百度大数据面向用户的服务和搜索引擎智能推广力量

百度大数据的两个典型应用是面向用户的服务和搜索引擎,百度大数据的主要特点是:第一,数据处理技术比面向用户服务的技术所占比重更大;第二,数据规模比以前大很多;第三,通过快速迭代进行创新。

随着对大数据系统更深层次的理解,林仕鼎认为大数据需要新的硬件体系结构,整个数据中心是一台计算机,软硬件协同创新。

百度营销大数据决策 以客户需求为核心推送您的广告,让营销更知心,让服务更简单。

百度大数据中心与峨眉山景区强强联合,从搜索行为、游客人群、景区定制数据和百度舆情进行全面合作,以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势;大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础,能够做到早发现、早分析、早应对,对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助,无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。 

对于一个网站(应用)来说,往往会使用多个分析工具,比如百度统计来分析网站流量和访客行为,日志来分析蜘蛛爬行和服务器运行状况,订单系统分析会员的活跃率及购买行为。这是起码的一个分析系统结构。当然为了便捷而顺畅地解决数据接口等问题,可能会使用不同平台各自的分析工具,比如同时使用百度统计、搜狗统计等。其实从理论上来说,一个分析工具(比如百度统计)也都可以实现这些功能要求,实现起来也并不会太复杂,进行相关的高级配置和数据整合即可。再复杂还可以使用API,从而定制符合自己业务要求的数据后台。

量子统计对于淘宝店铺(天猫)的统计是非常强大的,其中渗透了很多电子商务分析理念,对于用户购买行为和产品页面的分析非常强大,当然也对接了直通车的数据,装修分析可以方便用户了解装修效果,并且针对手机和PC端提供了单独的报告,店铺诊断提供了数据概览让店长知道自己所处的位置并提供了优化参考。不过一些高级功能需要付费,并且对于外部来源等数据维度细分还是存在很多限制,代码基本不能定制,数据相对封闭(可用积分兑换离线报告下载功能)。

百度统计基于自身的“大数据“还提供了访客属性分析,也提供了开放平台可进行更深度定制,当然最主要的优势是可以直接了解百度推广广告的数据表现,最核心的一点是百度统计的数据可以细分作为广告投放人群,并且整合到了“受众管理”,这个有点类似GA的再营销。

  • 实时性、完整性、归因模型、跨屏跟踪、路径分析、渠道可视化、数据细分筛选与过滤、报告定制。
  • 数据对接:从用户来源到访问,再到转化,再到广告投放。形成完整的闭环。其中包括不同来源数据如何完美对接。
  • 数据标记与采集的智能化、可根据不同业务需求进行扩展与定制。按行业具体需求进行深度优化是一个方式,比如对于品牌和游戏客户来说视频和Flash如何进行跟踪、留存率和转化路径如何延续以及计算,对于咨询类客户如何跟踪对话(电话呼叫)、电商类客户如何跟踪商品和订单数据,等等。
  • 整合内部资源,形成独有优势。分析工具,尤其在初期,在很大程度上来说是服务于现有客户,并且作为一项增值服务,而这个过程中NPS是一项很重要的指标。
  • 数据分析与解读。任何工具来说即便做的再好,如果不懂解读并无法对业务产生积极影响,基本等于白搭。按照Avinash Kaushik的说法,理想的预算分配是人力成本90%而工具的成本10%。
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