数据营销的作用

1、大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化

数据化促使营销行动目标明确、可追溯系统、可考量、可提升，进而铸就了以数据信息为关键的营销闭环控制，即消费—数据—营销—效果—消费。

2、大数据营销让社交网络营销等方式更具有价值

根据大数据收集抓取用户，让社交网络平台使用价值倍增，而大数据营销不但起到了一个连接社交网络平台，精准抓取用户的作用，并且根据数据统计分析做营销后提炼出大家建议再去做产品，完成了社交网络平台营销中的最基本阶段。

3、大数据营销让广告程序化交易更具合理化

应对互联网媒体资源在总数及其类型上也在持续增长越发多元化，不同广告商的需求也在日益多种多样，越发意识到推广效果、实际 *** 作智能化的必要性。大数据是根据受众群体分析，协助广告商找到总体目标受众群体，随后对广告营销的内容、时间、方式等开展预测与调配，并进行广告营销的全部过程。

4、大数据营销完成线上线下融合后进到多屏时代

现阶段的大数据挖掘大量还是滞留在线上数据的分析和发掘上，因而将来的关键环节就取决于怎样可以完成线上与线下数据信息的连通，一旦网上的数据信息和广告商的第一方数据信息紧密结合，大数据营销在更精确的基础上便会保证群体量的扩张。

多屏时代的来临，已经把受众群体的时间、个人行为分散化到每个屏幕上，而广告商要想能够更好地把握住顾客的兴趣爱好点，就必须完成多屏的程序化购买，将来大数据营销的新趋势也就是多屏整合下的数据营销。

5、大数据营销并不是“量”的存在而取决于“聪慧的数字生态”

现阶段市场上许多大数据营销专业技能的公司存有许多片面性，最先整个SNS管理体系的绿色生态数据信息应该是详细的数据呈现而并不是新浪微 博、微 信数据服务平台等单一的数据支撑。

大数据智能化除开像EDM安全通道外，还必须和终端设备相互配合，这一点现阶段市场上做得还很分散化。最终，公司在做大数据营销时对个人消费人群真正可以接纳大数据为自己产生的方便快捷与此同时也由于涉及到“个人隐私”这一比较敏感的语汇而有一定的收敛性。

6、大数据营销即创建一个数据建模让营销更为精准

当下在营销过程中涉及到数据层面的多而杂，这时需要对数据的时效性开展过虑，也就是说，大数据时代，数据和处理能力不会再是主要矛盾，主要矛盾是怎样从数据中获得要想的专业知识，也就是大数据建模即发掘能力。

7、大数据营销是对“小数据”分析过程中的数据运用

针对大数据营销，大部分人觉得在自己做的事就能够称作“大数据”。此外，现如今全部用户数据都来自于cookie或者APP应用个人行为这些，因其自身的局限再从数据本身的一个层面的扩大看来今日的数据也够不成大数据。

由于大数据营销还处于一个定义普及化的环节，因此大数据将来的发展前景是指导全部营销行业趋势化或不指导具体应用的功效和使用价值，而真正指导这一领域应用的还是小数据为主导。

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著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

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