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從六個關鍵詞中準確理解大數據數字營銷

因為技術革新,營銷迎來了美好的時代,但是技術也是需要情感美化,我們需要針對每一類數據實體,可以進一步分解落地的數據,匯集出合適的人物特征。

1、采集和清理數據:用已知預測未知

首先得掌握繁雜的數據源。包括用戶數據、各式活動數據、電子郵件訂閱數、線上或線下數據庫及客戶服務信息等。這個是累積數據庫;這里面基礎的就是如何收集網站/APP用戶行為數據。比如當你登陸某網站,其Cookie就一直駐留在瀏覽器中,當用戶觸及的動作,點擊的位置,按鈕,點贊,評論,粉絲,還有訪問的路徑,可以識別并記錄他/她的所有瀏覽行為,然后持續分析瀏覽過的關鍵詞和頁面,分析出他的短期需求和長期興趣。還可以通過分析朋友圈,獲得非常清晰獲得對方的工作,愛好,教育等方面,這比個人填寫的表單,還要更全面和真實。

用戶分群:分門別類貼標簽

描述分析是基本的分析統計方法,描述統計分為兩大部分:數據描述和指標統計。數據描述:用來對數據進行基本情況的刻畫,包括數據總數,范圍,數據來源。指標統計:把分布,對比,預測指標進行建模。這里常常是Datamining的一些數學模型,像響應率分析模型,客戶傾向性模型,這類分群使用Lift圖,用打分的方法告訴你哪一類客戶有較高的接觸和轉化的價值。

制定策略:優化再調整

有了用戶畫像之后,便能清楚了解需求,在實際操作上,能深度經營顧客關系,甚至找到擴散口碑的機會。例如上面例子中,若有生鮮的打折券,日本餐館新推薦,營銷人員就會把適合產品的相關信息,準確推送這個消費者的手機中;針對不同產品發送推薦信息,同時也不斷通過滿意度調查,跟蹤碼確認等方式,掌握顧客各方面的行為與偏好。

注:剖析大數據數字營銷準確關鍵詞

從六個關鍵詞中準確理解大數據數字營銷

(圖1)

數據細分受眾

“顛覆營銷”書中提到一個例子,可以引述一下,大家思考一個問題:如果你打算搜集200份有效問卷,依照以往的經驗,你需要發多少份問卷,才能達到這個目標?預計用多少預算和時間來執行?

以往的方法是這樣的:評估網絡問卷大約是5%的回收率,想要保證收到200份的問卷,就必須有20倍的發送量,也就是發出4000份問卷,一個月內如果可以回收,就是不錯的表現。

預測

當我們采集和分析用戶畫像時,可以實現準確營銷。這是直接和有價值的應用,廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶,這里面又可以通過上圖提到的搜索廣告,展示社交廣告,移動廣告等多渠道的營銷策略,營銷分析,營銷優化以及后端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化,全面提升ROI。

準確推薦

大數據的價值不是事后分析,而是預測和推薦,我就拿電商舉例,”準確推薦”成為大數據改變零售業的核心功能。譬如服裝網站Stitchfix例子,在個性化推薦機制方面,大多數服裝訂購網站采用的都是用戶提交身形、風格數據+編輯人工推薦的模式。

準確的數據整合改變了企業的營銷方式,而一些社會經驗已經不是光是累積在人的身上,而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來營銷模式中,銷售人員不再只是銷售人員,而能以專業的數據預測,搭配人性的親切互動推薦商品,升級成為顧問型銷售。

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