数字化转型的大趋势下,大数据的作用越来越凸显出来。当大数据的概念被引入营销领域后,大数据营销应运而生。大数据营销需要帮助销售单位及销售人员锁定潜在客户、对销售内容、方式、时机进行预判和调整,并实现转化交易。
那么,大数据营销要如何实现以上功能呢?小编为您细细道来。
01大数据营销的特点
大数据营销具有多平台数据采集、强调时效性、个性化营销、性价比高、关联性等特点。
多平台数据采集指的是通过互联网、广电网、智能电视等多样化的平台收集用户数据,由此,可以对用户行为进行更全面而精准的刻画。
强调时效性是指在互联网时代,用户的消费行为很容易在短时间内发生改变。因此,针对用户需求点,进行时机恰当的营销是尤为重要的。对此,大数据手段可以充分理解用户需求,及时提出营销方案。
个性化营销是指通过大数据手段,让不同的用户接收到差异化的信息,实现营销的私人订制。
性价比高是指大数据营销最大程度地节约了成本,并根据实时效果及时调整策略。
关联性是指大数据营销建立了用户和营销内容直接的关联性,实现与用户的深度互动。
02大数据营销的优势
精准获客。大数据营销可以精准描述用户画像,详尽分析用户特征、消费行为、需求特点,将产品更好地触达用户。
收获更全面的客户。受众更加全面。大数据对所有数据进行分析处理,制定精准的营销方案,使客户面扩大,促动非意向客户向意向客户转化。
提高转化率。大数据营销筛选出的客户更加精准,对此类客户进行广告投放,既节约了成本,也可以显著提高转化率。
03如何用好大数据营销
精准锁定客户。通过大数据分析用户偏好、兴趣、习惯等特征,挖掘用户深层需求,实现对潜在客户的精准锁定,并供给他们最合适的产品与服务。
个性化产品定制。客户的需求多种多样,通过大数据分析,可以将客户与产品建立关联,针对客户的偏好进行个性化定制,为客户匹配出最合适的产品。
充分挖掘营销渠道潜力。在大数据的背景下,企业与各渠道之前应建立系统的大数据营销平台。通过各营销渠道对产品的推广,激发客户的消费欲望。
寻找新市场和新趋势。基于大数据的分析能力,把握市场趋势。
数据支持决策。根据大数据的梳理,对市场进行预测和分析,由此制定营销决策。
总而言之,大数据营销是大势所趋,抓紧利用起来吧。
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功能一、具备大量数据的端口以及云储存,其次就是拥有海量的客源,全网采集。只有足够庞大的信息群体,才能够更好地从中去进行目标客户信息寻找。信息的基数越大,那么就意味着目标的客户人群就越多。
功能二、针对精准的号码大数据能够随意生成采用爆粉裂变的形式,主动引流。如果不能够做到这一点,那么这个大数据智能平台,就算是信息量在庞大也不能够更好的进行利用,占有的这些信息仅仅只是拥有而不能够利用那也是浪费。
功能三、对于地域的划分,能够进行精准的定位,拥有千万的客源,并且实现信息的实时更新。在拥有庞大的信息数据之后。
对于所有更新的信息能够及时的进行提醒以及更改也是非常关键的,如果信息量全部都是长时间积累、或者是陈年老旧的已经过时的信息,那么同样不存在任何的意义和用处。
功能四,完善数据的分析管理,能够针对采集的大数据进行营销的同时可以分析自动分类,结合ERP以及CRM等企业管理系统来优化客户成交流程。
价值体现:
大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如,大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎,可以根据电影院线搜索量预测票房。
这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高,和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主,比较积极上进,关注于培训等有关。
大数据如下:
综合来看,大数据营销的优势是运用大数据,有着精确定位客户的能力,能及时获取有效的客户数据信息。其核心内容还是数据的收集、整理和分析。
简介:
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
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