电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的 大数据精准营销获客


大数据精准营销如何做大数据精准营销方法如下:
一、建立用户画像
根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型 , 包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面 。然后从已知的数据出发 , 挖掘和寻找线索 , 分析用户需求 , 进一步开发市场 。
传统时代的营销 , 以产品为中心 , 但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前 , 谁也不能保证 , 而通过大数据建立用户画像 , 对每个消费者进行个性化匹配 , 一对一营销 , 甚至精确算清楚成交转化率 , 能够大大提高投资回报比 。
二、用户分群分析
在大数据分析当中 , 描述分析是最基本的分析统计方法 , 其次还涉及到一些数据算法模型等 , 如响应率分析模型 , 客户倾向性模型等 , 帮助企业来更有针对性地进行营销推广 。
大数据分析所能带来的价值 , 最大的价值是在预测和推荐上 , 依赖消费者的行为来分析消费者 , 将更加了解消费者 , 也能实现自身产品营销的最大化 。
三、制定营销策略
有了用户画像 , 进行了相应的用户分群分析之后 , 企业能够更加清楚地了解到用户的需求 , 根据用户需求来推出新的营销策略 。再根据营销策略推出之后的客户反响 , 来进一步验证策略是否正确 , 进行进一步的优化调整 。
如何精准营销数据如何精准掌握营销数据 , 方法如下:
1、首先必须明确产品的目标群体 。
定位与产品自身相匹配的消费群体 , 是分析消费者购买习惯和消费需求的前提 , 让大数据分析有用武之地 。互联网时代下 , 人们可接触到的事物种类众多 , 每个人的喜好不同 , 个性化程度高 , 极具多样性 。
因此在寻找目标群体的过程中 , 要立足于各行业沉淀的数据 , 根据不同的标准来划分消费群体 , 建立用户信息的数据库 , 从中寻找到目标用户 。
2、需要掌握运用大数据分析用户需求的技术 。
大数据对用户使用各种应用而产生的每一条数据都加以记录 , 营销者可以用过分析这些数据来获取用户需求 , 甚至挖掘出用户也没有意识到的潜在需求 。以移动游戏应用的推广为例 , 不同游戏玩家之间的喜好是有天差地别的 , 没有经过数据分析玩家喜好和使用习惯而投放的广告 , 往往都成为无用功 。
而通过分析用户数据 , 获取各种信息来进行精准营销 , 能大大提高下载率和延长留存时间 。因此 , 提升运用大数据分析用户需求的技术 , 也成为许多主流广告平台的工作重点之一 。
3、注意广告创意与数据的相结合 。
现代人更喜爱个性的、新颖的广告创意 , 对广告的审美要求也上升到了一个新的高度 。而简单粗暴、缺乏创意的广告早已不适应时代的进步 , 这使得营销者们对广告创意越来越重视 。
依照分析数据得出的消费需求与让人耳目一新的创意相结合 , 理性的数据加上感性的艺术 , 才能创造出点击率高 , 推广效果好的广告 。在互联网时代 , 精准营销势在必行 , 这需要企业和营销者更好地定位目标人群 , 掌握分析大数据的技术 , 结合创意来进行精准营销 。
什么是大数据精准营销大数据营销是基于多平台的大量数据 。
依托大数据技术的基础上 , 应用于互联网广告行业的营销方式 。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间 , 通过合适的载体 , 以合适的方式 , 投给合适的人 。
大数据营销衍生于互联网行业 , 又作用于互联网行业 。依托多平台的大数据采集 , 以及大数据技术的分析与预测能力 , 能够使广告更加精准有效 , 给品牌企业带来更高的投资回报率 。
数据特点
多平台化数据采集:大数据的数据来源通常是多样化的 , 多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确 。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据 。
性价比高:和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比 , 大数据营销在最大程度上 , 让广告主的投放做到有的放矢 , 并可根据实时性的效果反馈 , 及时对投放策略进行调整 。
大数据时代 , 怎么做好精准营销大数据时代下 , 如何精准获客?
现如今 , 大数据的使用无论是在商务层面还是我们的日常生活中 , 都变得越来越普遍 , 但是说到对大数据的使用 , 最常见的还是在我们的商业服务行业中 , 比如当下很火的大数据营销 。
目前 , 大数据已经渗入到了各个行业 , 如何根据大数据精准定位用户 , 达到获客目的?
1、精准定位消费者
在打营销战之前 , 我们最先要做的就是梳理出我们的目标人群 , 即消费人群 。而在这其中 , 目标人群又可以划分为以下三大类:直接目标人群、间接目标人群和二级目标人群 。
直接目标人群指的是购买和后期使用该产品的都是同一人 , 间接目标人群指的是对直接目标人群购买行为有一定影响力的人 , 类似于种草安利;二级目标人群指的就是使用该产品的人 。
当我们弄清楚以上几大人群的定义之后 , 我们就可以根据自己的产品属性找出对应的目标用户 , 再根据目标人群的年龄阶段、兴趣爱好、购买习惯等找出他们真正的需求 。
2、媒体推广
借助于部分主流网络媒体 , 树立企业正面形象 , 传播企业品牌信息 , 从而增强企业传播声量 , 有效提高企业品牌在目标客群中的知名度和号召力 , 最终影响到用户的合作意向 。
3、自媒体运营
通过在常见的自媒体平台如今日头条、百家号、大鱼号等 , 长期稳定的发布和企业相关的优质内容(如企业动态、所获荣誉等) , 进而强化品牌在用户心中的形象 。举个简单的例子 , 我们某个企业在今日头条、百家号等自媒体平台 , 长期有较为稳定的品牌信息露出 , 作为普通用户 , 看到该企业的好感度远大于同行业中没在这些平台做内容的企业 , 当用户真的有需求的时候 , 自然而然先想到的就是有稳定信息露出的品牌了 。
4、微信获客
作为全民使用频率较高的的社交软件 , 微信获客也逐渐成为各大企业常用的获取方式之一 , 企业通过微信群 , 朋友圈等途径做宣传 , 用户与企业之间可以有个比较直接的沟通 , 用户有什么问题 , 也能得到最及时的反馈 。
5、短视频营销
在快节奏的生活里 , 越来越多的用户倾向于通过短视频来获得企业相关的信息 , 时间短、传递信息快 , 相较于以往的图文形式更加有趣且易于接收 。
值得一提的是 , 以上几种方式并非是完全独立存在的 , 想要精准获客 , 我们可以根据企业实际情况 , 选择最为合适的一种或者若干种营销方式 , 最大化实现精准获客 。
图片来源:Pexels
大数据精准营销如何做精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务 , 而大数据就是手段 。大数据精准营销做法如下:
1、以用户为导向 。
真正的营销从来都是以用户为中心的 , 而大数据把用户实实在在“画”在了眼前 , 营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像 , 来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况 , 从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整 。
2、一对一个性化营销 。
很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题:产品是一样的 , 但是用户的需求是各不相同的 , 如何把相同的产品卖给不同的用户?这就需要我们进行“一对一”个性化营销 。利用大数据分析 , 可以构建完善的用户画像 , 了解消费者 , 从而做出精准的个性化营销 。
3、深度洞察用户 。
深度洞察用户 , 挖掘用户潜在需求 , 是数据营销的基础 。利用数据标签 , 可以准确获知用户的潜在消费需求 。
例如:我们得知一位用户曾购买过奶粉 , 那么我们可以得知 , 家里有小孩 , 相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品 。洞察消费者需求后再进行投放 , 营销的效果将比撒网式有效且更易成交 。
4、营销的科学性 。
实践证明 , 数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性 。向用户“投其所好” , 向意向客户推荐他们感兴趣的东西 , 远远要比毫无目标的被动式营销更具成效 。
大数据精准营销包含方面
1、用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型 。具体包含以下几个维度:
用户固定特征:性别 , 年龄 , 地域 , 教育水平 , 生辰八字 , 职业 , 星座 。
用户兴趣特征:兴趣爱好 , 使用APP , 网站 , 浏览/收藏/评论内容 , 品牌偏好 , 产品偏好 。
用户社会特征:生活习惯 , 婚恋 , 社交/信息渠道偏好 , 宗教信仰 , 家庭成分 。
用户消费特征:收入状况 , 购买力水平 , 商品种类 , 购买渠道喜好 , 购买频次 。
用户动态特征:当下时间 , 需求 , 正在前往的地方 , 周边的商户 , 周围人群 , 新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步 。
2、数据细分受众
在执行大数据分析的3小时内 , 就可以轻松完成以下的目标:精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷 , 全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下 。
3、预测
“预测”能够让你专注于一小群客户 , 而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家 。当我们采集和分析用户画像时 , 可以实现精准营销 。这是最直接和最有价值的应用 , 广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户 。
这里面又可以通过上图提到的搜索广告 , 展示社交广告 , 移动广告等多渠道的营销策略 , 营销分析 , 营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化 , 全面提升ROI 。
4、精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析 , 而是预测和推荐 , 我就拿电商举例 , "精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能 。
数据整合改变了企业的营销方式 , 现在经验已经不是累积在人的身上 , 而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐 。未来 , 销售人员不再只是销售人员 , 而能以专业的数据预测 , 搭配人性的亲切互动推荐商品 , 升级成为顾问型销售 。
电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的? 信息大数据时代 , 电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源 , 并对其进行分析处理 , 来进行精准的市场定位 , 以及确定目标消费群体 , 为实施精准营销做第一手准备 。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记 , 建立用户个性标签 , 针对用户的不同个性需求 , 提供精准的个性化产品和服务 , 实现线上广告的精准投放 。
电商企业想要做全局性和系统性的决策 , 不能仅凭大量的数据 , 还要加上商业分析 , 大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销 。在商业分析里 , 必须先了解市场 , 了解某个领域的消费者真正的需求;其次要了解行业 , 包括行业的特征、要求和规则;最后才是懂企业的运营 , 把多个模块和资源有序地整合起来 , 从而共同创造价值 。这些具备后 , 用大数据进行适度辅佐 , 在商业的主导下 , 真正发挥大数据的作用 。下面我们将用一个例子来说明:电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的 。
项目背景:
年中大促期间 , 电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈 , 某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广 。利用大数据平台的精准定向方式 , 针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送 , 为活动网站引入高质量客流 , 促进消费者和品牌的深度互动 。
投放方案
1、优选投放媒体
优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体 , 分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放 。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放 。当用户点击广告后对其进行标记 。
【电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的 大数据精准营销获客】 2、MOB数据定向
通过MOB大数据 , 智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成 , 锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备 , 针对这对这类设备进行全媒体广告投放 , 对用户进行广告包围 , 加深用户印象 , 增加用户购买意向 。
3、重定向
标记活动落地页到访人群 , 当他们浏览有可竞价广告位的媒体时 , 发起追踪投放 , 吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页 。
4、投放优化
通过投放反馈的数据 , 我们从这几方面进行优化:
1、媒体平台优化 , 筛选出高点击率媒体平台 , 排除低点击率平台;
2、投放时段优化 , 排除低点击率时段 , 集中投放在高点击率时段;
3、素材优化 , 筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材 。
投放效果
在本次的线上推广中 , 小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据 , 其中18~24岁的女性访客量占比为50%;25~29岁的女性访客量占比为32%;30~34岁的女性访客量占比为18% 。每位独立访客的付费比预期值要低20% , 点击量比预期值要高25% , 到站转化率超过预期值高15% 。
此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率 , 在减少交易成本的同时也提高了交易效率 , 大大提升了整体的电商服务水平 , 实现企业利益最大化 。???
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