
电商企业想要做全局性和系统性的决策,不能仅凭大量的数据,还要加上商业分析,大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里,必须先了解市场,了解某个领域的消费者真正的需求;其次要了解行业,包括行业的特征、要求和规则;最后才是懂企业的运营,把多个模块和资源有序地整合起来,从而共同创造价值。这些具备后,用大数据进行适度辅佐,在商业的主导下,真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明:电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。
项目背景:
年中大促期间,电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈,某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式,针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送,为活动网站引入高质量客流,促进消费者和品牌的深度互动。
投放方案
1、优选投放媒体
优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体,分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式 *** 作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。
2、MOB数据定向
通过MOB大数据,智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成,锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备,针对这对这类设备进行全媒体广告投放,对用户进行广告包围,加深用户印象,增加用户购买意向。
3、重定向
标记活动落地页到访人群,当他们浏览有可竞价广告位的媒体时,发起追踪投放,吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。
4、投放优化
通过投放反馈的数据,我们从这几方面进行优化:
1、媒体平台优化,筛选出高点击率媒体平台,排除低点击率平台;
2、投放时段优化,排除低点击率时段,集中投放在高点击率时段;
3、素材优化,筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。
投放效果
在本次的线上推广中,小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据,其中18~24岁的女性访客量占比为50%;25~29岁的女性访客量占比为32%;30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%,点击量比预期值要高25%,到站转化率超过预期值高15%。
此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率,在减少交易成本的同时也提高了交易效率,大大提升了整体的电商服务水平,实现企业利益最大化。
大数据营销可以划分为三个步骤:
首先,可以做数据信息的收集,主要通过各种互联网工具实现,包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等,尤其是现代智能手机的普及,让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密,各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能,由此导致每个用户在使用各种软件时,个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库,而后便于后续的精准使用。
其次,是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘,对用户情况做特定的细致分析与分类,让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中,同时附带对应的多样信息内容。
最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据,找到用户特质,然后在数据信息中去做精准的用户投放,满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。
甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容,而后保证更广泛用户对营销内容的认可,最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准,效率更高,同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。
首先,要了解什么是大数据营销?大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。
大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。
大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。
关于大数据营销的价值有哪些?
1、基于需求定制产品
如果想在行业有一席之地,只能增加产品的附加属性,找到产品的独特卖点。
2、开展精准推广活动
那么在大数据下如何做好电商营销?
大数据下人群定向技巧有哪些?
1、大数据下买家特征分析
1>账号等级;2>买家购物习惯;3>买家性别;4>买家大网时间;5>买家地域;6>;买家消费层次;7>;年龄层次;8>购物终端;pc还是移动......
2、大数据下产品属性分析应用
所有产品都是为顾客服务的,所以在选产品前,必须明确顾客需求买家属性分析,图片设计一定要场景、情景式营销。
契机
第一,用户行为与特征分析。只有积累足够的用户数据,才能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。
第二,精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。。
第三,引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。
第四,竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五,品牌危机监测及管理支持。新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容,及时启动危机跟踪和报警,按照人群社会属性分析,聚类事件过程中的观点,识别关键人物及传播路径,进而可以保护企业、产品的声誉,抓住源头和关键节点,快速有效地处理危机。
第六,企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。淘店家网店过户认为可以从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表(0条)