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大數據背景下的受眾營銷

發布時間:2023-01-07 22:16:16

大數據營銷知識點總結

一、走進大數據世界

大數據的特徵(4V):

1.  數據的規模性

2.   數據結構多樣性

3.   數據傳播高速性

4.   大數據的真實性、價值性、易變性;

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據

大數據處理的基本流程圖

大數據關鍵技術:

1.  大數據採集

2.   大數據預處理

3.  大數據存儲及管理

4.   大數據安全技術

5.  大數據分析與挖掘

6.   大數據展現與應用

二、大數據營銷概論

Target 百貨客戶懷孕預測案例

大數據營銷的特點:

1.   多樣化、平台化數據採集: 多平台包括互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視等

2.   強調時效性: 在網民需求點最高時及時進行營銷

3.   個性化營銷: 廣告理念已從媒體導向轉為受眾導向

4.   性價比高: 讓廣告可根據時效性的效果反饋,進行調整

5.   關聯性: 網民關注的廣告與廣告之間的關聯性

大數據運營方式:

1.   基礎運營方式

2.   數據租賃運營方式

3.   數據購買運營方式

大數據營銷的應用

1.   價格策略和優化定價

2.   客戶分析

3.   提升客戶關系管理

4.   客戶相應能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景營銷

6.   長期的營銷戰略

三、產品預測與規劃

整體產品概念與整體產品五層次

整體產品概念: 狹義的產品: 具有某種特定物質形態和用途的物體。

產品整體概念(廣義):向市場提供的能夠滿足人們某種需要的

                      一切物品和服務。

整體產品包含:有形產品和無形的服務                          

整體產品五層次:潛在產品、延伸產品、期望產品、形式產品、核心產品

 

大數據新產品開發模型:

1.   需求信息收集及新產品立項階段

2.  新產品設計及生產調試階段

3.  小規模試銷及反饋修改階段

4.   新產品量產上市及評估階段

產品生命周期模型

傳統產品生命周期劃分法:

(1)銷售增長率分析法

  銷售增長率=(當年銷售額-上年銷售額)/上年銷售額×100%

銷售增長率小於10%且不穩定時為導入期;

銷售增長率大於10%時為成長期;

銷售增長率小於10%且穩定時為成熟期;

銷售增長率小於0時為衰退期。

(2)產品普及率分析法

    產品普及率小於5%時為投入期;

    普及率在5%—50%時為成長期;

    普及率在50%—90%時為成熟期;

    普及率在90%以上時為衰退期。

大數據對產品組合進行動態優化

產品組合

       銷售對象、銷售渠道等方面比較接近的一系列產品項目被稱為產品線。產品組合是指一個企業所經營的不同產品線和產品項目的組合方式,它可以通過寬度、長度、深度和關聯度四個維度反映出來

四、產品定價與策略

大數據定價的基本步驟:

1.   獲取大數據

2.   選擇定價方法

3.   分析影響定價因素的主要指標

4.  建立指標體系表

5.   構建定價模型

6.  選擇定價策略

定價的3C模式:成本導向法、競爭導向法、需求導向法

影響定價的主要指標與指標體系表的建立

影響定價因素的主要指標:

1.  個人統計信息:家庭出生、教育背景、所在地區、年齡、感情狀況、家庭關系等。

2.   工作狀況:行業、崗位、收入水平、發展空間等

3.  興趣:健身與養生、運動和戶外活動、娛樂、科技、購物和時尚等

4. 消費行為:消費心理、購買動機等。

定價策略:

精算定價: 保險、期貨等對風險計算要求很高的行業

差異定價: 平台利用大數據對客戶建立標簽,分析對產品的使用習慣、需求判斷客戶的忠誠度,對不同客戶進行差別定價

動態定價: 即根據顧客認可的產品、服務的價值或者根據供需狀況動態調整服務價格,通過價格控制供需關系。動態定價在提高消費者價格感知和企業盈利能力方面起著至關重要的作用。

價格自動化 :根據商品成本、市場供需情況、競爭產品價格變動、促銷活動、市場調查投票、網上協商、預訂周期長短等因素決定自身產品價格

用戶感知定價 :顧客所能感知到的利益與其在獲取產品或服務中所付出的成本進行權衡後對產品或服務效用所做出的整體評價。

協同定價: 是大數據時代企業雙邊平台多邊協同定價策略

價格歧視:

一級 :就是每一單位產品都有不同的價格,即商家完全掌握消費者的消費意願,對每個消費者將商品價格定為其能夠承受的最高出價;

二級 :商家按照客戶的購買數量,對相同場景提供的、同質商品進行差別定價;

三級 :可視為市場細分後的定價結果,根據客戶所處的地域、會員等級等個人屬性進行差別定價,但是對於同一細分市場的客戶定價一致。

五、銷售促進與管理

    促銷組合設計概念

大數據促銷組合設計流程

精準廣告設計與投放

[if !supportLists]l [endif] 廣告設計5M:任務(Mission),預算(Money),信息(Message),媒體(Media),測量(Measurement)。

通過用戶畫像的進一步挖掘分析,企業可以找出其目標消費群體的廣告偏好,如平面廣告的配色偏好,構圖偏好,視頻廣告的情節偏好,配樂偏好,人物偏好等,企業可以根據這些偏好設計出符合目標消費群體審美的廣告創意,選擇消費者喜歡的廣告代言人,做出能在目標消費群體中迅速傳播開來的廣告。

在媒體決策方面,利用大數據綜合考慮其廣告目的、目標受眾覆蓋率、廣告信息傳播要求、購買決策的時間和地點、媒體成本等因素後,有重點地採用媒體工具。企業可以在確定前述影響變數後,通過大數據的決策模型,確定相對最優的媒體組合。

六、客戶管理

    大數據在客戶管理中的作用

1.   增強客戶粘性

2.   挖掘潛在客戶

3.   建立客戶分類

    客戶管理中數據的分類、收集及清洗

數據分類:

描述性數據: 這類數據是客戶的基本信息。

如果是個人客戶,涵蓋了客戶的姓名、年齡、地域分布、婚姻狀況、學歷、所在行業、職業角色、職位層級、收入水平、住房情況、購車情況等;

如果是企業客戶,則包含了企業的名稱、規模、聯系人和法人代表等。

促銷性數據: 企業曾經為客戶提供的產品和服務的歷史數據。

包括:用戶產品使用情況調查的數據、促銷活動記錄數據、客服人員的建議數據和廣告數據等

交易性數據: 這類數據是反映客戶對企業做出的回饋的數據。

包括歷史購買記錄數據、投訴數據、請求提供咨詢及其他服務的相關數據、客戶建議數據等。

收集:

清洗:

首先,數據營銷人需要憑借經驗對收集的客戶質量進行評估

其次,通過相關欄位的對比了解數據真實度

最後,通過測試工具對已經確認格式和邏輯正確數據進行測試

客戶分層模型

客戶分層模型 是大數據在客戶管理中最常見的分析模型之一,客戶分層與大數據運營的本質是密切相關的。在客戶管理中,出於一對一的精準營銷要求針對不同層級的客戶進行區別對待,而客戶分層則是區別對待的基礎。

RFM客戶價值分析模型

時間(Rencency):

     客戶離現在上一次的購買時間。

頻率(Frequency):

     客戶在一定時間段內的消費次數。

貨幣價值(MonetaryValue):

    客戶在一定的時間內購買企業產品的金額。

七、 跨界營銷

利用大數據跨界營銷成功的關鍵點

1.   價值落地

2.  杠杠傳播

3.   深度融合

4.   數據打通

八、精準營銷

    精準營銷的四大特點

1.   可量化

2.   可調控

3.  保持企業和客戶的互動溝通

4.  簡化過程

精準營銷的步驟

1.  確定目標

2.  搜集數據

3.   分析與建模

4.  制定戰略

九、商品關聯營銷

       商品關聯營銷的概念及應用

關聯營銷:

關聯營銷是一種建立在雙方互利互益的基礎上的營銷,在交叉營銷的基礎上,將事物、產品、品牌等所要營銷的東西上尋找關聯性,來實現深層次的多面引導。

關聯營銷也是一種新的、低成本的、企業在網站上用來提高收入的營銷方法。

       關聯分析的概念與定義

最早的關聯分析概念: 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顧客購買行為的規律,發現連帶購買商品,為制定合理的方便顧客選取的貨架擺放方案提供依據。該分析稱為購物籃分析。

電子商務領域: 關聯分析可幫助經營者發現顧客的消費偏好,定位顧客消費需求,制定合理的交叉銷售方案, 實現商品的精準推薦 ;

保險公司業務: 關聯分析可幫助企業分析保險索賠的原因,及時甄別欺詐行為;

電信行業: 關聯分析可幫助企業發現不同增值業務間的關聯性及對客戶流失的影響等

簡單關聯規則及其表達式

事務:簡單關聯分析的分析對象

項目:事務中涉及的對象

項集:若干個項目的集合

簡單關聯規則 的一般表示形式是:前項→後項(支持度=s%,置信度=c%)

或表達為:X→Y(S=s%,C=c%)

例如:麵包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性別(女)∩收入(>5000元)→品牌(A)(S=80%,C=85%)

支持度、置信度、頻繁項集、強關聯規則、購物籃分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、評論文本數據的情感分析

       商品品論文本數據挖掘目標

電商平台激烈競爭的大背景下,除了提高商品質量、壓低商品價格外,了解更多消費者的心聲對於電商平台來說也變得越來越有必要,其中非常重要的方式就是對消費者的文本評論數據進行內在信息的數據挖掘分析。評論信息中蘊含著消費者對特定產品和服務的主觀感受,反映了人們的態度、立場和意見,具有非常寶貴的研究價值。

針對電子商務平台上的商品評論進行文本數據挖掘的目標一般如下:

分析商品的用戶情感傾向,了解用戶的需求、意見、購買原因;

從評論文本中挖掘商品的優點與不足,提出改善產品的建議;

提煉不同品牌的商品賣點。

商品評論文本分析的步驟和流程

商品評論文本的數據採集、預處理與模型構建

數據採集:

1、「易用型」:八爪魚、火車採集器

2、利用R語言、Python語言的強大程序編寫來抓取數據

預處理:

1文本去重

檢查是否是默認文本

是否是評論人重復復制黏貼的內容

是否引用了其他人的評論

2機械壓縮去詞

例如: 「好好好好好好好好好好」->「好」

3短句刪除

原本過短的評論文本      例如:很「好好好好好好好好好好」->「好」

機械壓縮去詞後過短的評論文本   例如:「好好好好好好好好好好」->「好」

4評論分詞

文本模型構建包括三方面:情感傾向分析、語義網路分析、基於LDA模型的主體分析

 

情感傾向分析:

基於情感詞進行情感匹配

對情感詞的傾向進行修正

對情感分析結果進行檢驗

語義網路分析:

基於LDA模型的主體分析

十一、大數據營銷中的倫理與責任

       大數據的安全與隱私保護

數據安全:一是保證用戶的數據不損壞、不丟失;二是要保證數據不會被泄露或者盜用

 

大數據營銷中的倫理風險:用戶隱私、信息不對稱下的消費者弱勢群體、大數據「殺熟」

大數據倫理困境的成因:

用戶隱私意識淡薄

用戶未能清晰認知數據價值

企業利益驅使

] 管理機制不夠完善

大數據倫理構建的必要性:企業社會責任、用戶與社會群體的維系

這些是我按照老師講的課本上的內容結合PPT總結出來的《大數據營銷》的重點。

⑵ 大數據時代下,營銷方式發生哪些變化

在這互聯網發達,數據為主的時代,我們先來看看目前企業營銷人員的心頭都有哪些痛。

第一,營銷核心的受眾發生「質」的變化。

我國市場消費階層的購買力分為金領階層、白領階層、灰領階層、藍領階層和無領階層。從消費趨勢的角度看,真正領導消費趨勢的是白領階層、金領階層。這兩個階層一般是25~45歲,大專以上學歷,個人月收入在3000元以上的人群,近日發布的(2014年全球社交、數字和移動》報告顯示,中國有13.5億人口,城市人口比例為51%,其中互聯網網民比例為44%,中國手機設備持有量超12億台,調查結果表明,都市白領和金領正逐漸成為互聯網用戶的中堅力量,網路已成為他們工作、生活不可或缺的工具。這些人群正是營銷的核心受眾,他們普遍具有收入較高、購買力強、消費需求旺盛的特點。由於大眾的生活方式改變,由傳統媒體向網路媒體「漂移」,優質的核心用戶向網路媒體「集結」時,基於傳統媒體的傳統營銷效果便會大打折扣,甚至是逐漸失效。

第二,消費者行為模式的改變,購買決策流程的改變,讓以往的營銷管理流程,對於潛在銷售機會的把握,變得更加困難。研究已經證實買家的決定跟傳統營銷溝通基本上沒有任何關聯,消費者通常用自己的一套路子來獲取產品和服務信息,其中最常用的是網路,當然還有企業之外的信息來源,比如人們的口頭表述或者是客戶反饋。

第三,互聯網讓市場更加廣闊,價格也變得透明,競爭也變得激烈,在企業運營中不斷「成本控制」的高壓下,營銷的預算也成為營銷人員的痛。人們都說CEO(首席執行官)們已經沒那麼多耐心。根據201
1年倫敦Foumaise Marketing
Group(營銷集團)對600名CEO和決策者的調查顯示,73%的人認為他們的CMO(首席營銷官)缺乏商業信譽更重要的是無法驅動收入增長,72%稱很多人只是嚷嚷著要錢但卻無法解釋這些投入如何帶來新增收人,77%的人表示他們天天跟你談品牌資產和其他類似的東西,但他們卻無法將這些工作與真正的市場估值或是其他重要的金融指標聯系起來。又要馬兒跑,又要馬兒不吃草,極高的ROI(投資回報率)考核讓很多營銷人員都覺得崩潰。

第四,社交媒體、電子營銷的出現,讓很多企業專門劃歸出一些新興針對客戶的服務部門,來嘗試新事物。因此,面對同樣的客戶,同樣客戶的各種反饋被把持在不同的部門中,不同的營銷部門之間就會出現在企業資源、客戶信息上的競爭。企業的營銷人員確實有點內憂外患。相應地,這種內耗和無序也帶來企業整體運營成本的上升,而利潤卻未見提升。

第五,我們要講,在日益發展的社交媒體環境中,傳統營銷不僅起不到作用卻也沒有意義。你僱用的多個員工,但是他們並不是買家,不能站在另一方來看待事情,利益和買家是完全相反的,所以在社會媒體的世界裡,傳統媒體已經失效。所以當今的局勢就是這樣,傳統營銷策略已經失效,取而代之的是更多有創意的、符合現代環境理念的、跟得上科技的模式。

⑶ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務,而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下:

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的,而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前,營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像,來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況,從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題:產品是一樣的,但是用戶的需求是各不相同的,如何把相同的產品賣給不同的用戶?這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析,可以構建完善的用戶畫像,了解消費者,從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶,挖掘用戶潛在需求,是數據營銷的基礎。利用數據標簽,可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如:我們得知一位用戶曾購買過奶粉,那麼我們可以得知,家裡有小孩,相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放,營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明,數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」,向意向客戶推薦他們感興趣的東西,遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度:

用戶固定特徵:性別,年齡,地域,教育水平,生辰八字,職業,星座。

用戶興趣特徵:興趣愛好,使用APP,網站,瀏覽/收藏/評論內容,品牌偏好,產品偏好。

用戶社會特徵:生活習慣,婚戀,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分。

用戶消費特徵:收入狀況,購買力水平,商品種類,購買渠道喜好,購買頻次。

用戶動態特徵:當下時間,需求,正在前往的地方,周邊的商戶,周圍人群,新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內,就可以輕松完成以下的目標:精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷,全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶,而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時,可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用,廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡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,營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化,全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析,而是預測和推薦,我就拿電商舉例,"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式,現在經驗已經不是累積在人的身上,而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來,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。

⑷ 大數據精準營銷的策略

大數據營銷可以劃分為三個步驟:

首先,可以做數據信息的收集,主要通過各種互聯網工具實現,包括QQ、微博、微信以及其他互聯網軟體工具等,尤其是現代智能手機的普及,讓每個人與網路信息技術的鏈接更為廣泛與緊密,各種的軟體平台自身都有一定的用戶數據分析採集功能,由此導致每個用戶在使用各種軟體時,個人的有關信息就已經被軟體平台採集。平台可以將收集到的數據生成專業的數據信息庫,而後便於後續的精準使用。

其次,是對收集來的數據做匯總分析。信息智能工具會對收集的信息做模型建構與嘻嘻挖掘,對用戶情況做特定的細致分析與分類,讓每個消費者都可以劃歸到一定的特徵標簽中,同時附帶對應的多樣信息內容。

最後就是將數據運用到營銷策略的設計與實施中。這個環節主要依據營銷單位所需要的目標群體對象為精準投放依據,找到用戶特質,然後在數據信息中去做精準的用戶投放,滿足相關投放標準的用戶就會接受到企業的營銷宣傳內容。

甚至企業會針對不同的用戶對象做不同類型的營銷宣傳內容,而後保證更廣泛用戶對營銷內容的認可,最終轉化為企業產品與服務的消費者。這種投放方式的營銷更為精準,效率更高,同時可以減少大范圍廣泛撒網導致的成本高昂與效率低下問題。

⑸ 大數據營銷是什麼意思

多平台化數據採集:大數據的數據來源通常是多樣化的,多平台化的數據採集能使對網民行為的刻畫更加全面而准確。多平台採集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據[1] 。
強調時效性[2] :在網路時代,網民的消費行為和購買方式極易在短的時間內發生變化。在網民需求點最高時及時進行營銷非常重要。全球領先的大數據營銷企業AdTime對此提出了時間營銷策略,它可通過技術手段充分了解網民的需求,並及時響應每一個網民當前的需求,讓他在決定購買的「黃金時間」內及時接收到商品廣告。
個性化營銷:在網路時代,廣告主的營銷理念已從「媒體導向」向「受眾導向」轉變。以往的營銷活動須以媒體為導向,選擇知名度高、瀏覽量大的媒體進行投放。如今,廣告主完全以受眾為導向進行廣告營銷,因為大數據技術可讓他們知曉目標受眾身處何方,關注著什麼位置的什麼屏幕。大數據技術可以做到當不同用戶關注同一媒體的相同界面時,廣告內容有所不同,大數據營銷實現了對網民的個性化營銷。
性價比高:和傳統廣告「一半的廣告費被浪費掉」相比,大數據營銷在最大程度上,讓廣告主的投放做到有的放矢,並可根據實時性的效果反饋,及時對投放策略進行調整。
關聯性:大數據營銷的一個重要特點在於網民關注的廣告與廣告之間的關聯性,由於大數據在採集過程中可快速得知目標受眾關注的內容,以及可知曉網民身在何處,這些有價信息可讓廣告的投放過程產生前所未有的關聯性。即網民所看到的上一條廣告可與下一條廣告進行深度互動。

⑹ 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?

大數據對網路營銷的影響 篇1

[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.

大數據對網路營銷的影響 篇2

[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。

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⑺ 大數據時代廣告精準營銷及傳播策略

大數據時代廣告精準營銷及傳播策略

隨著互聯網的快速普及與網路終端的多元化,我們的生活從現實生活逐漸走向線下線上結合的二元生活。在網路世界中,我們從事的一切網路行為,包括瀏覽網頁、搜索信息、網路購物等,都被網路服務商抓取與挖掘,形成 「數據痕跡」,堪稱「大數據」(Big data)。被譽為「大數據商業應用第一人」的維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代》前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型。本文以中糧集團2014「年味兒」廣告為案例,看大數據時代廣告思維、商業傳播、營銷方式的變革。

一、大數據時代廣告實踐:以中糧年味兒廣告為例

2014年馬年春節來臨之際,中糧集團發起一場以「中糧,讓年更有味道」為主題的大型品牌營銷活動。以「年味兒」為核心,以北京地鐵四號線西直門至西單站六站鏈通包站為宣傳陣地,以「我買網」為營銷平台,通過整合媒體渠道,最終實現「我買網」電商同比銷售翻3倍的直接利益。

1.廣告思維:過年語境

人與人之間傳播的目的是交流意義,換句話說即交流精神內容[1]。這種精神交流,不能完全依靠語言符號,有相當一部分來自於語境。如何營造語境?簡單的說就是用情感講故事,引發消費者共鳴。根據廣告原理,人的潛意識是受情感驅動的,而非邏輯,這些情感包括與生俱來的娛樂、親情、憤怒、好奇、情慾等。廣告思維即商品營銷策略和動機需要轉化成用戶情感上的概念和故事。添置年貨、吃團圓飯、放鞭炮、走親訪友拜大年曾是許多人童年記憶中年味兒。而今,人們生活在忙忙碌碌中,年過得越來越沒有「年味兒」了。中糧集團在2013年12月30日起至2014年1月7日,創造了一個讓整個市場都能熟悉和接受的語境——「過年」。從西直門至西單的地鐵站里紅彤彤的剪紙、一家團圓的圖畫、滿眼的好年貨,年被符號化。這些符號打的是親情牌,傳達忙碌人兒時記憶中的年味兒,喚起了大家心底對春節和團圓的期盼。「曾以為逃離了家是自由,後來才發覺逃離了家,我一無所有。中糧,讓年更有味道」、「再好的山珍海味,都比不上媽媽親手做的白米飯。福臨門,讓年更有味道!」廣告語喚起了「家」味兒、「人情」味兒。過年的語境戳痛了北漂族的心。

2.傳播思維:線下線上結合

線下終端以平面媒體、電視媒體、戶外廣告等傳統廣告形式以主。中糧「年味兒」廣告以馬年新年倒計時30天為時間節點,在北京地鐵四號線啟航,採用環環相扣、逐站鏈通的模式,逐站鏈通西直門、新街口、平安里、西四、靈境胡同以及西單站。福臨門、家佳康、長城、蒙牛、中茶等中糧旗下知名子品牌,與中糧集團母品牌,借「中糧年味兒專線」齊齊亮相,嚮往來乘客傳遞著濃濃的年味兒。鐵鏈通包站廣告模式吸引了受眾關注,增強了公眾的沖擊力,實現了廣告效應乘積化。線下活動還包括聚焦除夕未歸人,愛心年貨禮包寄送、贊助駐京外交使節年夜飯、全國數百家線下零售終端促銷聯動、好年貨進駐合作企業銷售等活動。線上傳播即通過「年味兒」,「中糧味道」微博、微信等網路傳播方式,讓受眾和網路形成互動。在地鐵上刊之日同步推出@中糧味道活動微博/微信,參與眾多年味兒活動和話題探討。線下二維碼,尋找草根代言。「年味兒吃貨達人」互動游戲,中糧好年貨禮包、「我買網」購物紅包等大獎回饋消費者。中糧年味兒廣告活動覆蓋3億人。線上平台與線下平台各有所長。中糧「年味兒」廣告形成了線上線下補充、多元的傳播形式,為中糧網路營銷提供了人氣基礎。

3.營銷思維:自建網路營銷平台

中糧集團的成功還在於自建了網路營銷平台「我買網」,建立了「5C」營銷模型:Catch、Conncet、Close、Continue和Campaign。「5C」營銷模型運用的是大數據,即利用數據和自己的洞察力,了解消費者喜好,然後提供個性化服務。

「5C」營銷模型是從Catch開始的,即從幾十億的流量中找到真正的價值流量,藉助搜索引擎、DSP投放、社交媒體等精準營銷手段捕獲目標人群,引導到自己的平台(catch);建立品牌官網為核心的互動平台,可以按照品牌商的意志提供官方內容(Conncet);完成消費購物的體驗閉環,尤其是下單、配送、售後服務一系列客戶體驗(close);通過對會員系統、積分系統持續升級等手段提升重復購買和用戶忠誠度(Continue);依靠一波一波的營銷計劃滾雪球式驅動,讓客戶群和銷售額越滾越大(Campaign)[2]。這種集產品展示、促銷、購買、物流配送等於一體的推廣模式,提供了「眼見即所得」的快捷便利購物體驗,也為中糧品牌整合提供了有力的支撐。

中糧「年味兒」廣告通過過年語境的廣告思維、線上線下結合的傳播思維、自建網路營銷平台的互聯網思維,最終實現了我買網電商同比銷售翻3倍的直接利益。中糧「年味兒」傳播方式和營銷策略是新媒介時代的典範。

二、大數據時代的廣告策略

大數據為廣告帶來了商機。根據2014年4月17日全國工商系統會議的消息,2013年我國網路廣告發展較快,效果也較為顯著,網商經營額同比增長46.1%,市場規模達到1100億元。如何在大數據時代實現廣告效果最大化?

1.傳播策略

(1)以受眾為本位。所謂受眾本位,即從受眾角度出發,通過分析受眾的媒介接觸動機及這些接觸滿足了他們的什麼需求,來考察大眾傳播給人們帶來的心理和行為上的效用。傳統廣告是在圍繞「媒體」方的「時間」(廣告時段)與「空間」(版面、廣告位置)進行商業交易。這種「媒體本位」的傳播方式,以傳播為目的、觀眾被強制觀看,到達率差,傳播效果無法量化,廣告不能有效覆蓋目標群體。隨著大數據廣告時代的來臨,廣告業會迎來由「媒體本位」到「受眾本位」的轉換。特別RTB廣告的興起,使得廣告產業的核心開始圍繞「人」(即受眾)展開交易。RTB廣告是在每個廣告展示曝光的基礎上進行競價。廣告售賣的不僅僅是傳統意義上的廣告位了,而是訪問這個廣告位的具體用戶,買方明確人的標簽屬性,賣方提供與之對應的人的點擊流量。

(2)社交化網路傳播平台。信息技術的進步使網路環境下「用戶創造內容」成為可能,不少企業看到了利用社會化媒體進行營銷的力量。電影《小時代》《致我們終將逝去的青春》的成功得益於良好的社會化媒體營銷策略,黃太吉煎餅果子、馬佳佳powerful網店的成功少不了社會化媒體的助力。在傳播手段上,社交化網路傳播平台主要包括電子郵件、博客、播客、視頻分享、即時通訊、網路社區等多種類型的網路應用的集合,同時涵蓋了文字、視頻、音頻等媒介手段,將多種媒介融合在一起。企業通過不同的表現形式將廣告信息通過人際傳播的方式傳達給受眾,網民通過分享、評價、討論等方式參與,實現廣告信息的病毒式傳播。社交化網路傳播平台以「人人均可參與」為主要特徵,受眾不再是被動接受信息,而是能夠主動掌握、控制信息,甚至參與信息的傳播。根據參與程度不同,社交化網路傳播包括「強關系」、「弱關系」連接。基於媒體屬性的微博,其特徵偏向於社會化信息網路,其聚合的群組偏重於弱關系連接,可實現盡可能地傳遞信息、盡可能地實現公開的互動,促進品牌推廣。微博自誕生以來,已成為廣告商家的必爭之地。作為一種分享和交流平台,微博能表達出每時每刻的思想和最新動態。它是商家或個人發現並滿足用戶的各類需求的一種工具。相對於微博,微信的服務性更強,其特徵偏向於社會化關系網路,其聚合的群組偏重於強關系連接,是典型的熟人模式,同時又開始於公眾賬號、朋友圈分享等開始向半熟人發展。也可以通過用戶訂閱自己所需的信息,商家通過提供用戶需要的信息,推廣自己的產品,從而實現點對點的傳播。社交化網路傳播實質是一種人際傳播。人際傳播在本質上來說是個人之間相互交換精神內容的活動,精神內容的交互程度很大程度取決於符號載體的運用。符號載體可以是能傳遞信息的手段和渠道。而在大眾傳播過程中,每個接收者都扮演著解碼、釋碼和編碼的角色。傳播者既是傳者又是受眾者,在一定程度上具有連接性和交織性。在新媒介時代,廣告傳播應該充分利用網路優勢,以受眾為本位、發揮社交媒體功能。

2.營銷策略:廣告精準營銷

2005年9月世界級營銷大師菲利普?科特勒最早指出了一個營銷傳播的新趨勢——精準營銷。所謂廣告精準營銷就是依託現代信息技術手段,基於用戶屬性和用戶行為精準判斷和精準定位的基礎上,建立個性化的服務體系,實現企業廣告精準地傳達到目標消費者的目的。如何建立廣告精準營銷?維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代》中認為大數據的核心就是預測。藉助cookies的跟蹤和龐大的資料庫系統的儲存,記錄下來大量的姓名和信息,運用大數據技術搜集、分析網路用戶的網上「蹤跡」,精準地發現目標消費者甚或其消費情境,預測消費者行為。在發廣告的時候,不是針對每個人,而是針對預測的目標客戶營銷。例如Google藉助ADsense,通過分析消費者的搜索習慣,進行數據挖掘,然後能夠尋找到更適合消費者使用的廣告。也就是說廣告營銷者可以藉助於網路技術深入洞察消費者的興趣和需求,把營銷信息製作成消費者「想要的信息」,藉助現代化信息技術精確地傳遞給目標消費者了[3]。

三、結 語

大數據時代帶來了信息傳播方式的變化,廣告的精準營銷倍受關注。中糧「年味兒」廣告掀起了精準營銷的小波瀾,它不僅給廣告主帶來了更滿意的效益,也給顧客創造了個性化的傳播體驗。目前我國廣告精準營銷尚處於起步階段,但有著無限的發展潛力。在大數據時代,要達到廣告精準營銷,在傳播領域里,力求實現以受眾為核心建立互動的社交化網路傳播。在營銷領域,依託現代信息技術手段,基於用戶屬性和用戶行為精準判斷和精準定位的基礎上,建立個性化的服務體系,實現企業廣告精準地傳達到目標消費者的目的。

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⑻ 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。

⑼ 大數據時代市場營銷策略

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。

⑽ 大數據時代,怎麼做好數字營銷

移動互聯網時代,數字營銷的本質是構建品牌在數字化媒體(PC端及移動端)的內容分發能力。而品牌內容的分發能力,已經成為品牌在數字化時代是否能夠成功的核心能力,不是可選,而是必選。

那麼,企業如何建立自己的品牌數字化內容分發能力、如何通過數字手段進行品牌認知性攻擊,構築品牌內容資產及被動流量?一場成功的數字營銷戰役怎麼打?至少需要具備五大成功要素:

廣告營銷首先不是一種創意工作,首先是一種關於消費者心智的科學,營銷的本質是要佔領消費者心智,所以我們要研究品牌的核心價值是什麼?需要佔領消費者的心智點是什麼?在目前的競爭環境中,品牌如何營銷才能有效地佔領該消費者心智點,採取怎樣的競爭策略?不同的競爭策略決定了之後營銷的赤裸創意點完全不同,比如採取捆綁第一名的競爭策略,就需要採用強沖突及挑戰性的創意內容;不對稱競爭的差異化競爭策略,就需要採取自成一派的差異化創意內容等等。

創意是數字營銷的起點,也是根本;優秀的創意才能賦予內容自傳播效應、病毒傳播的能力,才能真正使用到移動互聯網營銷的最大的優勢,赤裸大創意才會讓這場數字營銷戰役還未開打,就具有了核彈裂變的能力,就如孫子兵法所說,未戰而先勝。

移動互聯網時代的數字營銷戰役無疑都是在社會化媒體上發起的,也無疑要在手機端進行傳播;而移動互聯網時代品牌營銷最大的區別在於:廣告失效了。為什麼廣告在移動互聯網時代會失效呢?道理很簡單,因為在移動互聯網時代,消費者的主權被無限放大,用戶可以自主地選擇是不是看廣告,這樣選擇的結果很自然的是用戶自動跳過了廣告;在移動互聯網上,用戶不消費廣告,而是消費內容。所以說,電視的時代是廣告的時代,而移動互聯網時代則是內容的時代。

第四、傳播路徑的選擇

第五、飽和度的資源放大

以上就是數字營銷需要具備的五大成功要素。一場成功的數字營銷戰役並不簡單,但企業做好了數字營銷,能為傳播擴散起到強力支撐的作用,帶來高營銷的精準流量。

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與大數據背景下的受眾營銷相關的資料

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