大数据背景下精准营销的机遇和挑战_第1页
大数据背景下精准营销的机遇和挑战_第2页
大数据背景下精准营销的机遇和挑战_第3页
大数据背景下精准营销的机遇和挑战_第4页
大数据背景下精准营销的机遇和挑战_第5页
已阅读5页,还剩3页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、大数据背景下精准营销的机遇和挑战 2011年麦肯锡的报告宣告了大数据时代的到来。大数据的 到来给精准营销领域带来了变革。从市场机会分析、市场细分、 目标市场的选择到市场定位、营销组合、营销计划,数据的使用 贯穿着精准营销的每个环节。高效地完成数据的收集、整理、加 工、分析,已经成为营销效果优劣的关键。大数据究竟给精准营 销带来了哪些发展机遇?哪些挑战?企业应该如何应对?本文 将针对这一系列问题展开讨论。 1. 大数据的本质 学界尚未对大数据的概念给出共识。 维基百科将大数据定 ?x 为:由巨型数据集组成, 数据集的大小超出人类在可接受时间下 的收集、应用、管理和处理能力的数据。国际数据公司(I

2、DC) 在 2012 年将大数据的概念定义为:有关 2 种或者是 2 种以上的 数据维度和形式, 具有实时性和高速度的, 并且数据存储量吸收 多于100TB的数据。但是无论哪种定义,对大数据的解释主要围 绕着以下几个特点。 1.1 Volume (规模化) 数据的规模和数量庞大。数据的计量单位从GB到TB再到 PB,甚至开始以EB和ZB来计量。仅每天就有高达 50个TB的 数据产生。IDC公司预测指出到2020年全球数据总量将再增加 50 倍。 1.2 Variety (全面化) 大数据类型繁多。 例如, 除了记录消费者和卖家产生的消费 信息外,还记录下了包括物流、支付等其他各类信息,甚至消费

3、 者的网页浏览顺序和每个网页停留时间都会被当成重要的数据 记录下来。同时,各类数据之间的关联性复杂,既有可能毫无关 联,又有可能完全相关。 1.3 Velocity (快速化) 大数据以数据流的形式出现、快速地产生, 具有很强的时 效性。还是以淘宝为例,用户在使用网站的同时,网站就在开始 自动捕捉用户的各类数据。 换句话说数据的产生和被储存是同时 进行的。之所以需要快速是因为数据的状态和价值会随时间和空 间的变化而迅速变化。 1.4 Value (价值巨大) 大数据的价值巨大,但这里的价值是针对整个数据集合而 言。而如果单独去衡量集合中的单个数据或者单个维度的数据, 那么数据价值很有可能较低,

4、甚至毫无意义。 2. 精准营销中数据的作用 2004年美国学者杰夫 ?萨宾( Jeff Zabin )和格莱士 ?布雷 巴克( Gresh Brebach )提出了精准营销的定义。他们认为为了 提高和促进营销业绩目标的达成, 有必要向目标客户提供一些服 务或者信息影响其购买意向和决策,要在渠道、时间、目标客户 和信息这四个要素中发挥出“正确”或“合适”二字, 才可达到 目的。由此可见所谓精准营销的关键就在于对“正确”或“合 适”二字的选择和判断。 所以为了做出正确的选择和判断, 必须 想方设法对真实的商业世界尽可能进行还原和描述, 而数据正好 可以扮演这样的一个角色。 各类商业数据正是对真实商

5、业的镜像 还原,是对商业活动最科学和理性的描述。 因此对各类数据的搜 集、整理、分析、使用便成为精准营销成败的关键。 3. 大数据背景下精准营销的机遇 大数据因为它的规模化、全面化、快速化等特点,能更加准 确地、全面地、快速地描述出商业活动的各个方面,更加适应精 准营销的需要。 3.1 精确定位客户和需求 首先,通过对大数据的应用, 企业能更加精确地定位客户和 潜在需求。在传统的营销中对数据的统计往往因为技术或者成本 等方面的考虑, 不得不选择抽样统计的方法。 那么样本的误差和 抽样的有效性便成为统计结果准确与否的关键。 而大数据则完全 避免的这样的问题, 因为大数据是全面的调查统计, 不存在

6、样本 误差和抽样有效性的问题。 所以通过使用大数据能有效地提高统 计结果的准确度。 其次,大数据是多维度、多角度的数据。大数据描述下的各 类信息更加的立体, 呈现的角度更加多元化, 为营销策略提供了 更多的视角。 从用户打开购物应用到最终收货后的评价, 其间发 生的所有数据都会被记录下来作为分析产品需求和消费偏好的 依据。这些数据不但包括商品的型号、价格、销量等销售基本数 据;还包括用户的支付信息、物流信息等服务数据;甚至可以详 细到用户浏览了哪些商品, 每个商品页面停留了多少时间, 每个 页面点击了哪些按钮。 最后,貌似毫无相关性的、 不同维度的数据的综合应用可能 会产生意想不到的叠加效果。

7、 例如婴儿纸尿裤和啤酒放在同一货 架销售,从而增加啤酒的销量就是经典的数据叠加使用的案例。 超市的销售系统中婴儿纸尿裤和啤酒的销售数据貌似是毫无关 联的数据,但是通过叠加发现两中商品经常会出现在同一张购物 小票当中, 于是决定放在一起销售。 结果啤酒的销量有了明显的 增加,进一步观察原来是父亲们在买完婴儿纸尿裤后会顺手买点 啤酒犒劳自己。 3.2 提供个性化产品和服务 现代工业社会的基本逻辑是标准化的机器大生产, 是以抹杀 人们个性为前提的效率化生产活动, 因此消费者获得的商品和服 务几乎都是同质的。但是在大数据时代,最求个性化成为可能, 同时也成为商家获取商业溢价的方法。 商家通过各类消费平

8、台或 者物联网,将商品接入网络, 从而方便收集商品的各类使用数据, 并同时和客户建立起便利沟通。 通过数据能有效地分析出商品性 能、消费使用偏好等特征。从而对商品进行快速迭代,满足不断 变化的产品需求,或者寻求二次服务的可能性。 以小米公司的运作为例, 小米在网上建立了社区, 通过网络 社区讨论了解客户对手机功能的功能、 外观、价格等方面的需求, 并根据用户的反馈不断迭代产品, 成功占领的国内中低端手机市 场。随后小米推出了一系列的家用产品, 这些产品可以通过小米 APP连接上互联网,小米通过 APP搜集用户使用数据,除了为迭 代产品服务外, 还寻求到了再次消费的机会。 比如小米空气净化 器能

9、准确记录用户空气状况、使用时间、使用频率等数据,在滤 芯即将耗尽时会及时提醒用户更换,从而增加商品配件的销量。 3.3 准确判断营销效果 判断营销效果是市场营销的一个难题。 以广告营销为例, 人 们常常开玩笑地说, 投广告肯定是有效果的, 但是它究竟哪一部 分有效,有多少效果就无法判断了。 营销中常用的检测报告也好、 评估体系也罢, 都没有办法确切的计算出一个广告的效果。 但是 应用大数据, 广告的投放是可以做到精准的。 比如在搜索引擎上 搜索“留学”, 如果要是没有留学的想法, 一般人是根本不可会 搜索这个词的。 那么搜索引擎依据搜索意向, 会直接推送提供留 学服务机构。 同时这个留学服务机

10、构广告位的价格, 是通过市场 竞价实时产生的。 淘宝在此方面则更进一步。 店家可以通过淘宝 “直通车”服务投放广告, 该服务系统会持续地跟踪、 反馈广告 效果。如,过去的一个月,多少买家是通过这个广告点击进入该 商品页面的, 该广告产生了多少直接销售, 又有多少间接销售都 能如实反映。于是,广告的投入和产出,变成了一个简单的数学 计算。店家可以清楚地 ?算出投入多少费用,产生了多少收入。 更重要的是, 广告页的展示是免费的, 只有当买家点击了这个广 告之后,店家才需要支付广告费。这个事后付费的模式,让广告 的投放效果更加精准了。 4. 大数据背景下精准营销的挑战 面对大数据给营销行业带来的机遇

11、, 企业开始高度重视大数 据在营销中的应用。 企业的管理者也都明确了未来的商业竞争一 定会是数据的竞争,不善于应用数据的企业必将会淘汰。于是, 众多企业跃跃欲试, 更有很多已经开始着手将大数据技术应用到 日常的营销活动当中,并收到了很好的营销效果。但是,大多数 企业对大数据的认知还停留在表面, 或者面对大数据的时代感觉 无从下手。 4.1 不知数据从何而来 大数据的前提是要有数据, 也就是要有足够的数据来源, 仅 这一点就成为很多企业大数据应用的瓶颈。 此问题的具体表现在 以下几个方面:首先企业没有一个长期的稳定的数据搜集的渠 道。其次企业收集到的数据是零散的数据, 不能全面的反应市场 问题。

12、再次数据的产生和收集时滞较长, 影响了数据反应的效果。 最后,企业在数据收集花费太多的人力成本和资金成本。 在数据收集这一环节上电商公司的操作是比较简单的, 电商 企业通常可以直接使用商务平台提供的数据。 电商平台在用户浏 览商品、交易商品的同时就记录下整个过程中产生的全部数据。 此时数据在产生的同时就立刻被记录下的, 没有任何时滞, 具有 很高的时效性。 而在一般生产型企业就无法采取这样的操作, 因 为生产型企业的商品是脱离互联网而孤立存在的, 整个营销的过 程可能和网络没有完全的关联。 大数据的生存是必须要依附在网 络上的, 所以如果生产型企业的营销策略想要向大数据转型, 那 么首要解决的

13、问题就是将整个营销的过程尽可能的互联网化。 此 外,更加重要的是将自己的产品也接入互联网, 那么数据搜集的 工作将不会在产品销售结束后而结束, 而将贯穿整个产品使用的 过程。 如此设定能形成一个完善的产品反馈闭环, 利于产品的迭 代发展。 4.2 不知数据如何使用 有了稳定的数据来源, 又收集到了充足的数据, 但是却不知 道如何使用这些数据指导实践工作这是现阶段大数据精准营销 的常见问题。产生这样原因一是因为大数据体量大、错综复杂, 企业相应的人才匮乏, 不知道如何合理的去使用。 二是因为企业 对大数据使用的思维还停留在传统数据阶段, 对于大数据还是向 对待传统数据一样把数据分析成一个一个报告

14、。在大数据环境 下,要能够学会活用数据,并且尽量要让数据本身做出决策,而 非人。 还是以淘宝为例, 淘宝的数据部门为了帮助店家提高营销效 果,在后台不断给店家推送数据分析报告, 但是发现使用率非常 低。因为多数店家并没有能力解读这些数据分析报告。后来,淘 宝将数据分析报告的结论浓缩成了一个按钮, 并告诉店家按一下 这个按钮, 整个店铺的陈列展现就会被自动优化, 可能会带来销 售额的提升。结果整个营销效率便有了一个质的提升。 4.3 不知数据使用是否合规 随着大数据的不断发展,数据的收集、储存、使用变得异常 的方便,一个人今天去了哪里,和谁在一起,吃了什么,买了什 么,甚至对什么感兴趣,有什么人生规划都已经不再是秘密。于 是人们感受到自己的隐私受到了极大的危险, 社会呼吁要保护个 人隐私的便成了大数据使用的另一个挑战。 当今时代, 我们无法避免泄漏个人信息, 除非不使用智能手 机,不使用互联网,甚至不上街(最新的摄像头以及配备人脸识 别的技术) 。但作为隐私泄露的收益, 大数据把人全部数据化了。 大数据可以根据人的数据化状态来判断此人的收入、 信用、消费 偏好。更重要的是当个人知道自己的日常行为在曝光状态下的时 候,便会有意识的约束自己的行为。 这样更有助于人们建立起相 互的信任,使得真个社会的交易

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论