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大数据营销等同于精准营销,或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而,数据本身不会产生价值。为此,我们要把数据组织成数据资源体系,再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上,通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度,以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用,从而产生大数据的大价值,真正实现了从数据到知识的转变,为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例,展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料
大数据营销
大数据营销三个案例分析
案例一:笔者在银行工作,通过对储户身份证信息进行海量剖析,发现一个有趣的现象,即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息,有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户,迅速的对新推出的理财产品进行电话营销,做到不出门即可实现销售,较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理,通过身份证信息,在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动,对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销,通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销,较好的引起男性客户的兴趣,有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位,加强对客户的认知,为客户找到价值,从而带动销量。
案例二:在与供电部门合作期间,供电部门提供了一条信息,市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为,出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意,似乎与银行搭不上关系,但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”,通过手机银行与商家合作,在晚上12点进行促销秒杀活动,即推动了手机银行业务量的提升,同时也带动商家销量的倍增,实现了双赢。
案例三:在为企业代发工资数据中,我们曾发现一个现象,即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额,金额不大,1000元也有,几千的也有,长期不动的也有,活期利率很低,但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额,这些客户工资用了也就用了,成了“月光族”,没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织,为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务,并享受”一客(群)一策“的定制服务,我们进行专题研究。
最终,我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传,同步利用信用卡宣传,几场现场专题沙龙下来,引起了不少企业员工的注意和兴趣,着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果,反映的是数据层面的规律,它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据,从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是:5个合适,在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲,当我们通过对完成数据分析之后,找出相同的规律,当然还有一些个性化数据体现,为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲,我们需要以下三个步骤:
第一步:数据采集,了解用户,通过收集用户所有的数据,主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类,静态数据就是用户相对稳定的信息,如性别、地域、职业、消费等级等,动态数据就是用户不停变化的行为信息,如消费习惯、购买行为等;
第二步:分析这些数据,给客户画像,画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等,分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步,也就是最后一步,将这些画面综合起来,拼成一张较为完整的图,这样我们对客户就有了一个大概的了解。
基于大数据的精准营销与应用场景
大数据营销时代来临营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展,信息过载,数据爆炸、消费者个性化需求的凸显,消费者成为商业行为的主宰者;另一方面,大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。
基于数据的营销基本过程:
基于大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、数据层:采集和处理数据
大数据处理的数据类型包括:括、文本、网页、社交网络,还有传统的交易数据。
不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集
2、业务层:建模分析数据
使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层:解读数据
数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型:
人口统计学数据:包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息;
用户行为数据:访问、页面停留时长、触点等。
用户内容偏好数据:感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。
交易数据:实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景:从企业营销应用层面上看,主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系,每个独立要素都可制定营销策略,同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。
应用1:客户价值识别(用户特征)
通过对用户交易历史数据收集;
进行RFM分析,定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度;潜在用户:主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。
通过因子分析,发觉影响用户重复购买的主要因素,从类似:价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重,调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导,调整宣传重点或组合营销方式。
应用2:用户行为指标:
通过对用户行为数据收集;
通过用户行为渠道来源的自动追踪:系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类,根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。
营销效用方面:知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响,他们怎样进入特定网站,跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。
根据地理位置分别设定目标,比如大多数中上层人士,居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。
应用3:个性化关联分析
通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集;通过分析客户群需求相似程度、产品相似度,通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。
大数据精准营销面临挑战:
1、多渠道融合进行精准营销:全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化:营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。
2、最近几年,互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及,使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。
3、基于数据挖掘的即时营销:企业如今正在渐渐远离批量处理,转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据,立即优化营销效果。
4、精准营销系统:自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。
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