大数据营销怎么做

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，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”。

随着大数据技术发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为这样做会给业务带来直接的价值，帮助业务进行优化和提升，所以数据成了营销人的一项宝贵利器，谁掌握了有效真实数据，能高效利用数据，谁就能赢得市场。

从战略方向上讲，以前在企业内部，主要是决策人员根据经验主观判断进行决策，这样做的风险很大，因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。所以企业必须借助数据的帮助来做决策，并进行客观的验证和预测，要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。从战术方面上讲，企业可以尝试三种战术方向。首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。通过运营分析、产品定价来做精细化管理。利用实时反馈，以及产品的数据评估来提高控制能力，最终实现全面提升核心价值和能力。社交媒体的大数据观

打开百度搜索，访问网站，或者网上购物时使用的这些数据都是是企业在众多用户中收集的。尽管企业已经接受并使用这种资源，但年轻一代的企业家却开始寻找这些数据的重要之处，也就是人们以最非结构化的方式体现出的最有价值的信息所在之处。一直以来，企业不仅仅利用社交媒体来收集数据，他们改变账户，方法和营销努力以此获取他们所需要的反馈，并鼓励客户参与在线活动,提供最有价值的数据。年轻的一代不仅利用现有的数据，而且还为本身提供最好的服务量体裁衣。可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

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。