如何进行大数据营销？

随着大数据技术发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为这样做会给业务带来直接的价值，帮助业务进行优化和提升，所以数据成了营销人的一项宝贵利器，谁掌握了有效真实数据，能高效利用数据，谁就能赢得市场。

从战略方向上讲，以前在企业内部，主要是决策人员根据经验主观判断进行决策，这样做的风险很大，因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。所以企业必须借助数据的帮助来做决策，并进行客观的验证和预测，要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。

从战术方面上讲，企业可以尝试三种战术方向。首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。其次是通过运营分析、产品定价来做精细化管理。最后是利用实时反馈，以及产品的数据评估来提高控制能力，最终实现全面提升核心价值和能力。

社交媒体的大数据观

打开百度搜索，访问网站，或者网上购物时使用的这些数据都是是企业在众多用户中收集的。然而，尽管企业已经接受并使用这种资源，但年轻一代的企业家却开始寻找这些数据的重要之处，也就是人们以最非结构化的方式体现出的最有价值的信息所在之处。一直以来，企业不仅仅利用社交媒体来收集数据，他们改变账户，方法和营销努力以此获取他们所需要的反馈，并鼓励客户参与在线活动,提供最有价值的数据。年轻的一代不仅利用现有的数据，而且还为本身提供最好的服务量体裁衣。

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

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。

大数据时代下，如何做好市场营销的推广工作?下面我为大家整理了在大数据时代，做好市场营销推广工作的要点和技巧，欢迎大家阅读参考!

如何做好市场营销

大数据对用户行为与特征分析

显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

过大数据支撑精准营销信息推送

过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

大数据让营销活动更能投其所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

大数据帮助企业筛选重点客户

许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的'各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

大数据分析消费者的特点

面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。

大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。

今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。

但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。

好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。

成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1、通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

2、通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

3、通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。

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