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大数据营销

概述

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。

定义

大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。

大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。

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。

强调时效性:

在网络时代,网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略,它可通过技术手段充分了解网民的需求,并及时响应每一个网民当前的需求,让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。

个性化营销:

在网络时代,广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向,选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今,广告主完全以受众为导向进行广告营销,因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方,关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时,广告内容有所不同,大数据营销实现了对网民的个性化营销。

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。

关联性:

大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性,由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容,以及可知晓网民身在何处,这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

大数据营销的实现过程:

大数据营销并非是一个停留在概念上的名词,而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷,且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上,国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数据营销平台AdTime率先推出了大数据广告运营平台——云图。据介绍,云图的云代表云计算,图代表可视化。云图的含义是将云计算可视化,让大数据营销的过程不再神秘。

云图是AdTime构建的大数据平台系统,该系统具备海量数据、实时计算、跨网络平台汇聚、多用户行为分析、多行业报告分析等特点。

大数据营销是基于大数据分析的基础上,描绘、预测、分析、指引消费者行为,从而帮助企业制定有针对性的商业策略。

大数据营销中所依赖的数据,往往是基于hadoop架构分类的静态人群属性和兴趣爱好常量,这导致了大数据营销在本质上很难以去控制和捕获用户的需求。

契机

第一,用户行为与特征分析。只有积累足够的用户数据,才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”。这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。

第二,
第二,精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及,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。

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。

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。

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。似是而非或错误的、过时的数据对决策者是灾难。

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