微播易技术经理林星认为,数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法,像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统,如SNS社交媒体,利用更加开放的系统,在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下,理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹,然后存储在服务器上,形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。
目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂,这时需要对数据的有效性进行过滤,例如行为噪声,重复数据,非目标用户数据等等。换句话说,大数据时代,数据和处理能力不再是主要矛盾,主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识,也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解,需要一些列建模的过程,然后把它转化成为具体的计算问题。
林星表示,目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效,但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天,也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴,或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此,未来基于大数据技术的提升,大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。
目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂,这时需要对数据的有效性进行过滤,例如行为噪声,重复数据,非目标用户数据等等。换句话说,大数据时代,数据和处理能力不再是主要矛盾,主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识,也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解,需要一些列建模的过程,然后把它转化成为具体的计算问题。
林星表示,目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效,但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天,也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴,或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此,未来基于大数据技术的提升,大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。