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  • [行业资讯] Lazada的算法本土化实践:让东南亚没有难投放的广告
    流量,始终是所有电商玩家最关注的话题。在中国是这样,在东南亚,同样如此。吉童(化名)在印尼拥有一家小鞋店。为了在竞争激烈的鞋类市场寻找新商机,他在2018年把鞋店开到了线上。开店之初,吉童还是个只会把门店商品“平移”至线上店铺的初级玩家,有什么便卖什么。受疫情影响,越来越多的东南亚消费者爱上网购,东南亚电商也迎来了爆发式增长。吉童强烈地感受到,自己的实体门店客流骤减,客人逐渐从线下店转移到电商平台。根据谷歌、贝恩和淡马锡发布的报告《2021年东南亚电子商务经济》,东南亚电商普及率已达80%,是数字经济增长的主要动力,预计2025年电商行业商品交易总额(GMV)将达到2330亿美元,年增长率达35%。电商渗透率猛增的同时,竞争也日趋激烈,对商家的精细化运营也就要求更高。吉童计划增加对线上店铺经营投入,却感觉有些无从下手。如何能迅速地获取更多客流?有什么简单、便捷的办法提升自己店铺的曝光度、访问量、交易量?如何在激烈的竞争中破局?这已成为像吉童这样的东南亚电商商家都需面对的现实问题。“本土化”挑战如何为东南亚的商家们设计并提供更高效、更智能的营销解决方案?对电商平台来说,首先需要理解和消化东南亚市场的特殊性。要知道,多国家、多民族组成的东南亚市场,其复杂度要超过中国市场。“各个国家之间的差异较大,语言、文化、消费习惯和物流基础设施等都有很大不同,对于商家来说,需要选择更适合具体市场的产品,以匹配当地消费者的需求。”东南亚电商平台Lazada策略数据解决方案团队负责人清啸向「科技新知」介绍道。面对与国内截然不同的东南亚市场,Lazada自2016年接受阿里巴巴注资后,一方面从国内电商的技术解决方案中汲取经验,另一方面根据东南亚电商市场的特点,尝试将成熟的运营经验“本地化”,为商家的流量和增长焦虑寻找解法。除了理解多元文化环境塑造下的东南亚消费者,电商平台还要对商家们的运营习惯了如指掌。Lazada广告技术团队发现,当国内商家们都为团队配置了广告领域的专业人士,东南亚商家仍然习惯自己兼职营销和投放工作,他们缺少运营经验和专业度,对于电商广告的理解也十分有限。因此,Lazada将如何帮助商家降低决策成本,提升运营理念,放在电商方法论本土化的核心位置。       “智能化”实践无疑,这是一场攻坚战。在这场攻坚战中,Lazada的思路是——与其从平台角度设计产品,不如从商家的现实痛点出发,用提升智能化水平的方式,让商家的增长变得更简单。以广告技术为例,Lazada打造了业界领先的统一广告平台,提供智能投放推荐能力和跨场景的统一投放能力。在2021年的年末大促期间,吉童就通过这些创新性的投放工具分别为店铺投放了搜索广告和推荐广告。过去做一次投放,吉童需要选商品、选词、出价,要做数百次决策,这对仍在学习中的新手商家吉童来说,难度不小。而在Lazada的智能投放系统中,吉童只需设置投放预算,随后系统便能基于算法模型和数据分析,为他提供精准的投放方案。在他确认方案后,系统便能自动为吉童的店铺执行投放方案。对吉童来说,智能化投放是一场“及时雨”。此前他对电商广告投放的印象是复杂、高运营门槛,因为投放广告意味着一连串复杂的预算及回报率报表,还得长期跟踪平台不同关键词的热度情况。而在Lazada的智能投放系统中,吉童无需从零开始学习营销规则,反而有了深化运营的空间:“比如,我可以尝试对热门商品手动提高预算,从而可能把爆款打出来。”智能化投放不仅把东南亚商家从繁重的运营工作中解放出来,更重要的是,这一新思路带动了商家ROI(投入产出比)的新增长。一位Lazada技术部门人士透露,与手动推广时代相比,全智能时代商家的广告ROI翻了一倍。这背后的魔力是什么?在Lazada搜索和广告技术负责人道济看来,相比人的决策能力,智能化系统拥有更细的决策颗粒度,对GMV增长等简单目标有更好效果。尤其是,对于不擅长运营或者刚开始接触电商的东南亚商家来说,投放智能化将大幅降低其投放运营门槛,这也是Lazada结合东南亚近两年电商发展而提供的解决方案。道济作为阿里巴巴的智能营销平台阿里妈妈的创始团队成员,经验丰富,但在负责Lazada的广告团队之后,他发现这并不是一个简单的过往经验复用的问题,而是要回到东南亚本土电商发展现状再创新的过程中去思考。道济认为,“让东南亚没有难投放的广告”,这不应仅是一句口号,更多应该回到商家的诉求本身,真正实现以更“SMART”的方式让商家的投放决策更简单、增长更直观。“授人以渔”创新智能化投放工具的背后,归根到底还是投放及运营理念的更新。这不仅考验商家,更考验电商平台技术团队。智泽(化名)是东南亚的一名纸尿裤商家,开店之初他对自己的店铺没有日常运营的概念。只要大促时间一过,智泽便会放缓店铺的运营节奏,无论对顾客回复还是接单发货,都显得漫不经心,平常会减少甚至停止广告的投放。这导致好不容易通过大促和投放吸引来的店铺粉丝和消费者感受明显变差,他的店铺后台充斥着各种直白的抱怨:“后买的商品都发货了,这家还没发货,客服也不给答复。”早些年,东南亚类似智泽这样的商家并不少见。对电商运营而言,商家需有自主投放意识,包括增长的预期、爆品的预测等,但部分东南亚中小商家主动运营店铺的意识较为薄弱。与中小商家相比,大品牌的主动性较高。国际一线的运动品牌、美妆品牌在东南亚市场十分活跃,他们往往预算充足,有明确的增长策略,在制定投放策略时更积极。针对这一特点,Lazada总结了大品牌成功的增长方法论,通过提供标杆案例为更多中小商家提供运营策略上的指引。据清啸介绍,为了帮助有志做好店铺运营的中小商家,Lazada引导商家先从单月增加预算入手,协助商家提升洞察能力,比如识别出对销量贡献高但营销力度不足的品类,基于洞察引导商家改善投放策略,并在执行后坚持复盘和分析,再进一步优化投放策略。这样的量身定制为商家的销量带来了显著提升。以智泽的小店为例,在接受Lazada的运营建议后,店铺的获客成本降低了8.7%,同时新客数量增长了20%。对熟悉国内电商场景的清啸、道济等人来说,这些策略经过淘宝、天猫等多年的实践,已十分成熟,但对于不少刚刚开始“触电”的东南亚中小商家而言,很是新鲜。对Lazada广告技术团队来说,他们要做的就是通过不断的工具创新和理念更新,协助更多东南亚中小商家破除这种“新鲜感”,只有帮助更多商家获得了成功,才算真正拥抱了数字经济的红利。这显然也是一个双赢的结果。商家实现增长的同时,平台自身也将获益。不过,对道济来说,基于对Lazada多年深耕东南亚的沉淀,创新的智能化算法工具和广告产品并不是最难的,更具挑战的仍是如何通过Lazada的实践,真正助推东南亚中小商家运营理念的与时俱进。只有当不同体量的商家实现充分发展,商品、营销产品丰富度充分提升,消费者活跃度也才能相应提升,整个东南亚市场的数字生态才能真正繁荣起来。对东南亚电商市场来说,这是比GMV增长更重要的成功——帮助商家补足经验短板和理念更新,拥抱数字经济,实现真正的“授人以渔”。@科技新知 原创作者丨白芨编辑丨月见       原文标题 : Lazada的算法本土化实践:让东南亚没有难投放的广告
  • [行业资讯] 数字孪生可视化平台在智慧旅游项目中应用浅析
    随着新信息时代的到来,新一代的5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新信息技术蓬勃发展,给经济带来了丰硕效益。现如今,国家鼓励科技创新,科技成果的有效应用能给各行各业都注入了新动能、创造机遇,对于旅游行业来说,利用科技可以去创新旅游新概念,由传统旅游营销管理转换成智慧旅游式的营销管理,借助科技手段去全面细致的对旅游目的地进行有效直观的便捷式管理,当中数字孪生可视化平台就是利用IT系统,实现管理上的透明化和可视化,让管理者一目了然的有效掌握企业信息,让信息变得更直观,从而达到更有效的传达,实现便捷科学式管理。什么是数字孪生,简单来说就是通过三维建模,高度还原建筑或设施设备的外形、材质、纹理细节等,实现高精度、超精细的可视化渲染,在数字化世界中构建完全一致的对应模型,通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。当前,数字孪在理论层面和应用层面均取得了快速发展,逐渐延伸到智慧城市、智慧园区、智慧交通等应用领域,并在这些领域得到很好的应用。本文基于我国智慧旅游代表企业之一的南京新中安物联技术股份有限公司完成的盐城东晋水城景区数字孪生可视化平台项目,浅谈数字孪生可视化平台在智慧旅游中产生的效能。1、平台构建场景,三维立体还原旅游景区。运用目前技术领先的3D建模技术,创造出融合景区文化、风格理念的立体场景,将景区内大大小小建筑设施、小品、山川湖泊、边缘地界等进行数字化还原,包含区域内的古镇建筑、游客集散中心以及湖面需要还原的水质,空地部分做虚化处理。场景制作更是还原了24小时光照以及四季效果来增强整体场景的现实意义,此场景属于常规页面,主要用于景区外立面效果展示。另一个特殊页面为水晶体效果,用作景区监控、WIFI、GPS的数据组件呈现效果。场景画面布局是基础,平台功能上也要具备完善效用。数字孪生可视化平台场景功能体现:①可进行自由视角产看:在三维场景内将不限制视角,通过交互可实现任意视角查看景区外立面效果。②分时段场景展示:建设景区早晨、中午、下午、晚上四个时段的场景皮肤,通过交互点击即可切换。③四季效果展示:建设四季效果,通过交互即可切换。数字孪生可视化平台的中心页面帮助景区统一化场景,场景展示真实时效,在页面场景当中可进行便捷操作管理。2、平台对接系统,实现信息上传下达以及监控评价功能。按照系统规则设定,实现对各个子系统的信息传输、指令下达、流程监控、结果评价等功能。做到完全实现对景区内包括电子票务、安防、车船及人员定位系统、客流监测、停车管理、报警救助等子系统的闭环化管理。例如在数字孪生可视化平台上可监测到景区内各区域的游客人数,进而对景区最大生态承载量进行实时的监控管理,对景区的最大生态承载量有一个及时的预警发布,实现对景区的精细化管理。3.平台整合景区信息资源,创新管理模式,把分散的管理变成协同的联动管理。将传统的营销变成数据营销,整个数字孪生可视化平台包含景点地图标注、景点VR游览、游览路线可视化、公共服务设施管理、景区客流量统计分析、消防设备可视化管理、景区管理辅助决策等。这些内容都集中在一个大屏的画面内,通过一个平台大屏,平台应用者可全面直观的掌控全部景区,整合管理,统一调度。通过智慧旅游建设,提高旅游生态环境检测和保护的能力,提高对游客及工作人员的安全检测和保护能力,提高对景区综合管理监控能力,提高旅游业务的服务能力。时代的发展、信息技术的进步,赋予了数字孪生可视化平台新的意义,用智慧助管理,用智慧增效益,以智慧推服务,实现景区管理的精细化、营销决策的精准化、游客服务的多样化,生态保护的网络化,运维服务的保障化,最终实现用数据说话,用数据决策,用数据管理,用数据创新的机制,这就是数字孪生可视化平台所能带来的智慧效能。
  • [知识分享] 互联网用户画像,精准营销,数仓有妙招
    本文分享自华为云社区《[互联网用户画像,精准营销,GaussDB(DWS)来支招](https://bbs.huaweicloud.com/blogs/349748?utm_source=csdn&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=ei&utm_content=content)》,作者: fudgefactor。 目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像,在营销时通过条件组合筛选用户,快速提取目标群体。例如: - 在电商行业中,商家在进行营销活动前,需要根据活动的目的,圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 - 在教育行业中,需要根据学生不同的特征,推送有针对性的练习题目,帮助学生查漏补缺。 - 在搜索、视频、门户网站中,根据用户关注的热点,推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点: - 数据量庞大,运算量极大。 - 用户规模庞大,标签多,字段多,占用存储空间也多。 - 圈选的特征条件多样化,很难找到固定索引,如果每个字段一个索引,存储空间又会暴增。 - 性能要求高,因为实时营销要求秒级响应。 - 数据更新时效要求高,用户画像几乎要求实时更新。 针对上述业务场景特点,GaussDB(DWS)的roaringbitmap可以高效生成、压缩、解析位图数据,支持最常见的位图聚合操作(与、或、非、异或),满足用户在亿级以上用户、千万级标签的大数据量下实时精准营销、快速圈选用户的需求。 下面先通过两个示例来理解Roaringbitmap在用户画像场景中的使用方法。 # 示例一: 假设有一张用户浏览网页的流水信息表userinfo,表中的字段如下: ```mysql CREATE TABLE userinfo (userid int, age int, gender text, salary int, hobby text )with (orientation=column); ``` userinfo表中的数据会随着用户信息的变化不断增长,同时,如果用户有多个"爱好"(hobby),那么就有多条记录对应同一个userid。 假设要筛选出所有“收入大于10000元的男性,年龄大于30岁,爱好钓鱼”的群体,向这些目标群体推送特定的消息。 传统的方法是直接在原表上执行查询,语句如下: ```mysql select distinct userid from userinfo where salary > 10000 and age > 30 and gender ='m' and hobby ='fishing'; ``` 当userinfo表的数据量不大的时候,可以通过在salary, age, gender,hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大,同时一张表的标签数非常多(比如有100个属性,需要对应有100个列)的时候,上述语句就不能满足诉求,因为如下原因: - 由于不确定会按照那些属性做过滤,需要创建的索引会非常多。 - 求distinct的性能比较差。 **这种场景下使用roaringbitmap就会有比较好的效果。** 新建一张Roaringbitmap表: ```mysql CREATE TABLE userinfoset ( age int, gender text, salary int, hobby text, userset roaringbitmap, PRIMARY KEY(age,gender,salary,hobby) )with (orientation=column); ``` 2. 所有userinfo表中的数据要通过标签列聚合到userinfoset表中。可以采用对全量数据进行聚合的方法(如下命令所示)。 ```mysql insert into userinfoset us select age, gender, salary, hobby, rb_build_agg(userid) from userinfo group by age, gender, salary, hobby; ``` 3. 直接查询userinfoset表获得用户筛选信息。 ```mysql select rb_iterate(rb_or_agg(userset)) from userinfoset where salary > 10000 and age > 30 and gender ='m' and hobby ='fishing'; ``` 数据进行聚合后的userinfoset的数据量相比源表小了很多,基表scan的性能会快很多,同时基于Roaringbitmap的优势,计算rb_or_agg和rb_iterate的性能也很好,相比传统的方法,性能明显提升。 # 示例二: 由于DWS规格的限制,每张表最大可以有1600列,如果描述用户的属性有10000个,我们无法通过创建一个有10000列的表来实现这个方案,那么示例一中的方案就不再有效了。 为此,我们可以这样设计我们的表结构: ```mysql create table userinfoset ( tag_value_id int, userset roaringbitmap )with(orientation=column); ``` 其中tag_value_id表示属性值对应的id,比如,性别这一属性,有”男“,”女“两个值,我们可以把它编码为1,2;学历这个属性的取值是”专科“,”本科“,”硕士“,“博士”,那么分别编码为3,4,5,6,等等。将不同的属性值编码为不同的id值。 userset列表示的是满足tag_value_id所对应属性值的用户id的集合。比如tag_value_id=1这条记录对应的userset就是所有性别为男的用户的集合。 **数据加工:** 这个表的数据一般是需要通过加工得到的,假设原始数据的表结构如下(一共有10张表): ```mysql create table origin_1 ( userid int, tag_value_id1 int, tag_value_id2 int, tag_value_id3 int, ... tag_value_id998 int, tag_value_id999 int, tag_value_id1000 int )with(orientation=column); ... create table origin_10 ( userid int, tag_value_id9001 int, tag_value_id9002 int, tag_value_id9003 int, ... tag_value_id9998 int, tag_value_id9999 int, tag_value_id10000 int )with(orientation=column); ``` 我们可以通过类似以下的语句将数据加工到目标表中: ```mysql insert into userinfoset select tag_value_id1, rb_build_agg(userid) origin_1 from origin group by tag_value_id1; ... insert into userinfoset select tag_value_id10000, rb_build_agg(userid) origin_10 from origin group by tag_value_id10000; ``` **查询:** 假设需要圈选性别为男,学历为本科的用户的的个数有哪些,可以用以下语句实现: ```mysql select rb_or_cardinality_agg(userset) from userinfoset where tag_value_id in (1,4); ``` 如果用户要圈选的人群有更多的特征,将对应的tag_value_id加入到in子句中即可。 如果想要知道这些用户的具体的userid,可以通过如下函数实现: ```mysql select rb_iterate(rb_or_cardinality_agg(userset)) from userinfoset where tag_value_id in (1,4); ```
  • [行业资讯] 数字营销“流量红利”流向OTT,广告主如何衡量平台价值?
    数字化生存的“人类大迁徙”中从不缺少弄潮儿,其中的数字营销板块也不少见逐浪者,在过去的二十余年,他们追随数字洪流,一道促成了互联网广告的繁荣。特别是在2021年,国内互联网广告的市场规模增幅达到了近年来的一个新高点,根据QuestMobile最近公开的一份报告,这一增长数据为20.4%。但从未来预计看,在随后的几年里,行业增速或面临放缓,一个观念被重新提及:流量红利的消解。不过,在钉科技看来,流量的红利尚不曾消失,未来,至少在一段时期内,它只是将流向新的价值洼地,酝酿新一轮的价值释放以及互联网广告媒介的结构性调整。目前来看,OTT及智能硬件被流量红利的鼠标按下了确认键。数字营销“流量红利”流向OTT前面提到的QuestMobile的这份报告,统计及预测了2019年-2023年中国互联网广告市场规模及各渠道占比:整体来看,规模增长的势头不会中断,五年内,预计从4830.1亿元增长至7924.8亿元;但增长幅度呈现波浪形态,特别是在2021年至2022年,预计会从20.4%较大幅度收缩至10.5%,后续依然稳中有降。相比上述两项内容,钉科技认为,渠道占比的消长更值得关注:一方面,PC广告的占比持续收缩,特别是从2020年到2021年,占比从7.0%下降至5.2%,减少接近2%;另一方面,移动互联网广告的占比也有持续的微幅稀释,从2019年到2021年,占比分别为89.8%、89.2%、89%。对比而言,OTT及智能硬件广告占比存在明显的持续攀升势头,2019年至2021年,占比分别为1.9%、3.8%、5.8%,从数据变化看,其不仅吞下了PC的份额,也吸收了移动互联网的部分,过程缓慢却持续。从媒介及渠道本身的变化着眼,并不难理解背后的原因。结合科技互联网领域的宏观趋势看,在2010年前后,移动互联网广告逐渐打开局面,这与移动互联网本身的迅速崛起高度关联,近年OTT及智能硬件广告占比的不断走高,则伴随着“万物互联”概念的兴起,目前增幅还不十分显著的原因则在于,物联网本身仍在技术和概念的成长的初期。再看媒介本身的发展情况,PC作为生产力工具的地位仍不可动摇,不过,在工作需求之余,其日常娱乐及交互的属性有所削弱,目前,这些需求的主要载体正是智能手机,对受众而言,接触广告的场景主要在工作之外;当然,智能手机也面临着自身发展的瓶颈,设备本身的市场普及程度已经相当高,后续增长就会收到限制,以中国通信院前不久公布的2022年2月份国内手机市场总出货量为例,数据1490万部看起来不少,相比去年同期却仍有31.7%的大幅缩水,这应该是移动互联网广告占比持续调整的原因之一。OTT及智能硬件则不同,其一方面在用户对智慧生活的期待下保持着增长的高景气度,另一方面仍有巨大的后续潜力待挖掘,涉及到终端本身、服务、应用等各个领域。整体来看,在包括酷开科技在内的OTT平台推动下,OTT及智能硬件保持了良好的成长走势。IDC在不久前的一份报告中曾预测,中国物联网市场规模有望在2025年超3000亿美元。然而,如果考虑到其中不断衍生的终端类型、应用及服务,这很可能仍然只是“万物互联”未来的冰山一角。庞大的设备规模,预示了OTT及智能硬件广告获得更多受众触点的必然,这是规模继续成长的有效前提。在钉科技看来,移动互联网广告继PC广告之后崛起,主要是智能手机具备更高的机动性和便捷性,能够分享受众更多的时间;OTT及智能硬件广告成为后起之秀,在于设备的多样性和广泛性,在更广的空间上可以与受众建立交集。整体而言,数字营销流量红利流向OTT及智能硬件,是受众选择的必然结果。三项关键素质考量OTT平台价值流量红利的本质是人口红利,流量红利不会消失只会转移,因为受众一直都在,只是注意力在不同媒介上发生了迁移。综上来看,数字营销流量的变化可以概括为:PC互联网流量红利的已然收缩,移动互联网流量红利的逐步见顶,以及物联网(OTT及智能硬件)流量红利的持续兴起。趋势浪潮中,广告主们不难做出新的选择。根据QuestMobile上述报告中的数据,钉科技分析认为,OTT及智能硬件广告能够很好地适应互联网广告发展的两点主要趋势,这将是互联网广告媒介继续结构性调整的关键:一是,受众接触互联网广告在时空上越来越具备随机性,在场景上具备不确定性;二是,受众对于营销内容出现的“无感化”和影响的“潜移默化”有更高的宽容度。以上两点,对互联网广告渠道,更准确地说是对OTT及智能硬件平台提出了三点全新要求,也会是广告主调整媒介策略、进行平台选择的依据。一是,数量庞大且可靠的受众触点,代表着可观的潜在受众群体。终端、应用、服务的背后,都是人,哪里有受众,哪里就会有流量。OTT及智能硬件平台与PC、智能手机的情况不同,从发展程度上,PC与智能手机都有相当高的市场普及率,更多要考虑的是如何继续发掘原有受众的运营价值,在留存上做文章;OTT及智能硬件还在成长期,现阶段更大的意义,就在于拓展覆盖面,寻找新价值,那么,平台可运营的设备越多,这种价值就越大。同时,平台可运营的设备、应用、服务覆盖越广泛,营销行为的规模效益就会越显著,策略的制定和执行就可以更稳定。比如,OTT行业代表品牌酷开科技,截至2021年在中国市场累计覆盖智能终端超过1.18亿台,而这些设备还有两个特征,其一是存在于不同的空间场景,其二是设备的“家庭”属性,代表其面对的受众与PC和智能手机不同,不是单独个体。同时,与众多非酷开品牌终端厂商、广电运营商等建立合作,还代表着其终端类型拓展、规模继续扩大的可能,这让受众的拓展工程具备了很好的可持续性。二是,可靠的数据分析和管理工具,代表着对受众进行精准定位。互联网广告愈发突出对“效率”的追求,广泛覆盖可能的潜在受众只是确保效率的一方面,关键还要精准定位,才能更好地节省资源及时间成本。掌握可靠的数据分析及管理的工具、体系,才可能更好地确保效率及效果。酷开科技大屏OTT营销,依托两大系统支撑,源生DMP数据管理平台和CDP用户数据平台,整合用户所处的场景化、时段、热衷内容等等特征要素,再结合大数据、人工智能技术综合剖析,就能更好地形成立体且动态的用户画像,帮助广告主更好地确定或者调整营销对象、内容、策略等等。三是,丰富且具成长性的内容服务,代表着被接纳的更大可能性。精准定位受众,并不代表营销策略的完成,还需要考虑如何让广告被接受,甚至最终实现商业效果。从短视频、直播带货的兴起不难看到,与兴趣内容的结合,能够提高用户对营销信息的接纳程度,但这就需要平台有足够的内容、服务满足不同类型用户的偏好。酷开科技已与多家内容合作商达成战略合作关系,整合了爱奇艺、腾讯、优酷、芒果TV、搜狐视频、PPTV、CIBN、4K花园、哔哩哔哩等平台内容,布局影视、音乐、体育、游戏、教育等多个内容领域,构建了完整的内容矩阵,这有助于顺利对接用户、内容服务与营销信息,使数字营销活动能够更自然地、不带“侵略性”地完成。正如电子商务用“流量-信任-转化”的逻辑重塑零售业“人-货-场”的关系,数字营销也逐渐通过“数据、智能、内容”的三架马车拉动广告业完成对传播理念、策略和方式的焕新,在这个过程中,像酷开科技这样的OTT与智能硬件平台无疑会是推动结构性升级的有力引擎,一个由移动互联与OTT共同支撑的数字营销时代正在到来,而OTT也将在未来的某一天,接力移动互联,站上数字营销的C位。
  • [应用推荐] 空号检测和手机号码状态检测有何不同
    对有营销推广需求的企业而言,营销目标手机号是否处于正常在网状态对业务转化尤为重要,在进行短信或者电话触达前,对号码进行状态检测,将无效的号码筛选出去,对营销的效率、成本和转化都有很大益处,一般而言,号码状态检测分为两类,一类是空号检测,一类是手机号码状态检测,那么两者有何区别?空号检测,是对手机号码是否为空号状态的一种检测方式,具体检测结果可细分为实号、空号、库无、停机、风险号、沉默号等状态。手机号码状态检测,是对手机号码实时在网状态的检测,检测结果有正常使用、停机、不在网(销号/未启用/异常)、预销户、在网但不可用等十余种状态。空号检测和手机号码状态检测的区别1、更新时效不一样。空号检测查询的是手机号码最近一个月的状态,手机号码状态检测查询的是手机号码实时的状态,能满足不同使用场景的需求。2、查询的结果不一样。手机状态检测的反馈结果比空号检测更多,为需求方提供更细致的结果。3、检测价格不一样。由于手机状态检测的实时性及查询结果的多样性,其查询价格比空号检测高上很多。
  • [行业资讯] 数字孪生可视化平台在智慧旅游项目中应用浅析
    随着新信息时代的到来,新一代的5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新信息技术蓬勃发展,给经济带来了丰硕效益。现如今,国家鼓励科技创新,科技成果的有效应用能给各行各业都注入了新动能、创造机遇,对于旅游行业来说,利用科技可以去创新旅游新概念,由传统旅游营销管理转换成智慧旅游式的营销管理,借助科技手段去全面细致的对旅游目的地进行有效直观的便捷式管理,当中数字孪生可视化平台就是利用IT系统,实现管理上的透明化和可视化,让管理者一目了然的有效掌握企业信息,让信息变得更直观,从而达到更有效的传达,实现便捷科学式管理。什么是数字孪生,简单来说就是通过三维建模,高度还原建筑或设施设备的外形、材质、纹理细节等,实现高精度、超精细的可视化渲染,在数字化世界中构建完全一致的对应模型,通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。当前,数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展,逐渐延伸到智慧城市、智慧园区、智慧交通等应用领域,并在这些领域得到很好的应用。1、平台构建场景,三维立体还原旅游景区。运用目前技术领先的3D建模技术,创造出融合景区文化、风格理念的立体场景,将景区内大大小小建筑设施、小品、山川湖泊、边缘地界等进行数字化还原,包含区域内的古镇建筑、游客集散中心以及湖面需要还原的水质,空地部分做虚化处理。场景制作更是还原了24小时光照以及四季效果来增强整体场景的现实意义,此场景属于常规页面,主要用于景区外立面效果展示。另一个特殊页面为水晶体效果,用作景区监控、WIFI、GPS的数据组件呈现效果。场景画面布局是基础,平台功能上也要具备完善效用。数字孪生可视化平台场景功能体现:①可进行自由视角产看:在三维场景内将不限制视角,通过交互可实现任意视角查看景区外立面效果。②分时段场景展示:建设景区早晨、中午、下午、晚上四个时段的场景皮肤,通过交互点击即可切换。③四季效果展示:建设四季效果,通过交互即可切换。数字孪生可视化平台的中心页面帮助景区统一化场景,场景展示真实时效,在页面场景当中可进行便捷操作管理。2、平台对接系统,实现信息上传下达以及监控评价功能。按照系统规则设定,实现对各个子系统的信息传输、指令下达、流程监控、结果评价等功能。做到完全实现对景区内包括电子票务、安防、车船及人员定位系统、客流监测、停车管理、报警救助等子系统的闭环化管理。例如在数字孪生可视化平台上可监测到景区内各区域的游客人数,进而对景区最大生态承载量进行实时的监控管理,对景区的最大生态承载量有一个及时的预警发布,实现对景区的精细化管理。3.平台整合景区信息资源,创新管理模式,把分散的管理变成协同的联动管理。将传统的营销变成数据营销,整个数字孪生可视化平台包含景点地图标注、景点VR游览、游览路线可视化、公共服务设施管理、景区客流量统计分析、消防设备可视化管理、景区管理辅助决策等。这些内容都集中在一个大屏的画面内,通过一个平台大屏,平台应用者可全面直观的掌控全部景区,整合管理,统一调度。通过智慧旅游建设,提高旅游生态环境检测和保护的能力,提高对游客及工作人员的安全检测和保护能力,提高对景区综合管理监控能力,提高旅游业务的服务能力。时代的发展、信息技术的进步,赋予了数字孪生可视化平台新的意义,用智慧助管理,用智慧增效益,以智慧推服务,实现景区管理的精细化、营销决策的精准化、游客服务的多样化,生态保护的网络化,运维服务的保障化,最终实现用数据说话,用数据决策,用数据管理,用数据创新的机制,这就是数字孪生可视化平台所能带来的智慧效能。
  • [行业资讯] 中科图灵正式推出智慧消防营销赋能中心
    作为智慧消防行业的知名品牌,中科图灵自创始以来始终坚信,用户的好口碑,建立在诚信品牌建设的前提下。在中科图灵的产品体系中,不难看出,他们不光只是销售产品,而是希望能够帮助传统消防企业进行更好的智慧消防转型,打造出一套一站式企业智慧消防体系。从整个的流程上而言,中科图灵都致力于在每一个细节去帮助用户进行智慧消防品牌打造与树立。尤其在体系的搭建上,更是具有完备的经验与服务能力。在今年正式应运而生的中科图灵客户中心——智慧消防营销赋能中心,专注于为传统消防企业进行一条龙品牌推广营销赋能方案。针对消防型企业在生存发展过程中遇到的问题进行方案式解决。由于方案是可以进行定制的,整体而言就更加的简单便于上手,极大程度的降低了用户的认知成本。比如网站建设、电商平台解决方案、手机网站建设等,可以说,中科图灵营销赋能中心覆盖全场景营销门户、智慧电商零售、数字化门店、自助式营销、人工智能设计、推广等多种中小企业经营场景,帮助用户借助互联网技术的力量,更高效地进行经营。为了能够更好地为用户公司赋能,中科图灵多年来不断优化迭代,提升自身的专业水准。公司成立于2015年,专注于城市级物联网解决方案,是一家致力于赋能传统消防企业转型智慧消防的物联网公司;中科图灵深耕大数据、物联网、人工智能技术,提供从芯片到云端,从数据到决策的物联网行业解决方案能力;公司先后与广东省科学院信息研究所共建大数据实验室,是中国建筑科学院建筑防火研究所战略合作伙伴,公司核心团队由中科院教授、副教授、985高校硕士研究生等组成,已获得软件著作权60余项,实用新型专利及发明专利30余项等。公司先后获得湖北省高新技术企业认证、武汉市大数据企业认证、武汉市软件和信息服务业创新企业、武汉市科技小巨人、软件技术企业等认证。作为业内领先的城市级智慧防消物联网服务商,中科图灵在未来的品牌赋能之路上任重而道远。在中科图灵全体研发团队、销售团队的共同努力下,这个品牌将会继续以责任与坚守持续为消防行业进行更好的品牌赋能,以诚信为前提,共同打造中国智造的互联网+智慧消防新时代!
  • [问题求助] 301重定向设置,开通营销版有这个功能吗?
    今天看到301重定向设置的文章https://help.websitemanage.cn/show/1118.html但是我的是入门版,设置里面没有重定向设置。请问开开通营销版有这个功能吗?哪位大神开通了营销版?如果开通后确实有这个功能,请告之 。谢谢!
  • [行业资讯] 智联生活行业加速器热门FAQ:物联网企业该如何与华为云合作
    自华为云DevRun智联生活行业加速器发布以来,一直在为产业链上下游的企业提供技术、生态建设、商业变现等资源扶持。在具体的扶持措施方面,我们将合作伙伴、客户的案例进行场景化展现,针对性的解决行业痛点,帮助伙伴共筑全场景智联生活,点击查看详情。截止到现在,智联生活行业加速器也已收到了上百家企业的报名申请,在与企业的交流中,我们发现仍然有不少疑惑尚待解答。为此,我们梳理出伙伴和企业最关心的问题,并逐一解答。 有需要的企业也可直接点击下方“阅读原文”,获得一对一专人咨询帮助。加入加速器前,需要了解这些内容1、加入加速器,就能和华为云合作吗?智联生活行业加速器是华为云联合HarmonyOS共同发布的,目的是与合作伙伴一道为产业链上下游的企业提供技术支持、生态建设、商业变现等多方面的资源扶持。企业如果有意向加入,可以先点击下方“阅读原文”报名,官方审核通过后,即有机会与华为云启动合作,共同建设美好智联生活。2、什么样的企业更适合加入加速器?加速器欢迎全球范围内的物联网企业加入,包括但不限于产业链上下游的ISV、硬件供应商等。同时,企业需要拥有面向智联生活行业的场景解决方案,比如家庭安防、智能照明、智慧厨房、运动健身、智慧出行、智慧楼宇、智慧社区和智慧酒店等,满足其一即可。3、加入加速器是否需要必须基于华为云部署应用?华为云致力于构建开放、多元的生态环境,智联生活行业加速器作为华为云与企业的联接纽带,不要求企业必须基于华为云部署应用。 华为云将依据企业的需求,提供技术、生态、商业等相应的资源扶持。同时,如果企业基于华为云的能力部署应用,将享受华为云更多核心价值资源,为企业打造一个专属的、快速成长的生态环境。4、有一定规模的初创企业加入加速器,会有额外的激励或者扶持计划吗?会有的。 对于已获种子轮、天使轮及以上投资的企业,加速器会额外提供初创企业扶持计划。符合条件的企业可获得业界50余家Top级VC对接,华为云会通过训练营、项目路演等形式,搭建投资对接平台,导入区域产业和创业双重资源,帮助初创企业加速成长。加入加速器后,企业需要做什么?1、企业加入加速器的具体流程是什么,包括哪些环节?具体加入流程如下图所示: 2、在加速器中,企业如何与华为云建立连接?企业在提交报名表并通过审核后,工作人员会帮助企业与华为云的技术支持专家建立联系,解答企业的问题。同时,企业的负责人可以加入华为云圈层伙伴社群HDZ,行业内的相关交流机会、线下活动会直接推送给企业,帮助企业开展生态内的联合营销,链接商业机会点。3、在这些环节中,企业需要做哪些工作?企业加入加速器,需详细了解沃土云创计划,以及相关的操作指导,可在技术专家的支持下,根据项目的需求,基于华为云的开放能力来构建应用,并完成应用的部署。 沃土云创计划是华为云开发者使能计划,使能企业基于华为云进行技术创新,对企业基于华为云服务、工具或平台的开发提供赋能、支持,并向开发者提供产品能力认证,为通过认证的产品、服务或解决方案提供营销支持。 加速器会为企业提供什么?1、在解决方案方面,企业可以获得华为云的哪些赋能企业加入加速器后,可享受华为云PaaS服务能力,解决硬件设备接入协议不统一的难题,实现设备快速上云。 华为云及合作伙伴还会为企业提供硬件设备一站式解决方案和折扣优惠,切实帮助企业降低集成设备成本。 企业还可以获得相关的行业趋势报告,以及行业解决方案样例等知识赋能,第一时间掌握当下行业发展和技术动态,从而更好地应对复杂的市场挑战和行业竞争。2、在构建应用的过程中,华为云会提供哪些具体帮扶措施?企业成为沃土云创伙伴,并提交应用构建方案后: 1)华为云会提供DTSE(解决方案架构师)支持, 由专家提供在线技术指导,点对点支持项目构建,解决构建过程中遇到的问题。 2)企业可获取一定额度的华为云测试券, 节省方案的测试和验证过程中的费用,顺利完成测试。3、在加速器中企业能够连接到行业上下游的资源和能力支持有哪些?智联生活行业加速器会帮助企业对接产业链上下游的资源,比如加速器的合作伙伴杭州妙联物联网技术有限公司,能提供一站式硬件快速生产解决方案, 其硬件生产基地具备千万片以上的年产能,有效支撑ISV的硬件生产需求。 有硬件需求的企业还能直接选用妙联已经量产的智能单品,比如智能插座、智能灯、智能门窗、智能照明等,也可选择定制化服务和品牌OEM,高效定制生产智能硬件产品。 有设备管理需求的企业,华为云IoTDA提供海量设备连接上云、设备和云端双向消息通信、批量设备管理等能力,支持多种硬件设备接入协议,满足各类接入场景需求,保证智能硬件快速连接上云,及时将价值数据无缝流转到企业后台进行存储、管理和分析。4、如何跟Harmony OS合作,实现生态互通?企业可采购集成Harmony Connect模组的智能硬件设备,通过HarmonyOS提供的HarmonyOS SDK、DevEco Studio、DevEco Service等开发调试服务,快速开发应用,并上架到华为终端的预置APP,实现海量分发。 硬件设备厂商还可通过集成Harmony Connect模组,快速实现设备改造,并通过上述应用开发及上架方式,融入HarmonyOS生态。加速器如何为伙伴提供商业及生态支持?1、在加速器,企业能获取到的生态资源有哪些?1)企业可受邀参加华为全联接大会和华为伙伴暨开发者大会等华为旗舰会议,联合营销,共同打造企业品牌形象。 2)企业的相关负责人可以加入华为HDZ圈层,获得商机、人脉资源、扶持资金、IP包装等各项权益。 3)企业还有机会参加线下高级开发者训练营——鲁班会,与企业CTO、首席架构师一道学习交流,链接商业合作机会点。2、华为云会如何帮助企业开拓市场,触达更多的客户?智联生活行业加速器会为完成应用构建的企业提供营销支持,帮助完成商业变现,具体包括: 1)通过认证可获得相应的使能技术认证证书以及华为云线上联合营销,借助华为云强大的营销能力获得更多商机。 2)帮助企业加入云市场和严选商城, 云市场会为企业提供一对一的运营支持,包括入驻、交易、结算、售后、运营等一套多环节的标准化流程。成功构建应用并获得证书的企业可以获得严选加分,并通过严选销售体系帮助企业获得更多商机。3、达成商业合作后,华为云会怎样保护企业的权益?华为云会通过提供SDK、API接口等开放能力,帮助企业构建应用,确保企业数据资产全生命周期的安全防护,从而保证企业的数据主权。 与此同时,华为云在与伙伴企业联合营销的过程中充分尊重对方的品牌独立性,在为伙伴企业提供品牌背书、链接商业机会等支持的前提下,不与伙伴企业的品牌强制绑定,保证企业的品牌主权。 现在加入智联生活行业加速器,与华为云一起打造智联生活新未来、共享HarmonyOS生态新机遇。 转自华为开发者社区
  • [运营干货] 【好望商城--整体预览流程】----算法开发到算法销售
    本篇文章主讲的是一个大致的营销流程,从服务商入驻到好望商城到线上销售的一个大致的流程。好望商城---算法开发到算法销售流程步骤分类版块说明1服务商入驻入驻华为云市场必须为企业,个人不能入驻2算法产品开发服务商基于SDC摄像机 边缘IVS1800设备进行算法开发3算法产品获取签名服务商对算法开发完成后,在好望商城进行申请设备ID签名(算法包签名后,才能在SDC IVS1800设备里面运行)4License生成器开发服务商开发License,可选择由好望商城提供服务器部署License生成器,或者自行部署(License可以理解为专门提供秘钥的工具)5算法产品资料准备提前准备好,1.使用手册 2.产品效果展示视频 3 产品测试使用的原始视频素材 4 自测试报告(含测试用例结果表)5 软著材料  6 服务商协议等等。6算法产品上传服务商在好望商城卖家后台上传自己的算法商品,根据里面的内容提示,填写相关信息资料,完成后,等待审核。7算法产品发布算法在好望商城上传后,需要华为云市场填写信息发布算法产品。8算法产品营销商品发布完成后,服务商开始进行网络营销
  • [技术干货] “营销数字化10讲”(4):品牌商和零售商,“用户画像”不一样
    编辑导语:用户是和精准营销、精细化管理运营真接钩挂的,依据客户在互联网技术留有的诸多统计数据,积极或普攻地搜集,最终生产加工成一连串的标识,用户画像实质是对任何一个客户都可用简单化的标识统计数据叙述。对于品牌商和零售商,“用户画像”却大不一样。01这是一篇技术化的文章,根据以往的经验,技术化的文章,往往阅读量不高。目前的营销数字化基建完成不难,但应用难,难就难在应用技术是拦路虎。营销数字化,只有通过用户画像,才能精准、实时交互。因此,数字化的商业逻辑用互联网技术表达,这一关非过不可。精准,就是用户画像;实时,就是瞬间画像、更新画像,在用户感觉不到的时间内推送信息、政策、黏住用户。精准、实时,不是通过人实现,而是通过技术实现。技术的反应时间,可以快到用户感受不到。02大数据商业的基本认知:消费行为是可以预测的,预测的依据不是惯常的依人口统计数据分类,比如男女、收入等,而是消费行为数据。这与传统的营销逻辑不同,传统营销分类逻辑基本源于人口统计分类。大数据商业的基本逻辑是:消费者标签化。标签就是消费者的DNA。DNA源于消费行为,有倾向性,但又是变化的。标签化是一种简单化,简单是降维,降维是为了在人的心力临界点之内。用户画像,站在品牌商、代理商和零售商(平台商)角度,各有不同的画像依据。首先是视角不同,其次是目标不同,最后是关系不同。03先看阿里大数据的理念与应用,以下内容选自《颠覆营销:大数据时代的商业革命》。作者陈杰豪是为阿里提供大数据咨询的人员,共同作者车品觉是原阿里副总裁、数据委员会会长。1. 理念:找顾客不看人口属性,要看行为标签传统营销偏向处理异质性问题,根据人口统计学特征,如性别、年龄、居住地、收入等,进行分类分群。男女是人口统计指标,个性化标签是行为与动机。人口指标符合统计学,个性化标签可以预测行为,精准预测下次购买时间。行为标签,不看人口属性,只看购买行为,比如将消费者分为三类:新顾客、主力顾客、沉睡顾客,然后分类追踪。行为标签,就是只看可以记录的行为(有数据的行为),比如,第一次在线购买,不论线下购买多少次,线上记录就是第一次。2. 模型:大数据营销从传统4P进入新4P大数据4P:消费者(People)、成效(Performance)、步骤(Process)、预测(Predict)。消费者(People)模型:新顾客(N)、既有顾客(主力顾客E0、瞌睡顾客S1、半睡顾客S2、沉睡顾客S3)。成效(Performance)模型:顾客数增加、客单价提高、活跃度提升。步骤(Process):通过有层次的执行程序,改善营收方程式。预测(Predict):预测顾客再次购买时间,让商家在对的时间与最有可能上门的顾客说话。通过控制,能够做到实时观测、零时差沟通和个性化信息。3. 目标:预测购买时间和倾向,改善营收根据大数据,下次购买时间可以预测。推荐应该在预测购买时间之前,推荐符合购买用户倾向性的产品,目的是改善营收。4. 大数据,简化标签个性化,不能一人一个标签。阿里把多达1000种的人口特征标签,简化成6组动态及19种标签。顾客动态(NES):(1)新顾客、(2)主力顾客、(3)近期回头顾客、(4)瞌睡顾客、(5)半睡顾客、(6)沉睡顾客;入店资历(Length):(7)早期、(8)中期、(9)后期;近期购物情景(Recency):(10)最近买家、(11)中期未购物买家、(12)长期未购物买家;购物频率(Frequency):(13)高频买家)、(14)中频买家、(15)低频买家;购物金额(Monetary):(16)高消费买家、(17)中消费买家、(19)低消费买家;下次购物预测(NPT):(19)7天内最有可能再次购买的时间点。04品牌商的数字化与零售商的数字化,最大的区别是:零售商有无限SKU,品牌只有有限SKU;由第一条区别衍生出来的区别:零售商有众多替代产品,而品牌商无替代产品;由第二条区别衍生出来的区别:品牌商数字化追求品牌复购(忠于品牌),零售商追求平台黏性;零售商提供关联销售,品牌商只有复购;零售商有“产品画像”和“用户画像”,品牌商可以不需要产品画像;零售商的数字化要求“产品与用户匹配”,提高转化率;品牌商的数字化追求认知转化,复购率。05平台或零售,用户画像的主要目的是“产品与用户匹配“,提高转化率。用户画像,除了预测下次购买时间外,很重要的一条,就是提高产品与用户的匹配度,即推荐产品的时机和特征正好与用户匹配。品牌商的用户画像,有三个重要目标:一是复购,即重复购买,新用户变老用户,老用户变大用户。因为品牌商的产品选项少,复购就是必须选项。因此,用户行为画像,以及与画像配套的政策,诱导复购是关键。二是激活B端。用C端 激活B端,这是品牌商营销数字化的重要目标,是用小数据激活大市场的要求。三是用户裂变。虽然拼多多平台也有用户裂变,但品牌商因为在线选项少,用户裂变就变得更重要了。06除了上述大数据画像目标的重要区别外,平台或零售商的用户画像与品牌商的用户画像相比,还有下列区别:第一,用户画像的区别:零售商只有C端用户画像,品牌商还有B端用户画像。C端用户画像以用户属性画像为主,B端用户画像以行为画像为主。C端用户画像即时自动推送,B端用户画像可以用于人际沟通。第二,针对用户画像的政策根据用户画像,针对性的制订政策,这是锁定用户,培养大用户的需要。零售商针对用户的政策,有平台政策,有商户的政策。品牌商针对C端用户的政策,有品牌商政策,有代理商政策。第三,在线推送与推送后在线平台或零售商,SKU多,已经形成了产品生态,用户在线频率高,时间长。因此,可以根据预测下次购买时间,提前推送产品或政策。品牌商的产品有限,而且可能无其它产品选项。因此,系统要提前推送政策,诱导上线。或者在上线过程中,适时推送政策,诱导下单。第四,平台或零售商,可以根据用户画像做关联推荐,因为平台或零售商SKU太多。比如,可以向宝妈推送系列产品,但如果是奶粉品牌商,就只有培养用户复购,或者成为大客户。第五,平台或零售商,需要产品画像和用户同时画像,然后匹配。品牌商在销售过程中,基本不存在产品画像及匹配问题。第六,品牌商的C端用户,只是针对C端。品牌商的C端用户画像,还要与B端关联,用C端B端。#特邀作者#刘春雄,微信公众号:刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964),人人都是产品经理特邀作者。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《销售与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。
  • [技术干货] “营销数字化10讲”(3):营销数字化的灵魂是用户画像
    编辑导语:在这个大数据时代,“用户画像”这个词我们都不陌生,它经常跟精准营销挂钩。通过用户画像,我们可以根据一个人的兴趣、地理位置等进行精确的推送,达到良好的营销效果,满足用户需求的同时,也达到我们的目标。因此可以说,营销数字化的灵魂是用户画像。01没有用户画像的数字化,不过是个摆设。用户画像,就是用户标签化。标签化,是为了便于识别用户,而且是计算机自动识别。精准识别用户,才能精准服务用户,瞌睡的时候送个枕头。自动识别用户,自动完成即时信息和政策推送,在用户改变购物行为的瞬间,自动形成用户新画像。数字化的威力,只有通过用户画像才能显示出来。02过去线下销售是“一对一”、“面对面”,无论是B端或C端都是如此。一对一,就有相对充足的时间沟通、交互。如果是熟人,可以根据喜好推荐。KA店,只有让用户自选。现在用户在线,需要同时面对海量用户,比如双11,上亿用户同时在线,千万商户同时在线,上亿SKU同时在线。而且需要即时推送,即时更新。那么,怎么才能在用户每次点击时,快速生成符合用户需要的产品或内容,而且整个过程没有让用户感觉到时间滞后呢?答案是计算机自动完成的用户画像,平台根据产品画像和用户画像,自动匹配,瞬间完成,即时推送。只不过,各类互联网平台的用户画像是平台完成的,用户无感,商户无感。快消品厂商的营销数字化,就不能依赖平台了,要依靠品牌商自己完成用户画像。03用户画像,一个专业词汇。普通人不了解,也没必要了解,即使用户已经被画像了,但浑然不知。实际上,只要打开各类电商平台、抖音、今日头条,用户已经被平台画像了,否则,平台怎么可能那么精准地推送产品或内容呢?无论是交易平台还是内容平台,平台都是撮合系统,即产品与用户之间撮合,在合适的时间把产品推荐给最合适的用户。撮合就要精准匹配,推送的正是用户需要的。只有匹配,成交率(转化率)才会高。阿里平台上亿用户与上亿SKU,没有产品与用户画像的匹配实现即时推送,撮合过程还不乱了套?今日头条、抖音上有巨量内容,也有海量用户。如果靠用户自己搜索、寻找,多浪费时间啊,好在现在有AI技术用于用户画像!用户画像就是根据用户在平台浏览、观看、交易等行为留下的痕迹(数据),按照一定的画像规则和目的,给用户画像,然后根据用户画像精准推送内容。比如,今日头条、抖音等媒体,会根据用户偏好、倾向性,针对性推送内容。美国打压TikTok,中国及时发布政策,禁止算法类技术出口。AI算法一个很重要的作用就是用户画像,AI算法既用于用户画像,也用于产品(内容)画像,然后实现两者匹配。比如,平台通过用户画像确定某用户的需求偏好,比如价格偏好、品牌偏好等。同时,产品也有画像,然后实现产品和用户偏好的匹配。只有匹配,转化率才会提高。平台已经给产品和用户画像了,但用户为什么没有感觉呢?这是因为用户画像是平台在做,商家和用户只是被画像,画像用于推送产品或内容。用户只是感觉产品更合味品,但不知道自己被画像了。042C平台的用户画像,已经是平台的日常了。那么,快消品厂家的数字化是否需要用户画像呢?当然需要!只有用户画像,才能更精准。比如,一个新品投放市场,过去深度分销采取的是全面铺货。但是,现在产品升级,新品铺货需要精准。如果某高端新品投放市场,就需要找到精准铺货终端。那么,就需要对终端进行用户画像。假设高端新品铺货的用户要符合三条标准:终端有新品推荐能力;终端有高端用户群;终端在该品类有优势。那么,就可以根据上述标准给终端画像,筛选出符合上述条件的终端进行认知教育(如体验),然后铺货。因为画像精准,铺货后销售情况不错,就可以展开更全面的铺货。新品铺货,终端画像的数据从何而来?有两大来源:一是自己有终端数据,就可以根据历史数据给终端画像;二是如果刚上线,没有数据,就可以找系统平台或第三方专业公司,他们会根据其它公司的数据,给终端画像。无论是厂家还是代理商、新零售,只要在线,只要数字化,就一定要有用户画像。现在的新零售场景,即使是线下,也可以实现用户画像。比如,用户在卖场逛,走到一处,专场屏幕就会根据用户画像推荐合适的商品;再比如,连锁店只要识别用户进店(比如人脸识别),就可以根据用户画像,主动导购,比过去的被动导购更精准。05即使是传统销售,也有简易的用户画像,比如7-11便利店的收银键盘,就是按照性别、年龄进行统计的。只不过,这种画像只能是集体画像,比如性别占比、年龄占比,不是精准的单个用户画像。用户画像大致分两类:一是用户属性画像,二是用户行为画像。用户属性画像:比如性别、年龄、收入、兴趣爱好、活跃时间,居住地。前面讲到的高端新品铺货终端,也是属于B端用户的属性画像。用户属性画像:可以用于产品开发,比如寻找目标用户;可以用于产品推荐,比如用户画像是“宝妈”,那么,就可以根据宝妈的需求特征,向“宝妈”用户推荐适合的商品。在线推荐系统,把相同画像的用户称为“邻居”,根据“邻居”的喜好推荐给用户。传统营销也做用户画像,更多的是用户属性画像。大数据也做用户属性画像,比如新品研发,比如B端用户画像。但是,针对C端用户的大数据画像,更多的行为画像。如果说用户属性画像是根据画像“猜测“用户行为的话,那么,用户行为画像就是根据以前和现在的行为,预测下一次行为。行为已经产生,预测下一次行为就相对比较容易。营销数字化最重要的画像是行为画像。行为画像与属性画像不同,属性画像有一定的稳定性,因为性别、年龄是稳定的,兴趣爱好也有相对稳定性。但是,即便是同一个人,行为变化也很大,比如抖音用户,今天喜爱的内容,明天或许想换一个口味,那么,只要用户做出改变,用户行为画像立即做出改变。很多今日头条的用户曾经抱怨,头条把自己的喜好固化了,自己其实想看更多的新东西。但是,即使“想看”,只要没有付诸行为,画像就不会改变。只要用户尝试做出改变,画像就立即变化。那么,什么是用户行为?在今日头条上,用户行为包括点击内容、阅读时间、点赞、评论等,根据这些行为进行画像,然后确定以后推送的内容。亚马逊是利用用户画像推荐的鼻祖,亚马逊通过用户在站点的行为,包括浏览物品、购买物品、加入收藏夹和wish list等,以及评分等用户反馈方式,共同构成用户画像,并用于下列用途:当日推荐:根据用户近期浏览和购买记录,结合当下流行物品给出一个综合推荐;新品推荐:采取基于内容的推送机制,将一些新产品推荐给用户。由于新产品只有较少的用户喜好数据,基于内容推送就解决了这个问题;关联推荐:采用数据 挖掘技术对用户的购买行为进行分析,找到经常被一起或被同一个人购买的物品集。在图书购买中,这类推荐就非常多;他人购买/浏览物品:这是物品的协同过滤推荐,通过社会化机制,用户能更方便地找到感兴趣的产品。06用户画像是数字化的灵魂,很难想象没有用户画像,数字化会做得很好。传统营销也有数字,不过都是统计数字,比如年销售额、当日销售额等。这些数字也有用,但对于在线化则价值不大了。用户在线化提出一个要求:即时推荐,用户在线的每一次行为,包括浏览、购物、评分反馈、拼团等,都在改变用户画像。也就是说,用户行为画像是动态画像。用户每次网上行为,紧接着会有下一次行为,在两次行为之间,都要决定下次推送的产品或内容。因此,在线化环境下,用户画像要能够做到即使推荐。在线即时推荐,就要求用户画像要根据原来的数据,完成画像建模(建立模型),瞬间完成计算,然后推送产品、内容或政策。抖音等内容平台的每次点击后的页面更新,都是用户画像计算的结果;阿里、拼多多的每次点击页面,都是用户画像即时计算,然后推送的结果。快消品厂家的数字化,现在基本上只是完成了可以在线,没有建模,没有画像,更没有即时推送能力。比如,一物一码,现在绝大多数只是无差别地发红包。没有用户画像,就会把用户视为同一个画像(同一个模样)。用户画像是个大话题,会反复讲,下期讲品牌商与零售商视角用户画像的区别。#特邀作者#刘春雄,微信公众号:刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964),人人都是产品经理特邀作者。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《销售与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。
  • [技术干货] “营销数字化10讲”(2):传统厂家的用户不在线,数字从何而来?
    编辑导语:大数据时代,数据对每个人来说,都很重要。在数字化营销中,数字是进行营销的前提和重要条件。对于传统厂家来说,他们的用户往往是在线下接触的,因此很难通过在线的方式去搜集并且分析数据,那么,数字应该从何而来呢?数字化,当然,前提是要有数据。那么,数据从何而来?有些商业天然在线,比如平台电商、O2O、社区团购,在线产生数字。但是,传统企业以线下为主,多数情况下用户不在线,未来很长时间内也很难在线。那么,传统厂家怎么搞营销数字化呢?有人提出“五个在线“的目标:员工在线、产品在线、用户在线、营销在线、交易在线。这是理想目标,不是现实,用户不在线,其它在线就失去了意义。对于传统厂家,线下渠道的用户在线,可能要花很长时间。但是,营销数字化不能等。看一看B2B的推进难度,已经六七年时间,用户在线率仍然很低,就知道传统厂家的数字化,一定不同于互联网企业数字化。2C数字化模式,在2B领域行不通。线下店新零售做得很好的盒马鲜生,线上订单也只有60%左右。本文想传递的信息是:传统厂家在用户在线率不高的情况下,如何实现营销数字化。一、数字从哪里来数字来源是多样化的,不一定要用户在线,也不一定本品用户在线。从数字来源讲,有下列几条途径:1. 通过技术手段(例如爬虫技术)从网络抓取数据数字化研发、数字化传播,通常就不是用自己用户的在线数字,而是利用技术手段从互联网抓取数据。互联网上有大量信息,如何获取有价值的信息(包括数据),有一种称为网络爬虫的技术,是按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序。我们常用的搜索引擎就是通用爬虫技术,但往往只能用于关键词检索。聚焦爬虫可以定向抓取相关网页资源,可以抓取根据语义信息(而非关键词)提出的信息(数据)。2. 内部员工以人工或技术手段抓取数据比如,深度分销过程中,如何获取终端陈列(2B)数据?过去靠人工在终端扫店,然后录入系统。现在有了AI物体识别技术,可以通过终端拍照,然后利用AI物体识别技术,“算出“终端陈列,包括自己的和竞品的陈列。如果抓取时间间隔合适,甚至能”算出“终端销量。3. 离线交易,然后用户在线现在最常用的是一物一码,用户购买后,再扫二维码,实现在线。这不是在线交易场景,而是先交易后在线。一物一码获取数据的手段,最适合传统厂家推广。既可以实现B端在线,比如箱码(B码),也可以实现C端在线(C码)。通过技术手段,还可以获取BC关联数字。BC关联数据,这是传统厂家数字化最重要的数据。4. 从电商、新零售、O2O、社区团购和KA平台及数字化系统公司购买数字电商、新零售、O2O、社区团购,本身就是在线交易,KA在付款时也产生数字。只要与他们有合作,视合作深度可以获得数据,也可以付费购买数字。不过,一般情况下,获得本品数据没有问题,获得竞品信息应该是”脱敏数字“。如果不是脱敏数字,通常是违反规则的。现在除非是定制系统,数字化系统基本上都是Saas或Paas,这些系统也有大量数字,可以购买。二、没有大数据,怎么数字化在第1讲中,提到一个传统厂家数字化的关键概念:BC关联数字。很多人发现了这个概念,询问具体含义。这几天与不少人交流这个概念,很多人非常认同。讲数字,一般数字对象是B端和C端,即2B数字和2C数字。但传统厂家通过线下渠道触达C端,一定是BC一体化。这个概念,在立体连接中反复提及过。既然是BC一体化,那么数字也是BC关联的。BC关联数字,不仅要知道C端购买了产品,还要知道C端在哪个B端购买的。或者说,不仅要知道B端出售了商品,还要知道卖给谁了(C端)。如此,B端数字和C端数字是相互关联的。BC关联数字,作用非常大,有下列几个重要作用:第一:产品在渠道的分布及流通速度是全透明的。给厂家渠道管理提供了极大的便利。第二:BC关联,给厂家在渠道数字不足的情况下搞数字化提供了空间。我一直强调,传统厂家的数字化,一定不是像电商那样的全数据、大数据,用户在线比较少,这是营销数字化必须承认的基本现实。那么,在数字不足的情况下搞营销数字化,就必须有杠杆效应,用小数字撬动大市场,基本原理是:用C端数字化,撬动线下(B端)庞大的存量系统。BC关联数字化的应用,将是传统厂家数字化的重点。未来我们将提出相关的数字化策略和政策,将涉及BC关联数字。三、什么是在线在线产生数据,没错!那么,什么是在线?一般理解“在线“,指的是”五个在线“,核心是用户在线,用户在线,很容易误解了在线交易。其实,很多情况下,我们已经在线了,但浑然不知。1. 手机开机即在线,关机亦在线手机开机了,即使没有使用,已经在线了,而且在用户不知不觉中形成了数字。同样,关机亦是在线。不要以为手机关机了就没有信号了,有信号就在线。在线,不一定是人在线,更多的时候是技术角度在线,在线就产生数字。2. 使用即在线现在的智能化家电、3C产品,很多都互联互通,使用即在线。比如,小米的各类家电,如门锁、空调、电饭煲、音响等,只要使用,马上形成在线数字。同样,不使用也是数字。3. 感知即在线如果家里装有传感器,比如摄像头。只要开启,技术角度已经在线。4. 行为即在线手机中有大量信息,也有大量APP。手机中经过授权许可的APP,可能抓取了手机中的数字。发个朋友圈,完全有可能被某个爬虫技术抓取数字,自己的社交关系被 抓取了。5. 阅读即在线内容在线,典型的是今日头条、抖音、快手、直播,打开、浏览、点赞、评论都形成了在线数据。平台的算法推荐,都是根据数据计算的。6. 社交即在线微信、QQ、博客、Facebook、钉钉,只要在线社交,即形成了在线数据。四、交易数字与行为数据用户在线,不仅交易形成数字,而且一切行为均形成数字。在阿里、拼多多、美团等,只要进入APP、小程序,一切行为,包括点击、停留、购物篮、交易、支付等,全部形成数字。平台就是根据这些数字进行用户画像,然后精准推送的。营销数字化,不是狭义地从在线交易中获取数字,而是从广义的在线数字中获取商机,了解用户,洞察用户。数字化的灵魂是用户画像,用户画像不仅依赖交易数字,行为数字同样也是画像数字。比如,反复浏览同类商品,但并没有下单。这就是行为数字。只是如何解读和利用行为,不同的用户画像工具解读不同,采取的营销策略也不同。#特邀作者#刘春雄,微信公众号:刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964),人人都是产品经理特邀作者。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《销售与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。
  • [技术干货] “营销数字化10讲”(1):厂家如何布局营销数字化
    编辑导语:今年,在流量红利枯竭,外加疫情的双重打击下,拆解种种营销热点,其背后的核心都指向了数字化。《2020年中国网络广告市场年度洞察报告》中指出,在数字化升级的影响下,公域触点的互动、私域触点的转化已成为企业的重要诉求,因此推进数字化转型的新营销技术成为企业最为关注的话题。营销数字化,马上想到的是从哪里开始、按什么样的顺序、最后形成什么样的格局——这是营销数字化的布局问题。一、品牌商立场数字化现在讲数字化,经常搞得厂家(品牌商)很困惑,甚至听不懂,有两个原因:1. 现在搞的数字化,多数是平台商立场和零售商立场商业思想是有立场的,新零售天然站位平台商和零售商立场,新营销是品牌商立场。数字化最早是平台商提出来的,平台商延伸到新零售,也在搞数字化。平台商和新零售,最先实现在线交易。数字化从他们开始,很容易理解。现在讲的很多数字化理论、商业逻辑、案例,都是平台商和零售商立场。2. 搞数字化系统的,都是搞2C和互联网的2C的数字化和2B的数字化,商业逻辑就不同,更何况传统厂家的数字化,更多是BC关联的数字化,比单纯的2B和2C都复杂。要谨记:数字化是为营销服务,不是营销为数字化服务,目的和手段要明确。我与很多搞数字化系统的交流过,他们想弄明白深度分销(2B)的商业逻辑和操作方法非常困难。立体连接,BC一体化就更难了。传统厂家的营销数字化,核心的部分一定是BC关联的数字化。BC关联的数字化,以后会反复强调。这是传统企业营销数字化的特点,也是数字化业务撬动非数字化业务的关键。数字化不能与商业逻辑结合,就变成了为了数字化而数字化。现在有些企业的数字化系统没有发挥作用,甚至带来负担,就是这个原因。我讲的营销数字化,就是站在品牌商角度的营销数字化。如果从其它角度讲,会特别说明。二、营销数字化与数字化营销营销数字化与数字化营销,是两个不同的概念,很多容易混淆。营销数字化是实现营销在线,在线积累数据,所以购买系统,营销在线是必须的。数字化营销,主要是对数字化的营销应用。但是,没有营销在线,照样可以数字化营销。比如,数字化产品研发,主要是利用外部数字;数字化传播,也是主要利用外部数字。元气森林通过便利店销售,很难C端用户在线,但并不耽误他们搞数字化研发。数字化营销,如研发数字化、传播数字化,因为牵涉部门少,主要是外部数据,可以先搞起来。营销数字化,涉及组织改造、流程再造,需要较长的时间。搞得不好在某个阶段还有负向作用,要试点,慢慢来。三、数字化营销“四大模块”几乎所有领域都可以数字化,搞数字化首先要把品牌商的框架搞明白,即有哪些数字化模块;其次,要搞清各模块应用的先后次序。企业数字化包括比较多的模块,比如生产数字化、经营数字化、物流数字化、HR数字化。营销数字化只是经营数字化的子模块,经营数字化还包括供应链数字化。品牌商的数字化营销有四大模块:1. 模块1:数字化研发怎么利用大数据搞产品研发?数字化产品研发,现在有比较成熟的系统。因为研发需要的数据,主要是外部数据,可以暂时不从公司内部抓取数据,当然,有内部数据支持会更好。上马研发模块,涉及的部分不多,有几个核心人就可以。因此,研发模块,我主张尽快应用。2. 模块2:数字化传播数字化传播模块,涉及的人也不多,主要是与一些机构合作。数字化传播同样不需要内部数据。上述两个模块,因为主要是外部数据,不涉及内部组织和流程,所以在应用时遇到的阻力会少一点。但是要特别注意,所有的数字化应用,背后都有商业逻辑,不是任何数字化系统就符合企业的需要。比如产品研发,现在的数字化应用,都很容易得出“3个0”的概念。但是,元气森林的数字化研发是怎么得出这个用户需求的?搞得不好,数字化研发就搞成了数字化跟风。同样,对数字化传播的商业逻辑,很多我并不是特别认同。特别是前几年一些跨国品牌的互联网精准传播实践表明,精准传播的效果不尽如意。都说传统广告“知道浪费了一半广告费,但不知道是哪一半”,精准传播效果应该很好,为什么不尽人意呢?我是精准传播的积极实践者,精准传播的某些逻辑,我认为有问题。在立体连接的实践中,我们提出过“线上打爆一个县”。打爆,本身就是互联网传播的结果。3. 模块3:分销数字化,或者渠道数字化分销数字化或渠道数字化,概念都不准确。传统深度分销,可以实现2B数字化。如果延伸到C端,实现BC一体化,就会出现2B数字、2C数字和BC关联数字。这是本文的重要,下面单独讲解。4. 模块4:数字化营销管理数字化营销管理,其对象包括销售部门的人员、代理商、终端店主、云店主。这是营销数字衍生品,今麦郎的“四合一“,与其说是分销数字化,不如说主要是营销管理数字化,通过”小工“业务行为的优化,做好深度分销。四、渠道数字化品牌商的渠道数字化,可以从多个角度讲。比如按照数字化的对象,可以是2B、2C和BC关联的数字化。品牌商的纯粹2C主要是电商和社交电商,电商数字化主要是平台完成的,社交电商我不推荐。因此,纯粹2C数字化与传统渠道无关,品牌商的渠道数字化主要是2B和BC关联数字化。特别是BC关联,这是传统营销和电商没有的营销体系。BC关联,B端和C端全部在线,形成数据。其力量,比单纯的平台电商的2C更有威力。特别强调一下,在线并不一定是在线交易。一物一码,实际上就是交易后在线,交易后在线数字照样有价值。根据我的了解与实践,品牌商的渠道数字化,核心有三大模块:1. 2B的Saas系统尽管Saas系统已经比较普及,但目前主要用于外勤,真正对销售管理、增量的贡献并不大。即使是Saas系统用得比较好的今麦郎“四合一”,也没有系统善尽其用。2B的数字化,对于未来提升深度分销效果至关重要。过去,深度分销是人链,是人海战术。未来,2B主要是数据链,人只需要做精准拜访、精准解决问题即可。2. BC关联的“一物一码”一物一码的推进速度比较快,但基本没有达到数字化的效果,用于发红包的比较多,缺乏相应的营销策略和政策。这是数字化的一座金矿,有极大的挖掘空间。一物一码的推进速度快,主要是不涉及组织,只在生产端解决问题。但是,真正的应用,一定要与营销策略和政策配套。3. BC关联的”云店”云店系统通过B端触达C端,是用户在线非常好的方法。我们在2019年提出的立体连接,完全可以与云店系统无缝对接。云店系统的提出,意味着未来的线下店,既有线下店的优势,也有线上店的优势。现在有人把云店视为微商城和社交电商的小程序,这是极大的误解。未来,我们也将重点讨论这个问题。云店是未来门店的标配。一物一码和云店,都是BC一体化模式。2020年,BC一体化已经被广泛接受为营销新模式。现在有的企业把一物一码和云店合并使用,效果更佳。在功能上,两者可能有重叠。五、数字化营销策略数字为营销服务,而不是营销为数字服务。获得数字不是数字化的关键,根据数字制定营销策略,才是数字化的核心。阿里、拼多多,用户只要注册、在线,就会欲罢不能。因为根据用户数字制定营销策略,才是吸引用户的关键。我了解的情况,传统企业即使上马了数字化系统,但基本没有相关的营销策略。数字化是有投入的,只有营销策略配套才能产生产出。现在一物一码的普及率相对比较高,但对一物一码的营销策略基本没有。除了扫码发红包,没有其它的应用策略。云店也是如此,云店是BC关联的数字化,应该有很多策略和政府配套,但现在基本就是当作线下转线上的微商城在用。传统厂家数字化营销策略研究,这是新领域。厂家在布局营销数字化时,一定要同时研究。六、数字化基建的次序营销数字化,到底是先“攻坚”?还是先要突破口?抑或是一起上马?我的观点是:统筹规划,逐步上马;先易后难,先做增量再做存量,先做营销再做管理。我主张下列几个先后顺序:1. 涉及部门和人员少的可以先做数字化,涉及人员越多,操作难度越难。难度越大,失败的可能性越大。数字化研发、数字化传播,涉及少数部门、少数人,有些企业不声不响就做了。这类数字化,如果有需要,可以先做。一物一码的普及率高,也是因为只需花钱,不需要销售队伍配合。其实,这只是初级阶段,用一物一码的BC关联制定营销策略,是有相当技术含量的,与营销配合,效果会非常好。2. 先做增量,再做存量比如,新市场先做,新客户先做,新业务员先做,新产品先做。转型期,特别害怕存量下降。一项转型,不能说销量下降了,转型成功了。而增量业务本身就不存在转型的问题,是从零开始。3. BC关联优先2B深度分销,2B的难度已经很大。数字化也难解决2B的问题。目前,Saas的应用状况不尽人意,就是这种情况。过去,渠道无法触达2C,只要数字化抵达C端,很快就有效果。2C有效果了,再来做2B就相对容易了。用BC关联撬动2B,用数字化业务撬动非数字化业务,将是很长时间内传统厂家的数字化策略。4. 销售优先于管理销售队伍的管理,确实需要数字化协助。但是,只要工具用于内部管理,就会成为“公敌”。除非管理层有铁的手腕、坚强的意志。业务做得越好,管理难度越小。先用数字化解决业务问题,再解决管理问题,推进相对容易 一点。当然,上述讲的几点先后次序,只是原则上讲,具体应用中还要与企业实际状况结合。#特邀作者#刘春雄,微信公众号:刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964),人人都是产品经理特邀作者。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《销售与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。