大数据精准营销的前提是什么?是预测

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利用互联网、大数据的精准营销已经非常普遍,比如我们刷微信朋友圈,常常看到品牌广告,这就是品牌商用大数据匹配目标客户的结果,你的ID标签可能是“广东”、“男性”、“30周岁”、“喜欢健身”等,通过这些信息整合,不同的人群看到不同的广告。

还有浏览网页时的弹窗广告、逛商场时的附近商品推荐等等大数据营销是什么,越来越多的企业意识到用大数据标签来细化精准人群,根据用户消费水平对用户进行相应的商品推送。

这种“智慧营销”,通常被理解为将企业中现有数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。

在互联网和新媒体技术发展的助推下,大数据正悄然改变着我们的社会,被视为主导时代发展的重大力量。

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大数据一般取材于日常工作生活,通过分析、挖掘我们的日常行为产生的数据资源,以指导、影响日常工作生活决策,甚至影响整个行业的生存与发展。

面对大数据和新媒体的深度嵌入,如何探求大数据加持下品牌网络营销的发展策略显得尤为重要。

为什么我们还在讲大数据?

早在2008年,著名的《自然》杂志为Google成立10周年出版的专刊中,就曾讨论大数据应用,并提出“Big Date”的概念。

2012年,美国推行“大数据研究发展创新计划”,启动大数据技术研发。全球迅速掀起高度关注和重视大数据技术研发的浪潮。

学界对大数据有诸多定义大数据营销是什么,目前普遍为公众接受的定义是来自于维基百科,即大数据指的是所涉及的资料量规模庞大到无法通过人工统计整理,更无法建立有效的数据分析模型,需要借助“云计算”的数据处理与应用模式,在物联网的基础上,通过收集、分析、挖掘数据资源,为商业决策、时代发展乃至国家层面提供智能知识服务。

大数据的核心,是预测

建立大数据分析,就是通过人工智能的手段对数据进行预测分析,从而触达更精细化的人群,提高转化效率。核心是预测,是互联网时代的智能“大脑”,让营销更加精准。

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可别觉得精准预测是个可有可无的概念,这会大大降低推广的成本,并且提高交易的成交率。

设想一个场景,一个企业在进行活动前期宣传时,为了提高产品销量,品牌方往往通过短信渠道进行用户转化,通过群发至所有用户群体,体量可能过万,但是由于这不是精准用户,或者被推送对象并不喜欢这款产品,导致的情况是:转化率极低。

换种思维,当企业布局营销时,就有意识搭建整个基础架构,全渠道采集用户数据,得出拥有高级标签的人群画像,如交易情况、潜在购物情况等,在进行宣传或者产品广告投放时,就知道针对什么样的目标、发什么活动最佳、发给谁最好、什么内容最好、什么时间发等因素,让整个环节形成闭环。品牌在做用户留存时能够更加精细化地触达潜在复购用户,节省营销成本,交易转化率也能提高。

预测的前提,是用户数据留存分析

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就国内形势看来,智慧营销还未在整个营销圈盛行,传统数字化营销手段仍然是目前大多广告主的选择,仍然需要大量人工对数据进行主动提取、分析,摸索出不同渠道的运营方案。

传统营销痛点大,时间、人力成本高,现实效果和设想差距较大,最常见的比如电话营销,很多企业都会配备这个团队,少则每月过万的人力成本,多则数万,大海捞针的形式导致推广效果非常低效。

但是大数据的出现解决了这个问题,使精细化营销成为可能,更好地推动了营销。当企业选择产品投放时,在拥有大量数据的前提下,我们可以对用户数据提前进行分析,做用户洞察,帮助品牌主用最少的成本做营销。

理想很丰满,现实很骨感啊!现实是,许多企业还尚未有大数据意识,精准营销更无从谈起。谁能在此刻有前瞻地运用精准营销,必定比同行更胜一筹。

当然了,营销的核心是“人”,哪怕拥有大数据加持,也应以“人”为本。

把数据资产转化为品牌人群资产,通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营,去促进品牌营销全链路的升级,把品牌营销的每一步都做到有据可循,最大化发挥大数据的价值,全方位赋能营销决策,才是真正的赋能商业。

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