大数据营销价值的十大来源 - 推酷

        营销是一门学问吗？固然是，从人类有交易活动开始，营销便一直存在，且随着时代的变化而不断产生新的形式。进入大数据时代，市场营销也随之而慢慢进化。

在某些方面，当前的市场营销行业也存在着史无前例的潜力，这即是大数据时代市场营销专业就业方向的新趋势。不少人表示，将传统的市场营销智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优点。可是要作到这一点，首先还有不少工做要作。沃顿商学院运营与信息管理学教授桑德拉·希尔（shawndra hill）表示：“这是一个很是激动人心的时代。有大量的数据可挖掘，以深刻了解客户，了解他们的态度和他们在想什么。此外，数据挖掘在过去的十年已经取得了长足的进步，但咱们还有很长的路要走……也就是要弄清楚人们说话背后的真正含义。”

许多人感受到大数据时代正在到来，但每每只是一种朦胧的感受，对于其真正对营销带来的威力能够用一个时髦的词来形容--不明觉厉。实际上，仍是应尽可能弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于如下几个方面。

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爱与购买习惯，甚至作到“比用户更了解用户本身”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。不管如何，那些过去将“一切以客户为中心”做为口号的企业能够想一想，过去大家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说起，可是真正作到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其缘由，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，由于其缺乏用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，如今的RTB广告等应用则向咱们展现了比之前更好的精准性，而其背后靠的便是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。

若是能在产品生产以前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产便可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》以前，即经过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果真捕获了观众的心。又好比，《小时代》在预告片投放后，即从微博上经过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，所以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，即便对方不会告诉你，但你却能够经过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可经过大数据分析找准方向。例如，能够进行传播趋势分析、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，能够经过监测掌握竞争对手传播态势，并能够参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至能够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，然而大数据可让企业提早有所洞悉。在危机爆发过程当中，最须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。大数据能够采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程当中的观点，识别关键人物及传播路径，进而能够保护企业、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，或许这一切均可以更加有事实支撑。从用户访问的各类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种内容及与他人互动的内容中，能够找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就能够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情况，作最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提早救你一命。只要经过遍及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以前，就会提早向你或4S店预警，这决不只仅是节省金钱，并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，以便及时地进行防护性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。

面对突飞猛进的新媒体，许多企业想经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。大数据应用能够分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各类规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体作精准营销，进而可使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不一样维度的标签，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%。以后，他又经过大数据分析，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，其它各项奖预测所有命中。

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”案例便是那时的杰做。只是因为大数据时代上述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、过期的数据对决策者而言简直就是灾难。

那些寻找大数据营销切入点的企业不妨看看上述应用，或许能有所启发。

（文章编辑：白思洛）

来自为知笔记(Wiz)