大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。

大数据零售营销,大数据零售营销方案

大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。“大数据营销”是伴随互联网平台同步诞生的一种营销模式,在早期的互联网时代,很多平台都是刚刚兴起,本身没有什么名气,自然也没有流量,但是平台想要吸引用户消费,或者吸引商家入驻,甚至是吸引广告主投广告,活跃度都是一个硬性标准。

为了让平台保持高流量的活跃度,平台方就会花钱在各种渠道打广告,这种广告效应在早期会给平台带来可观的流量,但是随着平台的不断壮大,平台本身的偏好特点也会更加显著。例如早期的网络平台比较偏重“综合服务”的特点,让用户在使用平台的时候能够感受到“应有尽有”的服务,但是伴随着越来越多的互联网公司创立新平台,个性化和专属性就会成为新时代互联网平台的竞争力,比如卖车的平台专注汽车交易,外卖平台专注餐饮跑腿服务,房产平台专注房屋租售服务,这就是新的互联网平台,专属标签更明显的标志。但是在专属平台越来越成熟的这个平台本身的专注度越高,它本身的用户群体就会因为受到局限而变少,这样的话,跟综合服务类的平台相比,新平台的活跃度就会很快到达瓶颈。到了这个阶段,平台想要再次获得竞争力,就不能单单地依赖传统的“流量效益”,而是要更加侧重转化,也就是对平台上的商家和广告主来说,从以前的纯粹看重大数据,到看重营销的精准转化,这就是“大数据营销”的概念来源,我们也可以把它叫做“精准营销”。

大数据零售营销案例

8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试

未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统,为客户洞察提供支持,将客户洞察发展成一种企业级的战略能力,并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下,零售商的所有业务职能部门在制定决策时,将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。分析公司 EKN 认为,为了真正实现以客户为中心,零售商需要具备多项关键能力,而这些能力均由业务分析驱动。全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动,零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据,所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。个性化互动。与网上零售商相比,实体零售商具有两大优势:能与客户进行个人接触,以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题,而如何巧妙地结合上述两大优势,即在行动中及时交付客户洞察,将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能,那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。零售商用例销售瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。他们能够实时处理海量的产品数据,并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限,以便他们能够更迅速地响应市场状况。美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集,分析销售额、细分目标客户,并策划促销活动。市场营销沃尔玛的 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析,快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识(Social Sense)项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度,并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。借助 ShoppyCat 工具,他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣,为这些用户推荐适合的产品。 还使用社交基因组(Social Genome)技术,来帮助客户为朋友挑选礼物。塔吉特(Target)百货公司利用预测分析程序,来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门,致力于全面了解客户,超越其他竞争对手,从而获得竞争优势。借助动态数据仓库(Active Data Warehouse),塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下,基于海量数据管理复杂的用户查询。全渠道英国零售商巴宝莉(Burberry)集成了旗下所有渠道,包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析,用于分析来自所有数据源的数据,旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去,巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍,以前需要 5 个小时的请求,现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置,他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息,了解他们过去的购买记录,并提供个性化建议。韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中,并利用大数据分析,实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据,向顾客提供个性化的产品建议。供应链美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型,构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法,还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单,在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。英国零售商乐购(Tesco)采用先进的建模工具,基于历史销售数据模拟配送仓库的运作,从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队,该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联,如天气数据、特价优惠,及销售模式等等。

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大数据零售营销方案

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务,而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下:

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的,而大数据把用户实实在在“画”在了眼前,营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像,来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况,从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题:产品是一样的,但是用户的需求是各不相同的,如何把相同的产品卖给不同的用户?这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析,可以构建完善的用户画像,了解消费者,从而做出精准的个性化营销。 3、深度洞察用户。

深度洞察用户,挖掘用户潜在需求,是数据营销的基础。利用数据标签,可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如:我们得知一位用户曾购买过奶粉,那么我们可以得知,家里有小孩,相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放,营销的效果将比撒网式有效且更易成交。 4、营销的科学性。

实践证明,数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”,向意向客户推荐他们感兴趣的东西,远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度:

用户固定特征:性别,年龄,地域,教育水平,生辰八字,职业,星座。

用户兴趣特征:兴趣爱好,使用APP,网站,浏览/收藏/评论内容,品牌偏好,产品偏好。

用户社会特征:生活习惯,婚恋,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分。

用户消费特征:收入状况,购买力水平,商品种类,购买渠道喜好,购买频次。

用户动态特征:当下时间,需求,正在前往的地方,周边的商户,周围人群,新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内,就可以轻松完成以下的目标:精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷,全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时,可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用,广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告,展示社交广告,移动广告等多渠道的营销策略,营销分析,营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化,全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐,我就拿电商举例,"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式,现在经验已经不是累积在人的身上,而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。销售人员不再只是销售人员,而能以专业的数据预测,搭配人性的亲切互动推荐商品,升级成为顾问型销售。