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大数据营销简介

时间:2017-08-14 18:07:23作者:

 

所谓大数据营销,简单直白的说,就是利用海量消费者的行为数据进行分析,从而确定目标用户群里,并针对目标群体特征展开一系列具有针对性的营销方案。
 
在大数据时代之前,成功的营销准则并不复杂。掌握营销的4P理论:produce(产品)、price(价格)、promotion(促销)、placed(渠道),再加上好的产品和鼓动人心的广告,基本就可以完成营销的目标。而进入大数据时代,一切营销行为和消费行为皆数据化,营销逐渐的成为了一个数字游戏,数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力,数据贯穿营销过程的始末。
 
大数据营销相较于传统的营销模式最大的特征就在于“精准”二字。根据不同情况“对症下药”。正如越来越多的企业,将传统的电视广告投放,转为用户群体更加精准的互联网投放,根据每个网页的浏览群体,没个APP的使用对象,甚至于每个视频的受众不同而投放不同的产品广告,以达到产品推广效果的最大化。

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那么,大数据营销要怎么做?
我们要明确任何一次大数据的收集与分析计算都应该是有目的的。大数据营销也不例外。需要在定义商业问题之后,进行数据的采集和处理,再进一步的进行建模分析、数据解读。
 
一、数据层:采集和处理数据
传统的数据采集工作是十分有限的。如调查问卷,不仅有限,还是在受调查群体非常刻意的情况下给出的答案。这样的答案往往缺少客观性,处于很多原因,受访者可能不愿意说出自己内心的真实想法,这对数据采集的有效性非常不利。
而在互联网发达的今天,我们可以通过人们在互联网上的一系列真实有效的无意识行为中,大量搜集有效数据。这种采集方式相较于传统的采集方式要真实、有效、科学得多。
 
二、业务层:建模分析数据
使用数据分析模型如基本统计、机器学习,数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。大数据的做法与传统数据的处理方法差别不大,只不过在数据量的急剧扩增下,处理技术需要更加的智能高效,并辅助于更高端,运算量更大的设备。

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三、应用层:解读数据
利用数据来指导营销,最重要的环节就是对数据的解读。传统的数据解读由于数据样本的有限性,解读空间也是有限的。而现在庞大的数据以及数据的多样性、关联性,能够根据营销问题,可以对数据进行封闭性的挖掘,也可以对数据进行开放性的探索,所得出的结论可能往往打破人们的常识和经验,从而得出具有突破性的结论。
 
大数据营销可以帮助企业进行营销决策的调整和优化,实现营销行为的追踪、衡量和优化,明确目标,更有助于企业发现机遇,迎接挑战。掌握好大数据,在很大程度上就抓住了现代商业的命脉。

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