基于大数据的精准营销及应用场景

2015 年 8 月 11 日

大数据

大数据营销时代来临

半个世纪营销的发展，让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。近年来，随着互联网、移动互联网、新型社交媒体的发展，信息过载、数据爆炸、消费者个性化需求日益突出。消费者已成为商业行为的主人；另一方面，大数据分布式存储，大数据分析挖掘技术的发展，使得对海量数据的采集、分析、整合和分析成为可能。基于大数据的精准营销过程对公司的营销战略提出了巨大的机遇和挑战。

数据营销的基本流程：

基于大数据的精准营销流程分为三个主要层次：数据采集与处理、数据建模与分析、数据解读。通过对客户特征、产品特征、消费者行为特征数据的采集和处理精准营销精准营销，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析、销售策略指导分析。通过准确把握客户需求，增加客户互动，促进营销策略的规划和执行。

1、数据层：收集和处理数据

大数据处理的数据类型包括：图片、文本、网页、社交网络、传统交易数据。

不限于传统的数据采集过程，一般是有限的、有意识的、结构化的数据采集。你可以收藏

2、业务层：建模和分析数据

使用的数据分析模型，如基础统计、机器学习、数据挖掘分类、聚类、关联、预测等算法。

3、 应用层：解释数据

以数据为导向的营销最重要的是解释。传统上，在定义营销问题后，收集相应的数据，然后根据建立的建模或分析框架对数据进行分析，验证假设，并进行解释。解释的空间有限。

大数据提供了可能。既可以基于营销问题，封闭式挖掘出相应的数据进行验证，也可以公开探索得出可能与常识或经验判断完全不同的结论。可解释的点变得非常丰富。

大数据营销数据类型：

人口统计数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

用户行为数据：访问量、页面停留时间、接触点等。

用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。

交易数据：实际订单、客户订单、订单转化率、促销响应率等。

大数据营销应用场景：

从企业营销应用来看，营销策略主要围绕顾客、产品和消费者行为三大要素展开。

战略的制定和实施。这三个要素相互独立又相互关联。每个独立的元素都可以制定营销策略。

同时，三要素的结合是企业制定有效营销策略的关键。

应用一：客户价值识别（用户特征）

通过收集用户交易历史数据；

应用二：用户行为指标：

通过收集用户行为数据；

应用三：个性化关联分析

通过收集用户购买了哪些产品、浏览过哪些产品、如何浏览网站等网站行为数据；通过分析客户群体需求的相似度和产品的相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐什么产品或服务，才是用户觉得感兴趣的。他们受促销活动和其他买家对产品的评论影响的程度。

大数据精准营销面临挑战：

1、 精准营销的多渠道整合：全球数据爆炸、移动互联网、社交媒体、可选渠道和设备增加、消费者特征不断变化、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都是整合的。如何更好地实现多渠道数据的整合，对提高精准营销的精准度提出了挑战。

2、 近年来，互联网产品呈现爆发式发展趋势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统互联网产品也具备了移动性。将地理位置融入社交媒体营销是精准营销需要考虑的问题。

3、基于数据挖掘的实时营销：企业现在逐渐从批处理转向实时分析以获得竞争优势。精准营销还要求我们可以在活动的同时获取数据，即时优化营销效果。

4、精准营销系统：自助营销、可扩展场景和营销规则管理功能。

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