OneMob(一体传媒):大数据算法 让营销更精准

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

大数据作为时下的热词,尤其被互联网各大佬追捧。据预测,到2020年,全球数据规模将达到40ZB。随着大数据时代的到来,广告主对于精准营销的需求也正在上升。如何通过技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、有效已经成为营销中重中之重。

尽管大数据如此重要,但在过去的很长一段时间,不少企业对用户、产品、竞品、营销等各个方面都只是简单总结概括,而缺乏深入研究。很多决策者也只是凭借主观判断与自己的经验对市场进行估测并制定策略,然而随着技术的革新,这样守株待兔的方式显然已不够用,还会造成资源的浪费。

全方位、多角度、宽领域的了解用户需求,让海量的数据聚合在一起,对各品类进行分析,从数据融合实现用户洞察进而达到精确营销的效果。例如OneMob(一体传媒)开放平台,通过大数据算法,获取用户行为、搜索行为、付费习惯、喜好特征等多维度的数据特征及用户画像,将数据形成详尽的分析与预测,最终促成精准营销的良性循环。

OneMob开放平台通过对上中下游用户行为路径进行分析挖掘、精细用户标签标注、聚类人群信息,更好地帮助企业形成投放前的市场、受众分析,投放后跟踪效果数据,从多维度洞察用户的需求,形成立体化营销闭环的模式,助力企业前瞻性投放决策并挖掘更大的营销价值。

移动营销只有围绕创新,才能创造价值。OneMob开放平台凭借Banner广告、开屏广告、HTML5广告、锁屏广告、插屏广告、信息流等多样的广告展现模式进一步满足了广告主对品牌曝光和投放效果的双重要求,从而实现共赢。

除了多样化的广告展现模式,OneMob开放平台借助于自有整合算法(Large Integration Algorithm,简称LI算法)和用户行为算法(Usage Behavior Algorithm,简称UB算法)为广告主在品牌渗透以及影响力打造方面做好全面支撑。

近年来,以互联网、移动互联网为基础的信息化、全球化趋势,已经深入的改变了我们的生活模式、营销模式、竞争模式,更精准的定位成为了新时期各行业发展的追求,OneMob正在依托大数据算法,让营销更精准!



   


 


  

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
40 4
|
13天前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
35 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【数据挖掘】金山办公2020校招大数据和机器学习算法笔试题
金山办公2020校招大数据和机器学习算法笔试题的解析,涵盖了编程、数据结构、正则表达式、机器学习等多个领域的题目和答案。
79 10
|
2月前
|
自然语言处理 供应链 数据可视化
大数据在市场营销中的应用案例:精准洞察,驱动增长
【8月更文挑战第25天】大数据在市场营销中的应用案例不胜枚举,它们共同展示了大数据技术在精准营销、市场预测、用户行为分析等方面的巨大潜力。通过深度挖掘和分析数据,企业能够更加精准地洞察市场需求,优化营销策略,提升市场竞争力。未来,随着大数据技术的不断发展和普及,其在市场营销领域的应用将更加广泛和深入。
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 架构师
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【7月更文挑战第22天】在大数据领域,Python算法效率至关重要。本文深入解析时间与空间复杂度,用大O表示法衡量执行时间和存储需求。通过冒泡排序(O(n^2)时间,O(1)空间)与快速排序(平均O(n log n)时间,O(log n)空间)实例,展示Python代码实现与复杂度分析。策略包括算法适配、分治法应用及空间换取时间优化。掌握这些,可提升大数据处理能力,持续学习实践是关键。
95 1
|
3月前
|
存储 监控 算法
「AIGC算法」大数据架构Lambda和Kappa
**Lambda与Kappa架构对比:** Lambda提供批处理和实时处理,保证数据最终一致性,但维护复杂。Kappa简化为单一流处理,易于维护,适合实时场景,但可能增加实时处理压力,影响稳定性。选择时考虑数据一致性、系统维护、成本和实时性需求。
85 0
「AIGC算法」大数据架构Lambda和Kappa
|
4月前
|
分布式计算 算法 Java
阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理
阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【机器学习】CART决策树算法的核心思想及其大数据时代银行贷款参考案例——机器认知外界的重要算法
【机器学习】CART决策树算法的核心思想及其大数据时代银行贷款参考案例——机器认知外界的重要算法
|
4月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 搜索推荐
运用大数据分析提升返利App的市场营销效果
运用大数据分析提升返利App的市场营销效果