現(xiàn)在人人都在研究大數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)也給許多行業(yè)帶了新的商機(jī),那么在大數(shù)據(jù)時(shí)代,全網(wǎng)營銷該做出什么樣的改變呢?
一,用戶舉動(dòng)與特性分析。
顯然,只要積累充足的用戶數(shù)據(jù),就能分析出用戶的喜愛與購買風(fēng)俗,甚至做到“比用戶更了解用戶本身”。有了這一點(diǎn),才是很多大數(shù)據(jù)營銷的前提與出發(fā)點(diǎn)。無論如何,那些曩昔將“統(tǒng)統(tǒng)以客戶為中間”作為口號的企業(yè)可以想想,曩昔你們真的能及時(shí)周全地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)題目的答案才更明確。
二,精準(zhǔn)營銷信息推送支持。
曩昔多少年了,精準(zhǔn)營銷總在被很多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛濫。究其緣故原由,重要就是曩昔名義上的精準(zhǔn)營銷并不怎么精準(zhǔn)百度關(guān)鍵詞排名,由于其缺少用戶特性數(shù)據(jù)支持及細(xì)致正確的分析。相對而言,如今的RTB廣告等應(yīng)用則向我們展示了比曩昔更好的精準(zhǔn)性,而其背后靠的即是大數(shù)據(jù)支持。
三,指導(dǎo)產(chǎn)品及營銷運(yùn)動(dòng)投用戶所好。
假如能在產(chǎn)品生產(chǎn)之前了解潛在用戶的重要特性,以及他們對產(chǎn)品的期待,那么你的產(chǎn)品生產(chǎn)即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《紙牌屋》之前,即通過大數(shù)據(jù)分析知道了潛在觀眾最喜好的導(dǎo)演與演員,效果果然捕捉了觀眾的心。又比如,《小時(shí)代》在預(yù)報(bào)片投放后,即從微博上通過大數(shù)據(jù)分析得知其電影的重要觀眾群為90后女性,因此后續(xù)的營銷運(yùn)動(dòng)則重要針對這些人群睜開。
四,競爭對手監(jiān)測與品牌傳播。
競爭對手在干什么是很多企業(yè)想了解的,即使對方不會(huì)告訴你,但你卻可以通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測分析得知。品牌傳播的有用性亦可通過大數(shù)據(jù)分析找準(zhǔn)方向。例如,可以進(jìn)行傳播趨勢分析、內(nèi)容特性分析、互動(dòng)用戶分析、正負(fù)情緒分類、口碑品類分析、產(chǎn)品屬性分布等,可以通過監(jiān)測掌握競爭對手傳播態(tài)勢,并可以參考行業(yè)標(biāo)桿用戶策劃,根據(jù)用戶聲音策劃內(nèi)容河南人事考試網(wǎng),甚至可以評估微博矩陣運(yùn)營結(jié)果。
五,品牌危急監(jiān)測及管理支撐。
新媒體時(shí)代,品牌危急使很多企業(yè)談虎色變,然而大數(shù)據(jù)可以讓企業(yè)提前有所洞悉。在危急爆發(fā)過程中,最必要的是跟蹤危急傳播趨勢,識別緊張參與人員,方便快速應(yīng)對。大數(shù)據(jù)可以采集負(fù)面定義內(nèi)容,及時(shí)啟動(dòng)危急跟蹤和報(bào)警,按照人群社會(huì)屬性分析,聚類事件過程中的觀點(diǎn),識別關(guān)鍵人物及傳播路徑,進(jìn)而可以珍愛企業(yè)、產(chǎn)品的聲譽(yù),捉住源頭和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),快速有用地處理危急。
六,企業(yè)重點(diǎn)客戶篩選。
很多企業(yè)家糾結(jié)的事是:在企業(yè)的用戶、摯友與粉絲中,哪些是最有價(jià)值的用戶?有了大數(shù)據(jù),或許這統(tǒng)統(tǒng)都可以更加有事實(shí)支持。從用戶訪問的各種網(wǎng)站可判斷其最近關(guān)心的東西是否與你的企業(yè)相干;從用戶在社會(huì)化媒體上所發(fā)布的各類內(nèi)容及與他人互動(dòng)的內(nèi)容中,可以找出千絲萬縷的信息,行使某種規(guī)則關(guān)聯(lián)及綜合起來,就可以幫助企業(yè)篩選重點(diǎn)的目標(biāo)用戶。
七,大數(shù)據(jù)用于改善用戶體驗(yàn)。
要改善用戶體驗(yàn),關(guān)鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產(chǎn)品的狀態(tài),做最適時(shí)的提示。例如,在大數(shù)據(jù)時(shí)代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運(yùn)行信息,在你的汽車關(guān)鍵部件發(fā)生題目之前,就會(huì)提前向你或4S店預(yù)警,這決不僅僅是節(jié)省金錢,而且對珍愛生命大有裨益。事實(shí)上,美國的UPS快遞公司早在2000年就行使這種基于大數(shù)據(jù)的展望性分析體系來檢測全美60000輛車輛的實(shí)時(shí)車況,以便及時(shí)地進(jìn)行防御性補(bǔ)綴。