1月17日晚8點,Datatist COO 董飛就“大數(shù)據(jù)驅動企業(yè)運營優(yōu)化”,為“大數(shù)據(jù)百人會”社群貢獻一場具有深度與思考性的沙龍分享。
大數(shù)據(jù)應用的重要方向之一是驅動企業(yè)運營優(yōu)化,所謂閉環(huán)一體化的運營優(yōu)化模式,核心就是機器學習用戶特征,精準定位目標客戶。 談到機器學習跟營銷的關系,回顧營銷的三個時代。營銷 1.0 版本所代表的 20 世紀早期的市場,銷售產(chǎn)品給表現(xiàn)出需求的人。20 世紀 50 年代,市場營銷 2.0 崛起了,廣告激發(fā)了消費者的購買欲。營銷 3.0 時代是一個新階段,機器學習使銷售人員超越之前模式,在增加營銷影響力和效率的同時,回歸營銷的最初目的。
董飛分析了國際和國內大數(shù)據(jù)公司的格局,總體做營銷云公司國外有很多,國內也在積極跟上。目前隨著大數(shù)據(jù)技術發(fā)展,數(shù)字化營銷也從營銷自動化轉向營銷智能化,Marketing AI。數(shù)據(jù)分析不僅是可視化,還要能給出結論和Action這才是智能。 Q & A Q : 你們與Everstring有什么區(qū)別? 我們這邊有兩個大的業(yè)務,其中一項to B 的業(yè)務,也是拉新的產(chǎn)品與everstring的定位比較相似。區(qū)別就是everstring以海外的市場為主,這是因為saas lead接受度更高,海外led的質量也更高,比如說它的每一個線索都是真實的,比如說它的聯(lián)系方式,電話、Email都是相當可靠的。而在國內,數(shù)據(jù)的可靠性沒有那么高,給我們帶來了很大的難度,比如很多人都不會再網(wǎng)上留下自己的信息。 Q:你們與GowingIO的模式一樣么? 我們都是linkedin的背景出身,有一定背景的重合度,當然這其中的側重點不太一樣,他們是一個產(chǎn)品的分析和優(yōu)化,GowingIO的主要用戶人群是產(chǎn)品經(jīng)理,而我們更側重于面向運營,市場,銷售等部門,這個也是我們想要的受眾。另一點是我們更傾向于優(yōu)化領域,不僅要有數(shù)據(jù)分析,更需要有自動化的部分。 |
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