基于大数据的精准营销与应用场景

2017-10-26 17:06:07 来源: 未知
  大数据营销时代来临
营销学领域过去半个多世纪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。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展,信息过载,数据爆炸、消费者个性化需求的凸显,消费者成为商业行为的主宰者;另一方面,大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据
精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。


基于大数据的精准营销与应用场景
 

  基于数据的营销基本过程:
  基于大数据的
精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

  1、数据层:采集和处理数据
  大数据处理的数据类型包括:括图片、文本、网页、社交网络,还有传统的交易数据。
  不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集

  2、业务层:建模分析数据
  使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。

  3、应用层:解读数据
  数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。
  而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

  大数据营销数据类型:
  人口统计学数据: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、页面停留时长、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、客单件、订单转化率、促销响应率等