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大數據平臺自主分析

伴隨著大數據的價值在各行各業(yè)中逐漸被認可，擁有大量客戶群的大中型企業(yè)也開始開發(fā)、建立自己的平臺來分析大數據，并將 ERP系統(tǒng)嵌入企業(yè)內部的信息流中，通過數據引導企業(yè)內部決策、運營、資金流管理、市場開拓等，發(fā)揮其增值作用。

數據倉庫被看作是分析1.0時代的基礎。在2.0時代，公司主要依賴于 Hadoop集群和 NoSQL數據庫。3.0時代新的“敏捷”分析方法和機器學習技術在提供分析結果方面的速度更快。越來越多的企業(yè)將在其戰(zhàn)略部門設立首i席分析官，組織跨部門、跨學科、知識結構豐富、市場營銷經驗豐富的人員進行各類數據的混合分析。

股i市行為、各種指數與投資者的分析、判斷、情緒等因素密切相關。2002年度諾貝爾經濟學獎授予行為經濟學家卡尼曼和實驗經濟學家史i密斯，行為經濟學開始為主流經濟學所接受，行為金融理論把心理學特別是行為科學引入金融領域。

在現(xiàn)實生活中，擁有大量用戶數據的互聯(lián)網企業(yè)將論壇、博客、新聞報道、文章、網i民情緒、投資行為與股i市對接，研究互聯(lián)網行為數據，關注熱點及市場情緒，動態(tài)調整投資組合，開發(fā)大數據投資工具，進行大數據分析和投資行為分析。它們直接把大數據轉化為投資理財產品。

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“控制質量”、“控制成本”、“控制效率”是拉新的精髓

1.控制質量：提高投送精度

拉新不是單純的按人頭計算，公司給產品拉來了多少人，特別是非付費類的產品，你只是拉來一堆人是不夠的，人群要和產品的用戶形象保持足夠的吻合。

例如騰訊不久前推出的熟人關系社交軟件“朋友”，是一款基于同學或同事關系的社交產品。該 app內部測驗首先由騰訊員工發(fā)起，以“企業(yè)組織”和“學校學歷”為基礎，以“校內學歷”為基礎，首先由騰訊員工發(fā)起，再以“同學、合作伙伴”為依托，以“學校學歷”為依據。從整體上看，整個內測階段的人群擴張是有序的，有一定的質量，使“朋友” app有別于市面上常見的“陌生人”社交 APP。

又像某些“兼職”平臺，他們的客群就是一群愿意做些小工作賺些零花錢的人，顯然那些月薪數萬的白領并非目標人群、寶媽、學生群體、中老年人群等對通過互聯(lián)網賺點早餐錢有欲望的人才更符合要求。

因此客群本沒有絕i對的質量高低之分，只看你的產品適合什么樣的客群，匹配度至重要，質量是相對的。

控制質量就是控制“你所接觸到的人群與你的產品和目標相匹配”，即投放廣告的準確性。

要準確地投放廣告，就要分析誰是用戶，用戶身上有什么標簽，用戶經常出現(xiàn)在何處，哪個廣告公司可以觸達，能觸達廣告公司的數據能力至突出，誰的投放精度更i準確，誰的投放方案模型成本更低、效果更好。

若上述問題都得到解決，那么廣告投放的準確性也就解決了。

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精i確定位

就拿我們服務的一個少兒英語課程品牌為例，其至初的投放定位一直集中在3-8歲的兒童，我們立刻覺得這個定位太寬泛，只是按年齡去定位，定位的是孩子。兒童自身不是至初的行動者，兒童英語課不是玩具，不是孩子見了就會要的東西，它必須要家長和孩子溝通“要不要試著學一門趣味游戲式的少兒英語課”。

那么對于這個品牌來說，它投放的目標人群應該放在家長身上，那么什么樣的家長比較合適呢？

一開始，我們分析投放的目的是“讓家長帶孩子上在線試聽課程”，希望有更多的人聆聽，同時也希望后續(xù)轉化的可能性更高。

第二，我們對目標進行拆分，讓更多人來聽課這項是通過控制投放量級來實現(xiàn)的，而聽課后的轉化與用戶定位和投放渠道的選擇有很大關系。

接著，我們對影響用戶隨后是否購買的因素進行了分解，如“是否經歷過類似的競品”、“全職帶娃還是正常上班”、“是否追星”、“是否追星”、“是否追星”等因素。

通過對單一因素的檢驗，發(fā)現(xiàn)“是否有過、是否知道有競品”是轉化影響至大的因素，用戶對該行業(yè)越陌生、越小，越容易被拉上車。

因此，在至終推出時，節(jié)目中的人群標簽是“三線及以下城市”、“女性為主”、“大專以上學歷”、“關注兒童教育內容”的人群。

一定會有朋友問：“如何找到這樣精i確的用戶群？”一個好的廣告投放，一定要有數據分析效果的廣告投放，這就要考驗廣告服務商的數據能力。