大数据精准营销方法如下:
一、建立用户画像
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,包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发,挖掘和寻找线索,分析用户需求,进一步开发市场。
传统时代的营销,以产品为中心,但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前,谁也不能保证,而通过大数据建立用户画像,对每个消费者进行个性化匹配,一对一营销,甚至精确算清楚成交转化率,能够大大提高投资回报比。
二、用户分群分析
在大数据分析当中,描述分析是最基本的分析统计方法,其次还涉及到一些数据算法模型等,如响应率分析模型,客户倾向性模型等,帮助企业来更有针对性地进行营销推广。
大数据分析所能带来的价值,最大的价值是在预测和推荐上,依赖消费者的行为来分析消费者,将更加了解消费者,也能实现自身产品营销的最大化。
三、制定营销策略
有了用户画像,进行了相应的用户分群分析之后,企业能够更加清楚地了解到用户的需求,根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响,来进一步验证策略是否正确,进行进一步的优化调整。
大数据精准营销是深入挖掘潜在价值用户,尽可能实现低成本高效获客,以激发潜在客户购买行为。大数据精准营销更少地依赖高昂的传统广告成本,而更多地是创造交易场景、定向精准投放。大数据精准营销的优势:
1、用户数据洞察,制定更注重结果和行动的营销传播计划。
2、精准定向投放,抓住潜在用户,实现低成本高效获客。
3、数据监测进度,记录用户孵化进度便于及时调整策略。
4、发现品牌机遇,如新客户、新市场、新规律、回避风险等。
大数据营销可以划分为三个步骤:
首先,可以做数据信息的收集,主要通过各种互联网工具实现,包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等,尤其是现代智能手机的普及,让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密,各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能,由此导致每个用户在使用各种软件时,个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库,而后便于后续的精准使用。
其次,是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘,对用户情况做特定的细致分析与分类,让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中,同时附带对应的多样信息内容。
最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据,找到用户特质,然后在数据信息中去做精准的用户投放,满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。
甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容,而后保证更广泛用户对营销内容的认可,最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准,效率更高,同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)