如何用数据“量化”品牌营销和效果营销？

    互联网营销现在越来越重视数据，越来越重视精细化营销，通过数据的指导来衡量营销的效果，每一步微型调整都会引起数据的变化，再根据数据的变化进行调整。

 

      一    品牌营销的数据“量化”

    品牌其实指的是知名度，美誉度和忠诚度，而这三度都是可以用数据进行跟踪的。

    知名度指的是曝光量，多少用户关注了品牌本身，尤其是实在社交网络中的提及率是多少，这些借助大数据都可以统计出来。

     美誉度更多的是指在社交网络中，用户的正面评价占比是多少，每一次品牌活动，这种正面评价的占比能提高多少个百分点。

     忠诚度更多的是指复购率是多少，尤其是一年复购的用户比例，三年复购的用户比例是多少，有了这些数据标准就可以量化进行统计。

     在量化前，先记录品牌活动之前的数据指标都是多少，然后品牌活动后，看数据指标变动了多少，再跟以往的活动数据效果进行比较，就能查看这次品牌营销活动的效果如何了。

       二   效果营销的数据“量化”

     这一块是目前做的比较成熟的，因为每一步数据都是可以跟踪的，从曝光，到点击，再到咨询，购买，复购，一个用户所有的购买流程都能记录下载，在每个页面停留了多长时间，页面浏览热力图是什么样子的，最后是在哪一个按钮上进行了成交。

     所有的效果营销平台都提供了详细的数据报表，不需要我们进行二次开发，我们只要根据自己的业务，罗列好计算公式，找到各个数据指标，然后再到数据报表后台找出相关数据，进行横向和纵向的比较就可以了。

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。

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