大数据营销的十个切入点

第二,精准营销信息推送支撑。过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的rtb广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。第三,引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,netflix在近投拍《纸牌屋》之前,即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员,结果果然捕获了观众的心。第四,竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五,品牌危机监测和管理支持。在新媒体时代,品牌危机已经改变了许多企业,但大数据可以提前给企业带来一些洞察力。在危机爆发的过程中,最需要的是跟踪危机蔓延的趋势,识别重要参与者,促进快速反应。大数据可以收集负面的定义内容,及时启动危机跟踪和报警,根据人群社会属性分析、集群事件过程,识别关键人物和沟通路径,进而保护企业和产品的声誉,抓住危机的源头和关键节点,迅速有效地处理危机。

第六,企业筛选的关键客户。许多企业家所面临的难题是:哪个是企业最有价值的用户、朋友和粉丝?有了大数据,或许所有这些都能更多地得到事实的支持。从用户访问的各种网站上,你可以确定他们最近的担忧是否与你的企业有关;从用户在社交媒体上发布的各种内容和与他人互动的内容中,你可以找到难以区分的信息,使用某些规则进行关联和综合,可以帮助企业筛选关键的目标用户。

第七,使用大数据改善用户体验。改善用户体验的关键是真正了解用户的情况和他们使用的产品,并及时发出提醒。例如,在大数据的时间里,也许你驾驶的汽车可以提前救你一命。只要你通过汽车上的传感器收集车辆运行信息,你就会在汽车关键部件出问题之前被告知你或你的4S商店,这不仅节省了钱,而且对保护生命也有很大的好处。事实上,早在2000年,美国的ups Express就使用基于大数据的预测分析系统来检测美国60000辆汽车的实时车辆状况,以便及时进行防御性维修。

第八,SCRM中的客户分层管理支持。面对瞬息万变的新媒体,许多企业希望通过分析粉丝的公共内容和互动记录,将粉丝转化为潜在用户,激活社会资产价值,在多个维度上塑造潜在用户。大数据可以分析活跃用户的交互内容,建立用户形象的各种规则,联系潜在用户和成员数据,联系潜在用户和客户服务数据,筛选目标群体进行准确的营销,然后将传统的客户关系管理与社会化数据相结合,丰富用户不同维度的标签,动态更新消费者生命周期数据,以保持信息的新鲜和有效。

第九,寻找新的市场和新的趋势。通过对大数据的分析和预测,为企业家洞察新市场、把握经济走势提供了有力的支持。例如,阿里巴巴从大量的交易数据中发现了国际金融危机的早期到来。例如,在2012年美国总统大选中,微软研究所(Microsoft Research Institute)的达维霍斯柴尔德(Davidrothchild)利用大数据模型,准确预测了50个州和哥伦比亚特区51个选区中的50个选区的选举结果,准确率超过98%。在此之后,通过大数据分析,他预测了第85届奥斯卡奖的所有权,除了最佳导演之外,所有其他奖项都将获得成功。

第十,市场预测和决策分析支持。作为数据对市场预测和决策分析的支持,在数据分析和数据挖掘的时代,它被提出了很长一段时间。沃尔玛著名的啤酒和尿布箱是当时的杰作。正是由于上述数量(大比例尺)和多样性(多种类型)对大数据时代的数据分析和数据挖掘提出了新的要求。更全面、更及时的大数据必将为市场预测和决策分析提供更好的支持。不管是似是而非的还是错误的,过时的数据对决策者来说都是一场灾难。那些寻找大数据营销切入点的人不妨看看上面的应用程序,这可能很有启发意义。

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