創(chuàng)新互聯(lián)10點(diǎn)總結(jié)讓你徹底明白什么是大數(shù)據(jù)營銷

許多人感覺到大數(shù)據(jù)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。實(shí)際上，還是應(yīng)盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對于多數(shù)企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)營銷的主要價值源于以下幾個方面。

第一，用戶行為與特征分析。

顯然，只要積累足夠的用戶數(shù)據(jù)，就能分析出用戶的喜好與購買習(xí)慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。有了這一點(diǎn)，才是許多大數(shù)據(jù)營銷的前提與出發(fā)點(diǎn)。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(shù)據(jù)時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準(zhǔn)營銷信息推送支撐。

過去多少年了，精準(zhǔn)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(zhǔn)營銷并不怎么精準(zhǔn)，因?yàn)槠淙鄙儆脩籼卣鲾?shù)據(jù)支撐及詳細(xì)準(zhǔn)確的分析。相對而言，現(xiàn)在的RTb廣告等應(yīng)用則向我們展示了比以前更好的精準(zhǔn)性，而其背后靠的即是大數(shù)據(jù)支撐。

第三，引導(dǎo)產(chǎn)品及營銷活動投用戶所好。

如果能在產(chǎn)品生產(chǎn)之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產(chǎn)品的期待，那么你的產(chǎn)品生產(chǎn)即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數(shù)據(jù)分析知道了潛在觀眾最喜歡的導(dǎo)演與演員，結(jié)果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預(yù)告片投放后，即從微博上通過大數(shù)據(jù)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。

第四，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(shù)據(jù)監(jiān)測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數(shù)據(jù)分析找準(zhǔn)方向。例如，可以進(jìn)行傳播趨勢分析、內(nèi)容特征分析、互動用戶分析、正負(fù)情緒分類、口碑品類分析、產(chǎn)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(biāo)桿用戶策劃，根據(jù)用戶聲音策劃內(nèi)容，甚至可以評估微博矩陣運(yùn)營效果。

第五，品牌危機(jī)監(jiān)測及管理支持。

新媒體時代，品牌危機(jī)使許多企業(yè)談虎色變，然而大數(shù)據(jù)可以讓企業(yè)提前有所洞悉。在危機(jī)爆發(fā)過程中，最需要的是跟蹤危機(jī)傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應(yīng)對。大數(shù)據(jù)可以采集負(fù)面定義內(nèi)容，及時啟動危機(jī)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(diǎn)，識別關(guān)鍵人物及傳播路徑，進(jìn)而可以保護(hù)企業(yè)、產(chǎn)品的聲譽(yù)，抓住源頭和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，快速有效地處理危機(jī)。

第六，企業(yè)重點(diǎn)客戶篩選。

許多企業(yè)家糾結(jié)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(shù)據(jù)，或許這一切都可以更加有事實(shí)支撐。從用戶訪問的各種網(wǎng)站可判斷其最近關(guān)心的東西是否與你的企業(yè)相關(guān);從用戶在社會化媒體上所發(fā)布的各類內(nèi)容及與他人互動的內(nèi)容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規(guī)則關(guān)聯(lián)及綜合起來，就可以幫助企業(yè)篩選重點(diǎn)的目標(biāo)用戶。

第七，大數(shù)據(jù)用于改善用戶體驗(yàn)。

要改善用戶體驗(yàn)，關(guān)鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產(chǎn)品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數(shù)據(jù)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(yùn)行信息，在你的汽車關(guān)鍵部件發(fā)生問題之前，就會提前向你或4S店預(yù)警，這決不僅僅是節(jié)省金錢，而且對保護(hù)生命大有裨益。事實(shí)上，美國的UpS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析系統(tǒng)來檢測全美60000輛車輛的實(shí)時車況，以便及時地進(jìn)行防御性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。

面對日新月異的新媒體，許多企業(yè)想通過對粉絲的公開內(nèi)容和互動記錄分析，將粉絲轉(zhuǎn)化為潛在用戶，激活社會化資產(chǎn)價值，并對潛在用戶進(jìn)行多個維度的畫像。大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以分析活躍粉絲的互動內(nèi)容，設(shè)定消費(fèi)者畫像各種規(guī)則，關(guān)聯(lián)潛在用戶與會員數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)潛在用戶與客服數(shù)據(jù)，篩選目標(biāo)群體做精準(zhǔn)營銷，進(jìn)而可以使傳統(tǒng)客戶關(guān)系管理結(jié)合社會化數(shù)據(jù)，豐富用戶不同維度的標(biāo)簽，并可動態(tài)更新消費(fèi)者生命周期數(shù)據(jù)，保持信息新鮮有效。

第九，發(fā)現(xiàn)新市場與新趨勢。

基于大數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測，對于企業(yè)家提供洞察新市場與把握經(jīng)濟(jì)走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數(shù)據(jù)中更早地發(fā)現(xiàn)了國際金融危機(jī)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(shù)據(jù)模型，準(zhǔn)確預(yù)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(jié)果，準(zhǔn)確性高于98%。之后，他又通過大數(shù)據(jù)分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項(xiàng)的歸屬進(jìn)行了預(yù)測，除最佳導(dǎo)演外，其它各項(xiàng)獎預(yù)測全部命中。

第十，市場預(yù)測與決策分析支持。

對于數(shù)據(jù)對市場預(yù)測及決策分析的支持，過去早就在數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時代上述Volume(規(guī)模大)及Variety(類型多)對數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數(shù)據(jù)，必然對市場預(yù)測及決策分析進(jìn)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(shù)據(jù)對決策者而言簡直就是災(zāi)難。

那些尋找大數(shù)據(jù)營銷切入點(diǎn)的企業(yè)不妨看看上述應(yīng)用，或許能有所啟發(fā)。

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