关联效应,结果导向
大数据的主要功能,就是对未来事态的准确预测和未知事物的预判.通过海量数据的挖掘,发现事态的走向,让一切的源起都有依有据,也就是说一切的行为都可以在一段段代码中寻找答案,不管是消费支出趋向、天气预报、还是犯罪行为等方面都产生至关重要的作用.
而在这种预测中,因果关系的关注度逐渐降低,更多得实际产生的关联性,也就是最终购买产生的直接原因关系.2016年10月马云提出新零售概念后,大数据随之备受追捧,因大数据而受益的企业也意识到打造自己数据库的重要性,形成有价值的一手数据.大数据导航作用实现库存合理、精准控制存货量,从而降低成本.第三方的数据平台化数据库,抓取的信息往往太过于复杂多样,较难筛选并进行近一步的分析.而公司平台数据相对具有针对性、精准性,一定程度上当然就更有利于企业的精准营销推广.
然而,公司建立自己的数据空间站并非如此简单,采集数据的成本及后续的运营投入都是一笔相当高的费用,对于中小型企业是不现实的.未来智能化的媒体核心技术靠的是大数据的技术.所以借助第三方监测平台,通过社交媒体的公开数据交叉验证,以及内容上的关联方式,产生更大的价值,是大数据应用的趋势.
交叉对比,精准营销
大数据探测仪,一个拥有亿级用户的社交网络平台能够对大数据解构.个性化企业推广、智能化广告推送和服务意味着企业可以抢占更大的商业空间.
媒体的改变也改变了消费者对广告行为的接受方式,传统的广告的营销手法很难实现在如此时代环境下盈利.现今,如果还没跟上移动化,就很难理解消费者,在碎片化的消费场景已经让传统商家发生翻天覆地的变化.尽管社交媒体可以帮助商家与消费者间互动沟通,但对于受众比较精确的商户而言,广告必须更立体化并有针对性,大数据就可以解决这个问题.
另外有一些有固定顾客的商家而言,最需要的是维护老客户而不是吸引新顾客.只有在维护好老顾客基础之上才能以老顾客好口碑的方式传播给潜在顾客,不断拉新、留存及达到转化.要知道,现在的消费者不再是像以往任企业摆布,用媒体化的方式来判断折取适合自己的产品.消费者追求的是个性化和特色化的服务,在体验后化将个人的体验影响到范围的人群.
尽管媒体化的时代已经让广告投放更加的精准化,但是也是需要产品服务个性化和特性的挖掘,毕竟现在广告投放的目的不是卖产品而是服务,换句话也可以说是在讨消费者的欢心.精准营销下的广告绝不是独立的,而是具有连锁反应;每一次的营销都会带来相对应的蝴蝶效应,形成一种循环作用.经过用户的筛选,定位,分析消费者的消费行为和习惯,建立一个相对应的消费群体模型,巩固消费群体架构,制定与之相对应的投放策略以及营销策略;投放之后的化数据采集分析,建立广告投放模型,不断优化投放架构和投放渠道.以不断优化采集数据、评估投放数据、不断优化营销策略来实现更为精准化的营销模式.
产品的性质也就决定了需要精准投放与否,例如快速消费品就不存在上述所说精准营销,它适合在线下或者电视以及报刊上比较合适.
大数据的滚滚袭来,必须注意到的是,消费者的信息也就也不在是成为隐私,线上的活动被记录下来从而成为商业化的数字模型,例如浏览消费记录、观看使用记录都将成为你的标签,标签越多,画像也就更加精细,这些信息将会是企业制定营销路线图的导航器.
在不久的将来每个消费者都将是一系列数据组成的"数字DNA",独一无二.
个性数据,个性营销
那么,在这如此大数据之下的营销具有哪些特点呢?其主要的特点表现在平台数据的采集、时效性、高性价比、强关联性和营销个性化.
1)多平台:大数据的采集往往是多样化的,多平台化的数据采集能使对客户行为刻画更加准确而全面.其中包括:互联网、移动互联网、广电网、智能电视,将来还有户外智能屏等数据.
2)时效性:新型消费的行为与购买方式也在短时间内二发生变化.寻找最高需求时机进行营销非常重要.全球领先的大数据营销企业AD Time对词提出了时间营销,倡导把握黄金时间进行营销.
3)性价比:相对于以往的麻木一味砸钱的方式投广告,大数据的精准营销很大程度节省了成本.
4)关联性:大数据下一个重要的特点就是用户关注的广告与广告之间存在关联性,即用户可以在看到这条广告可以和下一条广告进行互动.
5)个性化:广告主的营销观念由"媒体导向"向"受众导向".广告主更加倾向于受众的导向进行广告营销,大数据让其知道目标受众身在何处,关注是什么,用什么样方式,实现个性化的营销.
大数据个性营销的三个环节:用户数据采集、数据处理转化数据洞察、根据数据洞察执行营销应用.我们对其贴切的描述是"个人千面".
顺应大数据的新思维,新逻辑.数据营销可以帮助企业唤醒已经沉睡的客户,挽回即将流失的客户,寻找、挖掘和留住更多高价值的客户,系统提升客户复购、追销和转介绍能力,让企业的市场营销策划活动创意无限,并与众不同.
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