù)全球發(fā)展趨勢 2. 大數(shù)據(jù)應用為企業(yè)帶來的好處 ① ROI提升 ② 產品創(chuàng)新 ③ 營銷模式創(chuàng)新 ④ 服務創(chuàng)新 3. 企業(yè)如何開展大數(shù)據(jù)應用 2 生活中處處都有大數(shù)據(jù)，無形中已滲入大數(shù)據(jù)時代
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