大数据画像

 

用户画像数据维度，针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，形成字段集。

 

1. 用户数据：

 

用户自然特征：性别，年龄，地域，教育水平，出生日期，职业，星座

 

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP/网站,浏览/收藏内容，互动内容，品牌偏好，产品偏好

 

用户社会特征:婚姻状况，家庭情况，社交/信息渠道偏好

 

用户消费特征：收入状况,购买力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购买时间，购买频次

 

2. 商品数据(以消费电子类为例)：

 

手机：品牌，颜色，尺寸，电池容量，内存，摄像头，CPU，材质，散热，价格区间

 

笔记本：品牌，屏幕尺寸，配置，颜色，风格，薄厚，价格区间

 

智能手表：品牌，功能，材质，电池容量，颜色，风格，价格区间

 

3. 渠道数据(以消费电子类为例)：

 

信息渠道：微信，微博，论坛，SNS，贴吧，新闻网站，咨询App

 

购买渠道:电商平台，微店，官网，实体店，卖场

 

传统会展公司数据收集现状

 

然而，回归到传统的展会经营中，公司收集的数据只能保证电话号码没问题，至于展商的姓名、年龄、地狱、教育水平、购买能力、参展频率等完全不知道，所以只能局限于给展商打电话进行营销。而在展会发达国家，电话营销早已过时。

 

会展公司要想做好展会大数据营销工作，首先还是定义好用户大数据画像的元素，然后借助可视化工具，如Introducing Landline andStateline、El Mirador| Fathom等。当然，对于现在国内的会展公司，第一步还是数据收集操作的规范，保证录入的数据规范切无误，便于可视化工具的读取。

 

大数据并非在于“大”

 

人们往往犯这样的错误，认为大数据越大越好。数据并非越大越好。有价值的分析工具是帮助客户从海量的大数据找出真正可用于决策的数据，这些有价值的数据就是‘小数据’。”换言之，“小数据”是针对客户的特定需求概括、提炼出的数据。那什么是精准化营销？

 

举例：大多数的都用论坛来学知识，你比较喜欢展会知识学习，而你哥哥喜欢SEO优化多，百度大数据后台只能分析系统（CRM），通过1-几个月的数据分析，判断出你喜欢展会百科论坛，然后SEO类知识的相关链接和广告，你哥哥不会收到，因为系统判定他不是展会知识群体。

 

利用技术手段迎接大数据时代来临

 

虽然全球大数据目前还处在概念阶段，但很多企业已经意识到了大数据的重要性及其带来的效益。边城先森认为，展览行业的大数据是指和具体的展会本身或所在行业相关的大数据，分为内部数据与外部数据。展会内部大数据是指展会主办商多年来所收集的历次展会观众记录，如联系方式、不同行业和类型的产品采购需求等。外部大数据是指与展会相关的其他数据，如按照国家和行业划分的全球采购统计数据。

 

对于那些在数据管理方面先行一步，或者做好准备迎接大数据的展会主办商，有很多可以利用的工具和服务能帮助他们更好地理解和处理数据，其中不乏“可视化”工具，如Introducing Landline andStateline、El Mirador| Fathom等。这些工具能够有效抓取数据，并使用图形、图标和其它直观方式加以分析表示，帮助办展者更好地理解自己的数据。