什么叫数据化营销

数据化营销是什么 ？

数据化营销 (Digital Marketing) 是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。数据化营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

数据化营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。--来源于百度百科  

简单来说就先是要有数据源（数据来源于不同的平台和设备），之后通过数据技术对数据进行采集和清洗，进而对分析数据，通过分析结果为品牌制定营销决策，从而帮助提升营销的效率；而如何去提升效率，则是通过数据分析结果，在合适的时间，合适的渠道，用合适的产品加以合适的文案素材推给合适的消费者。

营销为什么要进行数字化  

（1）营销资源从量变到质变：在传统的时代，营销渠道是非常狭窄的，无非就是报纸、电视、线下热门商圈、大型商超等；而现在随着互联网和各种智能设备的崛起，品牌主的营销资源已经从量变到质变了，各种社交媒体内容呈现爆发式增长，数据量也是从G到T甚至到了P，那如何更好的管理这些资源，则需要通过技术手段对手上的资源进行整合。

（2）数据营销目前也被关联到了企业的数字化转型，通过利用数字化转型可以更好地帮助提升企业的运营效率，数字化不仅会服务营销本身，也会去服务企业运营的各个场景，如企业数据管理、知识资产管理、财务管理、客户管理等业务场景，而数据营销已成为了数字化转型的切入口。

数据化营销的特点  

在大数据时代，消费者日常生活中的每一个行为和足迹都是有价值的，将消费者在不同的设备和平台上的个人数据和行为轨迹记录下来，会产生大量的数据，而通过这些数据进行分析，能实现真正意义上的数据营销。数据化营销会有几大特点：

（1）多平台的数据采集：数据来源是多平台的，除了我们在互联网上的数据外，还有像智能家居、可穿戴设备、智能显示屏、POS机/xyk等一切能跟消费者发生关系的数据。

（2）时效性强：大数据营销具有很强的时效性，消费者的购买行为和购买方式非常容易在短时间内就发生变化，大数据营销会通过技术手段了解消费者，并及时响应消费者的需求，精准且及时地对目标消费者推送广告。

（3）个性化营销：营销方式产生了很大的变化，广告主的营销理念从媒体导向向受众导向转变，从以前的买广告位置到现在的买消费者，如今广告主是以消费者为导向进行广告营销，而通过大数据技术可让他们知晓目标消费者身处何方，关注着什么位置以及想要获取怎样的信息，从而可以根据不同消费者的特征去进行个性化的营销。

（4）关联性：数据化营销的还有一个重要特点是，可以分析消费者看过的广告与广告之间的关联性，也可以去分析消费者购买的上下游关系。由于在数据采集过程中可快速得知目标消费者关注的内容以及可知道目标消费者身在何处、买了什么，那么则可以对消费者的各种信息进行多维度的关联交叉分析，如可以通过分析消费者我们发现消费者除了买了A商品也买了B商品，这样则可以建议两个商品关联搭配组合销售，可以更好地促进商品的购买，也可以提高购买客单价。通过这样的关联性分析，可以帮助营销人员发现消费者的消费规律，从而更好制定营销决策。

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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