如何精准掌握营销数据,方法如下:
1、首先必须明确产品的目标群体。
定位与产品自身相匹配的消费群体,是分析消费者购买习惯和消费需求的前提,让大数据分析有用武之地。互联网时代下,人们可接触到的事物种类众多,每个人的喜好不同,个性化程度高,极具多样性。
因此在寻找目标群体的过程中,要立足于各行业沉淀的数据,根据不同的标准来划分消费群体,建立用户信息的数据库,从中寻找到目标用户。
2、需要掌握运用大数据分析用户需求的技术。
大数据对用户使用各种应用而产生的每一条数据都加以记录,营销者可以用过分析这些数据来获取用户需求,甚至挖掘出用户也没有意识到的潜在需求。以移动游戏应用的推广为例,不同游戏玩家之间的喜好是有天差地别的,没有经过数据分析玩家喜好和使用习惯而投放的广告,往往都成为无用功。
而通过分析用户数据,获取各种信息来进行精准营销,能大大提高下载率和延长留存时间。因此,提升运用大数据分析用户需求的技术,也成为许多主流广告平台的工作重点之一。
3、注意广告创意与数据的相结合。
现代人更喜爱个性的、新颖的广告创意,对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。而简单粗暴、缺乏创意的广告早已不适应时代的进步,这使得营销者们对广告创意越来越重视。
依照分析数据得出的消费需求与让人耳目一新的创意相结合,理性的数据加上感性的艺术,才能创造出点击率高,推广效果好的广告。在互联网时代,精准营销势在必行,这需要企业和营销者更好地定位目标人群,掌握分析大数据的技术,结合创意来进行精准营销。
要实现精准营销,首先要明确产品的目标群体。定位与产品本身相匹配的消费群体是分析消费者购买习惯和消费需求的前提,这使得大数据分析大有用武之地。互联网时代,人们可以接触到很多种东西,每个人的喜好都不一样,个性化程度高,多样性很大。所以在寻找目标群体的过程中,要立足于各行业沉淀的数据,按照不同的标准划分消费群体,建立用户信息数据库,从中寻找目标用户。另外,精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取用户的需求,甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例,不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告,往往会变得毫无用处。通过分析用户数据,获取各类信息进行精准营销,可以大大提高下载率,延长留存时间。因此,提高利用大数据分析用户需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样,它掌握了利用AI技术分析海量用户数据,利用先进的人工智能算法,实现了广告投放时千人千面,有效提升了程序化广告的精准性。
另外,在进行精准营销时,也要注意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意,对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而,缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步,使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析,消费者需求与耳目一新的创意相结合,理性的数据与感性的艺术相结合,才能创作出点击率高、推广效果好的广告。
互联网时代,精准营销势在必行,这需要企业和营销人员更好地定位目标群体,掌握分析大数据的技术,结合创意进行精准营销。
著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话:我知道我的广告费有一半被浪费了,但我不知道是哪一半没浪费了。
最近不少来咨询小K的品牌商,都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上,在品牌红利、流量红利结束后,企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客,回归到了精细化营销需求: 如何做到精准触达高价值客户,达到有效的业务增长?
而上述的聚焦问题,无一都离不开大数据。
1、数据拷问
大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系,并且最终可进行可持续的自动化精准营销,其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到,对于数据不仅仅只是盲目利用,要擅长“数据拷问”,挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度,均可套用到营销上:
关键客户数据: 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。
横比和纵比: 对于已有的数据,通过与友商相关数据对比(横向)和与品牌自身历史营销事件数据对比(纵比)。
细分和溯源: 尽可能多的维度去细分数据,并且从源头分析客户消费行为,这主要为了后续系列精准营销做铺垫,节约营销资源。
2、Knight案例
Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划:
该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业,合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。
客户挑战:
原会员系统割裂封闭,难以实现与客户互动和管理
无法与客户建立持续互动,有效提升客户忠诚度和销量
需要统一平台支持会员管理业务
解决方案:
打造全渠道客户忠诚度管理平台
接入打通客户沟通渠道,提升客户体验
持续客户互动,社群营销,增强客户粘性和活跃度
追踪用户数据,提升营销精准度
项目成效:
打通信息孤岛,实现数据实时获取、共享和分析
多渠道接入客户互动,提升用户体验
完整的客户忠诚度数据平台,增加客户粘性
3、Knight大数据特点
客户触点广: 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道,进行全域营销
洞察维度多样化: 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等
信息来源准确: 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息
客群细分洞察: 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分,为精准营销提供最有效数据依据
自动化、自定义、多样化的客户标签: 科学预设标签,如触达方式、社交行为、积分使用偏好等;系统智能自动打标签;根据需求自定义添加标签分类,让工具更贴合品牌营销需求
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