大数据时代运营商的营销变革

发布时间: 2012-11-26 分类: 微存档 作者:杨祖江 还没吐槽

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随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

    从实际角度看,大数据纵向涉及到消费者、企业与价值链,横向涉及到“大交易数据”(比如支付宝的交易数据)和“大交互数据”(比如一些社交网站,移动互联网新媒体等)。这两类数据的融合将使得我们很容易洞察到“客户足迹”,从而更好的掌控消费趋势、开发创新产品和推进精确营销。

   大数据通常具有4V特征。即第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的data mining有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

   大数据具有广阔的应用空间。“假如我们有了一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,企业的出海将会更有把握。”马云在2012年网商大会上的演讲中形象地表示了数据的重要性。据统计,目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右,而到2017年,此数据预计会上涨到530亿美元。

  德瑞电信咨询通过历史1年的追踪与研究认为:大数据的发展出了在行业应用之外,也将给运营商的营销带来巨大的变革,甚至让营销这个消耗运营商大量资源的成本型中心直接成为公司的利润中心。

  大数据背景下的出现了新的数字营销技术,这将是运营商提高竞争层次,完善竞争手段,实施低成本高效运营的有力利器。即对个人客户、家庭客户、集团客户,通过对他们在互联网、移动互联网、各类设备终端、各类网络的追踪,计算消费者的偏好于兴趣,建立不同客户群体的兴趣度模型,从而利用相匹配的渠道进行精确布放。好比精确制导导弹,高效击中目标。在2012年1月瑞士达沃斯召开的世界经济论坛就将大数据作为新经济的重要代表重点讨论。认为数据已经变成像货币一样重要的资产。物联网、兴趣图谱、关系图谱、行为定向、数据挖掘、云传播已经成为企业营销必须面对的新词汇。

  当然,如何管理和应用这些数据,控制隐私和公共空间的编辑,最大化客户价值,被技术驱动的营销变革会成为运营商实施大数据营销的最大挑战。

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