电商企业想要做全局性和系统性的决策,不能仅凭大量的数据,还要加上商业分析,大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里,必须先了解市场,了解某个领域的消费者真正的需求;其次要了解行业,包括行业的特征、要求和规则;最后才是懂企业的运营,把多个模块和资源有序地整合起来,从而共同创造价值。这些具备后,用大数据进行适度辅佐,在商业的主导下,真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明:电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。
项目背景:
年中大促期间,电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈,某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式,针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送,为活动网站引入高质量客流,促进消费者和品牌的深度互动。
投放方案
1、优选投放媒体
优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体,分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式 *** 作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。
2、MOB数据定向
通过MOB大数据,智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成,锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备,针对这对这类设备进行全媒体广告投放,对用户进行广告包围,加深用户印象,增加用户购买意向。
3、重定向
标记活动落地页到访人群,当他们浏览有可竞价广告位的媒体时,发起追踪投放,吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。
4、投放优化
通过投放反馈的数据,我们从这几方面进行优化:
1、媒体平台优化,筛选出高点击率媒体平台,排除低点击率平台;
2、投放时段优化,排除低点击率时段,集中投放在高点击率时段;
3、素材优化,筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。
投放效果
在本次的线上推广中,小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据,其中18~24岁的女性访客量占比为50%;25~29岁的女性访客量占比为32%;30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%,点击量比预期值要高25%,到站转化率超过预期值高15%。
此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率,在减少交易成本的同时也提高了交易效率,大大提升了整体的电商服务水平,实现企业利益最大化。
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。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)