随着互联网的快速发展,大数据时代到来,传统的品牌营销模式被迫颠覆性的创新改革,数字营销成为当下品牌营销必备的营销手段。在互联网时代,品牌多样化的格局已经形成,品牌的营销活动更多的是依赖数据来做支撑,尤其是,个性化的消费主导市场的变化趋势,也主导品牌的发展状态,营销的手段决定品牌的市场占有率和消费群体的心智认知模式。要想在快品牌时代抢占市场先机,必须建立品牌自己的数据库系统。
在过去的传统电商兴起时代,互联网用户规模的增长可谓日新月异,呈爆发式增长趋势,从2015年开始网络用户增长的基数已经趋于临界值,电商零售平台是最先感受到用户增长放缓的(中国电商研究院的调研数据显示,2012-2015年网络零售平台用户年增长率平均为22%,2016年增长率仅为8.5%),大数据营销的投入逐渐走高,用户关注度逐渐呈现负增长,反应出互联网时代的流量红利正遭遇瓶颈期,流量大幅减少甚至是消失。
大数据营销渠道和方式
面临流量的窘境,营销人员和各大品牌方都纷纷转战新媒体流量平台,希望借助新生事物构建新的营销体系,挖掘新平台上品牌新的流量池,各大平台也都应势而起,纷纷开通直播功能和短视频功能。更多的新营销模式层出不穷,拼多多秒杀团购横空出世,吸引了更多的工厂打造厂商直营平台,微信也不甘寂寞,互联网上“拼团砍价秒杀”一时间风生水起,这种拼团低价团购的模式短时间内深受各品牌商及厂家的喜爱,分走了互联网上的一大波来自四五线城市及农村地区的新用户流量,这种颠覆传统促销方法的新营销模式利用互联网大数据营销将其发挥到极致。在未来的互联网发展过程中,高额获取流量将是一种常态,但这或许更有利于品牌重新定义大数据营销,品牌从疯狂的流量转化时代,回归到品质的精耕细作时代。
2019年,品牌营销将会从靠引流炒作,回归到匠人精神的品质管理时代,将会有更多的微小品牌采用大数据营销,从传播内容到引流渠道,从产品研发到市场终端,多个维度的数据形成强品牌的市场营销格局。
大数据时代,品牌方和消费者都在受互联网数据的影响,市场的洞察变得更对称理性数据营销,消费者对信息的传播变得更为直观和透明化。品牌要快速适应这样的改变,就必须利用好大数据与互联网的创新精神,采用让目标受众群体更容易接受的传播方式和方法,系统的规划品牌的传播途径和路径。
百度大数据分析
大数据时代的营销,品牌首要解决的问题是,传播内容和形式创新上将面临更高要求的挑战,大数据营销的主要的传播渠道就是基于互联网的社交网络群,2017-2018年,两微一抖上各大品牌已经是白热化的竞争趋势,2019年,短视频营销将会是各大品牌引流的主要平台,也将是各大品牌方短视频营销的爆发期,随着互联网社群越来越扁平化,社交网络上的流量入口越来越多,流量的分散也越来越严重,各个平台上大部分的流量都集中在小部分个性更为鲜明突出的运营者手里。品牌如何在众多的流量中突围而出,取得更好的传播效果,为受众群体提供更为精彩的内容,吸引更多的流量,将是多元化的大数据营销需要放在首位思考的问题。
在传播内容方面,大数据营销的发展趋势更倾向于新媒体技术的原创内容传播,创意作品将会主导流量的倾斜,品牌营销从内容创新到传播策略,都从无序的竞争格局发展为有序的创新内容实力大比拼,如何利用数字营销工具获取用户洞察,有计划、有目标的向受众群体传播创新内容策略。在大数据营销主导的潮流中,应运而生的一大批的辅助工具和传播技术,从系统化的传播路径规划,到平台的3S管理,(Social 客户–融合社交;Simple管理–简单有效;Smart销售–智慧赋能)。大数据带来的影响是通过技术手段显著提升了营销的效率和精准度,但仍然解决不了互联网上获客成本不断上升的问题,主要原因是随着互联网的爆发营销触点不断增多,用户群极为分散,因此全渠道的大数据整合也逐渐成为一种主流趋势。
大数据定义未来营销趋势,影响品牌营销模式;
在未来的大数据营销当中数据营销,会有更多新的机遇与挑战在等着我们去触及。无论是碎片化的营销理论,还是大数据带来的全新领域。
未来的营销趋势中,AI、区块链、物联网技术应用等将为大数据营销带来巨大的想象空间和成长机遇,但这些新技术要真正完全无缝链接实施在品牌营销当中,还需要相当的一段时间。那些创意度低、无附加值的营销工作将会率先被AI技术取代,区块链技术短期内不会给大数据营销带来太多的商业价值,而最令人期待的是物联网技术,它最有可能在成为大数据营销领域的颠覆性技术,为品牌营销带来新的流量和新的营销模式。
在未来,大数据营销的影响是深入且广泛的,从长远来说,涉及到企业的预算管理、品牌的产品定价、终端的精准获客、平台的自动化内容营销、用户生命周期的管理、智能化运营分析等等。但大数据需要不断的积累,技术也需要不断的优化和迭代,目前市面上的技术和营销工具,还并不能充分实现大数据营销的愿景,从眼前来说,大数据已经在以下几个方面影响品牌营销了。
1、通过数据的记录分析获取用户洞察:让商家更精准的了解用户;通过不断积累用户数据,例如:用户的基本特征、搜索习惯、消费习惯、消费额度、浏览习惯等,从而形成更精准的用户画像,同时也能对数据进行优化和再次利用,进行精确的营销目标推送,预判及培养用户的消费需求。
2、通过大数据全渠道整合来制定差异化的价格策略:尤其是对于B2C模式的商家,如果价格提高1%就能够带来5%-10%的毛利增长额度。大数据销售的渠道和营销触点在不断增长,各大电商平台层出不穷的“造节”营销活动的增多,B2C商家可通过大数据来分析用户的消费轨迹和消费习惯,更好的判别品牌应该在什么渠道、什么时间节点制定什么样的价格策略。
3、从用户关系反观营销效果:在流量时代,营销人更注重传播效果和投资回报率分析,这让大数据营销在之前很长一段时间里陷入了追逐流量的误区。随着互联网渠道流量增长减缓,我们开始重新审视用户增长的策略,在产品整个生命周期中用户心智认知模式(behaviour— memory—select—buy—repeat)进行用户分析,了解用户及他们选择产品的路径及喜好,制定品牌营销策略,不断改进用户体验。
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