当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

做数据营销前沿信息_做数据营销的好处(2024年12月实时热点)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

做数据营销

有些人总爱吹偷𐟐Ÿ的数据，人家本来就是扎根在没有墙的圈子发展的，粉丝做数据毫无阻碍不说，公司安排的营销和𐟒樏Œ也是早已为他们铺平道路。反观蔡徐坤踏踏实实能拿到这么好的成绩，绝对是百分百无水分的巨星影响力𐟑Œ

四大百度数据分析平台对比，哪家最适合你？大家好！在百度上做生意，数据分析可是关键中的关键。今天，我就来给大家扒一扒市面上四大百度数据分析平台的特色和适用人群，帮你们做个明智的选择。 𐟓Š 千瓜数据千瓜数据可是个大咖级别的存在，它提供了超多维度的数据监测和分析功能。无论你是品牌方、竞品方还是达人，都能在这里找到你需要的数据。全维度数据收录和高频率更新，再加上营销管理工具和内容创作灵感，简直是品牌增长的神助攻！如果你手头预算充足，想要全方位了解市场动态，千瓜数据绝对是你的不二之选。 𐟓ˆ 加选智能加选智能则是一款集百度定向数据监控和达人合作管理于一体的全能工具。它专注于团队管理协作和数据监控采集，帮助企业和品牌提升工作效率。特别适合那些自营品牌商家和需要提升团队工作效率的企业用户、媒介服务商。用上它，你的团队工作效率绝对能提升一个档次！ 𐟓š 新红数据新红数据隶属于新榜旗下，提供详尽的百度垂类榜单和爆款笔记排名。想要快速掌握热门话题？新红数据是你的好帮手。品牌方和运营人员可以通过它快速找到对标账号、爆款笔记排行和热门话题，抢占先机。 𐟐Ÿ 灰豚数据最后要介绍的是灰豚数据，这是一款专注于百度达人营销数据与直播短视频带货数据分析的平台。如果你需要数据分析来支持品牌营销策略，灰豚数据绝对是你的得力助手。品牌方和营销人员可以通过它来制定更有效的营销策略。好了，以上就是我对这四大百度数据分析平台的详细分析。希望对你们有所帮助！下期再见！

「追星和喜欢有什么区别」拉到虽然我花钱但是都是上头被资本的营销骗到买呢些烂纸片子没任何卵用追星的根本意义是给自己提供情绪价值或者跟着爱豆一起提升自己你听歌刷剧就是数据的一部分以前的明星都是大家一家一家看电视剧收视率提上去的谁特么做数据买电视机做啊别被这些𐟐𖨵„本洗脑我追星想咋追咋追我听歌看剧还要流量呢但是有条件可以追线下因为出去玩认识同担顺便看看自担真的旅途都是回忆其他的算了做数据真的最nc行为本质就是在造假 10个粉丝做数据做出1000个粉丝的气势谁糊弄谁所以一定要量力而行！自己开心最重要！

营销号的精髓说话要贱贱的引战就会有人吵架，吵架了流量才能起来 [doge]但是粉丝总是会上这种套做完数据做营销号数据

我觉得节目组和平台发的以及本人发的要大力做数据，但是那些营销号底下应该多搞点活人评论，名字多提，话题看情况带（或者转发带评论不带），但不要带空瓶图，不然会把路人吓走，毕竟综艺其实火不火靠命和化学反应，再见爱人嘉宾那么糊节目这么火[doge]个人想法[二哈]

「成龙呼吁大家到电影院看电影」娱乐圈的大哥都坐不住了，都在呼吁观众去电影院！问题是当今观众审美提高了，在新媒体时代对艺术的鉴赏能力也增加了几个档次。之前的文艺工作者还能靠话题炒作圈里人脉以及水军数据做营销，现在观众什么套路都清楚。与其求观众为艺术买单，不如想一想怎么出让群众喜欢的作品吧

CDP的五大价值，你知道吗？𐟤” 随着数字化转型的深入，CDP（Customer Data Platform）已经成为企业在精细化运营中降本增效的利器。市面上有许多商业化的CDP产品，如神策数据、火山引擎等，为中小企业提供直接的产品和服务。而一些大型企业则可能基于用户画像自研CDP。那么，CDP究竟有哪些价值呢？ 𐟔堦‰“破数据孤岛过去，用户订单数据、访问日志和浏览轨迹数据、CRM数据等分散在不同的系统中，不同的App（业务线）用户信息不互通，导致精细化运营时数据缺失不全或使用成本过高。CDP作为数据中台业务价值输出的重要产品之一，天然具备打破数据孤岛的能力，汇聚全域数据。 𐟎”覈𗥈†层能力精细化拥有更全面的数据源后，可以根据业务场景进行更加细致的用户画像标签体系建设，从而进行精细化的运营和精准营销。相比过去只有年龄、性别、地域几个标签，现在可以结合站内、站外数据和行为数据等更加丰富的标签。 𐟒𜠥ˆ†层运营降本增效过去想要做精准投放（如流失用户召回），一般流程是业务部门提需求给数据团队，数据团队根据取数条件通过SQL取数取出人群明细数据，再通过文件或Hive表/HDFS路径上传到触达系统（短信、Push等），整个过程依赖研发资源，响应周期长。CDP将这一过程系统化、自动化，业务人员可以通过标签且或组合的方式快速圈选目标人群。 𐟌Ÿ 精细化运营赋能过去，用户画像主要服务于一些分析决策场景，CDP的目标不只是用户洞察，而是要进一步对接前台的业务应用，数据反哺业务，为业务赋能。也就是数据中台的API服务输出能力，将精细化分层的用户人群通过API、Kafka、Hive表、离线数据文件等不同形式，一键输出到触达系统。全流程从过去几周到现在几十分钟。 𐟔„ 数据化营销闭环成功的产品需要不断地AB实验，优秀的营销也需要不断地迭代反馈。每一次运营动作之后，需要对数据效果进行分析，分析哪些特征（标签）的用户效果更加显著，下次迭代时则可重点针对对应人群。

vivo手表数据丢失，靠谱吗？ 𐟘ᠦœ€近入手的vivo watch真是让我大失所望！不仅每日活动数据丢失，现在心率和血氧数据也开始出问题了。𐟘䊊1️⃣ APP首页显示的血氧和心率数据看似最新，但点进去一看，心率数据居然缺失！怎么刷新都出不来。𐟒” 2️⃣ 血氧数据也是一样，实际缺失了一段中间的数据，怎么尝试更新都无济于事。𐟘– 这明显是产品存在bug，却迟迟不见修复，真是让人失望。𐟘ž 每天都在做营销，却不顾用户体验，这样的产品真的值得买吗？𐟤”

在银行总行做数据分析的那些事儿 𐟒𛊥䧥彯𜁤𛊥䩦ƒ𓨷Ÿ大家聊聊在银行总行做数据分析是一种怎样的体验。很多人可能觉得，小银行就没有数据分析，但其实不然！我通过校招进入了金融科技管培生项目，专业是数据分析，因为对口被安排到了相关岗位。下面是我工作的主要内容： SQL取数民工 𐟑𗢀♂️ 首先，我得说，SQL取数真的是一项基础但又必不可少的工作。根据各部门的需求，我需要写SQL代码来提取上下游业务数据。这部分工作看似简单，但需要掌握基础的连接查询、条件查询和聚合操作。在工作中，你需要不断积累对表结构和指标口径的理解。算法建模 𐟧 我所在的部门主要负责渠道赋能，通过构建算法来预测客户对营销的响应成功概率，从而划分精准营销客群名单，下发到支行进行营销。这部分工作与data science专业的同学非常契合，我们团队里大部分成员也都是这个专业的。主要使用Python编程语言，应用了机器学习算法，如XGBoost和随机森林等。数据分析 𐟓Š 我们的数据分析工作主要是根据业务部门的需求，进行用户画像分析、经营数据分析、活动数据复盘和BI看板制作。使用的编程语言包括Python和PowerBI等。对于统计学和数据分析专业的同学来说，这个岗位是一个不错的选择。个人经历 𐟓– 从本科开始，我就对进入银行的命运有了模糊的预期。很多师兄师姐毕业后都选择了去银行支行或者管培生项目（个人觉得管培生项目是个大坑，之后我会单独开帖子分享）。对于非顶尖学府的金融学专业同学，毕业大概率会去做客户经理或者柜员。因此，如何规划路径形成自身核心竞争力是十分必要的。通过研究生转专业和求职方向，我很幸运地进入了中后台工作。总的来说，在银行总行做数据分析虽然有挑战，但也有很大的发展空间。希望我的分享能对大家有所帮助！

数据可视化：用故事驱动商业决策 𐟓ˆ𐟓Š 在市场营销数据分析的领域摸爬滚打了六年，最近我读到了一本关于数据可视化的书——《Storytelling with Data: A Business Visualization Guide》，真是让我拍案叫绝，收获满满。这里我想分享一些我的心得，记录一下我思维的变化。解释性分析与探索性分析的区别 𐟕𕯸‍♂️𐟔 用数据讲故事，其实是解释性分析的过程。目的是帮助受众更好地理解数据背后的故事，揭示数据的规律和动态，为决策提供更深入的见解。以前在和业务方沟通时，我总是喜欢展示探索性分析的过程，只是罗列事实，没有明确的沟通重点。现在我终于明白，探索性分析只是手段，解释性分析才是目的。明确有效传播的基本情境 𐟓Ⱏ‘€ 用数据讲故事的前提是明确基本情境。主要包括：我和谁沟通？我希望他们有什么行动（产生共鸣、采纳建议、开始讨论…）？有哪些数据点可以实现我的沟通目的？应该采取怎样的方式沟通（报告还是展示）？这些问题都需要我在沟通前想清楚。自信是关键 𐟒ꊊ数据分析师的沟通对象往往是高层的决策者，刚开始做数据分析师时，我总是有点胆怯。但实际上，完全没有必要。正确的思维应该是：我充分研究过数据，我是最了解数据的人，我的推演过程是符合逻辑的。即使分析过程有瑕疵、有局限，这场沟通也是后续探讨的基础。减少受众的认知负担 𐟧 数据分析师在沟通时要用受众听得懂的语言、简洁明了的可视化进行观点的传达，千万不能让受众耗费太多脑细胞。比如统计术语尽可能不出现。另外一点，很多受众是高层决策者，他们的时间有限，那我要锻炼的是，能否在三分钟内把核心观点和诉求表达清楚。数据故事是技术和艺术的结合 𐟎芊数据可视化有很多技巧可以学习，比如图表选择、删繁就简、认知规律、善用文字等，这些都能帮助讲好故事。另一方面，讲数据故事的基础是讲故事。如何巧妙运用故事的力量，让受众产生共鸣、采取行动？这部分艺术性需要在实践中感悟和习得。这本书对于数据分析师、市场营销人员以及所有关心数据和故事表达的人都是一本必读之作！让我们共同掌握数据故事讲述的艺术，让数据在商业决策中发挥更大的作用吧！𐟚€𐟒𜀀