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大数据营销案分析报告

发布时间:2023-09-19 03:26:18

1. 如何写好网络营销分析报告

买就是多关注,做好网络运营调查,报告就是整合有用信息,根据情况给出建议,可是没有调查是做不到的,所以没有调查就没有发言权!

我一般按照下面几个步骤来做分析,分享给你,希望有所帮助:

1、网络环境分析:

借助各类大数据平台,查询产品相关的数据。比如:通过网络后台关键词工具,可以清晰的查询某些词的搜索量。以此判断网络市场的大体情况。

2、网络竞品分析:

知己知彼,百战不殆:目前网络上有哪些竞品,最强的几家是哪几家?他们都采用什么样的推广方式?各自主打的诉求是什么?

3、目标客户分析:

目标客户最聚集的平台是哪些?消费卜逗者的需求是怎么产生的?消费者要的到底是什么?选择过程最关注的的点是哪些?目前最大的痛点是什么?

4、企业自身优势劣势分析:

结合企业自身情况,进行swot分析。

5、网络营销定位:

根据以上分析,选择适合的网络推广方向,制定可行的网络营销计划

6、实施步骤、预算预估。

详细列清楚执行的工作内容、执行步骤,预估费用,以及效果预估。

1、行业环境。企业产品有多少同行在做网络营销,也就是对手环境,了解行业内营销使用情况。

2、自身环境,有没有能力做这个、会不会做个,如何配备人力、财力、物力。分析的时候,就是对手做的什么方式营销,做多久了。自己需要怎么做,计划是什么,如何评估效果等。

网络营销在我国还处于发展阶段,正在稳步快速发展,但还有许多不成熟。网络的法律法规有待进一步健全型败卖和完善,人们对网络营销的认识和了解有待进一步深入和提高。如何写好分析报告呢?简单总结以枯大下几点。

一、行业环境。企业产品有多少同行在做网络营销,也就是对手环境,了解行业内营销使用情况。

二、自身环境,有没有能力做这个、会不会做个,如何配备人力、财力、物力。

分析的时候,就是对手做的什么方式营销,做多久了。自己需要怎么做,计划是什么。

三,内容概要、当前营销状况分析1、市场状况分析。2、产品状况分析。3、竞争状况分析。4、分销状况分析。5、宏观环境状况分析。

四、营销战略制订(STP、4PS)六、行动方案七、营销预算八、营销控制分析结构评述一、内容概要对主要营销目标和措施的简短摘要,目的是使管理部门迅速了解计划的主要内容,抓住计划的要点。

五,当前营销状况。主要提供该产品目前营销状况的有关背景资料,包括市场、产品、竞争、分销以及宏观环境状况的分析。1、市场状况列举目标市场的规模及其成长性的有关数据、顾客的需求状况等。

2、产品状况列出企业产品组合中每一个品种的近年来的销售价格、市场占有率、成本、费用、利润率等方面的数据。3、竞争状况识别出企业的主要竞争者,并列举竞争者的规模、目标、市场分额、产品质量、价格、营销战略及其他的有关特征,以了解竞争者的意图、行为,判断竞争者的变化趋势。

4、分销状况描述公司产品所选择的分销渠道的类型及其在各种分销渠道上的销售数量。5、宏观环境状况主要对宏观环境的状况及其主要发展趋势作出简要的介绍,包括人口环境、经济环境、技术环境、政治法律环境、社会文化环境,从中判断某种产品的命运。

望采纳

第一,行业环境。企业产品有多少在做网络营销,也就是对手的环境,了解行业内营销使用情况。

第二,自身环境有没有能力做这这个。自身的优势在哪里,如何配备人力物力财力。分析的时候就是对手做什么方式的营销,做了多久,他们的优势在哪里,缺陷在哪里,自己需要结合实际情况怎么做,要有详细的计划,还有就是如何评估效果等。



把握三个原则即可:

1、概况说清楚

2、指标抓精准

3、后续说明白

概况说清楚

这里可遵循《金字塔原则》,虽然是一个原则,但是居然用了一本书来概括,出完一还出二,也是有点醉。

不过不用害怕,不要着急到当当上买书,或者到处找免费阅读资源。

冯唐老师早就用一篇博客文章说了什么叫金字塔原则以及怎么用金字塔原则,外加考证出了这个原则我国老子几千年前就在用了。文化自信杠杠的。

部分内容抄录如下:

进了麦肯锡公司,我被训练的第一个玩意儿是金字塔原则。后来证明,这也是之后诸多训练中,最宝贵最有用的玩意儿。

阐明金字塔原则的是一个叫Minto的外国老太太,面容慈祥,金头发金链子金镯子,言语唠叨。她_里_唆写了一大本书,其实,我用一百字就能说清楚。Minto没学好自己阐明的金字塔原则,或者是故意_嗦,充字数印书卖钱得版税,不用再在麦肯锡每周工作八十小时,当苦力加速身体折旧。

用一句话说,金字塔原则就是,任何事情都可以归纳出一个中心论点,而此中心论点可由三至七个论据支持,这些一级论据本身也可以是个论点,被二级的三至七个论据支持,如此延伸,状如金字塔。

这些事情可以很复杂,如:我们是什么,我们从哪里来,我们要到哪里去,世界经济五年的走势,以及中国社会保障体系的建立等等。这些事情也可以很简单,如:小贾见到姑娘为什么会脸红,老妈每天喝半斤白酒是不是很危险,以及当高中时候的梦中情人问你、她现在该不该带着三岁的女儿离婚、你如何回答等等。

对于金字塔每一层的支持论据,有个极高的要求:MECE(),即彼此相互独立不重叠,但是合在一起完全穷尽不遗漏。不遗漏才能不误事,不重叠才能不做无用功。

金字塔原则看似废话,但确实是一个伟大的原则,一个伟大的方法论。

伟大用途之一,解决问题:当你尝试解决问题时,你从下到上,收集论据,归纳出中心思想,从而建造成坚实的金字塔。有了这个大致的目标,问题解决起来最有效。

伟大用途之二,管理手下:如果你是领导,有经验,有手下,对于某个问题,你根据经验提出假设,迅速列出第一级三至七个支持论据,分别交待给不同的手下。两周后,手下提交报告,你汇总排列,从而建造成坚实的金字塔。有了这个原则,管理起来最有效,领导做得最轻松。

伟大用途之三,交流成果:问题已经解决,金字塔已经建成,需要交流的时候,你从上到下,从金字塔尖尖向领导汇报。过去皇帝早朝殿议,给你三分钟,现在你在电梯里遇到领导,给你三十秒,你只汇报中心论点和一级支持论据,领导明白了,事情办成了。如果领导和刘备一样三顾你的茅庐,而且臀大肉沉,从早饭坐到晚饭,吃空你家冰箱。你有讲话的时间,他有兴趣,你就汇报到第十八级论据,为什么三分天下,得蜀而能有其一。有了这个原则,交流起来最有效。

你遵循金字塔原则,在报告中将概况说清楚,读(领)者(导)可能看到第三页就知道你做了什么、取得了什么效果。读(领)者(导)在第一时间得知了想知道的信息,本身就会有一种满足感(无论效果如何),如果你的效果不错,那么此时读(领)者(导)的心里已经像流过了甘泉一样甜美清凉。

指标抓精准

接下来就是用专业、精准的数字来证明你刚才得出的结论有多么正确了(此刻依旧是在遵循金字塔原则)

不同目的的营销策略不同,衡量标准当然也会不同。假如这一次的目标是引新,那么新用户就非常重要。如果这一次的目标是促活,那么看新用户就没啥用处,要看的是活动结束后一段时期内的核心日活增长量。

选用精准的指标展现结果,而不是平铺直叙的数字,在数据分析报告中非常重要。

1、它能让老板觉得你专业;

2、它能让老板免去自己计算的步骤,直接看到想知道的结果;

3、最重要的是,你能清晰你的营销思路,提升你自己的营销技能,让你的下一次营销更精彩。

指标抓的准不准,其实跟你数学好不好没有啥关系,反而取决于你对业务的了解程度、用户的把握程度、对市场的洞察程度。

当然,要让读(领)者(导)认可,看懂了、打动了、记住了,还需要一些“讲故事的技巧”,讲什么故事?当然是数据故事啊~

————>这里补充一个讲述数据故事的四原则

1、5秒规则:让你的KPI打头阵

你的看板应该在5秒之内,甚至一眼之间,就让人得到相关的信息。

为什么?

研究表明,消费者对任何一种商业信息传播的关注兴趣取决于5秒钟的时间,

如果你不能在5秒内让消费者对你的信息产生兴趣,消费者的下一个关注点可能就会落在你的竞争对手身上。

看板也遵循同样的规则。如果你不能在5秒之内把观者最关心的信息展现出来,就无法在剩余的时间里让观者专注地听你讲下去。所以这就是为什么——

99%的看板,都是由KPI打头阵的。

2、看板逻辑:倒金字塔结构

既然是用看板讲故事,那么就需要一些“写作”技巧。在这里千万不要玩儿意识流或是梨花体了,倒金字塔结构是最好的。

这种写作方法起源于美国南北战争,由于当时电报业务刚开始投入使用,稿件传输时常中断,所以记者们想出一种新的发稿方法:重要的事情写前面!然后再写次重要的,最后是其它细节。

用在看板上就是,把你的结论、或最重要的发现、最值得考量的指标放在最前面——又一次符合了“5秒规则”;中间是可以支持、说明观点的图表;最后,是一些更高粒度的细节,供观者钻得更深,或是探索得更远。

3、极简主义:少即是多

每个看板应该包括5-9个可视化图表。

有些分析师认为,如果想展示全局,应该提供尽可能丰富的细节。然而理想倾向于丰满,现实却偏爱骨感——认知心理学发现,人脑一次只能理解7+-2个信息,所以看板中的图表数量,最好也在5~9之间。超过这个数目,只会造成信息干扰。

如果真的需要怎么办?可以借助过滤器。举个例子,比起制作一套华东销售指标、一套华南销售指标,不如只做一套销售指标,并根据地域添加过滤器,让观者自己选择。

或是利用下钻功能,表面上是一张图表,但可以通过鼠标的点击,可以不断深究,直到回答所有问题。

总之,好的看板只讲一个故事,一次讲述就让人听懂。

4、为数据选择合适的图表类型

还记得我们之前说过的,优秀的看板可以“正确表达数据的意义”,那么,为你的数据找到合适的图表类型,就至关重要了。

在选择之前,先问自己想要用数据表达什么?

l如果是关联:可选择气泡图,用来表示两个、或更多变量之间的联系;

l如果是比较:可选择条图,按照强调的方式可以排列任何顺序,适用于高亮Top3或Top5数据;

l如果是构成:可以选择饼图,展示每一部分所占全部的百分比;

l如果是分布:可以选择柱图,展示有多少项目(频率)会落入一个具有一定特征的数据段中,也可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

你可以将这四个原则运用到制作数据分析报告的实践中去,以KPI打头阵、采用倒金字塔结构、不过多铺陈无关细节、为合适的指标选择合适的图表类型,做到这四个基本点,你的报告读起来会非常流畅。

后续说明白

最后,后续要说明白。

什么是“后续”?

就是[下一步]。

你分析的目的不是汇报,而是找出经验与教训,运用到下一次的活动中去。

结果不好都没关系,只要这次“不好”,为下次的“好”指明了方向,就是好!

所以,要写清楚,根据分析的结果,得出了什么结论,下一步要怎么做。


2. 一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代,而数据分析报告是非常重要的,一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示,是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰,言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点,提高沟通效率,获得领导赏识。

对于数据分析报告,首先要有一个概念性的认识,按照报告陈述的思路,可分为四类:

这四类报告由浅入深,分析难度递增,对企业决策的支持程度也递增,尤其是当企业面临某个决策难题时,分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文,像个扫描仪一样描绘市场轮廓,不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文,像打水井,集中一点,一直探到底。

预测类报告类似科幻小说,像个预言家,根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理小说,像小马过河,投石问路,根据分析结论指导企业一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题:

写什么内容?用什么结构?如何论述?

写什么内容由决策难题决定,是投资?战略?营销还是其他,相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯,但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子,比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页: 标题页用于写报告题目,为了方便归档,日夜也应当注明,还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页: 目录页将报告的各模块呈现给读者,方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明: 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。

4、分析思路页: 这是整个报告的灵魂,便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页: 结论建议页放在主题前,主要是为了给高层看时,结论建议可大幅度节省时间,简明扼要。

6、分析主体页面: 这里就要搬上你的各种数据表,数据分析图。与表之间,图与图之间的联系如何阐述,反映出的问题如何表达,这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问,因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次,原因是数据分析结果展示于思路脱节,导致领导一直个为什么,那个怎么来,这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据,分析不透彻,表之间切换太过生硬,至今记忆犹新。后来,在做数据分析时,我制作一个表,或者一个图,每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表,领导一问为什么,我就点击进去展示给他看明细,这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能,在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页:附录页目的是透明分析过程,常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告,光有好的结构还不够,还要有好的论述,关于论述,有几个注意事项。

1、数据可靠,界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告,获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据,最后才是写报告,为了结论准确有效,你要保证数据的可靠性,否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定,有不同的结论。比如什么是高端微波炉,不同的界定,得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致,标准统一

一些名词的解释和定义,前后要一致,不要让人不知所云。

3、直观呈报,通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话,用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法,就是产品经理应该多学习相关领域的知识,比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识,心理学知识,算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助,也能帮助自己扩展思路。其实做好报告,就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容,让听众或者读者去花时间理解,核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前,会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样,先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架,可能针对不同的报告场景需要有所调整(比如删除部分步骤,或者增加部分细节):

项目背景:简述项目相关背景,为什么做,目的是什么

项目进度:综述项目的整体进程,以及目前的情况

名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义

数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题

数据概览:重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释

数据拆分:根据需要拆分不同的维度,作为细节补充

结论汇总:汇总之前数据分析的主要结论,作为概览

后续改进:分析目前存在的问题,并给出解决改进防范

致谢

附件:详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。

数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。

后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢,基本上对于项目组和相关协助部门而言,也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中,也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言,这部分也可以放在PPT致谢之后,与会同事有疑问,可以随时翻到最后解释。

3、总结

一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似,项目完成之后需要完整汇报,这样无论是对上汇报还是对团队而言,都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台,到了取名字的时候,我用了dice。为什么叫dice呢?

这得从物理说起(开启神棍模式)。物理学不断前行,之前人们认为物理学是决定论的,只要知道系统的初始值和足够细节,就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的,对于一个基本粒子而言,观测之前,粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”,然后后续的研究,更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。

即使是上帝视角,也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言,尊重数据结果,并分析形成结论,远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息,这些信息需要有专业能力的人才提供给企业,而这就是数据分析师,数据分析师要通过专业的手段获取信息,对信息做整合,分析信息,最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中,数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前,这些数据报告给谁看,首先你要知道你的这份报告要突出那些点,在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点,围绕着这些中心点,简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述,本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作,数据报告要突出的也是最终的统计结果,以数字的方式进行简单明了的阐述对比,报告中加入一些画像模型,柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出,让阅览者可以很好的理解,很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额,这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势,通过对自身行业市场的大数据统计,找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方,哪些是我们需要开展的新业务等等,这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来,从而为企业未来的发展决策提供参考依据,为企业领导提供新的信息点,帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

3. 如何将大数据与具体营销现象结合 ,分析其优缺点400字左右

大数据近来非常火爆,几乎各个领域都在谈论,包括人工智能,营销等,对于我们市场营销领域的人来说,肯定更关注的是营销了,所以大数据到底该如何与市场营销相结合呢?这个就是我们今天所要讨论的重点了。

作为营销人员,几乎每天肯定都在焦虑:营销效果如何?营销计划是否可行?投入有多少流失了,广告有没有投错的地方·····以前这些问题很难有个准确的答案,我们也就只能凭借经验去判断和调整,但现在营销人员可以通过大数据来找到一部分答案了。

随着互联网的发展,各种社交媒体、移动端平台多样化,用户每天活跃在众多分散的媒体平台中,并且有着自己的观察和思考,这使得以前由商家单向将产品推送给用户的方式效果受到极大影响,甚至还有一些用户要求参与到品牌的生产、研发、营销全过程中,因此在信息爆炸时代中,用户与企业之间的关系发生了巨大变化,以用户为中心,以用户需求为导向进行营销成为必然趋势,这可谓是营销者们的一个新的挑战。

那么怎样才能打动用户?这对现在的营销人员来说是个非常高的要求。根据相关数据表示,现在有多数用户至少要通过三次传播才可以打动他们,通常来自不同的渠道;而定制化的营销则更能引起消费者的注意,如果能收集到他们的年龄,性别、兴趣爱好以及前一次购买记录等信息,就可以分析出用户下一次可能购买的兴趣点,从而企业可以进行一些定制化的推广,这样就能有效的提升产品点击率和购买转化等,实际上,这种方式正是利用的大数据分析的方法。其实,现在营销人员完全可以将大数据为己所用,利用新的营销思维去推动技术成长,又能将数据技术融合到战略、思考和执行中,通过技术驱动营销,让营销引领技术,利用大数据营销,甚至可以有效完成企业营销的转型。

虽然现在很多企业都拥有消费者数据,但只有建立全方位的消费者数据库才能真正的做到消费洞察。例如:陕西拓方信息技术有限公司就基于其多年规模化营销管理服务的专业支撑经验,并结合对数据分析、营销渠道发展与服务行业的深刻洞察,推出的一款精准获客产品 —— “嘲风”精准获客平台,它通过与企业大数据库或“智拓云”DMP数据服务平台快速对接,能够对客户历史大数据进行比对分析,然后将广告精准的投放给满足的需求的用户,跟踪投放达到激发客户的购买欲望。同时它也是一个从营销管理到数据整合分析再到线索跟进最终销售成单,所有流程一步到位的精准获客平台。据了解,“嘲风”现在可以满足不同行业不同产品和不同营销团队的企业需求,从而提升企业服务营销的效能和收益率。

所以说,企业想要利用大数据进行精准营销,市场营销人员要学会利用大数据。注重市场调研,将大数据的信息作为基础应用到市场营销的活动中,收集并分析大量的数据信息,只有这样才能在环境和市场的变化有很大不确定性的情况下做出正确的决策。

4. 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

{研究结论}

■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题,而这在大数据时代前很难做到。

■对于传统企业而言,要打通线上与线下营销,实现新的商业模式,如O2O等,离不开大数据。

■虽然大数据应用往往集中于大数据营销,但对于一些企业,大数据的应用早已超越了营销范畴,全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■对于大部分企业,由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同,大数据分析和运营之间存在脱节情况,这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■对于大多数互联网公司来说,大数据量、大用户量是一个相互促进,强者越强的循环过程。

■对于大型互联网平台,大数据已经成为其生态循环中的血液,对于这些企业,最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营,而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■对于平台企业,它们的大数据策略正逐渐从大数据运营,向运营大数据转变,前者和

后者的差别在于,前者只是运营改进的动力,而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知:我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用,将和云计算、3D打印这些技术变革一样,颠覆既有规则,并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长,汇成大数据的海洋,相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展,所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言,运营领域的应用是大数据最核心的应用,之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据,但随着大数据时代的到来,来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是,一些企业开始挖掘和利用这些数据,来推动运营效率的提升。大数据运营应用中,大数据的应用分为三类:用于企业外部营销、用于内部运营,以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径,它主要应用在三个方面:1、大数据渠道优化,2、精准营销信息推送,3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前,通过各种方式,直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入,是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销,大数据营销无论在主动性和精准性方面,都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客,向其发布促销信息,它还可以做到:

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化,就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多,哪个来源顾客实际购买量最多,是否是目标顾客等等,从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产,它利用对顾客来源的追踪,来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上,消费者网络浏览、搜索行为被网络留下,线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录,再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息,在商家面前,正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息,然后利用大数据建模技术,按消费者属升猛性(如所在地区、性别)和兴趣、购买行为等维度,挖掘目标消费者,然后进行分类,再根据这些,对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析,找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝,然后打上标签,对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示:“用大数据找出不同细分的顾客需求群,然后进行相应的营销,是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达,对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案,创始人肖尚略希望在未来,大数据营销能替代网站的作用,真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通,实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产,线上与线下的协同营销方式为:其门户网站带来订单线索,而通过这些线索,服务人员进行电话回访,从而推动顾客在线下交易。在此过程中,东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据,实现了一个横跨线上线下,以大数据分析为支持的,营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技,衡量某一地区线下促销活动的效果,就是看互联网上,来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业,通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备,来打通线上与线下数据流,银泰百货计划铺设Wi-Fi,鼓励顾客在商场内使用,然后根据Wi-Fi账号,找出这个顾客,再通过与其它大数据挖掘公司合作,以大数据的手段,发掘这个顾客在互联网的历史痕迹,来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销,大数据在内部运营中的应用更深入,对于企业内部的信息化水平,以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上,是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来,在分析中得到新的洞察,提升运营效率。(详见P96表5:大数据在内部运营中的应用)

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代,企业面对众多新的数据源和海量数据,能否基于对这些数据的洞察,进行决策,进而将其变成一项企业竞争优势的来源?同大数据营销和大数据内部运营相比,运用大数据决策难度最高,因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时,会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等,然后决定是否推出某个金融产品。

但是,中国企业家研究院在调研中发现,目前中国企业当中,大数据决策的应用非常之少,许多企业领导者进行决策时,仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外,还能够与企业产品结合,成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类,直接提供大数据产品的企业,以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者,包括数据拥有者、存储企业,挖掘企业、分析企业等,后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业,它们大多是互联网企业,其产品和服务先天就有大数据基因,这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上,为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据:

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析,为个人和企业提供信息服务,典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国,一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务,美国科技创新公司farecast,通过分析特定航线机票的价格,帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求,借此提供个性化产品和服务,或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据,将用户分类,根据不同类型的用户,提供个性化的产品,或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式,让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品,如杀毒软件、搜索引擎等等,海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大,如果没有大数据,产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件,凭借每天海量的杀毒处理,建立了庞大的病毒库,这使它能够更快地发现病毒,而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况,提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来,通过对这些往来数据的汇总与分析,阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况,分析其信用,找出异常情况与可能发生的欺诈行为,控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等,利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据,比如点击哪些异性的页面,发表什么样的评论,建立用户兴趣模型,从而挖掘到用户所期待另一半的类型,然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年,阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务,由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配,所凭借的,就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

二、大数据直接作为产品

对一些企业,大数据直接成为了产品,这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等,目前大数据产业链正在形成过程中,出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构,前者主要是一些拥有海量数据的公司,将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等,后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合,进行分析和挖掘,或者提供相关产品的公司,如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台,帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化,以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

为解决这些问题,各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会,在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量,采集和加工出精细化的数据,确保其能符合平台企业的应用场景等方面,不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面,阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面,腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示,用户可以在上面通过一些细分标签,订阅自己关注的内容。实际上,这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时,企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据?

互联网是大数据的一个主要来源,一些线下的传统企业很难获得。但它们可以:

a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分,用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作,在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息,通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b建立自己在互联网上的平台,比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c许多传统企业没有分析海量数据的能力,此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2如何避免大数据应用时的部门分割?

对于许多企业,其信息流被各部门彼此分割,数据难以互通,对于这种情况下,大数据的共享和汇集就只是一个泡影,更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面,首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的,“要真正用好大数据,企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈,企业信息流的部门分割,更在于企业部门之间的分割,比如有一些企业的营销按照渠道分割,导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为,“很多时候由于组织结构问题,大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计,在这方面,阿里巴巴的部门负责人轮岗制度,对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割,建立了矩阵型的组织结构,强化部门间的横向合作,这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3如何让业务人员重视大数据的应用?

解决这个问题,一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导,比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会,还是汇报工作时,都以数据说话,而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面,也在于数据部门的带动,阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验,“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力,可以首先从一些对业务见效快,见效显著的数据项目出发,通过一两个项目的成功,调动对方的积极性,然后再逐步一个个地引导。”

4为何大数据工作与运营需求脱节?

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力,但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题?

有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳大悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来,大数据要靠商业法则指导,关键是找到业务需求的点,然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中,大悦城对微信的数据挖掘,挖掘什么样的关键词,由业务分析人员确定,而具体挖掘则由数据部门做;有的企业从流程设计上着手,推动业务部门与数据部门人员之间的沟通,建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核数据挖掘师,考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛,比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面,在立白老板办公室上,就有一份“客户运营健康体检表”,让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi,让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果,拿车品觉的话说,“以数据之氧气包围经营人员。”

5. 大数据技术在网络营销中的策略研究论文

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢?以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文,欢迎阅读与收藏。

摘要:

当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。

关键词:

大数据;网络营销;应用策略;营销效果;

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足

信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学,更明智

在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:

首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制:

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场,2019(16):98.

[2]栗明,曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代,2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论,2018(19):58-59.

[4]李研,高书波,冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术,2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学,2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池,林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济,2016(12):3-6.

[10]赵玉欣,王艳萍,关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业,2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业,2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究,2015(06):50-51.

[13]陈慧,王明宇.大数据:让网络营销更“精准”[J].电子商务,2014(07):32-33.

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6. 大数据分析时代对市场营销的影响研究

下面我为你准备的关于市场营销的论文,欢迎阅读借鉴,希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后,分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象,取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告,帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据,很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年,与分析1.0要求的公司能力不同,新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力,数据也不是只来源于公司内部,更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司,充分运用数据分析抢占先机,开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据,指导合适的商业决策。但是必须承认,随着数据的越来越大,更新速度越来越快,在带来发展机遇的同时,也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现,顾客角色和需求发生了转变,世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来,个人的行为不仅能够被量化搜集、预测,而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此,一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来,大数据冲击下,市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研,采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天,这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者,他们会主动搜寻商品信息,货比三家,严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传,虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者,消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下,技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能,大数据不单单仅能了解细分市场的可能,更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析,企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性,有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌,顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值,那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且,企业不能奢望对顾客进行归类,因为每个顾客的需求都有差别。正是如此,大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好,为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为,大规模生产意味着标准化生产方式,无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产,但是只是小规模定制。说到底,大规模生产与定制化无法结合。但是在今天,大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理,以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城,涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里,京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位,得益于大数据的应用,即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力,以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中,通过对大数据的分析,内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息,例如:年龄、性别、喜好等类别的信息,然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段,有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此,通过对于后续用户购物完成的售后数据分析,精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据,而是共享实现价值共创。所以,京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流,间接促进生产厂商与消费者沟通,了解市场的需求,指导下一次产品的市场定位。总的来说,这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析,一方面指导自身精准营销,另一方面,影响供应商产品定位和企业规划,最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面,一方面是数据分析以客户为本,切实分析客户的需求,用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面,以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题,使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中,只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此,首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析,得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

7. 从大数据中分析营销思路

从大数据中分析营销思路

2013年大数据成为人们津津乐道的事,但是这个概念对于许多人来说是模糊的概念。对于企业来说,分析大数据主要是为了从中找到营销的思路。之前在我们不二码垛机网站,对数据的研究一直是时有时无的事,总的来说就是不够重视。之后在意识到,大数据对营销工作的重要性,才加大对数据的分析。如何从大数据中分析营销工作,请听我慢慢道来。

对营销工作的数据分析是最能体现营销工作效果的反馈,所以需要对各项数据反映的问题进行深入的了解。在对不二码垛机的营销工作的数据分析,我主要是从以下几点分析的。在我看来,对这样的数据分析也是真正的从用户体验的角度分析营销,这样的思路正好符合营销注重用户体验度的思路。

1、分析用户的行为特征

对用户这块的数据分析是最直接体现我们不二码垛机的用户群的,从这些用户的数据,我们能把握用户的年龄段、用户的喜好与购买习惯等等大量的用户数据。在更加深入的分析这些数据,甚至可以做到比用户更加了解用户。

2、分析营销活动的效果

在不二码垛机器人生产之前先了解潜在用户的主要特征,分析他们对产品的期待,这样生产出来的不二码垛机器人http://www.fujiyusoki.com.hk/能投其所好,这样的产品是符合用户需要的。例如湖南卫视在拍《爸爸去哪儿》之前,一定有一大堆的数据分析,包括对市场的分析,这样拍摄的节目才是符合用户喜好的东西。

3、分析竞争对手的数据

这方面的数据相信是企业想知道的,虽然对方不可能将数据告诉我们,但是我们可以通过大数据监测分析得到相关数据。对竞争对手的数据分析是快速提高我们营销效果的好方法。但是要注意竞争中手段的利用,不能超越法律。竞争对手的数据监控要合理分析,扬长避短学习优秀的地方。

4、品牌危机监测及管理支持

新媒体时代,许多企业都进军媒体中,希望利用媒体宣传自己的产品。我们不二码垛机面对品牌危机,也一直在找对策。我们营销总监说过一句话,“现在许多企业都在玩弄媒体,谁的媒体资源多,对品牌的宣传就成功了一半。”所以我们不二码垛机也在加大媒体这块的投入。大数据的分析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。

5、市场预测与决策分析支持

对市场预测与决策的数据分析,有利于我们对市场的把控。现在的数据分析与数据挖掘要求较之前高许多,也更加全面、速度更加及时的大数据分析,多市场的预测及决策分析提供更好的支持。在我们不二码垛机对市场的预测分析度我们的决策有非常大的帮助。

今后,谁在大数据分析能力上更强,对数据把控力更大,在市场竞争力上会有更大的优势。

以上是小编为大家分享的关于从大数据中分析营销思路的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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