基于大数据的精准营销与应用场景
基于大数据的精准营销与应用场景
2015年08月11日 | 大数据 |
大数据营销时代来临
营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展,信息过载,数据爆炸、消费者个性化需求的凸显,消费者成为商业行为的主宰者;另一方面,大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。
基于数据的营销基本过程:
基于大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、数据层:采集和处理数据
大数据处理的数据类型包括:括图片、文本、网页、社交网络,还有传统的交易数据。
不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集
2、业务层:建模分析数据
使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层:解读数据
数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型:
人口统计学数据:包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息;
用户行为数据:访问、页面停留时长、触点等。
用户内容偏好数据:感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。
交易数据:实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等
大数据营销应用场景:
从企业营销应用层面上看,主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策
略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系,每个独立要素都可制定营销策
略,同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。
应用1:客户价值识别(用户特征)
通过对用户交易历史数据收集;
- 进行RFM分析,定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度;潜在用户:主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。
- 通过因子分析,发觉影响用户重复购买的主要因素,从类似:价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重,调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导,调整宣传重点或组合营销方式。
应用2:用户行为指标:
通过对用户行为数据收集;
- 通过用户行为渠道来源的自动追踪:系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类,根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。
- 营销效用方面:知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响,他们怎样进入特定网站,跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。
- 根据地理位置分别设定目标,比如大多数中上层人士,居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。
应用3:个性化关联分析
通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集;通过分析客户群需求相似程度、产品相似度,通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。
大数据精准营销面临挑战:
1、多渠道融合进行精准营销:全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化:营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。
2、最近几年,互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及,使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。
3、基于数据挖掘的即时营销:企业如今正在渐渐远离批量处理,转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据,立即优化营销效果。
4、精准营销系统:自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。
基于大数据的精准营销与应用场景相关推荐
- 基于大数据的精准营销
在大数据时代到来之前,企业营销只能利用传统的营销数据,包括客户关系管理系统中的客户信息.广告效果.展览等一些线下活动的效果.数据的来源仅限于消费者某一方面的有限信息,不能提供充分的提示和线索.互联网时 ...
- “大数据与精准营销沙龙”成功在京召开
2016年8月11日下午,信息通信大数据产业联盟组织的"数享会:大数据与精准营销"沙龙活动在邮电出版大厦举行. 本次沙龙活动采取限额报名的形式,参会人员达到40多人,出席嘉宾有人民 ...
- 长江商学院营销学李洋教授分析大数据与精准营销
精准营销是大数据应用领域的重要课题之一,大数据时代的精准营销可以让企业以最小的营销成本获得最大的收益.那么我们如何利用企业大数据做精准营销呢? 李洋教授<大数据与精准营销> 11月24日, ...
- 运营商大数据怎样精准营销推广获客?
今天,为您带来一个大数据获客系统,获得客户的原理是什么?如果您已经访问了今天的主题,我们可以从您今天访问的手机号码中获得您的手机号,然后我们就可以向该手机号发送消息. 运营商大数据的来源是由三大运营商 ...
- 亿赞普:大数据成就精准营销
富士施乐公司在向中国客户销售其全面文件处理解决方案的过程中,采用亿赞普科技集团(以下简称亿赞普)的F2C解决方案,实现了营销渠道的扁平化,截至2011年4月,销售成本较之前缩减了45%,投资回报率提高 ...
- 如何利用大数据进行精准营销
谷歌每天要处理大约24PB的数据,百度每天大概新增10TB的数据,腾讯每日新增200-300TB的数据,淘宝每日订单超过1000万,阿里巴巴已经积累的数据量超过100个PB.对任何拥有特有数据的公司, ...
- 精耕“大数据” 做精准营销
"在大数据时代,大数据的海量是粗放式的,品牌方更希望将海量数据转化成品牌商的有效目标人群,并对消费者进行价值分层,针对不同的层级进行消费者及会员的精准互动.有效管理,这是瑞金麟公司在过去一段 ...
- 如何利用大数据实现精准营销
用户管理中对用户数据的扩充丰富,离不开各种营销工具活动对数据的增补完善.一说到会员营销,相信大家会想到很多相关词,如会员营销.精准营销.直复式营销.数据库营销.效果营销,感觉我们都处在一个千姿百态,多 ...
- 大数据与精准营销研究
大数据在维基百科上定义为:无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合. 在Gartner将大数据定义为:在一个或多个维度上超出传统信息技术的能力的极端信息管理和处理问题. 大 ...
最新文章
- SQL Server 2005 Express附加(Attach)的数据库为“只读”的解决方法
- mybatisplus 结果_springboot整合mybatisPlus 乐观锁的实现
- 嗅探软件和网络测试,决战无线网络 七款浏览器载入速度测试
- scala一些奇怪的操作符的效果(持续更新中)
- 【转】Mac本地生成SSH Key 的方法
- 图论 —— 网络流 —— 最大流 —— Dinic 算法
- 极速收藏!巨详细的分布式架构知识体系
- 《Linux设备驱动开发详解》学习笔记一
- mipi的dsi全称_MIPI扫盲——DSI介绍(二)
- linux rpm安装mysql5.7.*密码策略,访问策略等常见问题
- Hadoop YARN(入门) —— Hadoop权威指南5
- CSS3_04_弹性盒子_多媒体
- siege 测试post_使用Siege进行Web App性能测试:计划,测试,学习
- ios dyld: Library not loaded: @rpath/xxx.framework/xxx 之根本原因
- python量化策略——改进的美林时钟轮动策略(三)
- 第02课:主流分布式缓存方案的解读及比较
- 信号积分变换的公式推导以及几个例子
- Arduino 实现物理非自锁按键触发变为软件上自锁状态保持控制方法
- 去叶剂行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测
- 零售巨头家乐福应用区块链跟踪奶制品供应链