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大數據時代下,企業營銷的六大玩法

發布:2021-08-18  點擊次數:4394   來源:網絡

從互聯網到移動互聯網,再到互聯網+、產業互聯網,再到如今的工業互聯網,中國互聯網行業幾經迭代升級,可謂是數字經濟改變與融合實體經濟的見證者。
 
不過,雖然工業互聯網時下正熱,它卻很少成為廣泛討論的熱門話題。人們真正感興趣的話題,是那些更有科技感和未來感的新鮮名詞,比如-----人工智能和大數據。
 
從某種程度上來說,字節和代碼是組成互聯網世界的分子和原子,而人工智能和大數據是互聯網世界基礎設施,前者的目標是星辰大海,而后者則望向了明月山川。
 



相較于離AI廣泛落地還遙不可及,大數據則正潛移默化的影響著人們的生活。所以,馬云才認為大數據才是未來發展的動力。

不過,當我們去研究大數據時并不是為了研究它本身,而是研究如何去更好的利用它,讓它發揮出應有的效用。

大數據的核心思想在于如何發現和挖掘這些隱藏在數據背后的信息,并為我們所用將之精準有效的應用到營銷案例當中。
 
從獲客到用戶沉淀,如今大數據精準營銷的應用閉環已經非常明確。主要有以下六大玩法,我們分享給大家!
 

01. 消費者行為洞察

 
所謂知己知彼,百戰不殆,企業營銷也是如此。不管企業做任何的營銷推廣活動,其前提就是要做到消費者行為洞察,也就是深入了解消費者。

顯然,在大數據時代,消費者的一切信息都能夠從數據中得以還原,透過大數據,企業甚至能夠做到“比用戶更了解用戶自己的需求”。
 


 
當然,獲取全方位、多維度的消費者行為數據是有效還原用戶信息的基礎,否則,可能會出現由于數據不全面導致信息還原偏差影響營銷效果。
 
好比說,某用戶在淘寶瀏覽購買了一款剃須刀,在其后的幾天時間里,用戶仍然會在淘寶頁面看到剃須刀的廣告。對此,淘寶的解釋是經過大數據AB測試,重復推薦產品可以有效拉升復購率。

這個案例的確有一點顛覆認知,但它也變相證明了通過大數據挖掘,能夠讓企業洞察消費者的行為,提高后續營銷策略的正確性。

02. 目標客戶選擇

 
市場很大,消費者很多,而企業資源卻又偏偏是有限的。企業只能將有限的資源服務于部分的消費者,而到底服務于哪一部分的消費者,這就出現了企業對于目標客戶選擇的問題。
 
在大數據時代之前,企業通過利用傳統的,諸如人口因素、地理因素等較為粗放的細分變量將整個市場進行細分,進而選擇其中一個或若干個市場作為企業的目標市場。
 


 
而在大數據時代,企業通過大數據挖掘洞察消費者行為,了解他們的差異化需求,進而將其劃分為若干具有明顯特征區別的群體,最后根據區分出來的群體特征結合公司的產品定位選擇一個或若干個目標群體。
 
在此基礎上,對目標群體中的消費者行為模式與價值進行判斷,進一步深度細分,區分優質客戶與一般客戶,最后可以為他們提供具有差異化的營銷策略。

03. 個性化廣告推送

 
對于大多數的企業而言,他們有一個共同的苦惱,那就是明知道企業投入的廣告真正起到作用的只有一半甚至不到一半,但是又不知道另一半不起作用的在哪里,所以只能繼續浪費那一半的甚至更多的廣告費。
 
究其原因,主要還是因為目標受眾不明確導致廣告無法精準的傳播,其廣告內容也無法做到因人而異。
 



對于傳統廣告而言,它們追求的是受眾面,而忽視了廣告的轉化率,即有多少用戶會因為看到廣告而產生興趣關注產品,從而展開產品信息搜索,最后化為實際行動購買產品。

相對而言,現如今的RTB等新的廣告模式則不再追求受眾面,而是更加注重精確度。
 
它通過挖掘大量的網絡用戶行為數據,發現其興趣特征,從而在適當的時候向用戶推送用戶感興趣的產品信息或廣告,不同用戶之間的廣告內容也不相同,這就給用戶造成一種個性化廣告定制的感覺,而且它還能實時監控廣告的效果。
 

04. 一溝通體系構建

 
在適當的時候向用戶推送用戶感興趣的產品信息或廣告,能夠滿足用戶的及時性需求,那么用戶去點擊廣告并對廣告內容產生興趣的概率就大大增加。
 
而當用戶對廣告內容產生興趣,用戶則會利用自己的擅長或習慣的方式去獲得更多的產品信息,有的利用打電話、發郵件、網上客服、門戶網站、社區論壇等各種方式獲得有用的信息。
 



由于每個消費者獲取信息方式的不同,因此,企業要利用“比用戶更了解用戶自己”的大數據優勢洞察消費者的行為習慣。

在用戶慣用的溝通方式上,對于用戶較為關注或敏感的信息點上有針對性的與用戶之間展開高效的溝通,在提供精準信息的同時獲得用戶的好感與認可,并進一步對其引導消費。
 

05. 個性化產品精準投放

 
個性化產品精準投放包括兩個方面,一個就是滿足消費者個性化需求的產品,另一個就是產品的銷售渠道。
 
企業利用大數據挖掘發現消費者對產品的偏好因素,盡可能的基于消費者的偏好進行產品設計與生產,并且將這些個性化的產品在合適的地點進行展示或銷售。
 



隨著互聯網的發展,O2O模式已逐漸被人們認可,每個人的購物方式也都不盡相同。有的人喜歡足不出戶的網上購物,有的人喜歡看得見摸得著的實體店購物,也有的人喜歡在線下實體店體驗的基礎上再網上購物。
 
因此,選擇在哪個渠道進行產品的投放就變得尤為關鍵。對于線上銷售,要根據用戶消費傾向選擇自營亦或是京東、天貓等合作伙伴;同樣的,對于線下銷售,亦要根據現有消費者群體的分布特征進行選址銷售。
 

06. 改善用戶體驗


在碎片化時代,精準營銷的發力點不在于精準媒體而是在于用戶體驗。
 
用戶體驗的主觀感受很大程度決定了用戶是否會繼續購買企業的產品,并有可能成為企業的忠誠客戶,同時,由于影響用戶體驗的因素有很多,企業則要找出用戶最為關心和介意的因素,針對這些因素提供相應的改進和服務,從而改善用戶體驗,提高顧客滿意度。
 


 
要改善用戶體驗,企業就要對于用戶產品使用狀實時了解并做出最適時的反饋
 
舉個例子,某消費者在某汽車4S店購買了一輛車,在使用了一段時間之后,突然收到一通電話或者一條短信,內容為該汽車目前的使用情況,提醒客戶到就近的4S店進行保養,并送上汽車保養小常識等。

而這一切的前提就是企業通過遍布全車的傳感器獲取汽車運行數據,然后從大量的、實時的運行數據中了解用戶的產品使用情況,并予以最及時的反饋。
 

總結思考

 
無論是市場分析還是創意洞察,其實數據一直都是市場營銷、廣告創意人員的工具。
 
只不過,過去人們把樣本的精確程度當做追求的目標,大部分認為只要樣本的精準程度越高,那么基于樣本數據分析得出來的結果也就越準確,根據分析結果制定的營銷策略也就越精準。
 
如今,人們已經意識到對于數據取樣這事本身就有著非常多固有的局限性,好比如說數據樣本不夠多、不具有代表性、時間滯后等。隨著大數據時代的到來,不管是從量還是質,都有著比樣本數據不可比擬的優勢。
 
而且,大數據時代的精準營銷,不再是基于消費者的基本信息數據庫,也不是對消費者行為抽樣的調查數據,而是基于由消費者所有真實行為數據組成的行為數據庫,從而做到準確定位消費群體,對消費者的購買意愿以及態度做出準確的判斷。
 
總之,區分出潛在消費者與忠實消費者,并向其提供差異化的營銷策略與服務,這才是大數據營銷的關鍵所在。
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