基於大數據終端銷售布點

Ⅰ 新零售時代，大數據智能如何運用到銷售業務

首先，聲明一個觀點，「不管是哪個時代，只要企業還是要創造客戶價值，還需要人與人之間的溝通，銷售就不會消亡」，借一句名言，「銷售永遠不死，只是需要不斷修行」。說幾點理由，

1）新零售時代，客戶體驗最重要。「無人便利店」等替代的不是銷售員，而是只會做簡腔核基單工作（如收款，野蠻推銷）的店員。其實能與客戶進行感情溝通，對商品和服伍謹務具備專業知識等，恰恰是各小區門口便利店的關鍵需求。好的體驗離不開有「溫度」的人，這點從星巴克，7/11等都有體現。

2）2C生意，很多人認為產品最重要，產品經理大行其道。但目前還沒有一款「偉大產品」是埋頭開發，一出來就大行天下的。產品需要收集客戶需求（不是只做客戶需求），需要讓用戶知道，需要用戶使用轉換，即使一切都通過線上完成，也要有「連接」把產品與用戶連起來。大家都了解，最有效的連接是人，是人與人之間的關系，最有效的傳播是建立在信任度連接之上的傳播。網紅就是一種變型過的銷售，只不過從技能上多了一些社交，內容媒體等要求。以後的生意模式也許會流行S2B2C。S是大的品牌商，保證產品質量，提高效率，降低價格；B是一些由專業「達人」構成的小B，通過便利店，工作室，小眾社群等手段運營用戶，把S的商品或服務專業化，高體驗地傳遞給C端用戶，本質上是承接了S端的很多銷售任務。（OPPO，vivo遍布在各零售終端導購員就是一種雛形）

3）流量越來越貴，大家會逐漸把運營重點從引流拉新轉移到維護好老客戶，銷售既要做好產品銷售轉換，也需要能解決用戶問題，維護氏兆好老客戶，對其綜合能力要求越來越高，以後的分工不會把崗位按用戶不同階段劃分的那麼細（以前分市場，銷售，售後服務等，其實更多考慮的工業時代的企業內部效益，對最終用戶的體驗反而是不一致的，會有損害），而是把用戶分群，由一個銷售組織來完成用戶全生命周期的運營。這對組織管理，績效考核，任務協同等都提出了新要求。

4）新技術應用到銷售管理中，不僅僅是為了規范流程，提高效率等作用，也會在增強體驗，改善情感交流等方面有很大空間。游戲化銷售技能培訓和過程管理，智能匹配等大數據演算法都是很好的一些嘗試。

Ⅱ 企業的大數據營銷方案該怎麼去做

企業要做大數據營銷就需要通過大數據平台，將企業碼賣各個部門之間的數據打通，串聯並相互融合，從而指導企業制定科學的營銷方案。
首先把各個部門的數據匯總到一起，通過對這些數據分析，掌握用戶的精準信息，建立用戶畫像，定義用戶屬性。同時企業要知道自己產品的定位是什麼，產品賣點是什麼等，對不同的對象採取不同的營銷策略，直擊痛點，實現轉化。
然後搜集客戶的個性化信息和需求，推送購買建議和相關促銷信息，到提供跨渠道的客戶購買體驗，以及激發相關的品牌聯系。利用小蜜蜂大數據平台進行數據挖掘和分析，發現客戶思維模式和消費行為模式，指導產品的研發與新技術方向。
最後進行全渠道營銷：整合並分析用戶在終端的行為數據，幫助企業打通外部廣告營銷、自有終端平台、會員營銷、商品分析等多種營銷渠道。其具體具體流程可歸納如下：
1.數據採集
數據採集其中分為線下與線上。線下是在指在門店或某個商圈族搭內放置一個數據採集裝置，採集周圍用戶的手機資源。線上是指利用LBS技術對指定區域、地點來精選數據採集調取。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗，也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。 
原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能加快統計分析的速度。
3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更遲穗逗加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。

Ⅲ 大數據+移動營銷怎麼玩

讓移動營銷變得更加智慧的是大數據

大數據時代已經降臨，海量的非結構化數據給各行各業帶來的顯著轉變正在全球迅速蔓延開來，幾乎沒有領域能夠躲避大數據的影響。

在移動營銷領域，數據營銷已經進入發展黃金期，越來越多的廣告主將營銷預算向數據營銷傾斜。由此所帶來的直接影響是，大數據技術成為營銷核心驅動力，像中智天啟這樣具有大數據能力的營銷平台快速崛起，並開始與國際領先的4A公司同場競技。

Ⅳ 大數據精準營銷如何幫助企業銷售業績倍增

簡單的說說，這重點體現在以下幾個方面：

1.精準預判：

大數據的核心作用不在於分析過去，而在於預測未來，即是說對市場形式、競爭走勢及對手動作，以及對客戶需求做出准確的洞察及預判，

當然，這會基於對過去數據的分析，而基於大數據對客戶需求的預判，比如預判到某一個消費家庭的大米要吃完了，食用油也快差不多了，那麼大數據就會激發智能促銷系統，以這個客戶感興趣的促銷類型，向這個客戶推送一條針對性的促銷信息。

如果，基於特定設計的數據規則搭則，數據系統會幫我們找到符合上面哪種情況的「一群」消費者孫跡拿；同樣基於特定的數據規則，數據系統還會對這一群消費者進行細分化的標簽及圈層分類，而智州亂能促銷系統同樣會做出針對性的促銷動作。

2.精準洞察需求及關注點：

比如，就像上面講到過的顧客快沒米沒油了，他們對什麼價位檔次、什麼品牌及廠家、什麼產地等的米油感興趣，他們在買米油時候的主要關注點是什麼，針對他們及其消費個體設計什麼樣的促銷活動是他們最感興趣，最可能刺激馬上購買的大數據能在洞察需求及關注點的基礎上，做出針對性又或者是所謂千人千面的數據應用及智能營銷選擇與反饋。

3.精準促銷及推送：

大數據下的精準營銷匹配，可以細分最小單位圈層甚至是客戶個體的專案促銷，而後以客戶習慣與喜歡的表達方式，可以精準觸達客戶的載體及途徑，精準推送給客戶，從而低成本、高效激發客戶的采買行為，是大數據營銷的典型表現。

4.去利用你每一個精準獲客的觸點，去構建你的大數據吧。