我来教你如何利用大数据指导市场营销。

在数字时代，人们的生活方式和思考方式已经发生了变化，同样人们的消费观念也发生了变化。它赋予消费者更广阔的视野，同时也提高了消费者的自主意识。互联网使得很多信息都公开化，消费者不仅了解产品的具体信息还能搜索出使用评论。在这种背景下，如果企业和厂商对消费者发生的变化置之不理，还是“炮轰式”的传播和灌输，将失去大量的关注人群。

当前，移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的应用使企业信息化，乃至社会信息化空前发展，设备、移动终端设备加入网络，使蕴藏着巨大社会价值和商业价值的各种数据，如统计数据、交易数据等正持续不断地从各行业迅速产生。据CSDN对2011年中国云计算的调研显示，超过50%的企业每日生成的数据量在1T以上。大数据已经成为政府及企业决策、社会管理、医疗保健、商业营销、产品研发等不可或缺的重要信息基础。尤其是，大数据应用于营销管理及创新领域，大大帮助了企业精准地挖掘顾客需求，极大提升了营销效能。可以说，大数据的使用贯穿在整个营销过程的始末，对于营销的效果起着至关重要的影响性。

产品定位、市场评估、用户画像以及预测与优化数据过程中产生的大数据对营销具有深刻的影响。从产品定位的角度，通过获取数据并加以分析来充分了解市场信息，掌握竞品的商情、动态和产品在竞争群中所处的市场地位；在市场评估过程中，区域人口、消费者水平、消费者习惯爱好、对产品的认知程度决定了产品对市场的供求状况；通过积累和挖掘行业用户档案数据、分析消费者行为和价值取向，构建用户画像来更好的为用户进行服务；在预测和优化过程中，通过市场需求预测来制定和更新产品服务功能价格，从而对不同细分市场的政策进行优化，最大化的实现各个细分市场的利益。

在大数据时代，对于市场营销策略的探索可概括为以下几个方面：

利用大数据改进企业广告投放策略：

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。当前，越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向，投放给准确的目标顾客，特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告，都可以通过数据化的形式来了解、监测，以使得企业更好地评测广告效果，从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

基于大数据的精准推广策略：

没有目标消费者的精准定位，盲目推广，是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是，能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据，从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面，可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息，并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求，进而进一步加大推广力度，最终达到极大增加企业利润的目标。

规模个性化产品策略的实施：

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户，或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户，这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力，越来越不能满足消费者的个性化需求。近年来，随着科技和互联网的发展，社会的生产制造向生产“智”造转变，同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，并推出与消费者个性相匹配的产品。

大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘：

以前的市场营销的渠道大多采取代理制，或者是购销制，企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的，也经常会发生利益冲突。在大数据环境下，企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台，才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势，从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验，进而引发顾客更加强烈的购买欲望，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密，提升企业的利润空间。

利用企业大数据集成系统指定科学的价格体系策略：

现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台，实现了海量、不同类型的数据的收集，并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台，以及实体批发、 零售平台)；不同的客户需求；不同的细分市场；以及不同的但可以区隔的市场区域。这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据，分析洞察和预测消费者的偏好，消费者价格接受度；分析各种渠道形式的测试销售数据；以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测，不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

基于大数据，市场营销的方法主要有：

一是通过大数据对用户行为与特征进行分析。显然，只要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”。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有”一切以客户为中心”作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

二是用过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，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。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。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，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。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。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。

五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户大数据营销，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签大数据营销，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1．通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

2．通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为（即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为）进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

3．通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现”投其所好”，以实现推广资源效率和效果最大化。

当前大数据可以辅助营销的方面包括：挖掘潜在客户，提高销售机会，提高转换率策略，预测销售前景，收入增长以及客户生命周期等，还可以帮助判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。简单阐述一下大数据在营销和销售中的几个应用：

1、大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。麦肯锡的分析发现，一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

2、大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。

3、大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员创造更大客户忠诚度。

4、生物医药行业已经开始利用地域分析来优化销售策略及市场投放计划。麦肯锡发现，生物医药企业基本都要花费20%到30%的利润用于销售和行政管理。如果这些企业可以在拥有更多销售潜力的地区和范围精确地部署销售及市场策略，将能够立即降低这项成本。

5、基于大数据的客户价值分析已经让营销者能够在各个渠道为客户提供连续稳定全方位的用户体验。客户价值分析(CVA) 最近正在成为新兴的热门话题，因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。现如今，CVA成为了一系列用于在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。

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