2015新浪商业思想OpenDay 解密大数据营销
2015新浪商业思想OpenDay 11月21日在上海浦东香格里拉酒店举行,新浪首席执行官兼董事长曹国伟、新浪首席运营官兼联席总裁杜红,携手新浪财经、新浪汽车、新浪体育、新浪娱乐、新浪时尚、新浪科技六大频道,深度解析新平台下的新产品和营销解决方案,呈现不一样的新浪。同时,新浪特邀被誉为“大数据商业应用第一人”的牛津大学教授、《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格,与新浪一同解析大数据对未来营销的意义。
用变化把握趋势,拥抱未来
互联网具有两大核心:信息对称性和数据。互联网的本质就是提高信息对称性,提高生产者与消费者的联系,降低成本。随着移动互联网的不断增长,这种作用的效果就更加突出。移动互联网打破了人们使用互联网的时间界限,实现真正意义上的“always online”。这也给几乎每个行业带来了冲击,使其主动或者被动产生变化,因此也就开始有越来越多的企业宣传自己开始使用“互联网思维”,更多的企业也可以使用互联网提升效率,改变生产模式。尤其在垂直领域里面,所有行业都可以使用互联网提高效率。让回报有所提升,信息传递得更为迅速。
互联网的另外一个核心就是数据。数据一直存在,但是互联网赋予了数据不同的效用。当面对互联网时代产生的巨大数据,包括互联网企业在内的全部企业,关键是如何使用并并提升效用。
面对互联网这两大核心和其不断出现的变化,新浪积极从自身出发,用变化把握趋势,拥抱未来。
一、强化移动优势加快转型
2015年新浪的关键词是“变化”,思维的变化、业务的变化和战略的变化。新浪于两年前就提出“移动为先”的策略,即业务和产品开发都从移动做起,并且营销思维也是先从移动角度考虑客户的需求。
2015年,新浪将继续保持移动端的努力和成果,保持新浪在用户、流量上的领先地位,取得更好的成果。
二、从品牌推广到服务的转变
新浪在门户网站时期,以提供资讯、内容等新闻类的产品为主,主要业务为满足品牌广告商品牌推广的需求。随着互联网行业不断走向垂直和移动的过程中,新浪将继续加大原有优势频道的投入,在垂直行业走的更深,挖掘更多行业机会,为客户提供更多元性的服务。
三、在数据中寻找营销新机会
新浪在移动化方面,具备自身得天独厚的优势。新浪网和微博共同构建了强大的用户基数和数据,而且移动互联网用户不断产生实时数据、动态数据,基于对数据的整合挖掘以及与用户平台有效结合,新浪将推出移动时代的新的广告模式和广告产品,更好的为用户服务。
大数据的核心是一种思想的转变
维克托教授指出,如同每秒钟拍摄16张照片就可以成为画面、电影,大数据同样如此,数据量增加到一定程度,会实现质的飞跃,给人更加深刻的理解。在小数据时代,我们先要界定问题,然后采集数据,而在大数据时代可以先采集数据,再分析数据、最后界定问题。大数据给我们带来了新的洞察、新的视角,并帮助我们获得新的认知,并从中创造价值。如果说数据是我们最重要的成功因素,我们如何获取数据?维克托教授指出,可以有三种方式获得数据:获取别人的数据、购买专有的数据,还有最有趣的是自己生成数据或者是吸引数据。所有的三个途径都是有效的,但是自己生成或吸引数据,就可以拥有数据的专属权。新浪是通过自己生成数据、吸引别人数据的最好代表,通过用户在新浪平台的互动产生的巨大数据,是其他平台完全无法比拟的。
原文发布时间为:2014年11月24日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。三网大数据助力企业营销,帮贵企业省时省心省成本! 近年来,以互联网、移动互联网为基础的信息化、全球化趋势,已经深入改变了我们的生活模式、生产模式、竞争模式。随着大数据时代的到来,广告主对于精准营销的需求也正在上升。如何通过技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重。 大数据对商家来说,主要是三方面应用:一是圈定用户; 二是用户关联性分析,包括对用户年龄层次的分析;三是个性化定制,即大数据可根据客户需求进行产品或服务的量身定做,制定客户指定的业务优化方案。
精准大数据获客——移动 联通 电信运营商大数据分析_营销 目前,移动、联通、电信三大运营商都在加速进行大数据能力建设、完善和丰富大数据的应用模式和基础架构。在大数据时代,企业的销售和营销渠道已由传统模式转为向大数据营销模式,大数据营销模式更顺应时代的变化和发展趋势。三大运营商,移动,联通,电信拥有全互联网规模最大的数据库,简称“运营商大数据”运营商大数据拥有海量的用户数据,其中包括众多领域,不同行业,和不同的消费群体,运营商大数据对不同行业,企业,公司的发展和营销获客起着非常重要的作用。
大数据怎么精准获客?营销把广告营销到特殊群体中,进而提升 大数据拓客是将我们采集的消息数据信息筛选,根据服务平台计算、分析,找出规律、勾勒人群画像,再根据大数据营销把广告营销到特殊群体中,进而提升用户转换率
相关文章
- 解密双十一、618电商大促数据大屏指标实现原理
- mask rcnn 实例分割的数据集制作
- java操作MySQL数据事务的简单学习
- 异常检测算法(一):Kmeans聚类【把数据聚集为几个簇,再计算每个元素至簇中心的距离,最后选择最远距离的几个点视为异常值】【在低维数据上效果不错,在高维数据上表现欠佳(高维数据降维后丢失关键信息)】
- 工业大数据正用七大方式改变制造业
- 中国即将面临“大数据人才荒”
- OpenSSL - 网络安全之数据加密和数字证书
- 数据分析师职业发展是否有天花板?
- 解密IFTTT的数据架构
- 百分点:数据决策力决定企业未来
- Github上10 个最流行的数据可视化项目
- hibernate 查询最大值(数据条目数)
- [大数据学习研究] 3. hadoop分布式环境搭建
- 第87课:Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密--flume安装篇
- 大数据Spark “蘑菇云”行动第41课:Spark编程实战之join、cogroup、cartesian深度解密
- 第29课:彻底解密Spark 1.6.X以前Shuffle中JVM内存使用及配置内幕详情:Spark到底能够缓存多少数据、Shuffle到底占用了多少数据、磁盘的数据远远比内存小却还是报告内存不足?
- 大数据Spark “蘑菇云”行动第100课:Hive性能调优之企业级Join、MapJoin、GroupBy、Count、数据倾斜彻底解密和最佳实践
- 微信小程序授权登录 -41003: aes 加密数据解密失败问题
- PureData专家力量成就大数据时代价值
- 数据的加密传输——单片机上实现TEA加密解密算法(转)
- MetadataType的使用,MVC的Model层数据验证