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。

大数据营销时代,大数据营销时代的精准营销

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”。

大数据营销时代特征

数字化转型的大趋势下,大数据的作用越来越凸显出来。当大数据的概念被引入营销领域后,大数据营销应运而生。大数据营销需要帮助销售单位及销售人员锁定潜在客户、对销售内容、方式、时机进行预判和调整,并实现转化交易。

大数据营销要如何实现以上功能呢?

01大数据营销的特点

大数据营销具有多平台数据采集、强调时效性、个性化营销、性价比高、关联性等特点。

多平台数据采集指的是通过互联网、广电网、智能电视等多样化的平台收集用户数据,由此,可以对用户行为进行更全面而精准的刻画。

强调时效性是指在互联网时代,用户的消费行为很容易在短时间内发生改变。针对用户需求点,进行时机恰当的营销是尤为重要的。对此,大数据手段可以充分理解用户需求,及时提出营销方案。

个性化营销是指通过大数据手段,让不同的用户接收到差异化的信息,实现营销的私人订制。

性价比高是指大数据营销最大程度地节约了成本,并根据实时效果及时调整策略。

关联性是指大数据营销建立了用户和营销内容直接的关联性,实现与用户的深度互动。

02大数据营销的优势

精准获客。大数据营销可以精准描述用户画像,详尽分析用户特征、消费行为、需求特点,将产品更好地触达用户。

收获更全面的客户。受众更加全面。大数据对所有数据进行分析处理,制定精准的营销方案,使客户面扩大,促动非意向客户向意向客户转化。

提高转化率。大数据营销筛选出的客户更加精准,对此类客户进行广告投放,既节约了成本,也可以显著提高转化率。

03如何用好大数据营销

精准锁定客户。通过大数据分析用户偏好、兴趣、习惯等特征,挖掘用户深层需求,实现对潜在客户的精准锁定,并供给他们最合适的产品与服务。

个性化产品定制。客户的需求多种多样,通过大数据分析,可以将客户与产品建立关联,针对客户的偏好进行个性化定制,为客户匹配出最合适的产品。

充分挖掘营销渠道潜力。在大数据的背景下,企业与各渠道之前应建立系统的大数据营销平台。通过各营销渠道对产品的推广,激发客户的消费欲望。

寻找新市场和新趋势。基于大数据的分析能力,把握市场趋势。

数据支持决策。根据大数据的梳理,对市场进行预测和分析,由此制定营销决策。

大数据营销时代的精准营销

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。