
夯實營銷基礎:大數(shù)據(jù)觀察消費者行為_數(shù)據(jù)分析師考試
如今的市場營銷手段已經和過去完全不同了,廣告主對營銷媒介渠道和營銷手段的認知、選擇也發(fā)生了翻天覆地的變化。
在這個毫無疑問是史上最紛亂嘈雜的大時代里,消費者的行為不再是單純的接受,而是更加自主,這樣的關系模式導致了品牌不能依靠強制來獲得關注,而要以更具滲透性的方式進行傳播,這也勢必要求更透徹的“Consumer Insight”即消費者洞察。
說到如何深刻了解消費者,目前的確有幾種主流的洞察方式,除了傳統(tǒng)的市場調研之外,還有基于Cookie數(shù)據(jù)的洞察,以及基于搜索行為數(shù)據(jù)的洞察,每一種消費者洞察手段有各自的適應場景。
傳統(tǒng)的市場調查研究對消費者進行統(tǒng)計分析和研究的歷史悠久,手段也相應成熟,能夠清晰的定義被訪者的年齡、性別、職業(yè)、收入等各方面特征,按照人口屬性和產品行為屬性維度進行綜合分析,標簽和維度很多,可以形成具象的典型用戶畫像。
尤其是網絡市場調研打破了線下調研的瓶頸,節(jié)省大量調查費用和人力,縮短信息反饋周期,在選定的地區(qū)內,獲取相對龐大的樣本數(shù)量。但對于用戶具體行為軌跡、特定時間段數(shù)據(jù)的收集,市場調研仍有一定困難。
并且,問卷調查的表達形式、提問的順序、答案的方式與方法都是已經設計好的,調研只是基于問題的資料收集,因此,調查問卷主體內容設計的水平,將直接影響整體調查結果的價值。
不成熟的大數(shù)據(jù)洞察
大數(shù)據(jù)時代的來臨,讓消費者洞察有了進一步發(fā)展的可能,數(shù)據(jù)的捕獲、存儲、解讀和利用可以提供各種尺度上的深刻見解。不用設計問卷,大數(shù)據(jù)能在不可取樣的環(huán)境、打破“無時限取樣”的限制。過往洞察手段做不到的,大數(shù)據(jù)可以做到;給不出的,大數(shù)據(jù)可以給。
但有不少基于Cookie數(shù)據(jù)得出的洞察報告,通過分析數(shù)據(jù)庫內每一個Cookie的網頁瀏覽記錄,找到用戶的興趣關注點,但因其數(shù)據(jù)量、過期時間、數(shù)據(jù)覆蓋范圍等因素,只能做較簡單的數(shù)據(jù)分析,無法深度還原,很難捕捉到用戶在一定時期內的準確需求。
搜索巨頭們提供的基于消費者搜索行為數(shù)據(jù)的洞察也是大數(shù)據(jù)洞察的一種,搜索平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù),實時洞察消費者需求,集成數(shù)據(jù),進行結構化分析,的確也可以做出一定程度的洞察。
但是搜索行為數(shù)據(jù)給出的洞察報告僅僅是基于特定區(qū)域內,或者局限于某特定搜索引擎的特點,掌握的是部分網絡用戶的部分網絡行為,可以幫助企業(yè)看清楚有搜索行為這一塊區(qū)域上人們的行為方式,但是無法知曉這部分人的后續(xù)動作是什么。哪些人有購買行為,哪些沒有,兩者有什么關系?單靠搜索行為數(shù)據(jù),無法給出這些問題的答案。
大數(shù)據(jù)洞察的理想狀態(tài)
大數(shù)據(jù)的真正價值不在于它的大,而在于它的全——空間維度上的多角度、多層次信息的交叉復現(xiàn);時間維度上的與人或社會有機體的活動相關聯(lián)的信息的持續(xù)呈現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)不是為了任何一個應用產生的,大數(shù)據(jù)分析客觀要求我們根據(jù)不同的目標,使用統(tǒng)計、數(shù)學模型,從多層次的數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的關聯(lián)和聚類分析中,尋找出有價值的信息。
只要合理使用,這些龐大、多維度的數(shù)據(jù),能夠在任何地方、從任何角度以趨勢圖表等通俗易懂、科學合理的形式呈現(xiàn)出來。用以分析的數(shù)據(jù)越全面,分析的結果就越接近真實,意味著企業(yè)越能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取更敏銳的洞察力,并將其與已知業(yè)務的各個細節(jié)相融合。
如果有能夠掌握大數(shù)據(jù)標準、入口、匯集和整合過程的公司,能夠獲取全部網絡用戶和全部網絡服務提供商的全部網絡行為,跨網站、跨產品、跨終端、跨平臺地駕馭大數(shù)據(jù),在此基礎上產生的數(shù)據(jù)洞察,無疑將為廣告主帶來全新的價值體驗。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11