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大数据精准营销小讲堂:精准营销前提是预测

 2019-07-19 16:47  来源:今日头条  我来投稿   A5孙昊的个人主页 撤稿纠错

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利用互联网、大数据的精准营销已经非常普遍,比如我们刷微信朋友圈,常常看到品牌广告,这就是品牌商用大数据匹配目标客户的结果,你的ID标签可能是“广东”、“男性”、“30周岁”、“喜欢健身”等,通过这些信息整合,不同的人群看到不同的广告

还有浏览网页时的弹窗广告、逛商场时的附近商品推荐等等,越来越多的企业意识到用大数据标签来细化精准人群 ,根据用户消费水平对用户进行相应的商品推送。

这种“智慧营销”,通常被理解为将企业中现有数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。

在互联网和新媒体技术发展的助推下,大数据正悄然改变着我们的社会,被视为主导时代发展的重大力量。

大数据一般取材于日常工作生活,通过分析、挖掘我们的日常行为产生的数据资源,以指导、影响日常工作生活决策,甚至影响整个行业的生存与发展。

面对大数据和新媒体的深度嵌入,如何探求大数据加持下品牌网络营销 的发展策略显得尤为重要。

为什么我们还在讲大数据?

早在2008年,著名的《自然》杂志为Google成立10周年出版的专刊中,就曾讨论大数据应用,并提出“Big Date”的概念。

2012年,美国推行“大数据研究发展创新计划”,启动大数据技术研发。全球迅速掀起高度关注和重视大数据技术研发的浪潮。

学界对大数据有诸多定义,目前普遍为公众接受的定义是来自于维基百科,即大数据指的是所涉及的资料量规模庞大到无法通过人工统计整理更无法建立有效的数据分析模型 ,需要借助“云计算”的数据处理与应用模式,在物联网的基础上,通过收集、分析、挖掘数据资源,为商业决策、时代发展乃至国家层面提供智能知识服务。

大数据的核心,是预测

建立大数据分析,就是通过人工智能的手段对数据进行预测分析,从而触达更精细化的人群 ,提高转化效率。核心是预测 ,是互联网时代的智能“大脑”,让营销更加精准。

可别觉得精准预测是个可有可无的概念,这会大大降低推广的成本,并且提高交易的成交率。

设想一个场景,一个企业在进行活动前期宣传时,为了提高产品销量,品牌方往往通过短信渠道进行用户转化,通过群发至所有用户群体,体量可能过万,但是由于这不是精准用户,或者被推送对象并不喜欢这款产品,导致的情况是:转化率极低。

换种思维,当企业布局营销时,就有意识搭建整个基础架构,全渠道采集用户数据,得出拥有高级标签的人群画像,如交易情况、潜在购物情况等,在进行宣传或者产品广告投放时,就知道针对什么样的目标、发什么活动最佳、发给谁最好、什么内容最好、什么时间发等因素,让整个环节形成闭环 。品牌在做用户留存时能够更加精细化地触达潜在复购用户,节省营销成本,交易转化率也能提高。

预测的前提,是用户数据留存分析

就国内形势看来,智慧营销还未在整个营销圈盛行,传统数字化营销手段仍然是目前大多广告主的选择,仍然需要大量人工对数据进行主动提取、分析,摸索出不同渠道的运营方案。

传统营销痛点大,时间、人力成本高,现实效果和设想差距较大,最常见的比如电话营销,很多企业都会配备这个团队,少则每月过万的人力成本,多则数万,大海捞针的形式导致推广效果非常低效。

但是大数据的出现解决了这个问题,使精细化营销成为可能,更好地推动了营销。当企业选择产品投放时,在拥有大量数据的前提下,我们可以对用户数据提前进行分析,做用户洞察,帮助品牌主用最少的成本做营销。

理想很丰满,现实很骨感啊!现实是,许多企业还尚未有大数据意识,精准营销更无从谈起。谁能在此刻有前瞻地运用精准营销,必定比同行更胜一筹。

当然了,营销的核心是“人”,哪怕拥有大数据加持,也应以“人”为本。

把数据资产转化为品牌人群资产,通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营,去促进品牌营销全链路的升级,把品牌营销的每一步都做到有据可循,最大化发挥大数据的价值,全方位赋能营销决策,才是真正的赋能商业。

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