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如何利用大数据实现精准营销?——数据基础、挑战及建议

Yaoyao

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作者:Yaoyao
阅读时长:4分钟2019年11月06日自21世纪早期行业分析员Doug Laney 提出大数据(big data)的定义以来,大数据的概念就被广泛传播和接受。企业日常接收到的在体量(volume)、速度(velocity)、多样性(variability)上不断增长的大量数据是我们定义的大数据概念。对于「市场部门」来说,大数据是是在我们所生活的信息化世界中诞生的,也必然影响新市场营销大环境。 围绕客户互动、留存、渠道优化三个方面的大数据有助于提升市场精准营销表现通过将大数据与市场管理策略结合,市场营销部门可以通过以下三个方面在大数据精准营销中大展身手: 客户互动:大数据可以提供的洞察不仅限于客户是谁,还包括他们在哪、他们想要什么、他们想要被联系的方式和什么时候想被联系。这将为大数据精准营销打下基础; 客户留存和忠诚度:大数据可以帮助你发现对客户忠诚度的影响因素和让他们不断回购的关键点。识别这些因素可以为大数据精准营销提供指导性方向; 市场营销优化及业绩:有了大数据,你可以决定多渠道营销支出的最优分配,以及通过测试、衡量和分析不断优化市场营销项目。 市场部门所需的三大类数据基础:客户、运营、金融 客户:对市场营销来说最熟悉的大数据类别可能包括行为、态度和交易数据,这些数据来源有营销活动、线下店铺、官网、客户问卷、社交媒体、线上社区和忠诚度项目等。 运营:此大数据类别通常包括目标性标准,用来衡量与营销运营、资源分配、资产管理、预算控制等相关市场营销流程的质量。 金融:通常存在于公司的金融系统中,此大数据类别可能包括销售、营收、利润和其他用来衡量公司金融健康程度的目标性数据类型。 市场部门在应用大数据中将遇到数据选择、分析工具选择及实际应用的挑战想要高效利用大数据,市场部门遇到的挑战可能会更大,这是因为大部分的分析系统与市场部门的数据、流程和决策不一致。对市场部门来说,在应用大数据进行精准营销时所遇的三大挑战是: 知道收集哪些数据。随处都有数据,您会面对大量的客户及其运营和产生的数据,但多并不意味着好,选择正确的数据才有效。 知道使用哪些分析工具。随着大数据体量的增长,留给决策和执行的时间在减少。分析工具可以帮您整合和分析数据,也包括向企业内部及时传达您所选择的相关洞察和决策。 知道如何将数据转为洞察再产生影响。当您有数据后,如何将它转为洞察?您又如何利用洞察为您的市场营销项目产生积极影响? 关于洞察、传达、目标的三个步骤让大数据成功应用为大数据精准营销 使用大数据来实现深层次洞察。大数据为您提供了从数据中不断挖掘深层次洞察的机会,一层层抽丝剥茧来揭示更深层次的洞察。获得最初的分析后,您可以利用每次获得的更深层次的洞察进行下一步探索。这个层次的洞察可以帮助您制定特定的策略和行动来驱动发展。 将从大数据获得的洞察传达给相关执行人员。毋庸置疑,CMO(首席营销官)需要大数据提供的有意义的洞察,但同时前线的店铺经理、呼叫中心的电话员、销售顾问及相关人员也需要。仅仅将洞察传递给董事会的人有什么用呢?最重要的是将它传达给执行人员。 千里之行,始于足下。使用大数据有时是很有压力的,所以从一些主要目标开始使用。您想要收获什么成果?当您决定好了以后,您可以确定您需要哪些数据来支持相关分析。当您完成了这个项目,再攻克下一个目标,以此类推。 了解更多「大数据精准营销」如何助力市场部门,点击页面下方的表格,申请试用SCRM营销自动化工具吧! 

自21世纪早期行业分析员Doug Laney 提出大数据(big data)的定义以来,大数据的概念就被广泛传播和接受。企业日常接收到的在体量(volume)、速度(velocity)、多样性(variability)上不断增长的大量数据是我们定义的大数据概念。对于「市场部门」来说,大数据是是在我们所生活的信息化世界中诞生的,也必然影响新市场营销大环境。

 

围绕客户互动、留存、渠道优化三个方面的大数据有助于提升市场精准营销表现

通过将大数据与市场管理策略结合,市场营销部门可以通过以下三个方面在大数据精准营销中大展身手:

  • 客户互动:大数据可以提供的洞察不仅限于客户是谁,还包括他们在哪、他们想要什么、他们想要被联系的方式和什么时候想被联系。这将为大数据精准营销打下基础;
  • 客户留存和忠诚度:大数据可以帮助你发现对客户忠诚度的影响因素和让他们不断回购的关键点。识别这些因素可以为大数据精准营销提供指导性方向;
  • 市场营销优化及业绩:有了大数据,你可以决定多渠道营销支出的最优分配,以及通过测试、衡量和分析不断优化市场营销项目。

 

市场部门所需的三大类数据基础:客户、运营、金融

  • 客户:对市场营销来说最熟悉的大数据类别可能包括行为、态度和交易数据,这些数据来源有营销活动、线下店铺、官网、客户问卷、社交媒体、线上社区和忠诚度项目等。
  • 运营:此大数据类别通常包括目标性标准,用来衡量与营销运营、资源分配、资产管理、预算控制等相关市场营销流程的质量。
  • 金融:通常存在于公司的金融系统中,此大数据类别可能包括销售、营收、利润和其他用来衡量公司金融健康程度的目标性数据类型。

 

精准营销——数据基础

市场部门在应用大数据中将遇到数据选择、分析工具选择及实际应用的挑战

想要高效利用大数据,市场部门遇到的挑战可能会更大,这是因为大部分的分析系统与市场部门的数据、流程和决策不一致。对市场部门来说,在应用大数据进行精准营销时所遇的三大挑战是:

  • 知道收集哪些数据。随处都有数据,您会面对大量的客户及其运营和产生的数据,但多并不意味着好,选择正确的数据才有效。
  • 知道使用哪些分析工具。随着大数据体量的增长,留给决策和执行的时间在减少。分析工具可以帮您整合和分析数据,也包括向企业内部及时传达您所选择的相关洞察和决策。
  • 知道如何将数据转为洞察再产生影响。当您有数据后,如何将它转为洞察?您又如何利用洞察为您的市场营销项目产生积极影响?

 

关于洞察、传达、目标的三个步骤让大数据成功应用为大数据精准营销

  1. 使用大数据来实现深层次洞察。大数据为您提供了从数据中不断挖掘深层次洞察的机会,一层层抽丝剥茧来揭示更深层次的洞察。获得最初的分析后,您可以利用每次获得的更深层次的洞察进行下一步探索。这个层次的洞察可以帮助您制定特定的策略和行动来驱动发展。
  2. 将从大数据获得的洞察传达给相关执行人员。毋庸置疑,CMO(首席营销官)需要大数据提供的有意义的洞察,但同时前线的店铺经理、呼叫中心的电话员、销售顾问及相关人员也需要。仅仅将洞察传递给董事会的人有什么用呢?最重要的是将它传达给执行人员。
  3. 千里之行,始于足下。使用大数据有时是很有压力的,所以从一些主要目标开始使用。您想要收获什么成果?当您决定好了以后,您可以确定您需要哪些数据来支持相关分析。当您完成了这个项目,再攻克下一个目标,以此类推。

 

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