另外,精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取用户的需求,甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例,不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告,往往会变得毫无用处。通过分析用户数据,获取各类信息进行精准营销,可以大大提高下载率,延长留存时间。因此,提高利用大数据分析用户需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样,它掌握了利用AI技术分析海量用户数据,利用先进的人工智能算法,实现了广告投放时千人千面,有效提升了程序化广告的精准性。
另外,在进行精准营销时,也要注意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意,对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而,缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步,使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析,消费者需求与耳目一新的创意相结合,理性的数据与感性的艺术相结合,才能创作出点击率高、推广效果好的广告。
互联网时代,精准营销势在必行,这需要企业和营销人员更好地定位目标群体,掌握分析大数据的技术,结合创意进行精准营销。
1、以用户为导向。真正的营销历来都是以用户为中央的,而大数据把用户实实在在“画”在了面前,营销者能够依据数据库内的数据构建用户画像,来理解用户的消费习惯、以及年龄、收入等种种状况,从而对产物、用户定位、营销做出指导性的分析。
2、一对一特性化营销,好多出售在倾销产物时经常会遇到如许的题目:产物是一样的,但是用户的需求是各不相同的,怎样把相同的产物卖给差别的用户?这就需求我们进行“一对一”特性化营销。哄骗大数据剖析,能够构建美满的用户画像,理解消费者,从而做出精准的特性化营销。
3、深度洞察用户,深度洞察用户,挖掘用户潜在需求,是数据营销的根本。数据标签人群画像,能够精确获知用户的潜在消费需求,比方:我们得知一位用户曾购置过奶粉,那么我们能够得知,家里有小孩,相应的能够向他推送早教课程等合适婴幼儿的产品。洞察消耗者需求后再进行投放,营销的结果将比撒网式有效且更易成效。
4、营销的科学性,实践证明,数据指点下的精准营销相对与传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”,向意向客户引荐他们感兴趣的工具,远远要比毫无方向的被动式营销更具成效。
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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