数据营销的作用

1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化

数据化促使营销行动目标明确、可追溯系统、可考量、可提升，进而铸就了以数据信息为关键的营销闭环控制，即消费—数据—营销—效果—消费。

2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值

根据大数据收集抓取用户，让社交网络平台使用价值倍增，而大数据营销不但起到了一个连接社交网络平台，精准抓取用户的作用，并且根据数据统计分析做营销后提炼出大家建议再去做产品，完成了社交网络平台营销中的最基本阶段。

3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化

应对互联网媒体资源在总数及其类型上也在持续增长越发多元化，不同广告商的需求也在日益多种多样，越发意识到推广效果、实际 *** 作智能化的必要性。大数据是根据受众群体分析，协助广告商找到总体目标受众群体，随后对广告营销的内容、时间、方式等开展预测与调配，并进行广告营销的全部过程。

4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代

现阶段的大数据挖掘大量还是滞留在线上数据的分析和发掘上，因而将来的关键环节就取决于怎样可以完成线上与线下数据信息的连通，一旦网上的数据信息和广告商的第一方数据信息紧密结合，大数据营销在更精确的基础上便会保证群体量的扩张。

多屏时代的来临，已经把受众群体的时间、个人行为分散化到每个屏幕上，而广告商要想能够更好地把握住顾客的兴趣爱好点，就必须完成多屏的程序化购买，将来大数据营销的新趋势也就是多屏整合下的数据营销。

5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”

现阶段市场上许多大数据营销专业技能的公司存有许多片面性，最先整个SNS管理体系的绿色生态数据信息应该是详细的数据呈现而并不是新浪微 博、微 信数据服务平台等单一的数据支撑。

大数据智能化除开像EDM安全通道外，还必须和终端设备相互配合，这一点现阶段市场上做得还很分散化。最终，公司在做大数据营销时对个人消费人群真正可以接纳大数据为自己产生的方便快捷与此同时也由于涉及到“个人隐私”这一比较敏感的语汇而有一定的收敛性。

6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准

当下在营销过程中涉及到数据层面的多而杂，这时需要对数据的时效性开展过虑，也就是说，大数据时代，数据和处理能力不会再是主要矛盾，主要矛盾是怎样从数据中获得要想的专业知识，也就是大数据建模即发掘能力。

7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用

针对大数据营销，大部分人觉得在自己做的事就能够称作“大数据”。此外，现如今全部用户数据都来自于cookie或者APP应用个人行为这些，因其自身的局限再从数据本身的一个层面的扩大看来今日的数据也够不成大数据。

由于大数据营销还处于一个定义普及化的环节，因此大数据将来的发展前景是指导全部营销行业趋势化或不指导具体应用的功效和使用价值，而真正指导这一领域应用的还是小数据为主导。

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这里先说下什么是大数据。大数据营销是指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。大数据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。

大数据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。

大数据营销的主要用途

1.基于用户的需求定制改善产品。消费者在有意或无意中留下的信息数据作为其潜在需求的体现是企业定制改善产品的一项有力根据。ZARA公司内部的全球资讯网络会定期把从各分店收集到的顾客意见和建议汇总并传递给总部的设计人员，然后由总部作出决策后再立刻将新的设计传送到生产线，直到最终实现“数据造衣”的全过程。利用这一点ZARA作为一个标准化与本土化战略并行的公司，还分析出了各地的区域流行色并在保持其服饰整体欧美风格不变的大前提下做出了最靠近客户需求的市场区隔。同样，在ZARA的网络商店内，消费者意见也作为一项市场调研大数据参与企业产品的研发和生产，且由此映射出的前沿观点和时尚潮流还让“快速时尚”成为了ZARA的品牌代名词。

2.开展精准的推广活动。基于数据的精准推广活动可大致分为三类:

首先，企业作为其产品的经营者可以通过大数据的分析定位到有特定潜在需求的受众人群并针对这一群体进行有效的定向推广以达到刺激消费的目的。红米手机在QQ空间上的首发就是一项成功的“大数据找人”精准营销案例。通过对海量用户的行为泡括点赞、关注相关主页等)和他们的身份信息泡括年龄、教育程度、社交圈等)进行筛选后，公司从6亿Q

cone用户中选出了5000万可能对红米手机感兴趣的用户作为此次定向投放广告和推送红米活动的目标群体并最终预售成功。

其次，针对既有的消费者，企业可以通过用户的行为数据分析他们各自的购物习惯并按照其特定的购物偏好、独特的购买倾向加以一对一的定制化商品推送。Turge佰货的促销手册、沃尔玛的建议购买清单、亚马逊的产品推荐页无一不是个性化产品推荐为企业带来可预测销售额的体现。

最后，企业可以依据既有消费者各自不同的人物特征将受众按照“标签”细分(如“网购达人”)，再用不同的侧重方式和定制化的活动向这些类群进行定向的精准营销。对于价格敏感者，企业需要适当地推送性价比相对较高的产品并加送一些电子优惠券以刺激消费:而针对喜欢干脆购物的人，商家则要少些干扰并帮助其尽快地完成购物。

3.维系客户关系。召回购物车放弃者和挽留流失的老客户也是一种大数据在商业中的应用。中国移动通过客服电话向流失到联通的移动老客户介绍最新的优惠资讯:餐厅通过会员留下的通讯信息向其推送打折优惠券来提醒久不光顾的老客户消费Youtube根据用户以往的收视习惯确定近期的互动名单并据此发送给可能濒临流失的用户相关邮件以提醒并鼓励他们重新回来观看。大数据帮助企业识别各类用户，而针对忠诚度各异的消费者实行“差别对待”和“量体裁衣”是企业客户管理中一项重要的理念基础。

大数据营销的本质是影响目标客户采购前的心理路径，它主要应用在大数据渠道优化、精准营销信息推送、线上与线下营销的连接、帮助企业领导者作出决策这4个方面。

实现渠道优化

企业可以根据用户的互联网浏览痕迹进行渠道营销效果优化，即根据互联网上用户的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多、哪种用户的实际购买量最多、是否是目标用户等等，从而调整企业的营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送

相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性还是在精准性方面，都有非常大的优势。精准是建立在对海量消费者的行为分析基础之上的。消费者的网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息……在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。不少企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌“十月妈咪”通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论中有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。

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