大數據對信息流的處理

1、如何解決信息流轉化率的問題？

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2、為什麼大數據對企業管理是重要的

企業的大數據管理分為兩個方面：

第一是企業自身的數據管理：

例如企業的客戶，產品，銷售，庫存等數據

第二個是企業的外部信息數據：

這方面的數據包括產品服務的評價，情報信息，行業信息的收集等。

3、百度知道信息流怎麼搞？

首先了解一下百度信息流是什麼？
信息流廣告是在百度首頁、百度貼吧、百度手機瀏覽器APP等百度平台的資訊流中穿插展現的原生廣告；擁有海量優質流量和數億級用戶群體的覆蓋，藉助百度大數據、用戶需求定向和智能投放等技術，幫助您的推廣信息准確觸達高潛用戶！配合鳳巢升級營銷，全面提升效果！
提高展現
1、了解客戶信息，如基本信息，營銷目標，目標受眾等
2、根據訴求確定營銷場景，如事件營銷、精準曝光、線索收集等
3、分析客戶訴求，一般分為2類，提升曝光或提升轉化
4、確定細分受眾，如潛在人群，行業目標人群，品牌人群
5、細分受眾定向方式，創意選擇
注意創意
創意生成
1、選擇賣點
提煉產品的獨特價值及亮點
2、撰寫文案
七個模板可以借鑒（一般人我不告訴他）
通知用戶、描述用戶、引出疑問、製造稀缺、道出秘聞、對比過去、提示變化
3、創意圖片

4、大數據與新媒體之間又存在著什麼樣的聯系呢？大數據給新媒體帶來了哪些新變化？

大數據之所以可能成為一個時代，在很多程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與，八面出擊，處處結果的社會運動，而不僅僅是少數專家學者的研究對象。數據產生於各行各業，這場變革也必將影響到各行各業，因此，機遇也蘊含於各行各業。致力於IT創業的人們緊緊盯著這個市場，洞察著每一個機遇。
數據對於科學進步有推動的作用，而海量數據對數據的分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。隨著大數據的迅速發展，許多企業開始著手於大數據分析項目。大數據的能量和其為企業帶來的競爭力優勢已經逐漸顯現，現在大數據已經成為商業智能、分析和數據管理市場領域中討論度最高的話題之一，當然也是最熱門的流行語之一。
如果說雲計算主要提供了強大的後台運算能力，對大眾來說，看不見摸不著；那麼大數據卻是和人們的生活緊密相關的。大數據應用隨處可見可感可知。
未來會在內容自動采編、智能個性化推薦、數字化設備皮膚化（可穿戴設備、人體植入式設備...）的基礎上，形成一個跨平台（SEM、展示廣告位、信息流廣告位、訂閱推薦位...）、跨內容形式（文本、流媒體...）、跨交易類型（用戶付費訂閱、用戶付費購買、廣告主付費推廣、平台付費內容采編...）的內容交易所。

5、信息系統和大數據，雲計算之間有什麼關系？

信息系統
信息系統（Information system）是由計算機硬體、網路和通訊設備、計算機軟體、信息資源、信息用戶和規章制度組成的以處理信息流為目的的人機一體化系統。
是一個由人、計算機及其他外圍設備等組成的能進行信息的收集、傳遞、存貯、加工、維護和使用的系統。
它是一門新興的科學，其主要任務是最大限度的利用現代計算機及網路通訊技術加強企業的信息管理，通過對企業擁有的人力、物力、財力、設備、技術等資源的調查了解，建立正確的數據，加工處理並編製成各種信息資料及時提供給管理人員，以便進行正確的決策，不斷提高企業的管理水平和經濟效益。企業的計算機網路已成為企業進行技術改造及提高企業管理水平的重要手段。
大數據
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[1] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
雲計算
雲計算（cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院（NIST）定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

6、信息流轉化率低，怎樣提高轉化效果？

我們都知道，無論競價推廣還是信息流廣告，轉化主要受流量、承載、轉化三項因素所影響。只有做好這三點，才能提高轉化效果。那接下來由趙陽競價培訓從兩個方面來詳細說一說，希望可以用專業的角度來幫助您解決問題。對了，如果您對現狀不滿意，我們也是可以幫助您達到目標的，而且趙陽競價培訓馬上就要開課了，現在報名的話更有雙重驚喜等著您喲。那言歸正傳，先來幫助您解決問題！
提高定向的精度
簡而言之就是：提高流量獲取的精準度。(確保這則廣告是用戶想吃的糖)
通常，在信息流環境中，用戶往往是沒有很明確的訴求，所以，我們不需要通過需求標簽來提高定向的精度，而是興趣標簽。
但一個興趣標簽可能被多名用戶所擁有，而每名用戶對於興趣標簽的需求強弱度是不同的。
我們要如何確保這顆糖是他最想吃的?即讓廣告與用戶的需求高度匹配、高度符合。
01 興趣+基礎定向
假設，某汽車貼膜廣告主，准備投放信息流，毋庸置疑地將擁有「汽車」這一興趣標簽作為主要投放人群。
但效果並不好。為什麼?
因為用戶喜歡車，但不代表有車，更不代表願意花高價錢為車貼膜。
所以，單憑興趣一個標簽是不夠的，還需要有用戶的消費水平等。
那麼，在投放過程中，我們便可在興趣定向的基礎上，根據產品受眾人群的屬性進一步定向，去細分流量，使其更精準。
02 興趣和行為定向
假設某吸塵器廣告主，准備投放信息流。於是，他根據「吸塵器打掃毛毯更干凈」這一邏輯，鎖定近期購買過毛毯的用戶進行投放，
但效果並不好。為什麼?
因為用戶購買毛毯可能只是因為好看或者是便宜，那麼便不會因此而花大價錢2k左右再買一個吸塵器。
所以，我們便可在興趣定向的基礎上，利用大數據對用戶行為進行精準分類，進一步劃分人群，提高精準度。
以投放吸塵器」為例，此時，我們可通過大數據了解到近期購買過智能家電的用戶(買過智能家電意味著能並願意購買這一類的產品)，甚至了解他們購買的價位和款式，以此通過對用戶近期行為的定向達到流量的精準度。
提高定向的有效性
在滿足了流量的精度後，我們就需要思考流量的有效性。
有時轉化效果差，恰恰就是因為定向的有效性低。
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上述，兩條文案，你覺得哪條點擊率高、轉化效果好?
也許你會猜第二條，不過事實也是如此。但為什麼
其實，在信息流環境中，用戶不是被需求驅動的，而是被興趣驅動。
第一條，明確介紹了自己的服務，試圖去滿足用戶的需求。
而第二條，通過命中用戶(限定特定人群)，利用好奇來吸引用戶點擊，極大程度摒棄了一部分垃圾流量。
用戶在信息流瀏覽環境中，他的所有行為都是無意識的，無需求的，只會點擊那些：和自身相關的以及符合人性的創意。
且，在信息流這個信息繁雜的環境中，用戶注意力是不聚焦的，行為也比較隨機。此時用戶只是關注那些和自身相關且感興趣的信息，而通過命中用戶，不僅可以篩選部分流量，還可使用戶在隨機這個行為中，大幅度獲取用戶的注意力。
那麼，我們在撰寫創意時就要滿足這兩點，即：有效創意=命中用戶+切中人性

7、信息流的轉化率怎麼提高？

目前，信息流廣告可謂是營銷界新寵兒，直接就火透了半邊天。市場上超過85%以上的企業都在做著信息流廣告，不過營銷的效果卻有著天差地別。
信息流廣告的火爆，不僅帶給來了讓企業和我們耳目一新的營銷種類，也帶動信息流優化行業的興起，但由於信息流廣告投放是一份具有著極高專業性操作的工作，需要把控每個投放細節，包括產品、用戶、競品分析，還有創意撰寫、平台推廣演算法、數據追蹤等等……
如果企業不會投放信息流廣告的話，那就算是知道信息流廣告也是沒有用處的，企業將無法獲取信息流帶來的互聯網流量。那麼今天就來完整的說一說信息流推廣的正確打開方式——完整的信息流廣告投放流程。
1、精準定向推廣
信息流其實就是花錢買流量，這就需要我們對產品有一個清楚的用戶畫像了，一方面可以幫助我們進行定向推廣，另一方面更有針對性地優化賬戶。
一般的情況下，可以根據以下幾點來獲取完整的用戶畫像：
①獲取基礎數據
用戶調研是收集用戶們信息最常用，並且也是最有效的手段。
它能夠幫助我們深入的了解目標受眾的需求和心理特徵，創造出最貼合用戶需求的頁面，在一定程度上甚至還可以吸引潛在用戶的轉化。
常用的調研工具有：問卷星、麥克、調查派等。
②明確用戶行為特徵
由於信息流是用戶被動接收信息，那我們就需要根據用戶的自發行為(即行為特徵)，去確定推廣方向。
像博客、新聞資訊等網站大都是根據用戶的瀏覽習慣F模式進行設計。
用戶先會沿著水平方向瀏覽，優先瀏覽內容塊的上部，這個時候的眼動構成了字母F 最上面一橫。
對於信息流而言，我們可利用流程圖、熱力圖對網站進行分析，從而去抓取、分析用戶的行為特徵。
通過觀察不同渠道來源、不同瀏覽環境的用戶，從而使創意、著陸頁更有針對性。
③根據用戶的特徵將其分類
通過對用戶調研、行為特徵分析，我們基本上已經能夠搭建出一個完整的用戶畫像。
當清楚用戶畫像之後，我們需要對用戶進行精細化分類，確定不同的受眾定向，以便更有針對性地對用戶制定推廣策略。
通過對受眾進行分類，精細化管理，不僅可以大幅度提升ROI，也是2019年的推廣方向。
通常情況下，可從以下三個角度來進行：
1) 用戶：什麼樣類型的用戶對產品感興趣?
2) 場景：目標用戶的活躍場景
3) 需求：目標用戶對於產品的需求是什麼?
2、創作高點擊率的創意
當前期確定目標用戶定向後，便需要去優化創意，以便去吸引潛在用戶。
通常可根據以下幾個原則來逐步進行操作：
①站在用戶的視角去思考
就是站在用戶的立場，而不是自己的立場去思考問題。
任何一個能夠火爆的產品一定是滿足了用戶的需求。比如護膚品，它滿足了用戶曖昧的天性，再比如蘋果手機，它滿足了用戶炫耀的天性。
很多朋友在寫創意時，都只停留在「產品屬性」或「產品特點」等層面，從本質上講，都是一種「以自我為中心」的自嗨表現。所以，我們在撰寫創意時，要從用戶的角度去出發，一般是這三點：
(1)用戶的痛點是什麼?
(2)用戶的使用場景是哪?
(3)用戶想要滿足什麼需求?
②用戶能快速感知賣點的價值
俗話說：只要賣點選的好，用戶根本丟不了。
從信息流廣告特性來說，用戶的接收時間大都為碎片化時間，那若創意不能讓用戶一眼就明白產品的賣點，那麼我們的廣告也就沒有意義了。
所以，我們在選擇賣點時，可以從兩個維度來分析：
①投入時間：即用戶獲取該產品信息的時間成本
②預期價值：即產品賣點最終能給用戶帶來的價值高低。
由於信息流在投放過程中，面向的都是潛在用戶，所以要最大的降低用戶獲取產品的成本和放大產品對於用戶的價值。
3、遵從KISS原則
我們總說文字不如圖片，而在現今信息流廣告展示形式下基本也都是文字加圖片。
在了解物料設計前，先了解下何為Kiss?在這里並不是指親吻的意思，而是keep it simple stupid的縮寫，保持簡單和愚蠢，就是能夠讓一個傻子也能看懂。
由於用戶信息流的展示環境較為復雜，且用戶注意力非常分散，那在物料設計上要能讓用戶一目瞭然的了解到廣告所傳遞信息。
所以，一般我們可遵從以下幾點來進行：
①利用反差
利用背景顏色與產品形成反差，從而使產品或賣點變得更加突出
②字體簡潔
文字不超過圖片三分之一，適當留白，文案更容易凸顯，才能快速傳達廣告內容
③設計突出
選擇高質量的清晰畫面，顏色要控制在三種以內。避免中心溝通，以為這樣容易形成死板的感覺
在物料設計上，不一定要求新或者是與眾不同，最重要的是能夠讓用戶對你的廣告感興趣，最好能夠在消費者腦海中留下深刻的記憶。
4、根據用戶的使用場景，選擇賣點
一般情況下，用戶在不同時間、不同環境的關注點也是不同的。
所以，在進行投放廣告時，也要適當根據用戶的使用場景等，有針對性地進行物料設計，並根據不同的時段或人群有針對性地優化落地頁。
那麼在撰寫創意時，首先需要站在「用戶視角」去思考，選擇用戶可快速感知價值的賣點，然後利用較為簡潔的圖片加強賣點說服力，並結合產品使用環境、時段等去撰寫、投放。
總結出一個完整的信息流投放流程基本上可以歸為：精準定向目標用戶—創意物料設計—優化著陸頁—投放數據追蹤—優化投放方向，如果企業想要做好信息流推廣，那麼這份投放流程將是必不可少的作戰武器。

8、大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對於電子商務的平台來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。

對於一些大型的電子商務平台來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。

(8)大數據對信息流的處理擴展資料：

大數據的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。