分析网络营销七大数据 *** 作模式

对于很多企业来说，大数据的概念并不陌生，但是如何将大数据应用到营销中，仍然是说起来容易做起来难。事实上，作为大数据最先显示价值的应用领域，网络营销的数字化之路已经有了成熟的经验和运营模式。

一、获取全网用户数据

首先需要明确的是，只有企业数据，即使规模很大，也只是孤岛数据。在收集和打通企业内部的用户数据时，必须与互联网数据相融合，才能准确把握站内外用户的综合行为，使数据在营销中体现出应有的价值。在数据采集阶段，建议采集各方面数据形成DMP数据平台后，需要与第三方公共DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。

第二，让数据可以理解

收集到的原始数据很难读懂，需要集中化、结构化、标准化的处理，让“天书”变成可理解的信息。

在这个过程中，需要建立和应用各种“库”，如行业知识库(包括产品知识库、关键词知识库、域名知识库、内容知识库)；源自“数据格式处理库”的底裤(用户行为库、URL标签库)；中层库(用户标签库、流量统计、舆情评价)；用户常用库等。

通过多维度的用户标签，识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。

三。用户特征和偏好分析

将方形标签与第三方标签相结合，根据不同的评价维度和模型算法，通过聚类将相同特征的用户划分为不同属性的用户群，静态信息(性别、年龄、职业、教育背景、关系人、生活习惯等。)、动态信息(信息偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等。)和实时信息(地理位置、相关事件、相关服务等。)

注意:上图显示了七种数据 *** 作模式。

四。制定渠道和创意策略

根据对目标群体特征的测量和分析结果，在营销计划实施之前，对营销策略进行评估和优化。比如选择更合适的用户群体，匹配合适的媒体，制定更具性价比和效率的渠道组合，根据用户特点制定内容策略，从而提高目标用户的转化率。

五、提高营销效率

在投放的过程中，仍然需要对数据进行不断的回收和分析，利用统计系统分析不同渠道的类型、时间段、区域、位置等价值，评估用户转化率的贡献度，在营销过程中进行实时的策略调整。

分析渠道依赖性:分析推广渠道类型与网站渠道、栏目的关系(路径图+表格展示)；

分析流量来源:分析各种推广渠道类型对网站流量的贡献程度；

用户特征及用户转化分析:各类推广渠道的用户特征、转化效率、效果及ROI分析。

六。营销效果的评估和管理

利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据将品牌宣传、活动传播、产品可视化，制作数据图形化工具，自动生成具体的营销宣传报告，管理具体的宣传目的报告。

七。创建精确的交付系统

对于有志于先进精准营销的企业，可以更进一步，整合内部数据资源，补充第三方外部数据资源，进而建立精准广告投放体系，精细化管理整个营销过程。