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到底大数据营销的切入点在哪里?


? ? ? ?2014年似乎人人都在谈论大数据,然而说得云里雾里者多。许多企业家更关心的事是:如何才能真正找到大数据营销的切入点?

许多人感觉到大数据时代正在到来,但往往只是一种朦胧的感觉,对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。?#23548;?#19978;,还是应尽量弄明白,才会明白其厉害之处。在东方硅谷看来,对于多数企业而言,大数据营销的主要价值源于以下几个方面。

第一,用户行为与特征分析。显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,?#20999;?#36807;去将一切以客户为?#34892;?/span>”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二,精准营销信息推送支撑。过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。?#31185;?#21407;因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以?#26696;?#22909;的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。

第三,引导产品及营销活动?#38431;?#25143;所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《纸牌屋?#20998;?#21069;,即通过大数据分析知道了潜在观众最?#19981;?#30340;导演与演员,结果果然捕获了观众的心。又?#28909;紓?#23567;时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众?#20309;?/span>90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四,竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的,?#35789;?#23545;方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌?#31449;?#20105;对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可?#20113;?#20272;微博矩阵运营效果。

第五,品牌危机监测及管理支持。新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类?#24405;?#36807;程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源?#27867;?#20851;键节点,快速有效地处理危机。

第六,企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以?#39029;?#21315;?#23458;?#32533;的信息,利用某种规则关联?#30333;?#21512;起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七,大数据用于改善用户体验。要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提?#36873;?#20363;如,在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息,在你的汽车关键部件发生问题之前,就会提前向你或4S店预警,这决不仅仅是节省金钱,而且对保护生命大有裨益。事实上,美国的UPS快递公司早在2000年就利用这?#21482;?#20110;大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况,以便及时地进行防御性修理

第八,SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度?#35851;?#31614;,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。

第九,发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把?#31449;?#27982;走向都是极大的支持。例如,阿里巴巴从大量交易数据中更早地发?#33267;?#22269;际金融危机的到来。又如,在2012年美国总统选举中,微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型,准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区?#24067;?/span>51个选区中50个地区的选举结果,准确性高于98%。之后,他又通过大数据分析,对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测,除最佳导演外,其它各项奖预测全部命中。

第十,市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道,似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾?#36873;?/span>


 







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