数据驱动精准营销——据智能引擎 驱动精准决策
01应用背景
背景：在这个数据驱动营销的时代，线下广告已告别盲目撒网的粗放时代。走在繁华商圈，那些恰到好处映入眼帘的广告牌绝非偶然。背后是一套复杂的数据运算和场景匹配系统在发挥作用。当前主流的线下广告形式包括：大型广告牌，街道设施广，其他户外媒体，交通广告，社区与楼宇广告，商场/购物中心广告，餐饮娱乐场所广告，特定场所广告以及其他创新形式。随着技术的发展，多种类型的线下大数据正在成为线下广告投放的“精准导航仪”，彻底改变着品牌与消费者在线下场景的相遇方式。线下数据在线下广告精准营销中的应用，已经从传统的“广撒网”模式转向了基于场景、行为、位置的精细化运营。这些数据不仅让广告投放更精准，还创造出更自然的用户触达方式。下面我按数据分类和应用场景整理出核心框架，并附上具体案例帮助理解
02数据支撑
AOI数据：划分写字楼，小区，商场，工厂，以及指定范围区域等。
POI数据：分类别，行业的位置点数据，包含建筑，交通站点，公共设施，品牌门店等等
客流热力数据：指定区域客流热力，工作日/节假日客流热力，
人口画像数据：职住人口数量，性别，年龄，线下购物偏好，出行偏好等客群特征属性
商圈数据（商业型商圈）：依据购物中心、独立百货等商业综合体，以及餐饮、 零售等各业态的商业网点分布的聚集程度，构建的商业集聚区域……
03适用场景
客群划分与来源定位：划分写字楼aoi，商场aoi等，区分不同aoi内客群属性，相关线下广告更加有针对性。如星巴克的目标客群为写字楼的白领人群，通过分析写字楼AOI与客流热力重叠区可精准确定客群来源。星巴克周边写字楼AOI与客流热力
基于地理围栏的场景营销：如在演唱会场地（AOI）1km范围内，实时监测用户位置进入AOI事件，触发LBS广告。向手机用户推送周边餐饮优惠，实现广告精准投放。上海体育场aoi与周边1km客流热力
目标客群定位定向推送：线下标志性建筑，品牌门店等POI数据，按分类划分为商场，餐饮门店，交通站点等等。根据不同属性测算周边客流数量与客群画像。如培训机构POI分布密集的地区线下可多投放教培类广告，加油站周边的充电桩广告、写字楼电梯间的快餐优惠。教培机构POI分布与客流热力、加油站POI分布、加油站的充电桩广告图
交通广告沿线客群筛选与匹配：根据公交线路沿线路过的地标建筑与小区等构建沿线客群画像体系，如景区专线车体广告多为旅游广告；路过的小区较多则搭配家装广告等。公交线路沿线poi（商场）的客群画像图。
识别高潜广告位价值：通过分析客流密度、人群属性（年龄、兴趣等）等数据。
- 识别高潜力广告位：通过商圈热力图分析识别高潜力广告位。如某品牌在成都春熙路裸眼3D屏选址，因客流量大成为打卡地。
- 构建广告位人群标签：如通过分析到访裸眼3D屏打卡的人群属性，比如：年龄25-34岁，线下偏爱时尚购物中心，苹果店等画像数据，构建目标广告位人群标签。
04关于我们
数据坊是北京宏图远见科技有限公司旗下数据业务品牌，专注于多元化数据产品开发与数据服务，核心业务涵盖数据采集、处理、分析及可视化全流程服务。
主要数据产品包含：客群画像，社会经济，品牌数据，社区与边界，公共服务与设施，地产数据，工商组织，基础地图等，并配备专业基础地理信息数据库支撑。支持API接口、标准化数据包等灵活交付方式。
自主研发了以Datafang Insight为基础的多个数据平台，适配多种场景的数据可视化与分析。
服务场景覆盖市场研究、消费者洞察、运营分析等商业分析，以及学术研究等多元领域，为各行业客户构建数据驱动的决策中枢。
