大数据对品牌营销究竟有什么用
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2017-06-27 · 投资创业,要有远见
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大数据营销的主要价值源于以下几个方面:
第一,用户行为与特征分析显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二,精准营销信息推送支撑过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。
第三,引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《纸牌屋》之前,即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员,结果果然捕获了观众的心。又比如,《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四,竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五,品牌危机监测及管理支持新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类事件过程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源头和关键节点,快速有效地处理危机。
第六,企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七,大数据用于改善用户体验要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提醒。例如,在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息,在你的汽车关键部件发生问题之前,就会提前向你或4S店预警,这决不仅仅是节省金钱,而且对保护生命大有裨益。事实上,美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况,以便及时地进行防御性修理。
第八,SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。
第九,发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如,阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如,在2012年美国总统选举中,微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型,准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果,准确性高于98%。之后,他又通过大数据分析,对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测,除最佳导演外,其它各项奖预测全部命中。
第十,市场预测与决策分析支持对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道,似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
第一,用户行为与特征分析显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二,精准营销信息推送支撑过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。
第三,引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《纸牌屋》之前,即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员,结果果然捕获了观众的心。又比如,《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四,竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五,品牌危机监测及管理支持新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类事件过程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源头和关键节点,快速有效地处理危机。
第六,企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七,大数据用于改善用户体验要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提醒。例如,在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息,在你的汽车关键部件发生问题之前,就会提前向你或4S店预警,这决不仅仅是节省金钱,而且对保护生命大有裨益。事实上,美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况,以便及时地进行防御性修理。
第八,SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。
第九,发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如,阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如,在2012年美国总统选举中,微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型,准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果,准确性高于98%。之后,他又通过大数据分析,对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测,除最佳导演外,其它各项奖预测全部命中。
第十,市场预测与决策分析支持对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道,似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
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九一数榜认为:对品牌数字资产的全面掌控能力
在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合,而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说,它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等,甚至是奖励给用户的积分,都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲,企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源,即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要,全世界所有的资产,只有一个资产越用越有价值,它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系,你不用数据它就变成了一堆数字,如果你用,这个数字越多,对应的数字资产就越有价值。
在对品牌营销数据的积累上,上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产,它有赖于两个维度的拓展:一是垂直纵深数据的收集,二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤,从而才能找到最核心有效的数据进行运用,这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产(九一数榜)。
在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合,而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说,它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等,甚至是奖励给用户的积分,都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲,企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源,即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要,全世界所有的资产,只有一个资产越用越有价值,它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系,你不用数据它就变成了一堆数字,如果你用,这个数字越多,对应的数字资产就越有价值。
在对品牌营销数据的积累上,上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产,它有赖于两个维度的拓展:一是垂直纵深数据的收集,二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤,从而才能找到最核心有效的数据进行运用,这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产(九一数榜)。
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九一数榜致力于做企业和机构的品牌大数据服务商,让营销决策更有数、让企 业投资决策更有据。
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