数据统计

这个时代搞营销就像是在做一道未知口味的超级大蛋糕,而营销手段就好比不同的口味的配料,随着个人的喜好不同,配出的味道也将会不一样,但这个蛋糕终归是要拿到桌面上去品尝,所以在海量的人群信息中如何具有针对性的让潜在客户看见并接受呢?答案就是大数据的运用。随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善,网民使用习惯发生了巨大变化,用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重,呈现出跨屏互动的趋势,至此大数据的作用也日益明显起来。然而对于大数据及营销你真的了解吗?它到底有哪些价值?又有哪些问题呢?下面8句话告诉你什么是真正的大数据营销。

大数据营销

智能互动货架能采集SKU到码的试穿率、浏览数据,例如

A鞋,纪录期间被试了100次,卖出去2双

B鞋,纪录期间被试了100次,卖出去30双

C鞋,纪录期间被试了10次,卖出去0双

D鞋,纪录期间被试了20次,卖出去4双

门店小伙伴想:陈列位置要换一换了,还要记下客户是哪里不喜欢

品牌小伙伴想:试的人多买的人少,款式好看,是贵还是不舒服?

生产系统小伙伴想:这个鞋楦是不是要改改?


 

大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化

数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化,从而造就了以数据为核心的营销闭环,即消费——数据——营销——效果——消费。

新意互动策略中心总经理邓继民在接受采访时表示,大数据营销的价值无外乎表现在两个方面,一是数字品牌,二是效果营销。而如何优化提升品牌数字资产,这是数字品牌发展的根本和核心。这里所指的数字资产不仅仅是传统品牌营销所指的知名度、美誉度,更重要的是品牌与消费共创的数字生态价值,从而实现数据的商业化,进行有效的导流和促进销售。

他认为品牌会把“数据”当成营销运营的核心部分,打造符合企业、品牌行业及企业、产品特质的更加深度的数据体系和数据应用。毕竟数据是海量的,如何运营有限、有效的高质量数据为企业更好的创造价值比大海捞针的粗放式玩儿法要实际的多。然而数字时代,一个品牌不仅仅在收集数据,同时也在制造和影响数据,如何塑造和运营更加有利于企业和品牌营销发展的数据流,必然成为今后品牌营销必须面对的重要课题。因为大数据不是目的,营销投入的关键在于产出,如何合理运用数据最大化影响营销投入的ROI才是最终根本所在。
 

大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代。  
“目前的数据挖掘更多还是停留在线上数据的分析和挖掘上。因此未来的关键点就在于如何能够实现线上线下数据的打通。一旦线上的数据和广告主的第一方数据相结合,大数据营销在更精准的基础上就会做到人群量的扩大,”悠易互通产品副总裁蒋楠在接受采访时表示,多屏时代的到来,正在把受众的时间、行为分散到各个屏幕上,而广告主想要更好地抓住消费者的兴趣点,就需要实现多屏的程序化购买。未来大数据营销的大趋势便是多屏整合下的数字营销。

目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据,而是数据太多,数据碎片化,各自为政。许多公司组织中,数据都散落在互不连通的数据库中,并且相应的数据技术也都存在于不同部门中,面对这些静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据,企业信息部门只有将这些孤立错位的数据库打通、互联并且实现技术共享,才能够最大化大数据价值,提供决策支持。

大数据营销是“大规模个性化互动” 实现高效转化的基础

大数据营销以DMP为核心,包括CMO辅助决策系统,内容管理系统,用户互动策略系统,效果评估与优化系统,消费者聆听和客户服务系统,在线支付管理系统等几个方面。主要从决策层,分析层和执行层几个方面来完成营销,服务和销售全流程管理。

时趣首席科学家王绪刚认为,在银屏时代,营销的核心是品牌形象传递;在互联网门户时代,营销的核心是数字化媒介购买;而在以移动,社会化代表的互联网3.0时代,营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。这里的互动指的是更加广义上的接触点策略,比如更加有针对性的传播内容,更加人性化的客服信息,千人千面的个性化页面,而实现这一核心的基础就是消费者大数据的管理。大规模代表效率,个性化代表更好的转化效果。因此,所谓大数据营销的价值就在于能够实现更加高效的转化。

每个公司所处的阶段不同,关心的问题也不同。未来除了广告平台以外,品牌主会更加关注其消费者生命周期的数据管理,与平台合作,实现在多个接触点上的个性化沟通。因此,传统意义上广告策略将渐渐被基于对用户画像的自动化沟通机制所替代,而CMO也必须借助构建DMP,SCRM等IT设施来应对这一趋势。


大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效

微播易技术经理林星在接受采访时认为,数据的获取方法主要体现在信息系统普及、传感器网路等等。其次是数据处理方法,像是使用通用计算机搭建计算能力超群的系统,如SNS社交媒体,利用更加开放的系统,在不妨碍平台利益和用户隐私的情况下,理论上获取每一个个人的SNS行为轨迹,然后存储在服务器上,形成一个庞大的数据库积累后成为大数据营销的一个数据基础。

目前在营销过程中涉及数据方面的多而杂,这时需要对数据的有效性进行过滤,例如行为噪声,重复数据,非目标用户数据等等。换句话说,大数据时代,数据和处理能力不再是主要矛盾,主要矛盾是如何从数据中获取想要的知识,也就是数据建模即挖掘能力。当然这个问题的求解,需要一些列建模的过程,然后把它转化成为具体的计算问题。

林星表示,目前的大数据技术虽然可以让营销动作做得更加精准、有效,但做起来并不容易。即便是公认大数据营销的大佬亚马逊、乐天,也经常会被吐槽推荐的东西驴唇不对马嘴,或者是已经买过的东西也会一再推荐。因此,未来基于大数据技术的提升,大数据营销的精准性将带来更多的商业价值。

大数据营销就是对“小数据”分析过程中的数据应用

对于大数据营销,多数人认为在做的事情可以称之为“大数据”,在众多乐观的态度中易观国际分析师董旭却提出了对立的观点。她认为,今天所有营销数据基本上是各家在利用有限的数据资源,虽然这个数据资源可能是庞大的,比如庞大cookie量,附属性的分析量等,但将其放在互联网、移动互联网环境上只是与营销相关的数据之一。因为现如今产业链的特征,企业都会有自己独立的DMP系统,但做DMP第三方市场还没有一个通用型的DMP平台可以提供获取数据。因此所有的DMP本身是在应用数据,而并非是全网的大数据。

另外,当今的所有的用户数据都来自于cookie或是APP使用行为等等,如用户属性,购买行为等,因其数据本身的局限性再从数据本身的一个维度的扩张来看 今天的数据也够不成大数据。因为大数据营销还处在一个概念普及的阶段,所以大数据未来的发展方向是指导整个营销行业趋势化或并不指导实际运用的作用和价值,而真正指导这个行业运用的还是小数据为主。这也是为什么如今独立的第三方DMP生存并不理想的主要原因。