大数据时代市场营销策略

大数据时代市场营销策略,第1张

数据时代市场营销策略

1、利用大数据改进企业广告投放策略

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放,广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告,同时谁看了广告,看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

2、基于大数据的精准推广策略

没有目标消费者的精准定位,盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。

3、规模个性化产品策略的实施

传统市场营销产品策略主要是,同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌,若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。

近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析,将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。

4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘

以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系,相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。

通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲,促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。

5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略

现在,很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统,比如,不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台)不同的客户需求不同的细分市场以及不同的但可以区隔的市场区域。

这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度分析各种渠道形式的测试销售数据以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈,深刻理解客户的需求、关注客户行为,进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向,验证产品的商业价值,制定科学的价格策略。

企业要做大数据营销就需要通过大数据平台,将企业各个部门之间的数据打通,串联并相互融合,从而指导企业制定科学的营销方案。

首先把各个部门的数据汇总到一起,通过对这些数据分析,掌握用户的精准信息,建立用户画像,定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么,产品卖点是什么等,对不同的对象采取不同的营销策略,直击痛点,实现转化。

然后搜集客户的个性化信息和需求,推送购买建议和相关促销信息,到提供跨渠道的客户购买体验,以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析,发现客户思维模式和消费行为模式,指导产品的研发与新技术方向。

最后进行全渠道营销:整合并分析用户在终端的行为数据,帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下:

1.数据采集

数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈内放置一个数据采集装置,采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。

2.数据清洗

原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据,而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗,也就是数据画像分析,并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 

原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据,在数据清洗时,需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。

对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据,这样才能加快统计分析的速度。

3.数据运用

前面二个运用只是基础的环节,最重要的是如何利用数据来达到营销效果。

数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口,通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值,并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。

除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段,通过线下数据和线上数据分析,进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等,根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案,力求营销最大化。


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