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電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的 大數據精準營銷獲客

知識百科經驗分享


大數據精準營銷如何做大數據精準營銷方法如下：
一、建立用戶畫像
根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型 ， 包括用戶固定特征、興趣特征、社會特征、消費特征、動態特征等多個層面 。然后從已知的數據出發 ， 挖掘和尋找線索 ， 分析用戶需求 ， 進一步開發市場 。
傳統時代的營銷 ， 以產品為中心 ， 但是產品是否真的觸達到最有需求的用戶面前 ， 誰也不能保證 ， 而通過大數據建立用戶畫像 ， 對每個消費者進行個性化匹配 ， 一對一營銷 ， 甚至精確算清楚成交轉化率 ， 能夠大大提高投資回報比 。
二、用戶分群分析
在大數據分析當中 ， 描述分析是最基本的分析統計方法 ， 其次還涉及到一些數據算法模型等 ， 如響應率分析模型 ， 客戶傾向性模型等 ， 幫助企業來更有針對性地進行營銷推廣 。
大數據分析所能帶來的價值 ， 最大的價值是在預測和推薦上 ， 依賴消費者的行為來分析消費者 ， 將更加了解消費者 ， 也能實現自身產品營銷的最大化 。
三、制定營銷策略
有了用戶畫像 ， 進行了相應的用戶分群分析之后 ， 企業能夠更加清楚地了解到用戶的需求 ， 根據用戶需求來推出新的營銷策略 。再根據營銷策略推出之后的客戶反響 ， 來進一步驗證策略是否正確 ， 進行進一步的優化調整 。
如何精準營銷數據如何精準掌握營銷數據 ， 方法如下：
1、首先必須明確產品的目標群體 。
定位與產品自身相匹配的消費群體 ， 是分析消費者購買習慣和消費需求的前提 ， 讓大數據分析有用武之地 ?；ヂ摼W時代下 ， 人們可接觸到的事物種類眾多 ， 每個人的喜好不同 ， 個性化程度高 ， 極具多樣性 。
因此在尋找目標群體的過程中 ， 要立足于各行業沉淀的數據 ， 根據不同的標準來劃分消費群體 ， 建立用戶信息的數據庫 ， 從中尋找到目標用戶 。
2、需要掌握運用大數據分析用戶需求的技術 。
大數據對用戶使用各種應用而產生的每一條數據都加以記錄 ， 營銷者可以用過分析這些數據來獲取用戶需求 ， 甚至挖掘出用戶也沒有意識到的潛在需求 。以移動游戲應用的推廣為例 ， 不同游戲玩家之間的喜好是有天差地別的 ， 沒有經過數據分析玩家喜好和使用習慣而投放的廣告 ， 往往都成為無用功 。
而通過分析用戶數據 ， 獲取各種信息來進行精準營銷 ， 能大大提高下載率和延長留存時間 。因此 ， 提升運用大數據分析用戶需求的技術 ， 也成為許多主流廣告平臺的工作重點之一 。
3、注意廣告創意與數據的相結合 。
現代人更喜愛個性的、新穎的廣告創意 ， 對廣告的審美要求也上升到了一個新的高度 。而簡單粗暴、缺乏創意的廣告早已不適應時代的進步 ， 這使得營銷者們對廣告創意越來越重視 。
依照分析數據得出的消費需求與讓人耳目一新的創意相結合 ， 理性的數據加上感性的藝術 ， 才能創造出點擊率高 ， 推廣效果好的廣告 。在互聯網時代 ， 精準營銷勢在必行 ， 這需要企業和營銷者更好地定位目標人群 ， 掌握分析大數據的技術 ， 結合創意來進行精準營銷 。
什么是大數據精準營銷大數據營銷是基于多平臺的大量數據 。
依托大數據技術的基礎上 ， 應用于互聯網廣告行業的營銷方式 。大數據營銷的核心在于讓網絡廣告在合適的時間 ， 通過合適的載體 ， 以合適的方式 ， 投給合適的人 。
大數據營銷衍生于互聯網行業 ， 又作用于互聯網行業 。依托多平臺的大數據采集 ， 以及大數據技術的分析與預測能力 ， 能夠使廣告更加精準有效 ， 給品牌企業帶來更高的投資回報率 。
數據特點
多平臺化數據采集：大數據的數據來源通常是多樣化的 ， 多平臺化的數據采集能使對網民行為的刻畫更加全面而準確 。多平臺采集可包含互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視未來還有戶外智能屏等數據 。
性價比高：和傳統廣告“一半的廣告費被浪費掉”相比 ， 大數據營銷在最大程度上 ， 讓廣告主的投放做到有的放矢 ， 并可根據實時性的效果反饋 ， 及時對投放策略進行調整 。
大數據時代 ， 怎么做好精準營銷大數據時代下 ， 如何精準獲客？
現如今 ， 大數據的使用無論是在商務層面還是我們的日常生活中 ， 都變得越來越普遍 ， 但是說到對大數據的使用 ， 最常見的還是在我們的商業服務行業中 ， 比如當下很火的大數據營銷 。
目前 ， 大數據已經滲入到了各個行業 ， 如何根據大數據精準定位用戶 ， 達到獲客目的？
1、精準定位消費者
在打營銷戰之前 ， 我們最先要做的就是梳理出我們的目標人群 ， 即消費人群 。而在這其中 ， 目標人群又可以劃分為以下三大類：直接目標人群、間接目標人群和二級目標人群 。
直接目標人群指的是購買和后期使用該產品的都是同一人 ， 間接目標人群指的是對直接目標人群購買行為有一定影響力的人 ， 類似于種草安利；二級目標人群指的就是使用該產品的人 。
當我們弄清楚以上幾大人群的定義之后 ， 我們就可以根據自己的產品屬性找出對應的目標用戶 ， 再根據目標人群的年齡階段、興趣愛好、購買習慣等找出他們真正的需求 。
2、媒體推廣
借助于部分主流網絡媒體 ， 樹立企業正面形象 ， 傳播企業品牌信息 ， 從而增強企業傳播聲量 ， 有效提高企業品牌在目標客群中的知名度和號召力 ， 最終影響到用戶的合作意向 。
3、自媒體運營
通過在常見的自媒體平臺如今日頭條、百家號、大魚號等 ， 長期穩定的發布和企業相關的優質內容（如企業動態、所獲榮譽等） ， 進而強化品牌在用戶心中的形象 。舉個簡單的例子 ， 我們某個企業在今日頭條、百家號等自媒體平臺 ， 長期有較為穩定的品牌信息露出 ， 作為普通用戶 ， 看到該企業的好感度遠大于同行業中沒在這些平臺做內容的企業 ， 當用戶真的有需求的時候 ， 自然而然先想到的就是有穩定信息露出的品牌了 。
4、微信獲客
作為全民使用頻率較高的的社交軟件 ， 微信獲客也逐漸成為各大企業常用的獲取方式之一 ， 企業通過微信群 ， 朋友圈等途徑做宣傳 ， 用戶與企業之間可以有個比較直接的溝通 ， 用戶有什么問題 ， 也能得到最及時的反饋 。
5、短視頻營銷
在快節奏的生活里 ， 越來越多的用戶傾向于通過短視頻來獲得企業相關的信息 ， 時間短、傳遞信息快 ， 相較于以往的圖文形式更加有趣且易于接收 。
值得一提的是 ， 以上幾種方式并非是完全獨立存在的 ， 想要精準獲客 ， 我們可以根據企業實際情況 ， 選擇最為合適的一種或者若干種營銷方式 ， 最大化實現精準獲客 。
圖片來源：Pexels
大數據精準營銷如何做精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務 ， 而大數據就是手段 。大數據精準營銷做法如下：
1、以用戶為導向 。
真正的營銷從來都是以用戶為中心的 ， 而大數據把用戶實實在在“畫”在了眼前 ， 營銷者可以根據數據庫內的數據構建用戶畫像 ， 來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況 ， 從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整 。
2、一對一個性化營銷 。
很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的 ， 但是用戶的需求是各不相同的 ， 如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行“一對一”個性化營銷 。利用大數據分析 ， 可以構建完善的用戶畫像 ， 了解消費者 ， 從而做出精準的個性化營銷 。
3、深度洞察用戶 。
深度洞察用戶 ， 挖掘用戶潛在需求 ， 是數據營銷的基礎 。利用數據標簽 ， 可以準確獲知用戶的潛在消費需求 。
例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉 ， 那么我們可以得知 ， 家里有小孩 ， 相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品 。洞察消費者需求后再進行投放 ， 營銷的效果將比撒網式有效且更易成交 。
4、營銷的科學性 。
實踐證明 ， 數據指導下的精準營銷相對于傳統營銷來說更具有科學性 。向用戶“投其所好” ， 向意向客戶推薦他們感興趣的東西 ， 遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效 。
大數據精準營銷包含方面
1、用戶畫像
用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型 。具體包含以下幾個維度：
用戶固定特征：性別 ， 年齡 ， 地域 ， 教育水平 ， 生辰八字 ， 職業 ， 星座 。
用戶興趣特征：興趣愛好 ， 使用APP ， 網站 ， 瀏覽/收藏/評論內容 ， 品牌偏好 ， 產品偏好 。
用戶社會特征：生活習慣 ， 婚戀 ， 社交/信息渠道偏好 ， 宗教信仰 ， 家庭成分 。
用戶消費特征：收入狀況 ， 購買力水平 ， 商品種類 ， 購買渠道喜好 ， 購買頻次 。
用戶動態特征：當下時間 ， 需求 ， 正在前往的地方 ， 周邊的商戶 ， 周圍人群 ， 新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步 。
2、數據細分受眾
在執行大數據分析的3小時內 ， 就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷 ， 全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下 。
3、預測
“預測”能夠讓你專注于一小群客戶 ， 而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家 。當我們采集和分析用戶畫像時 ， 可以實現精準營銷 。這是最直接和最有價值的應用 ， 廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶 。
這里面又可以通過上圖提到的搜索廣告 ， 展示社交廣告 ， 移動廣告等多渠道的營銷策略 ， 營銷分析 ， 營銷優化以及后端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化 ， 全面提升ROI 。
4、精準推薦
大數據最大的價值不是事后分析 ， 而是預測和推薦 ， 我就拿電商舉例 ， "精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能 。
數據整合改變了企業的營銷方式 ， 現在經驗已經不是累積在人的身上 ， 而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦 。未來 ， 銷售人員不再只是銷售人員 ， 而能以專業的數據預測 ， 搭配人性的親切互動推薦商品 ， 升級成為顧問型銷售 。
電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的？　信息大數據時代 ， 電商企業采用信息技術來收集和儲存大量的消費者信息資源 ， 并對其進行分析處理 ， 來進行精準的市場定位 ， 以及確定目標消費群體 ， 為實施精準營銷做第一手準備 。之后利用大數據平臺對目標消費群體進行屬性分析、篩選、分類標記 ， 建立用戶個性標簽 ， 針對用戶的不同個性需求 ， 提供精準的個性化產品和服務 ， 實現線上廣告的精準投放 。
電商企業想要做全局性和系統性的決策 ， 不能僅憑大量的數據 ， 還要加上商業分析 ， 大數據與商業分析的結合才能稱得上是大數據精準營銷 。在商業分析里 ， 必須先了解市場 ， 了解某個領域的消費者真正的需求；其次要了解行業 ， 包括行業的特征、要求和規則；最后才是懂企業的運營 ， 把多個模塊和資源有序地整合起來 ， 從而共同創造價值 。這些具備后 ， 用大數據進行適度輔佐 ， 在商業的主導下 ， 真正發揮大數據的作用 。下面我們將用一個例子來說明：電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的 。
項目背景：
年中大促期間 ， 電商平臺的護膚品各類品牌競爭激烈 ， 某護膚品品牌想借助大數據營銷平臺完成兩款面膜的線上推廣 。利用大數據平臺的精準定向方式 ， 針對全國18歲以上的女性進行線上廣告的推送 ， 為活動網站引入高質量客流 ， 促進消費者和品牌的深度互動 。
投放方案
1、優選投放媒體
優選幾個國內主流媒體和與產品相關性高的高質量媒體 ， 分別采用Banner、信息流和視頻貼片的廣告形式進行投放 。通過平臺一站式操作對這些媒體進行競價廣告投放 。當用戶點擊廣告后對其進行標記 。
【電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的 大數據精準營銷獲客】 2、MOB數據定向
通過MOB大數據 ， 智能分析移動設備擁有者的屬性以及設備中的APP構成 ， 鎖定女性用戶且安裝有美妝類APP的移動設備 ， 針對這對這類設備進行全媒體廣告投放 ， 對用戶進行廣告包圍 ， 加深用戶印象 ， 增加用戶購買意向 。
3、重定向
標記活動落地頁到訪人群 ， 當他們瀏覽有可競價廣告位的媒體時 ， 發起追蹤投放 ， 吸引對本廣告內容感興趣的訪客重新返回活動落地頁 。
4、投放優化
通過投放反饋的數據 ， 我們從這幾方面進行優化：
1、媒體平臺優化 ， 篩選出高點擊率媒體平臺 ， 排除低點擊率平臺；
2、投放時段優化 ， 排除低點擊率時段 ， 集中投放在高點擊率時段；
3、素材優化 ， 篩選出高點擊率素材并替換掉低點擊率素材 。
投放效果
在本次的線上推廣中 ， 小蜜蜂數據平臺全程實時監測投放數據 ， 其中18~24歲的女性訪客量占比為50%；25~29歲的女性訪客量占比為32%；30~34歲的女性訪客量占比為18% 。每位獨立訪客的付費比預期值要低20% ， 點擊量比預期值要高25% ， 到站轉化率超過預期值高15% 。
此案例可看出電商企業借用大數據進行精準營銷可大大提高電商廣告的精準度和命中率 ， 在減少交易成本的同時也提高了交易效率 ， 大大提升了整體的電商服務水平 ， 實現企業利益最大化 。???
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