大數據產品的營銷策略研究

1. 如何根據客戶"大數據"採取有效的營銷策略

藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。

大數據加深對客戶行為的洞察
在精準營銷理論中，客戶洞察是精準營銷的第一步。企業從大規模製造過渡到大規模定製，必須掌握用戶的需求特點。基於通信行為、上網數據等，可以對客戶行為特徵進行洞察。這些特徵往往是在用戶不經意的行為中透露出來的，通過對信息進行關聯、參照、聚類、分類等方法分析，得到有價值的用戶行為洞察。

可通過興趣點機制，作為客戶洞察的基礎。興趣點的初始化建立，可以通過收集和整理開放式分類目錄、各大行業主流網站、熱門門戶網站以及參考互聯網分類行業標准來制定。同時需建立興趣點調整的動態機制。

對於給用戶打上興趣點標簽，其難點一是要保證能正確理解用戶的上網行為，恰當地描述用戶上網行為，其難點二是要在用戶的即興上網行為與上網嗜好之間取得平衡。

基於用戶上網次數、流量、時間段等屬性，可以給用戶打上合理的興趣點標簽；針對較少上網的用戶，可以通過已經標記標簽用戶的基礎數據特徵（如年齡、性別、流量、終端等基礎資料），使用數據挖掘工具和方法，利用歷史數據生成用戶基礎數據特徵與偏好的對應關系的模型，來近似預測其偏好標簽。針對用戶上網的不同風格，可把用戶的偏好分為即時偏好、天、周、月、年，以應對即時營銷等不同的營銷需要。

億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。

2. 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

3. 當下最熱的大數據怎麼做營銷分析

大數據做營銷分析其實原理並沒有想像中復雜，主要是通過互聯網海量的公開數據進行信息挖掘，再經過專業人員的分析整理，形成營銷分析報告，五節數據可以再大數據營銷分析中做的非常不錯。要是有啥不明白的再問我

4. 大數據如何改善營銷決策

近幾年，數據的增長速度呈現爆炸式趨勢，數據營利成為或將成為收入的主要來源。大部分的商業智能應用均針對營銷決策，在這一領域的主要影響如下。
(1)、規劃分析

數據科學家為營銷部門提供了對客戶行為最新趨勢的精湛分析，使營銷人員能夠制定全面的戰略並為更有效的活動做好准備。這就是為什麼很多營銷主管會說數據驅動型營銷對於在競爭激烈的全球經濟中取得成功至關重要的原因。他們現在不僅能夠將消費者定位為大群體，也可以將其定位為具有特定特徵的分段子群體，從而使他們有可能單獨修改，並適應每一個用眾。

(2)、私人定製

用戶體驗是業務成功的基本先決條件之一。在大數據時代，營銷人員能夠定製操作，並改善客戶旅程，使得幾乎每一個客戶都可以根據個人喜好來接受產品或服務。例如，Facebook單獨存儲和分析數十PB的用戶生成數據。這樣巨大的數據使得企業不僅可以確定目標群體的基本人口特徵，還要深入了解個人用戶的喜好。

(3)、企業定價

作為市場營銷組合中最重要的因素之一，企業的定價始終需要分析和仔細的監測。但是自從應用大數據以來，營銷人員可以實時調整產品和服務的價格。如今，企業有可能根據眾多因素進行價格差異化。例如，電影院為普通消費者提供定期門票，但也為價格敏感的人士提供一定的獎勵，如優惠券，周末促銷等。

(4)、 客戶忠誠度

忠誠消費者是每個企業的業務核心。他們是品牌產品或服務的推廣者。調查顯示，55%的美國消費者通過向他們的朋友和家人推薦他們喜歡的品牌和公司表達忠誠度。使用大數據，企業可以檢測到常見的購買模式，調整他們的服務，最終擴大忠實消費者的基礎。

(5)、盈利能力

正如人們現在可以看到的那樣，不僅大數據有能力改善企業營銷策略，而且還有助於改善其各個細分市場。由於商業智能服務的更多投入，廣告是獲得更多利潤的因素之一。廣告現在是個性化的，並針對特定的消費群體，這使得他們看起來更具吸引力，並且參與的機會大大改善了這種宣傳方式。這就是為什麼廣告業尤其是在線廣告在過去幾年中穩步增長的原因。

(6)、投資回報率

令人驚訝的是，很多營銷人員實際上並不知道如何衡量投資回報率。根據一些調查，一半的B2B營銷主管認為很難將營銷活動直接歸因於收入結果，以作為預算合理化的一種手段。採用大數據消除了這個問題：它考慮到所有營銷渠道，活動和投資，並對每個元素進行成本效益分析。這樣可以使企業的營銷活動和相應的預算得到回報。

(7)、趨勢預測

數據科學能夠分析當前的營銷策略，但也有能力成功預測未來趨勢。這就是為什麼營銷人員利用它來創建業務預測的原因，這使得他們能夠更加積極主動，並且比競爭對手領先一步。在不斷爭取更多市場份額的環境中，大數據的這個功能對許多公司而言至關重要。

如今，營銷人員一直在尋找一種方法來利用人們所創建的大量數據。而隨著數據科學的興起，現在有可能對這些材料進行分析，並最終將其轉化為富有成效的營銷決策。