大数据运营(一)

本文探讨了大数据运营的定义,从营销理论的演变引入,阐述了数据化运营的核心——概率、产品、目标用户和创意。大数据运营定义为以海量数据分析应用为基础,全员参与、精准细分的运营策略。实施数据化运营需要全员意识、常态化制度、高层支持以及技术应用。同时,文章提及数据挖掘与数据分析的区别,并列举了数据挖掘的主要技术,如决策树、神经网络和关联规则。最后指出互联网行业数据挖掘的特点和未来数据领域的新业态。

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数据化运营的定义与剖析

目前并未有人对数据化运营给出一个明确的定义:遇到这样的情况,我一般会做说文解字的工作,即弄清楚什么是运营、什么是数据化,然后两者是如何结合起来的。

讲到运营,必然讲到营销,现代营销理论最早可以追溯到罗姆·麦卡锡的《基础营销》谈到的4P(product\price\place\promotion)理论,从4P的顺序和定义可以看出,该理论核心是产品,但随着商业社会的发展,竞争日趋激烈,商品数量及品类逐渐丰富,商业的重心逐步由产品转移到了消费者,因此应运而生4C(consumer\cost\convenience\communication)理论,具体来讲,即

1、customer’s needsand wants;

2、cost and value tosatisfy consumer’s needs and wands;

3、convenience tobuy;

4、communicationwith consumer;

   进入二十一世纪后,随着计算机行业的发展,科技的进步,大数据时代的来临,市场营销面临越来越苛刻的营销预算、海量的运营数据堆积和存储,4C理论在商业部分发达国家已经不再适用,于是nPnC的理论随之出现。在此,以3P3C为例说明:

1、Probability:营销、运营以概率为核心,追求精细化、精准率;——这儿的概率有两层意思,从宏观上来讲,可以定义为特定消费群体整体的概率,从微观上讲,可以定义为具体某个消费者的响应概率;前者如目标市场定位、寻找相似特征的潜在用户,后者如关联算法、预测响应模型等

2、Product:注重产品功能,强调产品卖点

3、Prospects:目标用户定位(市场细分)

4、Creative:创意——包括产品、文案、活动、合作等(营销大师科特勒非常重视现代化营销上的创新,为此著有《水平营销》一书,下次可与读者一起分享)

5、Channel:渠道定位与投资回报核算

6、Cost/price:成本/价格

在这其中,数据分析挖掘所支撑的目标响应概率是核心,以此基础上围绕产品功能优化(产品A\B测试)、目标用户细分(用户聚类)、活动(文案)创意(活动成效对比)、渠道优化(渠道收益对比)、成本调整(投入产出比)等环节,共同促成数据

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