大数据构建网络营销洞察力

大数据构建网络营销洞察力

互联网的普及推动了大数据的发展。事实上，可以说，互联网就是数据——无论是各种应用，还是各种业务，其背后都是数据。而对于营销这一原本就属于数据驱动的领域，“数据为王”带来的变革和收益更将是革命性的。

“网络营销”，是将互联网与营销的本质结合，进行系统的、持续的、交互的客户关系管理。作为一种全新的交互的系统性的平台，互联网与传统媒体存在本质的不同，甚至，它不只是一种媒体。在传统媒体投放广告，广告本身和业务是物理隔开的，比如受众在电视上看到广告，还需要到其他渠道去购买或者进一步了解。而在互联网这个平台上，从广告到营销、销售、客服，整个过程都是一气呵成的。但长期以来，网络营销仍与传统营销一样，营销主动在前，数据被动在后，互联网所特有的定向、精准并没有特别的体现。

数据与精准营销可以说是一个硬币的两面。要做到以人为本的精准营销，积累并应用起以人为本的数据是根本，网络媒体在这方面有着先天优势。传统媒体营销不具备完整的数据收集能力，无论平面媒体还是电视，只能通过抽样问卷调查获取数据。但在互联网上，每个环节、每一步细节行为，都可以把数据采集回来，形成海量数据规模。在缔元信建立的海量用户行为数据管理平台DDMP（Dratio Data Management Platform）上，每天采集数据量超过500G，积累每天覆盖近75%网民的可连续分析的细节行为数据，日均监测数据达到30亿条。海量而真实的数据，使还原网民的每个细微需求成为可能。

当然，“大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”，更重要的是，通过对海量数据的整合、挖掘和分析，可以创造出新的价值。利用数据驱动的广告策略，将数据提升到营销之前、之中来，就可以将效果监测转变为效果预测，让广告呈现在感兴趣的用户群体面前，实现真正意义上的精准营销。

真正的精准营销，可以做到在毫秒之内，根据用户的历史访问行为，判断用户可能的消费需求，推送相应的广告。在这个实时的过程中，底层的根基是数据。要洞察并指导营销，从数据采集、存储、挖掘、分析等各环节都面临挑战：一是要有能力采集数据，可将广告、口碑、网站、电商、用户数据等到各种数据形成循环、全流程、可视化的数据系统；二是把非结构化数据、狭义的数据变成有价值的信息，实现气数的应用价值；三是做好用户分群，让营销有精准的方向。基于数据分析的网络营销洞察，还都需要有长时间的数据沉淀，并不断在使用过程中优化。

要让海量的数据变现，无论在技术上，还是企业及营销行业的观念上，都将是一次巨大的挑战。但大数据推动整个营销生态系统发生质的变革是大势所趋，挑战有多大，机会、利益的诱惑就有多大。现在，是“数据为王”的机会之初，更是谁为“数据之王”挑战之初。

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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