传统会（huì）展企业也累积了（le）大（dà）量（liàng）的财务数据、展商（shāng）数据、网络数据等，但是，大（dà）数据由于采（cǎi）集范围广（guǎng）、类型多样（yàng）等特征，使传统（tǒng）会展企业既具备（bèi）了更精细化营销的可能性，又（yòu）面临如（rú）何（hé）挖掘（jué）最有价值营（yíng）销数据的挑战（zhàn）。由于会展公司（sī）在收集（jí）数据时存（cún）在很多问题，导（dǎo）致在实际工作中数据用不上，说到这（zhè）里（lǐ）我们（men）不得不（bú）引入一（yī）个重要的概念----大数据（jù）画像

用户（hù）画（huà）像数据维度，针对每一类数据实体，进一步分解（jiě）可落地的数据维度，形（xíng）成字段集（jí）。

1. 用户数据：

用户自然特（tè）征（zhēng）：性别，年龄，地（dì）域，教（jiāo）育水平，出生日期，职（zhí）业，星座

用户（hù）兴趣特（tè）征：兴趣爱好，使用（yòng）APP/网（wǎng）站（zhàn）,浏览/收藏内容，互动内容（róng），品牌（pái）偏好，产品偏（piān）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（mǎi）力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购（gòu）买时间（jiān），购买频次

2. 商品数据(以（yǐ）消费电（diàn）子类为例)：

手机（jī）：品牌，颜色，尺寸，电池容量（liàng），内存，摄（shè）像头，CPU，材质，散热，价格（gé）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（néng）手表（biǎo）：品牌，功能（néng），材（cái）质，电池容量，颜（yán）色，风格，价格区间

3. 渠道数据(以消费电子（zǐ）类为例)：

信息渠（qú）道：微信，微博，论坛，SNS，贴（tiē）吧，新（xīn）闻（wén）网站，咨询App

购买渠道:电商平（píng）台，微店，官网，实体店，卖场

传统会展公司（sī）数据收集现状

然而（ér），回归到（dào）传统的展会经营中，公司收集的数据（jù）只能保证电话号（hào）码没问题，至于展商的姓名、年龄、地（dì）狱、教（jiāo）育水平、购买（mǎi）能力、参展频率（lǜ）等完全不知道，所以只（zhī）能局限于给展商打（dǎ）电话进（jìn）行营销（xiāo）。而（ér）在展（zhǎn）会发达（dá）国家（jiā），电（diàn）话（huà）营销早已过时。

会展公司要想做（zuò）好展会大数据营销（xiāo）工（gōng）作，首先还是（shì）定义（yì）好用户大数据（jù）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（jù）收（shōu）集（jí）操（cāo）作的规（guī）范（fàn），保（bǎo）证录入的数据（jù）规（guī）范切（qiē）无误，便（biàn）于可（kě）视化工具的读取。

大（dà）数据并非在于大

人们往往（wǎng）犯这样的（de）错误，认（rèn）为大数（shù）据越大越（yuè）好。数据（jù）并（bìng）非越大越好。有价（jià）值的分析工具是帮助客户从海量的（de）大数据找出真正可用于决策（cè）的数（shù）据，这些有价值的数据就是小数据’。换言之，小数（shù）据是（shì）针对客户的特定需求概括、提（tí）炼（liàn）出的（de）数据。

那什么是精准化营销？

举例：大多数的（de）都用论（lùn）坛来学知（zhī）识，你比较喜欢展会知识学习（xí），而你哥哥喜欢SEO优（yōu）化多，百度大数据后台（tái）只能分析系统（CRM），通过1-几个月的数据（jù）分析（xī），判断出你（nǐ）喜欢展会百科论坛，然（rán）后SEO类（lèi）知（zhī）识的相关链（liàn）接（jiē）和广（guǎng）告，你哥哥不会收到，因为系统判定他不（bú）是展会知识群体。

利用技术（shù）手段迎（yíng）接大数据时代来临

虽然全（quán）球（qiú）大数（shù）据（jù）目前还处在概念阶段，但很多企（qǐ）业已经意识到了大数据的重要性及（jí）其带来的效益。边城先（xiān）森（sēn）认为，展览行业的（de）大数据是（shì）指（zhǐ）和具体的（de）展会本身或所在行业相关的大数据，分为（wéi）内部数据与（yǔ）外部数据。展会（huì）内（nèi）部大数（shù）据是指展（zhǎn）会主办商多（duō）年来（lái）所收集的历次展会观众记录，如（rú）联（lián）系方式、不同（tóng）行（háng）业和类型的（de）产品采购需求等。外部大数据是指与展会相关（guān）的其他数据，如（rú）按照国（guó）家（jiā）和行业（yè）划（huá）分的全球（qiú）采购统（tǒng）计（jì）数据。

对（duì）于那些在数据管理方（fāng）面先行一步，或者做好准备（bèi）迎接大数（shù）据的（de）展会主办商，有很多可以（yǐ）利用的工具（jù）和服务能帮助他们更好地（dì）理解和处理数据，其中不乏可视化（huà）工具，如Introducing Landline andStateline、El Mirador| Fathom等。这些工（gōng）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（biǎo）示，帮（bāng）助办（bàn）展者更好地理解自己（jǐ）的（de）数据。

实现精准营销的步骤

基于大（dà）数据的精准营销过程分为：采集（jí）和处理数据、建（jiàn）模分析数据、解读数据（jù）这么三个大层面。通过对展商、观众特征、展（zhǎn）品特征（zhēng）、采购行为（wéi）特征数据的采集和处理，可以进行（háng）多维度的专业观众消费特征分析、展品策（cè）略（luè）分（fèn）析和销（xiāo）售策（cè）略（luè）指导分析。通过准确把握观众需（xū）求、增加观众（zhòng）互（hù）动（dòng）的方式推动营销策略（luè）的策（cè）划和执行（háng）。

展会（huì）大（dà）数据包括内部数据和外部数（shù）据，此文省略。那我们实际操作有哪些步骤呢（ne）？

1、数据层（céng）：采集（jí）和处理数据

大数（shù）据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社（shè）交网络，还有传统的交（jiāo）易数据。

不局限在传统采集数据的过程一般是（shì）有限的、有意（yì）识（shí）的、结构化的进行（háng）数据采（cǎi）集你能采（cǎi）集（jí）

2、业务层：建模分析（xī）数（shù）据

使用的数据分析（xī）模型，例（lì）如（rú）基本统（tǒng）计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法（fǎ）。

3、应用层：解（jiě）读数据

数据指导营销最重要的是解读。传统（tǒng）一（yī）般是定义营销问题之后（hòu），采集（jí）对应（yīng）的数据，然后根据（jù）确定的建模或分析框架，数据进行（háng）分（fèn）析，验证假（jiǎ）设，进行解读。解读的空间是有限（xiàn）的。

而大数（shù）据提（tí）供了一（yī）种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证（zhèng），也可以（yǐ）开放（fàng）性地探（tàn）索，得出（chū）一（yī）些可能与常识或经验（yàn）判断完全相（xiàng）异的结（jié）论出来。可（kě）解读的（de）点变得非常丰富。

2大数据营销数据类（lèi）型

人口统（tǒng）计学数据：包（bāo）括展（zhǎn）商的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

展商行为数据：访问（wèn）、页面停留时长、触点等。

展商内容偏（piān）好数据：所（suǒ）在的行业（yè）、参展频率（lǜ）、品牌口碑、展品范围（wéi）、停留时（shí）间等。

交（jiāo）易数据（jù）：实际（jì）订单、客单（dān）件、订单转（zhuǎn）化率、促销响应率等

3大数据营销应用场景（jǐng）

从会展公（gōng）司营（yíng）销应用（yòng）层面上看（kàn），主要是围（wéi）绕展商（shāng）、展（zhǎn）品、专业观众消费行为三大元素进（jìn）行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联（lián）系，每个独（dú）立要素都（dōu）可制定（dìng）营销（xiāo）策略（luè），同时三要素之间的关联组合更是会展公（gōng）司（sī）制（zhì）定有效营销策略的关键。

会展公司要（yào）不要大数据化？

大公司愿意投入（rù）大数据研（yán）究，原因在（zài）于他（tā）们的运营方式和业务特点：第一，数据驱动并依赖（lài）优秀的数据分析；第二，大公（gōng）司有更多资源投入到人力和新技（jì）术上，以更好地（dì）分析理解数据。可以想象，这（zhè）些网站依赖于理解用户的网络行为，对（duì）此进行分析以推动更好的在（zài）线体（tǐ）验（yàn），最终（zhōng）推（tuī）动销（xiāo）售。大数（shù）据对于中小型会（huì）展企业究竟有多重要，是否（fǒu）所有企业都必须进入（rù）大数（shù）据时（shí）代？我想这（zhè）一个对此，笔者认为并不需要紧（jǐn）紧（jǐn）跟随每一（yī）个营（yíng）销（xiāo）热词（cí）’，我（wǒ）想我们更应该关注的是如何更（gèng）好地利用现有的数据库，让其发挥（huī）更大（dà）的价值。