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大数据营销怎么做?怎样基于数据的营销基本过程?

常理来讲,大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别,需要在定义商业问题之后,采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。

1 .数据层:采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集,例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

而互联网时代里,大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

2 .业务层:建模分析数据

使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法,传统数据和大数据的做法差别不大,例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增,算法也获得极大优化提升的空间。

3 .应用层:解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

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