借助先进的工具来捕捉客户的每一个小动作和活动——无论是线上还是线下，在了解客户行为方面，数据不再是问题。有效的营销策略取决于这些数据如何很好地转化为有意义的信息，这些信息可以放在您的营销仪表板上。最近对一些大型组织的 CMO 进行的一项民意调查显示，超过 70% 的受访者认为没有能力处理来自各个方向的数据。 借助先进的工具来捕捉客户的每一个小动作和活动——无论是线上还是线下，在了解客户行为方面，数据不再是问题。有效的营销策略取决于这些数据如何很好地转化为有意义的信息，这些信息可以放在您的营销仪表板上。最近对一些大型组织的 CMO 进行的一项民意调查显示，超过 70% 的受访者认为没有能力处理来自各个方向的数据。 一个问题显然是数据的质量。随着要管理的数据量的增加，营销人员面临的第一个挑战是过滤这些信息以仅保留那些可用于做出有意义的推断的数据点。据一些估计，只有百分之十的原始数据是结构化的并可以进行分析。
其余的都是非结构
化的，形式为自由格式的文本、图像、音频和视频，需要对其进行处理以进行任何有意义的解释。 许多组织已经利用自动内容分类、本体管理、情感分析和文本挖掘等技术来提取非结构化数据中的模式和结构。SAS 首席解决方案架构师 David Pope 表示，组织正在转向使用智能过滤器，以帮助从大量非结构化数据中识别相关数据。这不仅清除 电话号码列表 了无用的数据，而且大大缩短了计算时间。在一项针对在杂货店结账时收到优惠券的顾客的研究中，对数百万顾客的分析从 4.5 小时缩短到不到 60 秒。 更多阅读 数据挖掘 数据挖掘技术帮助在线品牌优化品牌 数据挖掘可以帮助页外 SEO 策略吗？ 为试图了解客户的公司提供的 3 个数据挖掘技巧 利用调查优势的 5 个数据挖掘技巧 使用网络爬虫进行数据挖掘以跟踪价格 这种数据过滤和分析在 POS 设置中非常有用，在 POS 设置中，每次购买都可以与特定的客户 ID 和资料相关联。但是大数据如何在野外使用呢？近来，数字线下营销 大行其道，通过广告牌、交互式传单/菜单卡等在户外宣传互动和引人入胜的数据。营销人员将线下渠道与其在线大数据设置连接起来的一种方式是通过二级在线数据。
以时代广场等热门
地点的交互式数字广告牌为例。营销人员如何确定参与此类广告的观众数量？一种方法是宣传该位置独有的目标标签或短代码，并将其与其他受控空间进行基准测试以衡量总收视率。其他方法包括用位置数据标记数据点，并在大数据分析系统中使用这些信息。 例如，我们的大数据分析研究表明，应用于大数据的最有价值的分析类型是 英国电话号码 预测分析。 要制定业务案例的细节，请简明地定义将要解决的业务问题。评估当前环境并提供差距分析以显示当前环境与未来环境之间的差异）。提供推荐的解决方案，但也提供替代方案。详细说明与变革相关的具体价值主张。创建总结成本和收益的财务分析。用包括角色和职责的时间表支持分析。最后，详细说明与项目相关的主要风险因素和机会成本。 对于复杂的计划，将整个项目分解为一系列较短的项目。如果业务案例针对的是涉及大量工作的项目，表和可交付成果。
