趋势与组合预测
大数据不仅让我们了解现在正在发生的事情，还让我们预测未来会发生什么。通过实时分析大量历史数据，我们可以识别顾客和新兴趋势。
例如，时尚品牌可以利用社交网络和在线搜索的数据研究来预测下一季流行的款式。科技公司可以根据在线对话和相关搜索的分析来预测新产品的需求。
实时优化价格
大数据允许公司根据需求、竞争和气候等多种因素实时调整价格。这在电子商务和旅游业中尤其强大。
例如，航空公司使用复杂的算法来分析数千个因素，格。 Airbnb 等住宿平台利用大数据，根据当地需求、附近活动和其他因素向房东建议最优价格。
更有效的内容营销
大数据对我们的观众来说是一个精确的问题。我们可以 匈牙利数据 分析哪些主题能产生更多参与度、用户更喜欢哪些格式，甚至哪种内容长度最适合不同的受众群体。
例如，商业博客可以使用数据分析来确定其读者在周一早上更喜欢长而详细的营销文章，但在周五下午更喜欢轻松和视觉内容。
更精准的营销归因
营销方面的主要问题是在渠道和渠道方面采取准确的策略和负责的转换。大数据使我们能够创建更复杂的归因模型，其中包括整个客户旅程中的多个联系点。
例如，我们可以了解不同的渠道（电子邮件、社交网络、有机搜索等）如何影响客户的决策过程，而不是简单地将销售归因于最后一次点击。这使我们能够以最有效的方式分配营销预算。
组织活动
在营销中使用大数据之前的工具和技术
现在我们了解了大数据的潜力，问题是： ¿cómo podemos aprovechar todo este poder？幸运的是，有多种工具和技术旨在帮助您编译、处理和分析大量数据。让我们看看一些最重要的：
数据管理平台 (DMP)
DMP 负责制定营销策略和数据。这些平台编译、组织和激活来自多个来源的第一、第二和第三部分的数据。它们允许您创建详细的受众群体并在不同的营销渠道中激活它们。
常见的示例包括 Adobe Audience Manager、Salesforce DMP 和 Oracle BlueKai。
网页分析工具
这些工具允许您跟踪和分析网站中用户的行为。它们远远超出了访问量或页面停留时间等简单指标，提供了对用户旅程、转化率等的深入洞察。
Google Analytics 是最著名的选项，但也有 Adobe Analytics 或 Mixpanel 等替代方案来进行更高级的分析。
客户数据平台（CDP）
CDP 比 DMP 更进一步，专注于创建结合 多个来源数据的统一客户配置文件。这使我们能够 360 度全方位了解每个客户。