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智能营销
  • 小米营销x艾菲国际论坛 | 点燃智能营销时代的新引擎

    发表时间:2020/12/10 11:18:53

    12月9日, 2020大中华区艾菲国际论坛开幕。小米营销以"手机 x AIoT,智能营销新引擎"为主题与行业共同探讨,在智能时代的营销新赛道与新思考。

  • 超硬核!智慧大屏巨头齐聚广告节运筹帷幄,或暗藏玄机?

    发表时间:2020/11/20 15:03:26

    厦门,第27届中国国际广告节期间,一群人走进一间会议室,闭门交谈,似乎有点神秘。门口的题字版上写着“中国智慧大屏广告生态共同体协同发展研讨会”。原来,来自中国移动咪咕视讯、创维酷开、海信旗下聚好看、康佳易平方、KKTV、壹通传媒(飞利浦互联网电视

  • 重磅!星宏慧眼借力大数据,聚焦全场景智能营销

    发表时间:2020/10/21 16:48:07

    在刚刚过去不久的国庆中秋黄金周,无论是商超、餐厅、游乐园、风景区等消费场景,还是诸如博物馆、科技馆、美术馆等公共服务设施,都纷纷迎来了客流高峰,酒店价格飙升,叫车应用程序崩溃,6.37亿人次国内出游,全国零售和餐饮重点监测企业销售额约1.6万亿元…

  • 会展想要玩出花?猎豹移动机器人在2020中关村论坛为你解答

    发表时间:2020/09/18 14:34:40

    9月17日,2020中关村论坛在北京正式开幕。本届论坛以“合作创新·共迎挑战”为主题,吸引了来自10个国家,78家机构,200多名全球知名专家学者,400多名著名企业家和投资人等通过线上和线下的方式相聚一堂,巅峰对话。

  • CJ落幕,线下活动难有新意?VR活动或是出路

    发表时间:2020/08/13 16:10:46

    8月初,上海ChinaJoy(CJ)落幕,连年活动的疲软性,加之蔓延全球的疫情,目测展位少了25%-30%,由于活动人流把控严格,活动话题度也不如从前。

  • 智能营销第9讲-营销需要全景数据

    发表时间:2019/07/09 14:27:01

    全景并不意味着大而全,而是能在固定场景中找到最佳服务符合需要的数据,来达到最佳的营销效果。

  • 智能营销第8讲-营销资产要具备共享性

    发表时间:2019/07/08 09:26:14

    本篇开始想先分享一个案例,在某年双十一开始前的一周,我们曾向某银行提出能否开展一个信用卡提额的营销活动,因为双十一这个节点上消费需要大量资金,

  • 智能营销第7讲-营销要解决冲突仲裁

    发表时间:2019/07/05 12:25:32

    谈到冲突仲裁,就会想到计算广告学。计算广告学,为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略,以优化整体广告活动的利润。首先,强调广告问题优化的是一组展示上的效果,

  • 智能营销第6讲-向计算广告学习如何计算营销

    发表时间:2019/07/04 12:24:52

    营销的本质是通过有效的策略将人群分发到各个触点,并达成最稳健的转化。然而如果想借助专家经验,或者更多基于算法模型自学习优化的策略构建,那么就必然要求决策过程不能离线化

  • 智能营销第5讲-风险也是策略构建的基石

    发表时间:2019/07/03 08:24:08

    营销的策略平衡是风险、成本、效果、人工经验等综合考量,之前我们探讨的营销策略优化和评估是站在最优解的角度考虑的,今天我们则站在最稳健的角度来考虑营销策略问题。

  • 智能营销第4讲-收集数据完整还原营销现场

    发表时间:2019/07/02 12:23:08

    首先明确一下,什么是营销数据?所谓营销数据就是从营销目的开始到最终结束全周期中形成的所有数据,涉及用户的达成、交易、销售、参与反馈行为、内容设计、权益补贴、通道时间

  • 智能营销第3讲-策略要基于数据来评估预期

    发表时间:2019/07/01 12:22:14

    在本系列的第一篇文章中,我们谈到营销的第三个局限性就是营销的策略缺少预测和优化。

  • 智能营销第2讲-专家经验需要知识转移

    发表时间:2019/06/28 17:20:53

    专家经验带来了回报,却也无法继承,这是摆在所有企业营销端的现实问题。专家经验是需要锤炼的,但也会带来营销的不均衡性

  • 智能营销第1讲-数据分析必须参与营销

    发表时间:2019/06/27 15:19:28

    如果在制定营销策略之前,没有进行详细的复盘和数据分析,而直接启动营销工作,就无法知道策略是否合理,是否可以达到预期的效果

  • 智能营销第0讲-营销智能化的突破点

    发表时间:2019/06/26 14:37:03

    企业围绕数据的应用有三个重要的方面,一个是营销,一个是风险,一个经营。