展会是企业展示产品、服务和技术、接触潜在客户、建立联系并产生潜在客户的宝贵机会。在当今竞争激烈的环境中，单靠出摊参加展会是不够的。企业需要一个战略性的展会营销蓝图，以最大限度地利用他们的投资。
数据在制定有效的展会营销策略中起着至关重要的作用。通过收集、分析和利用数据，企业可以了解目标受众、优化展位设计和展示，以及衡量展会效果。
以数据驱动的展会营销蓝图
以下是制定以数据驱动的展会营销蓝图的步骤：
1. 定义目标
在开始计划展会活动之前，明确目标至关重要。这些目标可能包括：
- 产生潜在客户
- 建立联系
- 提升品牌知名度
- 了解竞争对手
- 促进销售
2. 了解目标受众
了解目标受众对于定制展位体验和营销信息至关重要。收集有关以下方面的数据：
- 行业
- 公司规模
- 职位
- 决策权
- 痛点
3. 研究展会
展会研究可以帮助企业了解展会的规模、目标受众和竞争格局。收集以下数据：
- 参展商数量
- 参会人数
- 目标行业
- 竞争对手
- 以往的展会表现
4. 设计展位
展位设计应基于目标、目标受众和展会的性质。考虑以下因素：
- 布局和流量
- 展示和演示
- 互动元素
- 品牌形象
- 收集潜在客户信息
5. 开发展会活动
展会活动可以吸引访客，建立联系并产生潜在客户。规划以下活动：
- 演讲和演示
- 产品展示
- 互动游戏
- 社交媒体活动
- 特别优惠
6. 衡量效果
衡量展会效果对于证明投资回报率至关重要。使用以下指标：
- 潜在客户数量
- 潜在客户质量
- 网站流量
- 社交媒体参与度
- 销售额
数据驱动的展会营销案例
以下是一些使用数据驱动展会营销战略取得成功的案例：
| 企业 | 目标 | 数据 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 公司 A | 产生潜在客户 | 从去年展会收集潜在客户数据 | 比去年增加了 20% 的潜在客户 |
| 公司 B | 建立联系 | 追踪展会期间的社交媒体参与度 | 获得了 500 个新的社交媒体联系 |
| 公司 C | 提升品牌知名度 | 分析展会后的网站流量和搜索引擎排名 | 品牌知名度提高了 15% |
结论
在当今竞争激烈的环境中，企业需要一个战略性的展会营销蓝图，以最大限度地利用他们的投资。通过收集、分析和利用数据，企业可以创建定制的展位体验，吸引目标受众，并衡量展会效果。以数据驱动的展会营销蓝图可以帮助企业实现展会目标，推动业务增长。
大数据时代，企业数据蕴藏着的商业价值
如今大数据早已不再是什么新鲜词，它已经被大众熟悉，可以称作是移动互联时代流动的黄金。 据《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》（前瞻产业研究院发布）数据统计显示，中国大数据产业在2017年达到4700亿元的规模，同比增长30%，预计到2020年，中国大数据市场产值将突破万亿。 随着大数据市场的快速发展，企业决策人员越来越重视对大数据的利用，如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。 大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：客户群体细分 ，然后为每个群体量定制特别的服务。 模拟现实环境 ，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 加强部门联系 ，提高整条管理链条和产业链条的效率。 降低服务成本 ，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。 对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，从亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn，到腾讯、阿里、网络，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。 如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。 亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。 作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。 这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。 亚马逊CTO Werner Vogels早期在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。 长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。 “在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。 为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说， “一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。 ” 从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。 推荐： 亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。 在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。 预测： 用户需求预测（Demand Forecasting）是通过历史数据来预测用户未来的需求。 对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求（Hard Line）的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定）——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。 但是对于服装这样软需求（Soft Line）产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。 测试： 你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。 整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。 记录： 亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。 以数据为导向的方法并不仅限于以上领域。 对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。 数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。 对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。 还有一个很典型的案例，就是几年伴随社区营销火气来的小红书。 和其他电商平台不同，小红书是从社区起家。 2016年初，小红书将人工运营内容改成了机器分发的形式。 通过大数据和人工智能，将社区中的内容精准匹配给对它感兴趣的用户，从而提升用户体验。 如今的小红书，已经不是简单的社交分享了，更多的是基于后台的大数据分析和智能推送，最终形成了良好的正向闭环反馈。 通过以上两个大数据服务案例，我们不难看出数据团队其实是一个独立性很强的团队，因为他们需要完成的事情很多，这其中包含从数据源开始到数据的输出。 对研发而言，他们相当于纪检委，需要组织协调数据的周转，实现对数据的监控，同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。 对业务而言，他们相当于研发，因为他们需要输出报表和相应的产品，所以如何构建一个高效的数据团队，对很多企业来说一直在探索，感觉隔雾看花，捉摸不清。 一个企业想要自主研发一个数据平台，创建一个数据分析团队，会是一个很庞大的工程量。 企业数据的类型大致可分为三类：传统企业数据： 包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 机器和传感器数据： 包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，交易数据等。 社交数据： 包括用户行为记录，反馈数据等。 如微博、微信这样的社交媒体平台。 从理论上来看，大部分企业都会从大数据的发展中受益。 但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，对于中小型的初创企业来说，独自开发的成本太高了。 而有财力的传统企业呢，也产生了大量的数据，但是数据源很乱，也没有统一的存储方式，更别说研发了。 即使招人来做数据分析，也不知道从何下手。 该怎么办呢？ 其实，数据的价值就是从获取数据，存储，加工到挖掘分析，最终实现可视化，辅助商业决策。 想真正去应用在企业的流程中，多少要依赖于专业的工具或平台，归云智能打造的大数据系统解决方案，可以帮助传统企业完成数据化，智能化的升级改造。 帮助企业建立稳定高效的运营机制，推动企业实现降本增效和业务的高速发展。 通过新兴的智能技术，企业可以有新的视野，探索更宽广的商业模式，实现最大的商业价值。 产品部署使用方便，中小企业可以使用归云智能提供的云服务，大型企业可以选择私有化部署到自己的服务器。 感兴趣的总们可以访问官网:，了解详情。
大数据 从“技术驱动”转向“应用驱动”
大数据：从“技术驱动”转向“应用驱动”继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。 大数据时代的来临，使得领域和行业边界愈加模糊，应用创新超越技术本身，生产模式向服务化转变，数据作为一种资产为企业带来新商业价值，数据开放让政府治理和个人福祉都面临着机遇和挑战……无论个人、企业组织、社会团体，还是国家和经济体，都能藉此实现大数据梦想。 当前，全球大数据产业正处于蓬勃发展的孕育期和机遇期。 核心关键技术正在加快发展和更新换代，各类解决方案提供商加大力度宣传造势，尤其是围绕电信、航空、交通、生物、城市管理等重点领域描绘美好蓝图，力求推动行业应用和商业模式创新，抢占产业增长点。 与此同时，小微企业和创业者对大数据热情高涨，期望借此机会实现高速成长的梦想。 由于整个大数据产业开始转向应用创新阶段，高成长的预期让各方都对未来抱以乐观的态度。 从“技术驱动”转向“应用驱动”作为一个独立的产业，大数据的产业体系框架表现为“两纵三横”:“两纵”基于技术的基础程度，分为底层技术和应用层技术，前者是共性、基础性技术，如Hadoop框架、Hbase数据库、Mahout算法集等；后者是“二次开发”行为，包括各类个性化方案、产品与服务。 “三横”基于处理的流程顺序，分为基础设施、分析系统和应用工具，也可进一步细化为数据的采集、存储、处理、分析、服务五方面。 目前，“两纵三横”的产业体系已经趋于成熟，能够应对绝大多数的产业应用需求。 广义的大数据应用本质上是一种“增值分析”,前景有着近似无限的可能，不受任何行业、资源、地域、用户的约束。 从这个层面看，各产业领域未来发展方向几乎都能和大数据挂钩。 以“十二五”国家战略性新兴产业发展规划为例，很多技术前沿的描述和布局，均与大数据相一致或关联，或是可以通过大数据实现。 如新一代信息技术产业布局了物联网、移动终端设备、云计算、海量数据处理软件；节能环保产业布局了高效储能、节能监测和能源计量；生物医药产业布局了生物资源样本库、基因测序，以及基于物联网的远程健康管理服务等。 由于大数据技术兴起于互联网时代，互联网的快速发展与其持有的开放、共享、合作等观念密切相关，因而大数据技术的创新也引入了互联网的这种价值观。 例如有不少大数据技术是开源的，可无偿供给全世界的开发者使用和改进。 开源项目、开源社区和开放性创新联盟组织的成熟更是推动了大数据核心技术的发展，催生了多种用于存储、处理和分析大数据的新产品。 这一过程有效降低了产业技术的壁垒，推动更多的企业和创业者介入，进一步加快了技术应用转化的过程，有助于产业的迅速成长。 虽然大数据产业的“技术驱动”色彩十分明显，与“应用驱动”阶段尚有一段距离，但这一转变过程正在加速进行。 细化的产业竞争策略逐步成型 大数据产业是典型的知识密集型服务业，除了基础设施环节会带来一定能耗之外，其余环节均为零能耗、高附加值。 其在初始资本、法规监管等方面的准入门槛极低，但对人才资源的要求较高。 为此，产业竞争呈现出数量大、水平高的特点，企业竞争策略逐步分化。 尽管大数据从业者正在急剧增加--几乎所有的信息技术企业都在此领域布局，同时创业者持续不断地进入，竞争者甚多，然而由此带来的并非过度竞争，而是良性竞争，最终将推动技术的创新和价值的实现。 这主要归功于两个原因：一是高创新的属性。 大数据技术是信息技术领域中的高附加值环节，以谷歌、亚马逊等为代表的大数据企业，无论是在技术先进性、创新活跃度还是在市场份额上，都在全球处于领先位置。 二是高增长的预期。 作为企业个体，在产业急速成长的预期之下，基本都选择了追求专业性的策略，依靠产品性能和服务取胜，而摈弃了追求低成本的策略。 在竞争过程中，不同类型的竞争者各具优势。 按照技术的变革性与应用水平，主要分化为三类竞争者：一是“互联网颠覆者”,谷歌以及各类大数据开源项目发展了全新的基础技术与数据库构架，依靠免费、开源的所谓互联网模式，彻底改变了原有的技术标准与游戏规则，颠覆了以往各自为阵的信息技术产业。 二是“初生牛犊”,在新的规则面前，大公司与创业者处在同一条起跑线上，一些拥有核心人才与市场嗅觉的创业企业，在特定工具、专业平台方面迅速抢占先机，填补市场空白，获得快速发展，在产业链中拥有了一席之地。 三是“系统集成商”,像微软、IBM这样的传统IT巨头拥有强大的资金、研发能力和市场资源。 他们能够敏锐意识到自我革命的紧迫性并马上采取应对举措，积极收购大数据相关企业，将收购获得的技术产品组装为面向行业的应用解决方案，并加强大数据商业营销。 另外，政府也是大数据产业的重要一环，主要体现在政府对公共数据的开放上这将使政府在促进产业发展上扮演更加重要的角色。 2009年，刚上任的美国总统奥巴马签署的首份总统备忘录即为《透明和开放的政府》，随后建立了统一的政府数据开放门户网站,逐步开放政府拥有的公共数据，并提供多种应用程序接口，供开发者创建特色应用。 截至2014年初，该网站开放的数据集已经超过了项，汇集了1200余个应用程序和软件工具、手机插件，其中超过300个是由个人或民间组织开发。 新的商业模式和企业随之产生，如FlightCaster公司基于美国交通统计局、联邦航空局交通管制中心警报、美国气象局和航班运行状况信息网站FlightStats的数据，提供航班晚点预报，比航空公司的正式通知早6个小时，且准确率达到85%-90%. 数据驱动型的商业模式创新数据驱动型的商业模式有如雨后春笋，在全球大量涌现。 按照数据的获取、管理、分析、应用环节的区分方式，可以将大数据的商业模式分为数据托管和交易平台、关系挖掘和沉淀价值利用、数据社交和跨界连接三种类型。 数据托管和交易平台模式应用已有数十年之久，是发展最为成熟、最为普遍的大数据商业模式，本质是发挥规模效应，降低单个企业在数据信息存储和寻找上的投入成本。 主要业务形态有空间出租托管、数据商店、数据市场等，典型的代表企业为亚马逊、EMC2、DropBox.近年来引入“云”的概念，从简单的数据存储，逐步扩展到数据聚合平台，最终形成云服务；而以独特数据资源进行的整合朝着纵向产业链上下游整合和横向多种产业整合两个方向发展，促使了一站式数据商店和数据交易平台的出现。 如亚马逊、微软等企业均建立了可以交易应用程序和高级数据集的数据商店，目前已有数万亿个数据点、数千个订阅、数百个应用程序。 关系挖掘是媒体热炒的主流大数据商业模式，也是数据科学的主要应用模式。 核心是通过数据发现隐藏的相关性，最终用于指导商业、精准化服务与辅助决策。 实现这种模式需要一些先决条件，主要是面向数据的处理分析环节：一是目标领域的完全量化，如互联网广告领域，从广告点击到用户购买行为，均有完整详实的数据记录；二是数据处理能力的大幅提升，要能够处理非关系型数据，并在海量条件下保持实时快速的性能。 该模式的难点在于需要颠覆常规的用户思维和需求逻辑，典型类型是沉淀价值的利用，将一些通常无意义的数据甚至是垃圾数据进行利用，最终得出有价值的结论。 例如，谷歌公司利用数十亿用户搜索时的错误拼写记录来提升其拼写检查器的智能性。 就目前而言，基于关系挖掘的大数据模式尚未成熟，但承载了社会各界的较高期望：这种模式将有助于驱动产业转型和发展新兴产业，如推动生物医药等研发密集型产业、企业咨询等知识密集型产业向数据密集型产业转型，推动零售、交通等传统服务业向现代服务业转型，推动传统制造业向智能制造业转型等。 与前两种模式不同，数据社交和跨界连接模式直接面向每一个社会个体，本质上是充分挖掘物理世界的个体资源，将其变成虚拟世界的一个节点，与其他的节点进行连接、交互和交易，从而大大降低各类商业化业务的推广成本，并形成新兴业态。 这种模式正在走向成熟，最典型的代表就是O2O.例如微信成为了连接线上线下、开展移动支付的重要入口；打车软件有效降低了供需双方的信息不对称，提升了出租车市场的智能化程度；可穿戴设备将人体的讯息进一步量化，并提供决策建议；苹果Passbook软件为用户提供了一个智能的电子卡包。 推行这种模式也有几个必要条件，主要是针对数据的采集传输环节：移动化，需要带有位置服务、能够发射无线信号的智能终端；稳定连接，需要高速、泛在的外部网络环境；在线支付，依靠用户最终的支付行为实现盈利；持续感知能力，需要先进的传感器技术、低功耗芯片技术以及电池技术作为保障。
人工智能如何驱动营销增长
1.聊天机器人聊天机器人已经成为改善客户服务和客户体验的主流方法。 其价格低廉，全天候在线，并且可以同时沟通多位客户，不仅可以更快捷地为客户服务，而且有助于大幅降低成本。 然而，普通的聊天机器人只能根据企业设置的流程进行回答，无法理解来自用户复杂的问题。 这就是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。 借助机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)，它们可以很好地对客户提出的问题做出回应，而无需定义特定的流程。 企业仅需要从其他网站和来源向它们提供相关数据即可。 2.点击付费(PPC)营销有效地利用点击付费(PPC)营销可以帮助企业将目标流量导向其网站，并促进潜在客户的开发工作和产品的销售。 而为了改善广告文案、精细受众群体、拓展关键词及否词、优化点击费用出价等点击付费(PPC)广告的参数，企业需要进行大量的A/B测试。 这些操作都要求企业拥有点击付费(PPC)的代理机构或专门的团队，而人工智能技术则可以帮助企业消除雇佣人员的需求。 现在，许多由人工智能驱动的工具无需人工干预，帮助企业管理点击付费(PPC)活动，甚至可以为企业优化广告。 3.内容创作内容对于促进企业业务必不可少，但创建内容普遍需要熟练的写手或文案专家。 由于耗时，内容创作的人力成本通常较为昂贵。 使用人工智能提供的内容创作工具可以加快内容的管理和创建过程。 通过这种方式，企业将能够快速发布高质量的内容，优化其营销业务。 4.视频制作定期制作高质量的视频来营销品牌很有意义，但这也是事情变得棘手的地方，因为视频的创建和制作很耗时，同时需要企业创建专门的团队拍摄、策划以及编辑。 如果开发视频软件，则可以使用应用程序来编辑视频。 但是所有这些都可能影响视频的定期发布。 这正是人工智能技术彰显其价值之处。 人工智能驱动的视频制作软件可以在几分钟内无缝创建视频，而企业需要做的只是选择需要剪辑的素材。 5.网站设计开发和构建网站由于通常需要雇用有经验的专业人员，很可能会导致高昂的成本。 如果企业内部人员可以设计网站，则可以使用网站构建器。 而更快的方法是使用人工智能提供的网站构建器。 这些构建器可以在输入信息后自动创建，从而开发出色的网站。 6.客户见解营销最重要的部分之一就是了解客户的反应。 哪怕企业有收集客户行为的大量数据，理解客户行为可能依旧是一个挑战。 人工智能可以有助于企业理解数据并提供强大的见解，以用于制定业务决策。 随着人工智能技术在营销中的应用愈发广泛，其除了提高产业效率外，在触达、交互和精准投放上也会提出更加优质的解决方案，未来人工智能技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。
标签： 展会营销蓝图 以数据驱动实现展会目标
