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大数据应用于精准营销

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大数据应用于精准营销

一、大数据与精准营销间的关系

大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下,尽可能多地获取消费者的信息,从中分析挖掘他们的潜在需求,并利用数据技术进行精准的广告投放,使营销更具针对性。

首先,大数据为精准营销提供了海量的数据信息。 在互联网中,用户的信息行为都能转化为数据,企业通过分析这些数据,挖掘消费者的潜在需求,运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放,实现精准的营销。 同时,在营销过程中,每一个用户的 Cookies 数据是可记录和查询的, 即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹,利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库,实现客户的信息管理。 大数据使更高效的精准营销得以实现,精准营销又为大数据提供更多信息积累。

二、大数据下的精准营销模式

1. 受众精准

大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。 通过对数据的整合分析,我们可以得出清晰的用户画像,了解用户的个性与需求,从而实现一对一的精准投放和服务。 如拥有强大的数据管理平台(DMP)的 TalkingData,能对超过 20 亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取,结合一系列算法模型,输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。 由此,企业可以更加精准地找出目标受众,进行针对性的广告投放。

2. 成本精准

大数据技术使广告投放更加精准,提升了广告的转化率和回报率,大大节约了成本。 在大数据的支持下,我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息, 从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等,更加准确地定位目标受众并进行细分。 再运用人群定向技术,精准地向受众投放针对性的广告。 这样的精准投放,改变了以往大范围无目的的广泛投放模式,大大节约广告投放成本,避免浪费。 同时,精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求,更容易使其对产品和服务产生好感,从而大大提高了广告的转化率和回报率。 企业通过大数据进行精准营销,可最大程度降低营销成本,提升品牌价值。

3. 效果精准

运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合,使精准营销的层次得到进一步提高。 在大数据技术的支撑下,我们可以得到清晰的目标受众定位,有效细分人群,提供针对性较强的个性化聚合服务。 改变了以往精准营销提供综合化服务的局面,大大提高了营销的效果。 如,卓战科技通过对用户线上线下的数据进行只能筛选, 为不同的使用情境建构了不同的推荐机制,使推荐引擎从以往的综合化服务转向个性化聚合服务。 由此,商品导购更加智能化,消费者好感度增强,有效提高产品和服务的销量,增强了营销的效果。

三、大数据在精准营销中的应用

1. 用户数据的挖掘

互联网时代下,用户的任何行为都会留下痕迹,利用系统日志数据、访问社交网络信息等,我们通过用户反馈信息,识别分析出用户的基本属性、兴趣爱好、消费行为、潜在需求等。 以 Facebook 为例, 超过 12 亿的用户量为其提供了海量数据。 Facebook 可以从 Cookies 追踪它的用户, 如用户在使用 Facebook 的同时浏览网页, 便可以追踪到用户所访问页面的网址。用户在 Facebook 里添加的标签,点过的赞等等也都可以成为 Facebook 识别和分析用户的基本属性、个性取向、情感状态、消费水平、政治倾向等各方面信息的数据依据。 企业可以通过访问 Facebook 主题数据对消费者进行研究大数据时代精准营销, 进一步了解消费者,绘制品牌受众地图,进行品牌内容评估,从而准确地投放广告、开发客户,实现精准营销。

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2. 定向广告的推送

精准营销成功的一个重要条件是精准的营销信息推送,即将相关的产品广告、促销活动等信息向目标受众推送,引发其关注并产生点击、阅读等行为,从而进一步吸引其购买产品。 它包含两方面,一是目标受众,即营销信息应该推给谁;二是信息内容,即向其推送怎样的信息。 以前,企业难以获取足够的用户信息,因此无法采取有针对性的传播内容,造成大量的广告资源浪费。 在大数据时代,我们可以搜集大量的用户信息并进行分析,从而判断出我们的目标受众大数据时代精准营销,进行个性化的定向广告推送,大大提升了广告效率,节约广告成本。

四、精准营销的大数据技术应用

1. 大数据分布式存储管理技术

大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。 当大数据处理平台搭建后,将要考虑数据存储问题。在集群环境下,需要大数据的储存并发访问,主要采用分布存储系统。 分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理,但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理 。 因此,面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生。

2. 数据分析

金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。 大数据以应用系统需要有相关专业及知识结构的应用行业专家对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型,并采用分析软件进行分析归纳数据, 计算机专业人员通过以上分析,再进行设计和开发相关大数据应用系统。 通过其存储、计算、分析等技术层面的运用,能够构建针对不同行业领域的大数据分析或解决方案。

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