如何做大數據營銷

許多人感覺到大數據時代正在到來，但往往只是一種朦朧的感覺，對于其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容——不明覺厲。大數據營銷是基于多平臺的大量數據，依托大數據技術的基礎上，應用于互聯網廣告行業(yè)的營銷方式。大數據營銷衍生于互聯網行業(yè)，又作用于互聯網行業(yè)。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報率。實際上，還是應盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對于多數企業(yè)而言，大數據營銷的主要價值源于以下幾個方面。
我們都知道大數據營銷的核心在于讓網絡廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。那么今天創(chuàng)新互聯科技有限公司（muchs.cn）就和大家說說大數據營銷的切入點。
第一，精準營銷信息推送支撐。
過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷并不怎么精準，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背后靠的即是大數據支撐。
第二，用戶行為與特征分析。
顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發(fā)點。無論如何，那些過去將“一切以客戶為中心”作為口號的企業(yè)可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。
第三，競爭對手監(jiān)測與品牌傳播。
競爭對手在干什么是許多企業(yè)想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監(jiān)測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監(jiān)測掌握競爭對手傳播態(tài)勢，并可以參考行業(yè)標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第四，引導產品及營銷活動投用戶所好。
如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放后，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90后女性，因此后續(xù)的營銷活動則主要針對這些人群展開。
第五，企業(yè)重點客戶篩選。
許多企業(yè)家糾結的事是：在企業(yè)的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業(yè)相關;從用戶在社會化媒體上所發(fā)布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規(guī)則關聯及綜合起來，就可以幫助企業(yè)篩選重點的目標用戶。
第六，品牌危機監(jiān)測及管理支持。
新媒體時代，品牌危機使許多企業(yè)談虎色變，然而大數據可以讓企業(yè)提前有所洞悉。在危機爆發(fā)過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以采集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業(yè)、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節(jié)點，快速有效地處理危機。
第七，大數據用于改善用戶體驗。
要改善用戶體驗，關鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發(fā)生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節(jié)省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數據的預測性分析系統(tǒng)來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防御性修理
第八，發(fā)現新市場與新趨勢。
基于大數據的分析與預測，對于企業(yè)家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發(fā)現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統(tǒng)選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，準確預測了美國50個州和哥倫比亞特區(qū)共計51個選區(qū)中50個地區(qū)的選舉結果，準確性高于98%。之后，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除導演外，其它各項獎預測全部命中。
第九，市場預測與決策分析支持。

對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume(規(guī)模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

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