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大數(shù)據(jù)營銷時代來臨

營銷學(xué)領(lǐng)域過去半個多世紀的發(fā)展讓我們見證了從“以產(chǎn)品為中心”到“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)變。隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、新社交媒體的發(fā)展，信息過載，數(shù)據(jù)爆炸、消費者個性化需求的凸顯，消費者成為商業(yè)行為的主宰者；另一方面，大數(shù)據(jù)分布式存儲、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)的發(fā)展使得對海量數(shù)據(jù)中收集、分析、整合并進行分析成為可能。基于大數(shù)據(jù)精準營銷這個過程對企業(yè)的營銷戰(zhàn)略提出了很大的機會和挑戰(zhàn)。

基于數(shù)據(jù)的營銷基本過程：

基于大數(shù)據(jù)的精準營銷過程分為：采集和處理數(shù)據(jù)、建模分析數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)這么三個大層面。通過對客戶特征、產(chǎn)品特征、消費行為特征數(shù)據(jù)的采集和處理，可以進行多維度的客戶消費特征分析、產(chǎn)品策略分析和銷售策略指導(dǎo)分析。通過準確把握客戶需求、增加客戶互動的方式推動營銷策略的策劃和執(zhí)行。

1、數(shù)據(jù)層：采集和處理數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型包括：括圖片、文本、網(wǎng)頁、社交網(wǎng)絡(luò)，還有傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)。

不局限在傳統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的過程一般是有限的、有意識的、結(jié)構(gòu)化的進行數(shù)據(jù)采集你能采集。

2、業(yè)務(wù)層：建模分析數(shù)據(jù)

使用的數(shù)據(jù)分析模型，例如基本統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、例如數(shù)據(jù)挖掘的分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測等算法。

3、應(yīng)用層：解讀數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)指導(dǎo)營銷最重要的是解讀。傳統(tǒng)一般是定義營銷問題之后，采集對應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)確定的建模或分析框架，數(shù)據(jù)進行分析，驗證假設(shè)，進行解讀。解讀的空間是有限的。

而大數(shù)據(jù)提供了一種可能性，既可以根據(jù)營銷問題，封閉性地去挖掘?qū)?yīng)數(shù)據(jù)進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經(jīng)驗判斷完全相異的結(jié)論出來。可解讀的點變得非常豐富。

大數(shù)據(jù)營銷數(shù)據(jù)類型：

人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)：包括用戶的年齡、性別、國籍、注冊時提供的信息。

用戶行為數(shù)據(jù)：訪問、頁面停留時長、觸點等。

用戶內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)：感興趣的話題、評論內(nèi)容、品牌偏好、位置偏好、時間偏好等。

交易數(shù)據(jù)：實際訂單、客單件、訂單轉(zhuǎn)化率、促銷響應(yīng)率等。

大數(shù)據(jù)營銷應(yīng)用場景：

從企業(yè)營銷應(yīng)用層面上看，主要是圍繞客戶、產(chǎn)品、消費行為三大元素進行營銷策略的制定和實施的。這三要素之間彼此獨立又相互聯(lián)系，每個獨立要素都可制定營銷策略，同時三要素之間的關(guān)聯(lián)組合更是企業(yè)制定有效營銷策略的關(guān)鍵。

應(yīng)用1：客戶價值識別（用戶特征）

通過對用戶交易歷史數(shù)據(jù)收集。

進行RFM分析，定位最有價值用戶群及潛在用戶群。最具價值客戶提高忠誠度；潛在用戶：主動營銷促使產(chǎn)生實際購買行為。客戶價值低用戶群在營銷預(yù)算少的情況下考慮不實行營銷推廣。

通過因子分析，發(fā)覺影響用戶重復(fù)購買的主要因素，從類似：價格因素、口碑原因、評論信息等信息中識別主要因素及影響權(quán)重，調(diào)整產(chǎn)品或市場定位。查明促使顧客購買的原因指導(dǎo)，調(diào)整宣傳重點或組合營銷方式。

應(yīng)用2：用戶行為指標：

通過對用戶行為數(shù)據(jù)收集。

通過用戶行為渠道來源的自動追蹤：系統(tǒng)可自動跟蹤并對訪客來源進行判別分類，根據(jù)三大營銷過程對付費搜索、自然搜索、合作渠道、banner廣告、郵件營銷等營銷渠道進行營銷跟蹤和效果分析。

營銷效用方面：知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進入特定網(wǎng)站，跨屏、瀏覽某個網(wǎng)站時他們會做什么。

根據(jù)地理位置分別設(shè)定目標，比如大多數(shù)中上層人士，居中位置比較集中。不在是籠統(tǒng)的客戶群。

應(yīng)用3：個性化關(guān)聯(lián)分析

通過對用戶購買了什么產(chǎn)品、瀏覽了什么產(chǎn)品、如何瀏覽網(wǎng)站等網(wǎng)站行為數(shù)據(jù)收集；通過分析客戶群需求相似程度、產(chǎn)品相似度，通過個性化推薦引擎向用戶推薦哪些產(chǎn)品或服務(wù)是哪些用戶感興趣的。他們在多大程度上被促銷活動、其他買家對產(chǎn)品的評論所影響。

大數(shù)據(jù)精準營銷面臨挑戰(zhàn)：

1、多渠道融合進行精準營銷：全球數(shù)據(jù)爆炸、移動互聯(lián)網(wǎng)、社會化媒體、可選渠道和設(shè)備增加、不斷變化的消費者特征、營銷自動化：營銷和銷售行為、供應(yīng)鏈、客戶關(guān)系都整合在一起。如何更好的實現(xiàn)將各渠道數(shù)據(jù)融合對提高精準營銷的準確度提出挑戰(zhàn)。

2、最近幾年，互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品呈現(xiàn)出一輪爆發(fā)性發(fā)展態(tài)勢。尤其是移動終端的普及，使得很多傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也開始移動化。地理位置融入社會化媒體營銷是精準營銷要考慮的問題。

3、基于數(shù)據(jù)挖掘的即時營銷：企業(yè)如今正在漸漸遠離批量處理，轉(zhuǎn)向?qū)崟r分析來獲取競爭優(yōu)勢。精準營銷也要求在活動的同時我們就能得到數(shù)據(jù)，立即優(yōu)化營銷效果。

4、精準營銷系統(tǒng)：自助式營銷、可擴展的場景及營銷規(guī)則管理功能。

來源：中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊中心