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数据营销思维的突破口

简介:
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谷歌每天要处理大约24PB的数据,Facebook每天要处理23TB的数据,Twitter每天处理7TB ,百度每天大概新增10TB的数据,腾讯每日新增加200-300TB的数据,淘宝每日订单超过1000万,阿里巴巴已经积累的数据量超过100个PB。考虑一下,为什么越是行业垄断巨头就越拥有海量数据呢?


对任何拥有特有数据的公司,都应该考虑怎么让数据盈利。

1数据收集没想象中那么复杂,重要的是发现

看一个简单的例子:微博段子手们最平常不过的数据收集↓


抛出一个限定话题得到各方粉丝回应,第二天可参照由微博点赞自动生成具有代表性的意见进行概括归纳,将1k+的评论总结起来制成9条Tips,二次加工后发出获得6k+转发、4k+评论和4k+赞,典型的UGC手到擒来,绝对的ROI稳赚不赔。


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一个网站或一个APP所包含的数据信息都是数字营销的基础。通过分析来自网站及竞争对手的定性与定量数据,可以驱动用户及潜在用户在线体验的持续提升,并提高我们的数字营销业绩。


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2数据是有情绪的,假如别人要你推荐一只股票

数据的形式多种多样,呈数量级爆发的UGC内容可以被我们拿来运用?一个新颖点的例子,譬如最近从5100点+飞泻而下的中国股市,股民巨量的埋怨和牢骚能以怎样的数据化形式展示?


“除了耐心等待,最好再找个地方让自己发泄一下,找些跟自己同病相怜的人,还能缓解一下压力,避免跳楼。弹幕,就是最好的形式了。”—有人建了一个网站,在K线图上配上弹幕供吐槽...


结果被同样郁闷的股民玩的特别魔性↓这汇集出的数据随着K线走势变化拥有了实时鲜明的情绪特征,可以在一定程度预估使用者下一步卖出或继续持有的动向。


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回到广告,这些来源于门户或垂直类网站、电商平台购物用户的打分与评论、社会化媒体如微博、论坛、微信、应用等的用户评论文本数据以及客服系统的语音数据和评价文本数据,可以统称为“用户反馈数据”


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我们可以结构化处理后,进行数据挖掘,识别“贬损者”和“推荐者”,全面和快速的计算NPS,并了解“贬损者”的贬损原因。


若进一步关联整合“用户行为数据”,我们还可以了解“贬损者”的历史“用户行为数据”,有利于我们更好的洞察用户,优化用户体验和改进产品方向;同时还能定向“推荐者”展开更多的优惠促销或附加增值服务。




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3基本的5W1H问答也能玩转消费行为数据

Kotler(科特勒行为选择)模型从市场的特点来探讨消费者行为,更容易进行定量研究:


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以推广营销某款手机为例,我们将要研究的数据可综合为5W1H:

1.Who & Whom:购买这款手机的人群分类?还要弄清谁是决策者,谁是使用者,谁对决定购买有重大影响以及谁是实际购买者;

2.What:不同手机品牌的市场占有率、具体型号的销售情况;

3.When了解在具体的季节、时间甚至时点所发生的购买行为,比如配合节假日促销;

4.Where:研究适当的销售渠道和地点,还可以进一步了解消费者是在什么样的地理环境、气侯条件、甚至于地点场合使用手机;

5.How:了解消费者怎样购买、喜欢什么样的促销方式,比如是去线下体验店还是看测评视频等;

6.Why:探索消费者行为动机和偏好,比如为什么喜欢特定款手机并拒绝别的品牌或型号;



不同特征的消费者会产生不同的心理活动的过程,通过其决策过程导致了一定的购买决定,最终形成了消费者对产品、品牌、经销商、购买时机、购买数量的选择。


数字营销人员如果能比较清楚地了解各类购买者对不同形式的产品、服务、价格、促销方式的真实反应,就能够适当地影响、刺激或诱发购买者的购买行为。且数据的应用可以贯穿营销价值链的广告、公关、官网、电商、CRM各个环节,覆盖用户能力会更加全面和强大。


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4

数据是拿来用的,不仅仅是拿来看

买一只股票尚需数据分析,展开一项持续的广告营销活动当然更应该建立在有数据衡量的基础上


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比如Uber的数据科学家建立了“基于地理位置的打车需求模型”(Location-based demand model),每天实时更新的热点地图可以有效帮助车主缩短空载时间,同时帮乘客减少等待时长。下一步,车主会知道提前去哪里等待可以载到更多的乘客啦。


数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳还原成一个个活生生的客户,了解他们喜欢什么讨厌什么,并更有针对性,越能满足客户的需要,ROI就更高。广告主通过数字营销,更可能运用全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。过去看不到的东西都能看到了,即有了全新的视野。

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原文发布时间为:2015-10-13

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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