❶ 大數據時代,該怎樣市場營銷
大數據時代的營銷,主要是營銷自動化、智能化
營銷自動化、智能化是指採集顧客信息,然後對顧客進行畫像,自動推薦廣告、商品
❷ 大數據時代如何做好市場營銷
大數據時代下,如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代,做好市場營銷推廣工作的要點和技巧,歡迎大家閱讀參考!
如何做好市場營銷
大數據對用戶行為與特徵分析
顯然,只要積累足夠的用戶數據,才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"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想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能更加明確。
過大數據支撐精準營銷信息推送
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,主要是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準,因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性,而其背後靠的是大數據支撐。
大數據讓營銷活動更能投其所好
如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵,以及他們對產品的期待,那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後,即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性,因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
大數據幫助企業篩選重點客戶
許多企業家糾結的事是:在企業的用戶、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相關,從用戶在社會化媒體上所發布的'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,利用某種規則關聯及綜合起來,就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
大數據分析消費者的特點
面對日新月異的新媒體,許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析,將粉絲轉化為潛在用戶,激活社會化資產價值,並對潛在用戶進行多個維度的畫像,其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。
大數據可以分析活躍粉絲的互動內容,設定消費者畫像各種規則,關聯潛在用戶與會員數據,關聯潛在用戶與客服數據,篩選目標群體做精準營銷,進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據,豐富用戶不同維度的標簽,並可動態更新消費者生命周期數據,保持信息新鮮有效。
在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中,UFO模型較為引人關注,這里U代表User experience,即用戶體驗,其對應的方向是產品設計;F代表Freemium,即免費商業模式,其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營,其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中,大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等,而與O(精細化運營)關聯度最高。
今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱,可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例,也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。
但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測,從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。
好產品是運營出來的,互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。
成功的互聯網運營要做到精細化運營,成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以,企業在大數據的應用場景上,一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營,以驅動更好的運營效率和效果的提升。
基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註:
1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度,並對用戶做更好區隔,以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分,並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向,對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。
2、通過大數據的方法,可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據,如廣告的點擊率,是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤,在此數據基礎上構建渠道質量評估模型,將能夠更好的發現渠道的真正質量,或者更直接的,可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。
3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像,並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛,結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品,通過演算法真正的實現"投其所好",以實現推廣資源效率和效果最大化。
❸ 大數據時代市場營銷策略
1、利用大數據改進企業廣告投放策略
廣告圈裡一句名言:我知道我的廣告浪費了一半,但我不知道浪費了哪一半。當前,越來越多的企業在大數據思維指導下進行廣告投放,廣告能通過對人群的定向, 投放給准確的目標顧客。特別是互聯網廣告現在能夠做到根據不同的人向其發布最適合其的廣告,同時誰看了廣告,看了多少次廣告,都可以通過數據化的形式來了解、監測, 以使得企業更好地評測廣告效果,從而也使得企業的廣告投放策略更加有效。
2、基於大數據的精準推廣策略
沒有目標消費者的精準定位,盲目推廣,是很多企業開展營銷推廣沒有效果或者效果甚微的主要原因。大數據時代一個重要的特點是,能夠實時全面地收集、分析消費者的相關信息數據,從而根據其不同的偏好、興趣以及購買習慣等特徵有針對性、准確地向他們推銷最合適他們的產品或服務。另一方面,可以通過適時、動態地更新、豐富消費者的數據信息, 並利用數據挖掘等技術及早預測消費者下一步或更深層次的需求,進而進一步加大推廣力度,最終達到極大增加企業利潤的目標。
3、規模個性化產品策略的實施
傳統市場營銷產品策略主要是,同樣包裝同等質量的產品賣給所有的該企業客戶,或同一個品牌,若干不同包裝不同質量層次的產品賣給若干相對大群客戶,這使得很多企業的很多產品越來越失去對消費者的吸引力, 越來越不能滿足消費者的個性化需求。
近年來,隨著科技和互聯網的發展,社會的生產製造向生產“智”造轉變,同時大數據通過相關性分析,將客戶和產品進行有機串聯,對用戶的產品偏好,客戶的關系偏好進行個性化定位,進而反饋給企業的品牌、產品研發部門,並推出與消費者個性相匹配的產品。
4、大數據使得營銷渠道效能的潛力得以充分挖掘
以前的市場營銷的.渠道大多採取代理制, 或者是購銷制, 企業與代理商或經銷商之間存在一種利益博弈關系,相互之間的信息常常是不共享的, 也經常會發生利益沖突。在大數據環境下, 企業只有與各方合作者一起建立起大數據營銷系統平台,才能集中體現大數據、物聯網、雲計算、移動電子商務的優勢, 從而不斷拓展企業營銷渠道的外延與內涵。
通過營銷渠道各方協調一致增強消費者對產品品牌、服務的良好體驗,進而引發顧客更加強烈的購買欲,促進客戶與企業品牌的親合度更加緊密, 提升企業的利潤空間。
5、利用企業大數據集成系統制定科學的價格體系策略
現在,很多企業都構建了基於大數據技術的大數據營銷平台,實現了海量、不同類型的數據的收集, 並跨越多種不同的系統,比如,不同的渠道平台(網路銷售平台,以及實體批發、零售平台);不同的客戶需求;不同的細分市場;以及不同的但可以區隔的市場區域。
這樣就可以幫助企業迅速搜集消費者的海量數據,分析洞察和預測消費者的偏好,消費者價格接受度;分析各種渠道形式的測試銷售數據;以及消費者對企業所規劃的各種產品組合的價格段的反應。使之能夠利用大數據技術以了解客戶行為和反饋,深刻理解客戶的需求、關注客戶行為,進而高效分析信息並做出預測,不斷調整產品的功能方向,驗證產品的商業價值,制定科學的價格策略。
❹ 大數據在市場營銷方面的優勢有哪些
1、規劃
大數據分析師為產品營銷部分供應了抵消費集體個人行為近期趨勢的精深解析,使業務人員能擬定全方位的戰略並為更有效性的活動做好充分的預備。
2、定製
客戶體會是銷售業務成功的根本必要條件中的一種。
在大數據時代,業務人員能定製操作,並提高消費集體旅程,讓簡直每一個消費集體都能按照本身喜歡來承受產品或服務。
3、產品定價
作為市場營銷組合中最重要的原因中的一種,公司企業的產品定價依然需要解析和仔細的評估。
但自從運用大數據到現在,業務人員能及時調理產品和服務的報價。
現在,公司企業有或許按照很多原因進行報價多樣化。
4、客戶忠誠度
忠誠消費集體是一切公司企業的銷售業務主導,這些人是品牌產品或服務的宣揚者。近來的查詢顯示,55%的美國消費集體藉助向這些人的朋友和家人推薦這些人喜歡的品牌和集團公司表達忠誠度。
運用大數據,公司企業能檢測到比較常見的購買模式,調理這些人的服務,然後擴大忠誠消費集體的基礎。
5、廣告盈利才能
就像現代人現在可以看見的那樣,不但大數據有才能提高公司企業營銷策略,一起還能夠促進提高其各個細分市場。
考慮到商業智能服務的越多投入,廣告是獲得越多盈利的原因中的一種。
廣告現在是個性化的,並應對特定的消費客群,這讓這些人看起來更具有吸引力,一起參加的或許很大程度上提高了這種宣揚方法。
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❺ 大數據對網路營銷的影響
大數據對網路營銷的影響
在這股大數據時代背景下,消費者行為的變遷也越來越趨於不確定,移動互聯網更是加速了這種不確定因素,那麼,大數據對網路營銷有何影響呢?
[摘要] 互聯網時代的發展推動了數據和信息加速傳播。大數據在這種大背景下應運而生,並逐步滲入到各行各業。而互聯網企業通過大數據,促進信息的實效轉化,為網路營銷的精準決策和整個營銷行業的發展提供了數據來源與支撐。文章主要通過闡述了大數據的定義、大數據的處理,進而總結大數據下網路營銷管理優化措施及有效的網路營銷策略,力求為各互聯網企業的網路營銷決策提供參考與借鑒。
[關鍵詞] 大數據;網路營銷;互聯網
1前言
21世紀是一個信息大爆炸的時代,各種各樣雜亂無章數據的出現,一方面給企業以及人們的日常生活造成了一定程度的困擾;另一方面人們也想從這繁雜的數據中找出規律,發現商機,從而抓住商機,開拓新的市場。大數據的出現恰恰能妥善地解決這一問題,大數據分析技術是通過對海量的數據信息進行系統的篩選與分析,力求尋求其中的規律,從而為企業的經營決策提供有力依據與支撐,使企業的經營決策變得更加准確且高效。現今,社會上人們之間的交流越來越密切,科技在高速發展,大數據就應運而生。阿里巴巴創辦人馬雲曾經在演講中提到,未來的時代將是DT的時代,DT即DataTechnology數據科技,對大數據的分析是阿里巴巴的重點工作之一。[1]互聯網在改變人們生活方式的同時也在改變企業的運作模式,這是信息技術發展的必然。然而隨著大數據的來臨,網路營銷也在不斷地進行營銷模式與管理模式的創新,試圖尋求企業與消費者的利益最大化。現在越來越多的企業通過互聯網平台抓取到的消費者的各種數據進行分析整理,獲取消費者的消費趨向及特徵,以此為依據來制定相應營銷策略,不僅可以提高市場決策的准確性,還能大大縮短市場調查與決策分析的時間,提高了企業的經濟效益,促進企業各個環節的高效運作。因此大數據與網路營銷的結合將是必然的,它將為企業開創全新局面,帶來前所未有的.機遇,同時也帶來了挑戰。
2大數據概述
麥肯錫全球研究對大數據的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。[2]大數據技術在互聯網時代的戰略意義,不是在於掌握海量的數據信息,而在於對收集到的數據進行高度專業化處理,力求找出其中的規律與價值,為企業經營決策服務。[3]簡而言之,大數據技術關鍵在於提高對數據的「加工處理能力」,通過「高加工」實現數據的「高增值」。它具有以下四大特徵:分別為海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據流轉和價值密度低,具體分析如下:
(1)海量的數據。從互聯網或傳統渠道收集到的海量數據,涉及面更廣、種類繁多,只有運用大數據技術對數據進行分類,才能夠滿足企業的需求。
(2)多樣的數據類型。大數據容納的信息量大,信息種類也繁多,容量也比傳統的數據倉庫更大,通常有用戶的查詢信息、瀏覽信息、消費記錄、消費周期等數據。
(3)快速的數據流轉。大數據技術要求在短時間內對海量的數據進行高速處理,對龐大的數據進行分析、處理,從中找出有價值的數據資料,因此對數據的處理速度有很高的要求。(4)商業價值高,價值密度低。大數據需要從海量的數據當中提取出有價值的信息,對技術的要求很高,往往數據的價值密度低而商業價值高。
3大數據處理與網路營銷
3.1大數據時代下的網路營銷
網路營銷是藉助網路、通信和數字媒體技術實現營銷目標的商務活動。其中可以利用多種手段,如微信營銷、微博及博客營銷、E-mail營銷、視頻營銷等。大數據技術為網路營銷帶來了技術創新,也為企業帶來了前所未有的機遇與挑戰。網路營銷的發展主要依賴於對消費者消費信息的了解,掌握了消費者消費信息相關的數據,就能夠以此來制定合理化的營銷策略,能夠提前預測市場的發展方向,提高企業的生產效率,降低了企業的運營成本。同時也為企業開發新產品提供數據來源與支撐,有利於提高企業產品在市場的佔有率。
3.2網路營銷需要借力大數據
(1)科技的發展。互聯網時代的到來,收集海量的數據信息顯得更加簡單可行,人們可以通過互聯網平台收集到各種數據,還可以對數據進行反復的使用與共享,實現數據的循環利用,使數據創造出更多的價值。
(2)個性化需求的增加。社會的發展使人們的消費習慣與心理發生了顯著的變化,不再希望自己所使用的產品與別人一樣,希望自己是獨特的,與眾不同的,而企業恰恰能通過對消費者的消費偏好進行大數據分析,來為其制定個性化消費方案。
(3)用戶數據易獲取。互聯網企業與傳統的企業相比,其不同點之一就是數據的獲取方式不同。傳統企業能知道客戶當時的需求和購買意向,但是無法獲得更多與客戶有關的信息與資料;而互聯網企業通過用戶的訪問記錄和消費行為
3.3商業定位的轉變
大數據時代背景下,消費者對品牌的忠誠度不斷下降,使得大數據時代商業模式必須從以品牌為中心向以消費者為中心轉變。[3]阿里巴巴於2016年提出了以「消費者的生命周期」來做銷售。充分體現了現在商業社會對品牌的轉變逐步增加到了以消費者為中心的轉變。在工業時代,我們無法獲知消費者的翔實數據,但是在大數據時代下數據的原始積累和獲取變得容易,藉助於智能手機和穿戴設備等科技的發展,數據變得越來越翔實,因此讓商家更容易全方位了解消費者,能夠針對消費者做到千人千面。從而增加產品的依賴性和忠誠度。所以未來企業的競爭力逐步轉變為:誰能提供專業化的產品和服務,誰能全面了解和分析信息,誰就會站在商業的浪潮上。
3.4商業理念
從以商品為主向服務轉型大數據時代,消費者的知識水平越來越高,消費者會從已有的大量數據中全面了解商品的功能、價值等,如果僅僅是在商場或互聯網簡單的介紹商品品牌、包裝及使用方法已經遠遠不能滿足消費者的需求了。消費者依據大量的數據,對產品的了解程度甚至比營業員還要充分,因此企業不僅要非常精準地把商品構架、各種性能指標等解剖出來外,還必須向消費者提供大量的解決方案,即大數據時代企業賣出的不僅僅是簡單的商品,而是方案的系統集成和商品的服務。所以轉型勢在必行,從以商品為主轉向以服務為主,增加顧客對商品的忠誠度和依賴度,迎接新一輪的商業變革。
4結論
2016年是大數據的發展年,據保守估計,未來大數據的市場規模至少達到萬億元以上。在這股大數據時代背景下,消費者行為的變遷也越來越趨於不確定,移動互聯網更是加速了這種不確定因素,電商和傳統企業變得越來越離不開數據,數據即將成為未來企業的核心競爭力,企業要不斷完善自己的企業治理結構,抓住市場潮流的變化,讓不確定的消費者變得確定,這樣才能有針對性地做到千人千面,提供個性化的商品和服務,在未來競爭格局中占據一席之地。
參考文獻:
[1]AllisonCerra,KevinEasterwood,JerryPower.商業模式重構:大數據、移動化和全球化[M].北京:人民郵電出版社,2014:29-43.
[2]蔡承秉.掘金大數據數據驅動商業變革[M].北京:時代華文書局,2013:103-110.
[3]黃升民,劉珊.「大數據」背景下營銷體系的解構與重構[J].現代傳播: 中國傳媒大學學報,2012 ( 11) : 13 - 20.
[摘要]
文章對當前有關大數據時代網路營銷模式的相關概述進行了梳理和分析,進而對大數據時代網路營銷模式的創新、精準性以及效果性研究作以歸納,最後進行了總結與展望。
[關鍵詞]
大數據;網路營銷模式;綜述
1引言
大數據對時展產生了深遠影響,網路營銷模式如何充分發揮數據帶來的機遇,從而促進其發展成為當前熱門話題。數據具有的四大特點能為企業網路營銷模式發展提供更加精準、個性化的信息,此外,大數據時代下的網路營銷模式不僅重視創新性、精準性,也重視效果性。
2大數據與網路營銷模式相關概述
2.1大數據的定義
20世紀80年代大數據被提出,到2008年才廣泛傳播。麥肯錫定義其為在一定時間內使用傳統資料庫軟體無法對數據內容進行搜集、存儲等的數據集合;《Science》將其定義為數據集規模無法在可容忍的時間內用目前的技術、方法等去獲取、管理的數據;[3]維基網路將大數據定義為運用當前主流軟體工具難以在合理時間內為企業經營決策提供完整分析過程的資源。比較有影響力的是Gartner的定義,其認為大數據通過新的處理模式能增強決策力、洞察力以及流程能力,並具備多樣、快速增長性以及數據量大的信息資產。本文將大數據定義為以其主要特徵為基礎,通過運用科學的大數據處理技術能夠增強其精準性、效果性等價值的信息資產。
2.2網路營銷模式的定義
Rafi-AMohammed和RobertFisher等將網路營銷定義為在線維護客戶和公司在產品、服務等方面的關系;孫志宏認為網路營銷是通過計算機網路、通信技術等為實現營銷目標的市場營銷方式;蘆文娟、韓德昌認為其是以網路通信技術以及數字互動式為基礎的營銷活動;徐艷旻將網路營銷定義為藉助網路開展市場服務的營銷活動。閻斌認為網路營銷模式是企業通過有效運用互聯網信息技術平台力求實現企業經營目標的營銷活動。本文認為網路營銷模式是藉助網路、通信技術以及數字互動式媒體等進行的市場營銷活動。
2.3網路營銷模式主要類別
蘆文娟、韓德昌認為網路營銷模式主要有創建企業網站、參與網路社區、博客營銷、網上廣告投放;張在宏將其分為廣告商、網上商店和服務、價值鏈服務提供商、網路渠道和虛擬社區;玄文啟認為其可分為電子郵件、微博營銷、病毒性營銷、搜索引擎營銷和博客營銷;本文認為較有影響力的是周曙東等將其分為在線商店模式、中立交易平台模式、企業間網路營銷模式、網上采購模式、網路拍賣模式、電子郵件營銷模式、電子報關模式等的觀點。
2.4大數據時代網路營銷模式的特徵
陳慧、王明宇認為大數據網路營銷具有性價比高、時效性強、互動性強和個性化營銷的特點。胡江濤研究認為關聯性緊也是其主要的特點。
3大數據時代網路營銷模式創新研究
張冠鳳認為大數據時代網路營銷模式主要包括商品關聯挖掘營銷、現代通信的大數據分析、大數據的用戶行為分析營銷和個性化推薦營銷模式。張艷紅認為大數據時代網路營銷模式的革新還包括基於大數據的搜索引擎營銷和DSP網路廣告模式。高源、張桂剛認為其還包括基於大數據的商品地理營銷模式。吳英鷹認為大數據背景下旅遊企業網路營銷新模式主要包括關聯推薦和精準網路營銷模式;王雯研究了大數據下電影整合營銷和O2O營銷模式。以上學者對大數據時代下網路營銷模式創新研究較為全面,但總體上相關理論研究較少。
4大數據時代網路營銷模式精準性研究
李曉龍、馮俊文提出了大數據環境下電商精準網路營銷策略。牛艷紅、王春國認為大數據時代網路營銷模式精準性策略主要有搜索引擎、再鎖定精準營銷和博客營銷。樊永梅發現了全數據精確制導、汽車銷售整合信息對於汽車精確營銷實現的重要性。倪寧、金韶認為其主要有精準定位目標消費群、精準挖掘消費需求、精準可控廣告投放和精準評估廣告效果。林燕提出了傳播和廣告精準營銷策略。以上研究豐富了理論成果,但沒系統分析大數據時代網路營銷模式精準性營銷的基本原理。
5大數據時代網路營銷模式效果性研究
胡江濤發現了大數據時代網路營銷實現從精準營銷到效果營銷的轉變的關鍵問題,張艷紅提出從政府層面、企業層面實現網路營銷的效果性,目前學者對大數據時代網路營銷模式效果性研究不多,還處在逐步認識的階段。
6總結與展望
本文認為大數據時代下網路營銷模式的研究還處在積極探索階段,具體體現在缺乏成熟的網路營銷模式劃分標准;大數據時代下網路營銷模式研究視角較單一和對其精準性和效果性缺乏深入研究,對於兩者的交叉研究更是缺乏。本文認為未來研究可以結合大數據時代下網路營銷模式的精準性和效果性進行綜合研究;從多視角和結合具體的實際加強對其效果性研究;加強網路營銷模式的系統性研究,實現大數據時代網路營銷模式時效精準、效果統一。
;❻ 如何進行大數據營銷
可穿戴的大數據
看看可穿戴技術,會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講,這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方,還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用,這些都是他們可以用來分析的數據,來提高你的總體體驗,還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你,這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作,還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。
不管是大方向還是小方面,年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式,以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展,可以公正地說,大數據的使用是越來越有創造力。
❼ 大數據分析時代對市場營銷的影響研究
下面我為你准備的關於市場營銷的論文,歡迎閱讀借鑒,希望對大家有幫助。
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以後,分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象,取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告,幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據,很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
2.0時代開始於2005年,與分析1.0要求的公司能力不同,新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力,數據也不是只來源於公司內部,更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司,充分運用數據分析搶佔先機,開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據,指導合適的商業決策。但是必須承認,隨著數據的越來越大,更新速度越來越快,在帶來發展機遇的同時,也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現,顧客角色和需求發生了轉變,世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來,個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測,而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此,一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來,大數據沖擊下,市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研,採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天,這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者,他們會主動搜尋商品信息,貨比三家,嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳,虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者,消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下,技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能,大數據不單單僅能了解細分市場的可能,更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析,企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性,有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌,顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值,那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且,企業不能奢望對顧客進行歸類,因為每個顧客的需求都有差別。正是如此,大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好,為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為,大規模生產意味著標准化生產方式,無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產,但是只是小規模定製。說到底,大規模生產與定製化無法結合。但是在今天,大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理,以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基於數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城,涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里,京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位,得益於大數據的應用,即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力,以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中,通過對大數據的分析,內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息,例如:年齡、性別、喜好等類別的信息,然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段,有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此,通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析,精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據,而是共享實現價值共創。所以,京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流,間接促進生產廠商與消費者溝通,了解市場的需求,指導下一次產品的市場定位。總的來說,這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析,一方面指導自身精準營銷,另一方面,影響供應商產品定位和企業規劃,最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面,一方面是數據分析以客戶為本,切實分析客戶的需求,用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面,以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題,使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中,只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此,首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析,得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
❽ 大數據時代的營銷怎麼做
大數據時代的營銷怎麼做?
大數據時代的營銷怎麼做?各公司在大數據方面出手闊綽。首席營銷官調查網站(The CMO Survey)報道稱,目前大約有5.5%的營銷預算用於營銷分析,這個數字將在未來3年內增加到8.7%。大家的期望值很高,許多公司正試圖弄清楚如何破譯數據,從中獲得卓越的戰略見解。
我非常支持這種獲取和利用數據來推動決策的趨勢。然而,這也是問題所在。隨著數據量的增長,企業的數據利用率越來越低。我首先在2012年2月提出了如下問題:「在你的公司作出決策前,對現有或者索取的營銷分析數據加以利用的項目佔多大比例?」得到的結果是37%,當時我覺得這個比例太低。但當我在2013年8月提出同樣的問題時,比例降至29%。圖1顯示了這個比例在過去18個月里持續下降。
但這個調查結果並非完全出人意料。回顧30年來相關調查的歷史,數據利用率始終偏低,很多種類的營銷信息都是如此,包括營銷調研、廣告調研和現在的社交媒體調研。這種偏低的營銷分析數據利用率妨礙了大數據對利潤的貢獻。
妨礙有多大?有些人可能會說,營銷分析等各種市場情報的最終衡量標準是能否增進企業對客戶的了解。首席營銷官調查網站請頂級營銷人員對他們公司在「獲得和利用對客戶的深入見解」方面的表現打分。滿分為5分,1分是糟糕,2分是尚可,3分是普通,4分是良好,5分是優秀。回顧過往得分,結果顯示仍然處於普通水平(2013年8月為3.4分,2012年2月為3.5分,2009年8月為3.5分)。因此,即使用於營銷分析的花費增多,但我們並未看到對客戶的深入見解有所提高。
企業應該怎麼做?首先,管理人員必須以終為始。上市計劃、創造需求的活動和銷售活動必須包括關於哪些數據應該收集以及如何利用它們的具體說明。當計劃和策略中植入了大數據方案的時候,偏低的利用率可能會上升。
其次,企業必須花錢培訓管理人員,讓他們知道如何利用營銷分析來獲得洞察力、推動決策、實施策略和評估他們已經採取的行動。正是出於這個原因,我們在福庫商學院(Fuqua)教授「市場情報」課程,專注於信息的「使用」而非「創造」。企業必須更加重視市場分析的應用部分。機構和咨詢公司可以提供這類培訓。
第三,企業必須找到和留住那些能夠充分利用市場分析的合適人才。當問及「你的公司在多大程度上擁有能夠充分利用市場分析的合適人才?」時(1分為沒有合適的人才,7分為有合適的人才),僅僅3.4%的受訪者給自己的公司打了7分,56%的人打了低於平均水平的分數。圖2顯示了完整的分數分布情況(平均分為3.4分,標准偏差為1.7分)。
❾ 大數據下的營銷價值
大數據下的營銷價值_數據分析師考試
營銷是一門學問嗎?當然是,從人類有交易活動開始,營銷便一直存在,且隨著時代的變化而不斷產生新的形式。進入大數據時代,市場營銷也隨之而慢慢進化。
在某些方面,當前的市場營銷行業也存在著前所未有的潛力,這便是大數據時代市場營銷專業就業方向的新趨勢。很多人表示,將傳統的市場營銷智慧與大數據的巨大威力相結合,可能會在定性分析和定量分析方面產生巨大的優勢。但是要做到這一點,首先還有很多工作要做。沃頓商學院運營與信息管理學教授桑德拉·希爾(shawndrahill)表示:「這是一個非常激動人心的時代。有大量的數據可挖掘,以深入了解客戶,了解他們的態度和他們在想什麼。此外,數據挖掘在過去的十年已經取得了長足的進步,但我們還有很長的路要走……也就是要弄清楚人們說話背後的真正含義。」
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,對於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。實際上,還是應盡量弄明白,才會明白其厲害之處。對於多數企業而言,大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。
第一,用戶行為與特徵分析。
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。
第二,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並不怎麼精準,因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。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,而其背後靠的即是大數據支撐。
第三,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徵,以及他們對產品的期待,那麼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》在預告片投放後,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後女性,因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
第四,競爭對手監測與品牌傳播。
競爭對手在干什麼是許多企業想了解的,即使對方不會告訴你,但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如,可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、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,可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢,並可以參考行業標桿用戶策劃,根據用戶聲音策劃內容,甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五,品牌危機監測及管理支持。
新媒體時代,品牌危機使許多企業談虎色變,然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中,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。大數據可以採集負面定義內容,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、產品的聲譽,抓住源頭和關鍵節點,快速有效地處理危機。
第六,企業重點客戶篩選。
許多企業家糾結的事是:在企業的用戶、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相關;從用戶在社會化媒體上所發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,利用某種規則關聯及綜合起來,就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
第七,大數據用於改善用戶體驗。
要改善用戶體驗,關鍵在於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感測器收集車輛運行信息,在你的汽車關鍵部件發生問題之前,就會提前向你或4S店預警,這決不僅僅是節省金錢,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年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況,以便及時地進行防禦性修理
第八,SCRM中的客戶分級管理支持。
面對日新月異的新媒體,許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析,將粉絲轉化為潛在用戶,激活社會化資產價值,並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據應用可以分析活躍粉絲的互動內容,設定消費者畫像各種規則,關聯潛在用戶與會員數據,關聯潛在用戶與客服數據,篩選目標群體做精準營銷,進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據,豐富用戶不同維度的標簽,並可動態更新消費者生命周期數據,保持信息新鮮有效。
第九,發現新市場與新趨勢。
基於大數據的分析與預測,對於企業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現了國際金融危機的到來。又如,在2012年美國總統選舉中,微軟研究院的DavidRothschild就曾使用大數據模型,准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果,准確性高於98%。之後,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,除最佳導演外,其它各項獎預測全部命中。
第十,市場預測與決策分析支持。
對於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」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)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台階提供更好的支撐。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。
那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用,或許能有所啟發。
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❿ 大數據時代移動營銷有哪些趨勢
一、智能終端成為數字營銷的主戰場
隨著智能手機和平板電腦的普及,移動網路的訪問量急劇增長,用戶在智能手機和平板電腦平台上花費的時間也越來越多,中國移動廣告市場呈現快速增長的態勢。
二、大數據的應用讓移動營銷更精準
依託大數據為驅動力將使得移動營銷更加精準、投資回報率更高。大數據移動營銷不僅僅是量上的,更多是數據背後對用戶的感知。
三、移動電商改變整個市場營銷生態
如果說電子商務對實體店生存構成巨大挑戰,那麼移動電子商務則正在改變整個市場營銷的生態。智能手機和平板電腦的普及,上網流量資費的降低,大量移動電商平台的創建,為消費者提供了更多便利的購物選擇。
四、新型城鎮和農村成移動新藍海
隨著國家新型城鎮化戰略的實施和移動終端網路的不斷普及,三四線城市、新興城鎮和農村市場成為移動電商的新藍海。事實上,阿里,京東、1號店、蘇寧雲商等電商近年來已經大跨步進軍三四線城市和農村市場。
五、App營銷是移動營銷主要形式
現階段移動互聯網流量主要由各種App產生,App產生的流量佔70%以上,App的數量在IOS和Android都在百萬個以上,無疑,App成為移動營銷的主要形式。
六、本地化移動營銷市場空間廣闊
本地化移動營銷是人、位置、移動媒體三者的結合。由於廣告主及數字廣告代理商不斷尋求一種既具有高度本地化有高度相關性的傳遞商品信息的方式,本地化移動營銷得以快速發展。
七、移動營銷打造O2O營銷新模式
移動O2O營銷模式充分利用了移動互聯網跨地域、無邊界、海量信息、海量用戶的優勢,同時充分挖掘線下資源,進而促成線上用戶與線下商品服務的交易。在移動互聯時代,企業需要思考如何將線上和線下有效整合,將線上的推廣活動轉化為實際的銷售。
八、RTB成移動廣告投放主導模式
RTB(RealTimeBidding)實時競價,是一種利用第三方技術在數以百萬計的網站上針對每一個用戶展示行為進行評估以及出價的競價技術。與大量購買投放頻次不同,實時競價規避了無效的受眾到達,針對有意義的用戶進行購買。
九、多屏整合成移動營銷必然趨勢
華通明略(MillwardBrown)發布的最新報告顯示,中國消費者使用智能手機、平板電腦等多屏媒體的頻率要高於世界上任何其他地區。多屏整合將成為移動營銷的主導方向。這里的多屏整合包含兩層含義:一是多屏整合的大數據分析。二是多屏的整合營銷。
十、建立戰略聯盟是移動營銷平台方向
大數據時代,大數據、技術和創意將是移動數字營銷公司的核心競爭優勢。建立戰略聯盟是移動營銷平台發展的必然選擇,數字營銷公司建立戰略聯盟可以通過以下途徑:一是大型互聯網企業之間的戰略聯盟。