빅 데이터와 같은 기술의 출현은 플랫폼에 다양한 마케팅 채널을 제공합니다 (예: 수천 명의 제품 추천, C2M 식 수요 사용자 정의). 이와 같은 대용량 데이터 애플리케이션은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 플랫폼의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
1. 빅 데이터 시대에 데이터는 어떻게 운영됩니까?
큰 데이터에 의해 사용자에게 제공되는 내용은 알고리즘에 의해 신중하게 필터링됩니다.
정보 앱을 열면 알고리즘은 기록 탐색 범주를 기준으로 읽기 선호도를 계산하고 이에 따라 내용을 추천합니다. 짧은 비디오 앱을 열면, 솔질한 영상은 모두 자신이 관심 있는 라벨 내용이다. 택시 소프트웨어를 사용할 때 알고리즘은 선택할 수 있는 택시와 가격을 추천합니다 ...
알고리즘이 추천하면 사용자가 관심 있거나 생활권과 관련된 모든 정보를 읽고, 관심이 없거나 의견이 다른 내용은 알고리즘에 의해 필터링됩니다.
빅 데이터 식별 귀중한 정보, 의사 결정 지원?
빅 데이터의 경우 중요한 정보를 식별하는 방법뿐만 아니라 의사 결정을 위해 이 정보를 활용하는 방법도 직면하고 있습니다.
현재 업계에서 큰 데이터에 대한 분석은 데이터 식별, 저장, 정성 설명 및 관련 분석에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.
빅 데이터 분석의 장점은 "빅" 이 아니라 "준" 입니다. 특히 정보량이 많은 이 시대에는 어떤 데이터로 분석해 보다 정확한 결론을 도출하는 것이 더 중요하다.
빅 데이터 연결, 기능 및 크로스 산업 디지털화?
데이터 할당을 통해 업종별로 데이터 가치를 발굴할 수 있습니다. 전통 업종과 데이터 업종의 결합은 오프라인 자원을 뚫는 데 있다. 예를 들어, 새로운 소매는 큰 데이터의 능력 하에서 광고와 마케팅을 결합하여 사용자의 모습을 명확하게 볼 수 있습니다.
데이터를 해석하는 방법은 매우 중요한 기술이되었습니다.
인터넷 시대에는 모두 큰 데이터, 데이터 분석, 데이터 운영에 대해 이야기하고 있다. 데이터는 업무에 대한 피드백과 지침을 제공하는 도구이며, 데이터는 문제가 어디에 있는지 알려줍니다. 운영 홍보 목표를 달성하려면 데이터가 경로와 방법을 알려 줄 것이다.
기업이 정밀 운영을 위해 빅 데이터 분석을 어떻게 사용합니까?
빅 데이터 시대에 데이터 자산이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다는 것은 의심의 여지가 없다. 하지만 데이터가 손에 있으면 쓸데없이 무가치한 것이 된다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 데이터명언) 현재의 기업 디지털화 물결에서 데이터는 기업 변화의 기본 요소이다. 비즈니스 운영 촉진, 수익 증대, 비용 절감, 효율성 향상, 위험 통제를 위해 다양한 비즈니스, 다양한 유형의 기업 데이터를 적용하는 방법은 많은 기업들이 직면하고 있는 어려운 과제입니다.
데이터가 운영에 중요한 것은 말할 것도 없고, 인터넷 플랫폼은 데이터 기반이다. 제품 R&D 는 처음부터 데이터 중심의 제품이며, 운영 중 제품 설계 최적화, 마케팅 채널 마케팅, 사용자 요구 사항, 사용자 행동, 사용자 가치 등의 운영 활동은 데이터와 불가분의 관계에 있습니다.
그럼 데이터는 어디서 왔을까요?
데이터 요구 사항 구축: 사용자 요구 사항을 중심으로 플랫폼을 구축하여 데이터 판매 포인트를 통해 중요한 이벤트를 수집합니다. 데이터에서 사용자의 증가, 손실, 채널 출처를 명확하게 볼 수 있어 데이터 관리를 개선하고 배치 효율성을 높일 수 있습니다.
데이터 보고서 표시: 데이터 수집 후 동적 계산을 통해 보고서를 형성하여 데이터의 상승과 하락에 신경을 쓰는지, 자신의 운영과 제품이 효과적으로 개선되는지 등을 보고 데이터에 반영할 수 있습니다.
세밀한 운영의 맥락에서 데이터 분석을 통해 사용자가 어디서 왔는지, 무엇에 관심이 있는지, 왜 유실되었는지를 파악하는 것이 특히 중요합니다.
0 1, 사용자 그룹, 더 많은 핵심 사용자를 찾습니다.
사용자 그룹화는 본질적으로 사용자를 여러 그룹으로 나누어 각 그룹의 사용자 특징을 자세히 살펴보는 것입니다. 가장 고전적인 사용자 모델은 R (최근 구매시간) F (빈도) M (소비금액) 으로, 3 차원으로 구궁격의 3 차원 사분면을 그려 가장 높은 가치 고객의 분포와 특징을 이해하고 의사결정을 돕습니다. 동시에, 활동적인 핵심 사용자의 운영을 통해 고객을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
02, 마케팅 변환 깔때기 분석
인터넷 마케팅은 깔때기와 같다. 온라인 노출 후 고객은 게시된 콘텐츠를 탐색할 때 레이어별로 필터링됩니다. 수요가 없고, 대상 고객층과 일치하지 않고, 의도 고객이 약속한 후에 가겠습니다.
03, 고객 브라우징 소스 분석
인터넷 마케팅은 모든 온라인 채널을 노출하고 공식 홈페이지, APP, 위챗 공식 계정, 애플릿, 위챗 모멘트 등과 같은 온라인 마케팅 매트릭스를 구축해야 한다. 어느 채널이 홍보 효과가 좋고, 고객이 많이 찾아보고, 후기 출시에 대해 자신의 장점을 더 잘 발휘하고, 짧은 판을 보완하는 것은 매우 중요한 지도의 의의가 있다.
인터넷 운영은 점진적인 과정이며, 빅 데이터 분석은 이 과정을 가속화하고 지속적으로 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 차이나 모바일 인터넷 빅 데이터가 빅 데이터 기술 분석을 통해 실제로 데이터 "터치" 에서 실질적인 가치를 얻는 방법을 살펴 보겠습니다.
차이나 모바일 인터넷 빅 데이터 플랫폼-데이터 중심 운영
차이나 모바일 인터넷 대형 데이터 제품은 전문 SDK 수집, 대형 데이터 플랫폼 서비스 분석, 전문 운영 데이터 분석, 사용자 화상 분석, 채널 분석, 사용자 맞춤형 이벤트 분석, 데이터 관리 및 운영을 제공합니다.
기업이 사용자 초상화와 행동을 통찰하고, 사용자 초상화와 실시간 사용자 데이터를 결합하여 대상 사용자를 정확하게 찾고, 실시간으로 사용자 행동 변화를 이해하고, 사용자 요구 사항의 변화를 발견하고, 운영 전략을 적시에 조정하고, 비즈니스 프로모션 비용을 절감하고, 이익을 극대화할 수 있도록 돕습니다.
기업이 애플리케이션 분석, 웹 분석 (H5 포함), 운영 분석, 사용자 분석, 채널 분석 등 포괄적이고 정확한 서비스를 제공하여 적절한 데이터 보고서를 출력할 수 있도록 지원합니다. 기업이 애플리케이션이나 웹 운영 분석 데이터를 얻을 수 없고, 채널 배치 효과를 분석할 수 없고, 애플리케이션 수익을 집계할 수 없는 문제를 완벽하게 해결했습니다.