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如何利用大数据驱动精准营销

从事数据挖掘行业的朋友应该都听过这样的真实故事,target公司利用大数据成功预测出一个17岁的少女已经怀孕。这个事情给我们一个很重要的启示:通过大数据的挖掘可以提前预知我们消费者下一步的某些行为。这就是大数据的魅力。我做一个大胆的断言,只有基于大数据分析而做出的决策才有利于公司长期的稳健发展。因为通过大数据分析得出的评价会更加全面,更加客观,更加完整。到底什么是大数据呢?大数据往往是数据存储大小达到PB级别的。那PB又是多大呢?这样说吧,美国的国家历史博物馆里面所有的藏书量数据存起来是2个PB左右。百度百科是这样解释大数据的:大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么,如何利用大数据驱动精准营销呢?以下列出十二大应用思路。

一、用户行为和特征分析
通过大数据挖掘概括地了解各类消费者的行为和态度,将消费者行为和消费方式量化。

二、精准营销信息推送支撑
过去精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是虚假信息泛滥。究其原因,主要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。现在的移动广告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。

三、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。

四、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。

五、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。

六、品牌形象监测及舆情管理
树立和强化企业员工的品牌危机意识构建品牌舆情监测系统,预防可能出现的公关危机。加强竞争情报信息的收集,适时监测任何可能发生企业经营和品牌危机事故的征兆。一旦发生品牌危机及时予以遏制,尽量减少危机对品牌乃至整个企业的危害。修复企业形象,履行责任提升品牌影响。

七、营销线索收集与拓展
通过线索收集数据分析确定市场需求,根据市场需求进行产品定位和市场定位,在明确了产品市场和产品销售对象后,制定详细的市场推广策划方案,借助宣传媒体(电台电视广告平面媒体广告终端广告等多种方案形式组合),展销展会,网络推广,电话营销,电子商务平台,约洽上门推广,终端销售等方式,提升产品和服务在市场的认知度和影响力从而获得更大的市场份额。

八、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。

九、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,通过大数据分析以及不断完善的用户画像,精准的为用户提供感兴趣的产品和信息,提高用户体验度,同时也帮助企业和广告主减少资金浪费,提高转化率。

十、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。

十一、发展新市场与新趋势
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。又如,在2012年美国总统选举中,微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型,准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果,准确性高于98%。之后,他又通过大数据分析,对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测,除最佳导演外,其它各项奖预测全部命中。

十二、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。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。

注:参考《大数据与精准营销》同济大学 郑鑫 副教授

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