大数据时代,精准营销的切入点何在?

瑞泰CRM 2019/06/27 22:15

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来源:互联网

精准营销最早出现于20世纪80年代,作为整合营销传播的一部分,精准营销的使命在于缩小“包围圈”,让目标对象更具体。

今天,我们要面临的问题:不是数据太少,而是数据太多。所以有一种偏听叫做大数据迷思。

传统消费者洞察的模式首先是要找到痛点或者机会点,然后进行技术改善,最后解决痛点、抓住机会。

尤其是公司内部的数据,可以帮助你找到很多特点,比如最常购买的时间、最常在哪里购买、最想解决的问题、最心动的折扣或礼遇、最有营销效果的信息等等。

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但如果仅仅采用了上述一个数据做决策,就断定大数据营销有用或者没用,都为“偏听”。

大数据一定要拥有海量的数据并能够从海量信息中筛选出有价值的信息,之后再实现数据挖掘,进行数据分析,同时整合数据,对数据内容进行再加工,最终发挥数据的作用,是精准营销的重中之重;对于企业而言,数据也可以作为企业的无形资产,通过对这些无形资产的管理再利用,使之成为企业发展营销推广方面的利器。

大数据会改变一切,不懂数据的人将会被淘汰

那么,在大数据时代,我们如何才能做到解读数据,让大数据成为营销的有利武器呢?

01

用户行为与特征分析

显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

02

精准营销信息推送支撑

过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。

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03

引导产品及营销活动投用户所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《纸牌屋》之前,即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员,结果果然捕获了观众的心。又比如,《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

04

竞争对手监测与品牌传播

竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。

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05

品牌危机监测及管理支持

新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类事件过程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源头和关键节点,快速有效地处理危机。

06

企业重点客户筛选

许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

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07

大数据用于改善用户体验

要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提醒。例如,在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息,在你的汽车关键部件发生问题之前,就会提前向你或4S店预警,这决不仅仅是节省金钱,而且对保护生命大有裨益。事实上,美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况,以便及时地进行防御性修理。

08

SCRM中的客户分级管理支持

面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。

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建立以企业数字资产核心数据模型体系,通过“全网大数据采集系统”对全网所有与企业有关的数据进行采集,后续经过“神经网络原理衍生的影响力指数数学模型”对数据多维、动态、相关性、需求等方面进行全面分析,并最终实现数据自动优化。

09

发现新市场与新趋势

基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如,阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。

10

市场预测与决策分析支持

对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。

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更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道,似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。那些寻找大数据营销切入点的企业不妨看看上述应用,或许能有所启发。

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