大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代來(lái)臨
營(yíng)銷(xiāo)學(xué)經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展已經(jīng)迎來(lái)的“以客戶(hù)為中心”的時(shí)代,“以產(chǎn)品為中心”完全成為過(guò)去式。隨著近年互聯(lián)、移動(dòng)互聯(lián)、新媒體社交的發(fā)展,信息過(guò)載,信息爆炸、消費(fèi)性化需求凸顯,消費(fèi)者成為商業(yè)行為的風(fēng)向標(biāo);另一方面,大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、分析及挖掘技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)海量信息的搜集、分析、整合成為可能。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)輔助企業(yè)發(fā)展成為現(xiàn)實(shí)。

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)基本:

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程分為:建模分析、采集處理、數(shù)據(jù)解讀三個(gè)大層面。通過(guò)對(duì)產(chǎn)品特征、客戶(hù)特征、消費(fèi)行為特征數(shù)據(jù)的采集和處理,可以進(jìn)行多維度客戶(hù)消費(fèi)個(gè)性分析,從而指定產(chǎn)品策略,營(yíng)銷(xiāo)策略,準(zhǔn)確把握客戶(hù)需求,互動(dòng)化銷(xiāo)售。

1、數(shù)據(jù)層:采集、處理數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)獲客采集的信息類(lèi)型包含:關(guān)鍵詞搜索行為,推廣頁(yè)訪問(wèn)行為,APP下載、注冊(cè)、登錄行為,短信交互行為,固話撥號(hào)行為……

全網(wǎng)搜索采集,不局限。

2、業(yè)務(wù)層:數(shù)據(jù)建模分析

使用數(shù)據(jù)模型分析,例如基本統(tǒng)計(jì)、電子學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等算法。

3、應(yīng)用層:解讀數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)。傳統(tǒng)情況一般是在定義營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題之后,采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息,然后根據(jù)確定的建模和分析框架,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,假設(shè)驗(yàn)證,再進(jìn)行解讀。

而大數(shù)據(jù)提供了新的可能,既可以針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題,封閉式挖掘應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,也可以開(kāi)放性探索數(shù)據(jù)信息,可解讀信息變得非常豐富。

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型:

人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù):包括用戶(hù)的性別、年齡、國(guó)籍、注冊(cè)信息等。

用戶(hù)行為數(shù)據(jù):搜索,訪問(wèn),下載,注冊(cè),短信,撥號(hào)等。

用戶(hù)內(nèi)容偏好數(shù)據(jù):興趣話題、品牌偏好、評(píng)論內(nèi)容、位置偏好、時(shí)間偏好等。

交易數(shù)據(jù):實(shí)際訂單、客單件、訂單轉(zhuǎn)化率、促銷(xiāo)響應(yīng)率等

基于以上技術(shù)可實(shí)現(xiàn)功能:

企業(yè)獲客可根據(jù)自身需求訂制化獲客,實(shí)現(xiàn)低成本精準(zhǔn)客源一鍵觸達(dá)。

極限拉低成本,沒(méi)有大搜的點(diǎn)擊計(jì)費(fèi),信息流的曝光計(jì)費(fèi),無(wú)任何無(wú)效花費(fèi),切實(shí)每一分錢(qián)都花在客源線索上。

全網(wǎng)搜索精準(zhǔn)客源,無(wú)需為客源不足發(fā)愁,可實(shí)現(xiàn)低成本滿足內(nèi)部消耗。

高效率獲客,營(yíng)銷(xiāo),避開(kāi)繁瑣的廣告模式,節(jié)省財(cái)力成本的同時(shí)節(jié)省人力成本和時(shí)間成本。