大数据时代：整合营销应该如何做?

大数据时代： 整合营销 应该如何做?

诸葛io认为，大数据时代的全面来临，不仅仅是让企业广告投放更加精准，我们的生活、工作、思维、商业乃至管理都会发生改变，甚至也影响到互联网行业的方方面面，包括网络营销。

我们常常使用整合营销手段也需要升级和改变。之前，我们为了达到营销效果最大化，只是简单的对各个渠道的资源进行整合，通过规模化宣传来扩大营销效应。而在大数据时代，对于网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，而这其中对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。

不过，对于大数据的运用也有争议，比如在保护用户隐私方面，如何避免让用户感觉被无所不在的“第三只眼”偷窥等等，也都对各大互联网公司在大数据的挖掘和使用上提出挑战。但无论如何，在大数据在营销或其他场景的运用上，不作恶都应该是各大互联网公司谨守的底线。

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大数据：举个例子：就是以前的时候你去买东西，别人只知道你来买东西，不知道你的喜好，要不断的问，了解。现在有了大数据这个超级数据库。只要你去买过东西。下次你再去买东西，商家就会根据你的喜好去给你推荐，讲解。比如我们经常上网搜东西。现在包括百度在内的很多都有根据个人搜索习惯进行的推荐。这就是大数据的作用。你要经常搜足球，以后就会经常有关于足球的链接在你浏览或搜索的网页上展现、。

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、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。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

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