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  • 大数据精准营销系统
    2019-03-21 18:33:30

    说到大数据精准营销,不得不先提个性化的用户画像,我们针对每一类数据实体,进一步分解可落地的数据维度,刻画TA的每一个特征,在聚集起来形成人群画像。今天我们来分享一下大数据精准营销的七个关键要素!

    01用户画像

    用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

    02数据细分受众

    在执行大数据分析的3小时内,就可以轻松完成以下的目标:精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷,全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数 所需时间和预算都在以往的10%以下。

    03预 测

    “预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时,可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用,广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户,这里面又可以通过上图提到的搜索广告,展示社交广告,移动广告等多渠道的营销策略,营销分析,营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化,全面提升ROI。

    04精准推荐

    大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐,精准推荐成为大数据改变零售业的核心功能。数据整合改变了企业的营销方式,现在经验已经不是累积在人的身上,而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来,销售人员不再只是销售人员,而能以专业的数据预测,搭配人性的亲切互动推荐商品,升级成为顾问型销售。

    05技术工具

    关于预测营销的技术能力,有几种选择方案:1、使用预测分析工作平台,然后以某种方法将模型输入活动管理工具;2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商;3、评估并购买一个预测营销的解决方案,比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。但无论哪条路,都要确定三项基本能力:1)连接不同来源的客户数据,包括线上,线下,为预测分析准备好数据 ;2)分析客户数据,使用系统和定制预测模型,做高级分析 ;3)在正确时间,正确客户,正确的场景出发正确行为,可能做交叉销售,跨不同营销系统。

    06预测模型

    预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型,但模型应用有限,本质是一个试探性方案,没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”,RFM只关注过去,不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

    07AI在营销领域的应用

    去年人工智能特别火,特别是深度学习在机器视觉,语言识别,游戏AI上的突飞猛进,以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作,我个人是对新技术有着强烈的兴趣,也非常看好新科技,数据与现实的关联。

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    互联网营销是根据多服务平台的很多数据信息,在云计算技术的基础上与互联网推广紧密结合,根据大数据的分析和运用,在时下各种各样数据信息的收集,检验和分析都早已变成了各种店家们的市场竞争。

    公司根据数据信息的搜集和分析来分辨客流量,分辨顾客的消费习惯来开展公司的管理决策,数据信息能够清楚客观性的为公司或企业生产管理和营销推广给予有益的根据,能够给公司产生更高的投资收益率。

    一、互联网大数据营销是什么

    简单来说,大数据获客软件互联网营销便是运用客户资料来能够更好地完成营销推广目地。数据化营销关键不取决于数据信息自身,而取决于数据信息协助大家更强服务消费者,给消费者造就更强的价值,也就数据信息对公司是一种颠覆式创新的功效。

    数据信息使我们在做投资决策时,不只是依靠工作经验和感觉来分析,只是根据具体客观事实,提升管理决策的准确度。

    二、互联网大数据智能营销的特性

    1、顾客更为精确,精确的信息内容多平台化数据收集,顾客能够在大量的信息内容中轻松寻找自身要想的有实用价值的信息内容;

    2、广告宣传精准推送,在精准信息的基础上对收集到的信息内容开展结构化分析,完成顾客和资源的智能化配对,更强的达到顾客的需求;

    3、高强度的针对性,互联网营销能够及时的记录顾客的个人行为变化数据信息,在用户需求最充沛时及时推行营销策略;

    4、营销推广个性化,对于不一样的顾客达到不一样的消费体验系统化职责分工。

    三、互联网大数据对营销推广的影响

    在互联网技术门户网时期,云鲸大数据营销的关键是智能化媒介购买。由于知名品牌与顾客的关联是单边的沟通交流,传播媒体也是较为通俗化的,只有以某一使用价值点去统一做广告。

    而在以移动,社会性意味着的互联网技术3.0时期,营销推广的关键是完成“规模性的人性化互动交流”。每一个时期的公司都需要数据信息,只不过是在如今社交媒体为主导的散播时期,数据信息对公司的影响会越来越大。

    四、数据营销对互联网行业有价值吗

    如今不只是互联网行业高度重视数据化营销,别的行业也逐渐高度重视,例如餐馆、美容连锁、快速消费品等。能够这样说,基本上每一个公司获企业都需要数据营销,但不一定每一个公司都保证像阿里巴巴那样的水平,但一定要有这类数据化营销的逻辑思维。

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    大数据时代到来之前,企业营销只能利用传统的营销数据,包括客户关系管理系统中的客户信息、广告效果、展览等一些线下活动的效果。数据的来源仅限于消费者某一方面的有限信息,不能提供充分的提示和线索。互联网...

    大数据时代到来之前,企业营销只能利用传统的营销数据,包括客户关系管理系统中的客户信息、广告效果、展览等一些线下活动的效果。数据的来源仅限于消费者某一方面的有限信息,不能提供充分的提示和线索。互联网时代带来了新类型的数据,包括使用网站的数据、地理位置的数据、邮件数据、社交媒体数据等。

    大数据时代的企业营销可以借助大数据技术将新类型的数据与传统数据进行整合,从而更全面地了解消费者的信息,对顾客群体进行细分,然后对每个群体采取符合具体需求的专门行动,也就是进行精准营销。

    精准营销概述

    精准营销是指企业通过定量和定性相结合的方法,对目标市场的不同消费者进行细致分析,并根据他们不同的消费心理和行为特征,采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略,从而实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。

    精准营销最大的优点在于“精准”,即在市场细分的基础上,对不同消费者进行细致分析,确定目标对象。精准营销的主要特点有以下几点。

    • 精准的客户定位是营销策略的基础。
    • 精准营销能提供高效、投资高回报的个性化沟通。过去营销活动面对的是大众,目标不够明确,沟通效果不明显。精准营销是在确定目标对象后,划分客户生命周期的各个阶段,抓住消费者的心理,进行细致、有效的沟通。
    • 精准营销为客户提供增值服务,为客户细致分析,量身定做,避免了用户对商品的挑选,节约了客户的时间成本和精力,同时满足客户的个性化需求,增加了顾客让渡价值。
    • 发达的信息技术有益于企业实现精准化营销,“大数据”和“互联网+”时代的到来,意味着人们可以利用数字中的镜像世界映射出现实世界的个性特征。

    这些技术的提高降低了企业进行目标定位的成本,同时也提高了对目标分析的准确度。

    精准营销运用先进的互联网技术与大数据技术等手段,使企业和顾客能够进行长期个性化的沟通,从而让企业和顾客达成共识,为企业建立稳定忠实的客户群奠定坚实的基础。

    得益于现代高度分散物流的保障方式,企业可以摆脱杂多的中间渠道环节,并且脱离对传统的营销模块式组织机构的依赖,真正实现对客户的个性化关怀。通过可量化的市场定位技术,精准营销打破了传统营销只能做到定性的市场定位的局限,使企业营销达到了可调控和可度量的要求。此外,精准营销改变了传统广告所必需的高成本。

    大数据精准营销过程

    传统的营销理念是根据顾客的基本属性,如顾客的性别、年龄、职业和收入等来判断顾客的购买力和产品需求,从而进行市场细分,以及制定相应的产品营销策略,这是一种静态的营销方式。

    大数据不仅记录了人们的行为轨迹,还记录了人们的情感与生活习惯,能够精准预测顾客的需求,从而实现以客户生命周期为基准的精准化营销,这是一个动态的营销过程。

    1)助力客户信息收集与处理

    客户数据收集与处理是一个数据准备的过程,是数据分析和挖掘的基础,是搞好精准营销的关键和基础。

    精准营销所需要的信息内容主要包括描述信息、行为信息和关联信息等 3 大类。

    • 描述信息是顾客的基本属性信息,如年龄、性别、职业、收入和联系方式等基本信息。
    • 行为信息是顾客的购买行为的特征,通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费记录、购买数量、购买频次、退货行为、付款方式、顾客与企业的联络记录,以及顾客的消费偏好等。
    • 关联信息是顾客行为的内在心理因素,常用的关联信息包括满意度和忠诚度、对产品与服务的偏好或态度、流失倾向及与企业之间的联络倾向等。

    2)客户细分与市场定位

    企业要对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段,就需要区分出不同的客户群。在实际操作中,传统的市场细分变量,如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓,已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。

    大数据时代,利用大数据技术能在收集的海量非结构化信息中快速筛选出对公司有价值的信息,对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析,使我们有可能甚至深入了解“每一个人”,而不止是通过“目标人群”来进行客户洞察和提供营销策略。

    大数据可以帮助企业在众多用户群中筛选出重点客户,它利用某种规则关联,确定企业的目标客户,从而帮助企业将其有限的资源投入到这少部分的忠诚客户中,即把营销开展的重点放在这最重要的 20% 的客户上,更加关注那部分优质客户,以最小的投入获取最大的收益。

    3)辅助营销决策与营销战略设计

    在得到基于现有数据的不同客户群特征后,市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素,在不同的客户群体中寻找可能的商业机会,最终为每个客户群制定个性化的营销战略,每个营销战略都有特定的目标,如获取相似的客户、交叉销售或提升销售,以及采取措施防止客户流失等。

    在得到基于现有数据的不同客户群特征后,市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素,在不同的客户群体中寻找可能的商业机会,最终为每个客户群制定个性化的营销战略,每个营销战略都有特定的目标。

    4)精准的营销服务

    动态的数据追踪可以改善用户体验。企业可以追踪了解用户使用产品的状况,做出适时的提醒。例如,食品是否快到保质期;汽车使用磨损情况,是否需要保养维护等。

    流式数据使产品“活”起来,企业可以随时根据反馈的数据做出方案,精准预测顾客的需求,提高顾客生活质量。针对潜在的客户或消费者,企业可以通过各种现代化信息传播工具直接与消费者进行一对一的沟通,也可以通过电子邮件将分析得到的相关信息发送给消费者,并追踪消费者的反应。

    5)营销方案设计

    在大数据时代,一个好的营销方案可以聚焦到某个目标客户群,甚至精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的市场营销组合方案,包括针对性的产品组合方案、产品价格方案、渠道设计方案、一对一的沟通促销方案,如 020 渠道设计,网络广告的受众购买的方式和实时竞价技术,基于位置的促销方式等。

    6)营销结果反馈

    在大数据时代,营销活动结束后,可以对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析,从海量数据中挖掘出最有效的企业市场绩效度量,并与企业传统的市场绩效度量方法展开比较,以确立基于新型数据的度量的优越性和价值,从而对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估,为下一阶段的营销活动打下良好的基础。

    3. 大数据精准营销方式

    在大数据的背景下,百度等公司掌握了大量的调研对象的数据资源,这些用户的前后行为将能够被精准地关联起来。

    1)实时竞价(RTB)

    简单地来讲,RTB 智能投放系统的操作过程就是当用户发出浏览网页请求时,该请求信息会在数据库中进行比对,系统通过推测来访者的身份和偏好,将信息发送到后方需求平台,然后由广告商进行竞价,出价最高的企业可以把自己的广告瞬间投放到用户的页面上。

    RTB 运用 Cookie 技术记录用户的网络浏览痕迹和 IP 地址,并运用大数据技术对海量数据进行甄别分析,得出用户的需求信息,向用户展现相应的推广内容。这种智能投放系统能精准地确定目标客户,显著提高广告接受率,具有巨大的商业价值和广阔的应用前景。

    2)交叉销售

    “啤酒与尿布”是数据挖掘的经典案例。海量数据中含有大量的信息,通过对数据的有效分析,企业可以发现客户的其他需求,为客户制定套餐服务,还可以通过互补型产品的促销,为客户提供更多更好的服务,如银行和保险公司的业务合作,通信行业制定手机上网和短信包月的套餐等。

    3)点告

    “点告”就是以“点而告知”取代“广而告知”,改变传统的片面追求广告覆盖面的思路,转向专注于广告受众人群细分以及受众效果。具体来讲,当用户注册为点告网的用户时,如果填写自己的职业和爱好等资料,点告网就可以根据用户信息进行数据挖掘分析,然后将相应的题目推荐给用户,继而根据用户的答题情况对用户进行自动分组,进一步精确地区分目标用户。

    “点告”以其精准性、趣味性、参与性及深入性,潜移默化地影响目标受众,最终达到宣传企业的目的。

    4)窄告

    “窄告”与广告相对立,是一种把商品信息有针对性地投放给企业想要传递到的那些人眼前的广告形式。“窄告”基于精准营销理念,在投放广告时,采用语义分析技术将广告主的关键词及网文进行匹配,从而有针对性地将广告投放到相关文章周围的联盟网站的窄广告位上。

    “窄告”能够通过地址精确区分目标区域,锁定哪些区域是广告商指定的目标客户所在地,最后成功地精确定位目标受众。

    5)定向广告推送

    社交网络广告商可以对互联网和移动应用中大量的社交媒体个人页面进行搜索,实时查找提到的品牌厂商的信息,并对用户所发布的文字、图片等信息进行判断,帮助广告商投放实时广告,使得投放的广告更加符合消费者的实际需要,因而更加准确有效。

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    01

    概述

    随着移动互联网的发展,用户的一切行为在企业面前变得越来越“可视化”。大数据时代的到来,为企业的经营发展带来了新的挑战和方法,企业逐渐摒弃之前传统的营销方式,更加专注于如何利用大数据实现产品的精准营销,构建企业的基础用户画像数据,深度挖掘大数据的商业价值。

    用户画像,即对用户进行信息标签化处理,就是企业收集用户的基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等数据,通过算法挖掘和分析用户数据,抽象出一个用户的全貌属性,作为实现商业场景和应用的数据资产。用户画像能够为企业提供基础画像表,帮助营销人员快速找到精准用户人群,并深度挖掘用户需求。

    02

    用户画像的应用

    用户画像的应用领域越来越广,主要体现在以下几个方向:

    • 精准营销:根据人群定向进行营销活动,能使得营销更有效率,在相同成本下,得到更好的总体转化效率。例如,向在校学生推送价格优惠的酒店营销活动,而没有必要向白领IT从业者推送距离最近的酒店营销活动。

    • 推荐系统:用户画像、用户行为分析是高转化率个性推荐的极重要的数据基础。例如,向有收藏酒店行为的情侣推送距离最近的情侣风格酒店。

    • 搜索排序:在细化场景,将人群定向与意图分析结合,精细提高转化率过程中,可以根据人群标签进行有针对性地排序。例如,推荐给搜索过手机的人推荐华为手机。

    • 筛选排序:在细化场景,精细提高转化率过程中,可以根据人群标签进行有针对性地排序。例如,给出差在外的商旅用户在筛选时,把离机场或者车站比较近的钟点房排在前面。

    • 用户分析:将用户画像、用户行为分析结合,能够发现更高质量的用户人群。例如,在冬天的时候,有很多黑龙江人会到海南住家庭旅馆。

    • 商家分析:分析商家近期客户的用户行为与用户画像,能够更好地帮助商家发现商机。

    03

    用户标签的构建

    下面介绍一下用户画像最基本、最重要的部分——用户标签的构建。

    用户画像一般可以按照行为特征、基本属性、消费特征、交易属性、潜力特征、兴趣偏好和预测需求等方面组织。当然,因为业务的差异,可以根据自己业务的特点添加不同的方面构建用户画像,一个基本的用户标签如下图所示。

    用户画像特征
    • 行为特征,主要用来记录用户的行为操作信息。例如,App的日启动次数、 周启动次数、 月启动次数、评论活跃度、最近浏览页面及浏览时间等。

    • 基本属性,就是描述用户的一些基本特征,用来反映用户的通用信息。例如,用户ID、昵称、UID、性别、年龄、手机号、城市、注册时间、活跃度、流失倾向等。

    • 消费特征,主要用来记录用户的下单购买行为。此处可以用RMF模型记录用户的最近购买时间、消费价格、消费频率等。

    • 交易属性,主要用来记录一些交易的偏好。例如,订单总数、交易额、支付时间间隔等。

    • 兴趣偏好,主要是有针对性地找一些兴趣点,用来区分用户,并结合日常营销推广活动设置兴趣偏好。例如,品牌偏好、房型偏好、品类偏好、星级偏好、菜品口味偏好等。

    • 潜力特征和预测需求,主要用来分析用户的价格敏感度和目标价位等,方便针对价格敏感度比较高的用户做价格营销活动。

    用户画像基本上就是用上面的对用户打“标签”的方式实现,而一个标签通常是高度精炼的特征标识,例如地域、年龄、性别、用户偏好等。最后,把这些用户的标签整合在一起,就可以描绘用户的立体画像了。后续可以基于用户标签基础构建用户画像基础表,只要有了用户画像宽表,数据产品经理就可以根据业务应用用户画像,做一些分析和用户画像的可视化。至此,数据产品经理便完成了从用户画像的构建到应用的整个流程。

    04

    用户画像在精准营销的应用

    在有了用户画像之后,通过进一步分析用户需求,可以针对特定用户人群制定营销活动,找到运营老用户和获取新用户的机会。还以电商为例,如果有生鲜的打折券、日本餐馆最新推荐等活动,那么运营人员可以把活动的相关信息精准地推送到与之匹配的消费者的手机中,并根据用户的参与情况和点击行为数据等,进一步分析用户各方面的行为与偏好。最后,运营人员通过观察不同阶段的成功率,做前后对照,确认整体经营策略与方向是否正确,这个阶段的目的是提炼价值,再根据用户需求精准营销,最后追踪用户反馈的信息,完成闭环优化。

    只有通过大数据实现精准预测和推荐,才能发挥大数据最大的价值。以当下最火的新零售为例,“精准推荐”将会是大数据改变新零售业的核心功能。例如,服装网站Stitch Fix结合机器算法推荐,根据顾客的身材比例、用户画像、历史销售记录等数据,通过服装推荐模型,为每个客户个性化推荐服装,而不是每个人看到的服装千篇一律,甚至在购买时还要手动的选择尺寸、颜色等信息,从而实现更精准、更人性化的营销。

    Stitch Fix

    通过用户画像和精准营销,大数据改变了传统企业和电商的营销方式,已经不在完全依赖有经验的导购和销售,大数据发挥越来越大的价值。相信未来,大数据精准营销会在更多的行业和领域发挥越来越大的价值。

    转自:一个数据人的自留地;

    • END

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