在互联网飞速发展的今天，App的爆发、3G网络及相关的领域的连锁反应，正说明移动互联网将迎来移动互联网时代，而移动互联网和大数据的结合更是一个必然趋势。近日，北京缔元信互联网数据技术有限公司高级分析师樊永梅做客上方微访谈，解读移动互联网背后的数据秘密。
移动互联网应用的发展方向
大家都在探索移动互联网的商业模式，这时候对用户需求的深挖就更为重要。需求在哪儿呢？樊永梅说，就在和PC用户的差异上。比如，移动互联网的使用高峰时段在入睡前、上下班途中、周末节假日，是“无聊时间”，这时候的用户需求肯定与坐在PC机前几个钟头不动窝儿的用户需求有很大不同。
从移动互联网用户的应用习惯看，移动互联网用户与PC用户基于互联网应用的主要区别从移动互联网用户的应用习惯看，更愿意主动搜索和内容订阅，较PC用户具有更强烈的自由、主动性。此外，移动互联网用户的使用时段和PC用户有所差别。“比如奥运时，我们监测到，PC用户的峰值最高点出现在上午9:00，而移动终端用户则在8:00，并且在下午6:00出现另一个峰值。”
AppP是主要的移动应用模式，根据我们的调查，多数用户几乎每天都在使用App，每天使用1-3小时的超过70%。具体应用来说，社交通讯QQ、微信、飞信、微博等、系统工具浏览器、安全软件、资讯、游戏、导航地图，这几项App使用者的比例都已经超过半数。从我们的研究看，整体来说用户对于APP付费相当宽容，有36.3%的用户已为APP付费，另外，还有43.8%的用户将来可能会付费。可以相信，移动App应用市场的前景是乐观的。
复杂的社会化关系图谱
互联网精准营销，基于的是精准的数据。与PC相比，移动终端更具唯一性，具有天然的精准基因。但是，精准的背后是数据，精确的数据统计、分析、应用，才能带来营销效果的精准度。今年，很明显的感觉互联网行业“大数据”意识已经形成，但要说到精准营销，还需要一段过程，移动互联营销更是如此。
互联网再怎样变，网络营销有两个根本点不会改变。一是作为互联网与营销的结合，网络营销的本质不会变，网络营销的本质是经营一个能够系统地、持续地、互动地建立、维护、转化客户关系的应用平台。适应互联网发展趋势，网络营销也会走向社会化、移动化，比如现在备受关注的微博、SNS等。但不管形式怎样，新的网络营销都会以用户为主体，跨终端、多对多、人人交互，还有口碑营销模式的软性宣传，精准定向的营销模式，当然，传统的硬广投放也是在主流领域范围内。以往仅由有限数量的媒体传播信息的模式开始由越来越多的社会化媒体补充。论坛、博客、微博、播客、社交网络、内容社区、维基、RSS……媒体社会化属性愈演愈烈，整个网络都在进行社会化革命。电子商务开始社会化，搜索引擎社会化，移动互联应用社会化等。整个网络形成复杂的社会化关系图谱。
移动互联网VS大数据
借用互联网女皇玛丽米克的观点：虽然有效的移动每千次展示费用eCPM比桌面低5倍、移动每用户平均收入ARPU比桌面低1.7至5倍，但是，桌面互联网表明，用户关注哪里，广告就会投向哪里，这只是需要一定的时间。
移动互联网的用户规模已经起来了，但是移动用户的消费潜力还没有被挖掘出来。从我们与广告客户接触看，大数据的接受度已很高，我们已不再需要象以前那样去做大数据的普及。数据和移动互联网的核心点、也恰是两者的连接点，是用户。什么时候读懂了用户，什么时候就出头了，而数据正是读用户的工具。
数据在营销中扮演的角色
其一、网络营销业态的主流还是沿续传统营销模式，就是只是基于网络媒体的传统营销，新瓶里装的是旧酒，而没有充分体现和发扬互联网的本质和特色。而今后网络营销的发展趋势是营销网络化，即以企业自有营销平台为主体构建系统化管理，系统地、持续地、互动地建立、维护、转化客户关系的应用平台。
其二，在市场营销领域，数据可以用来洞察客户，例如衡量他们的生命周期价值或者预测可能的购买行为。对于整个企业而言，利用数据进行分析和应对的能力，对于进行正确的决策并最终取得更好的业绩是至关重要的。
真正实现“精准营销”需要底层海量的用户行为数据做支撑，网络营销追求的都不应是曝光率，而是用户转化率。而对用户转化过程进行有效的数据分析，可实现效果的优化。效果可从三个层面分解：目标是否清晰、向过程要效果，最终目标达成率就是效果。利用数据工具控制和优化营销过程，可不断提升ROI效率。
这需要具体了解客户的业务发展目标和推广需求，可以考虑借助专业的第三方服务公司作有关于网络营销策略的效果评估。以制定出或调整有关于网络营销策略。一般来说，对于不同的营销平台会有不同的广告形式投放，从而产生的效果也多种多样，各家说各家的好。网络营销中，品牌认知、提升偏好、主动寻找、购买转化、分享/再购各阶段，分别对应广告管理、口碑、网站、电商、客户管理的营销策略。以“大数据”贯穿网络营销全过程，就可将有价值的数据转化为有意义的数据，让广告从效果监测变为效果预测、让传播更有效率、用户体验更佳，用户转化更清晰、可控。
从事数据分析最主要是分析思路和分析框架，书籍都差不多，吃透一本才是关键。
来源: 梓璃
