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未來大數據落的營銷

  什么樣的實時優惠對某個用戶更有效?基于此用戶的偏好,哪種網絡頁面能產生更好的服務效果?當一個潛在客戶填寫了網頁表格后,跟他敲定一筆交易的可能性有多大?在一天的特定時間段中,哪種促銷方式最有效?當一個用戶被營銷活動覆蓋到后,他在六個月內購買的機會有多大?

  在大數據時代,這些問題都會找到答案。對于營銷這一原本就屬于數據驅動的領域,大數據提供了一個前所未有的機會,用先前不能做到的方式來挖掘消費者洞察。

  那么在大數據時代之前,我們通常利用哪些營銷數據?答案是:CRM系統中的顧客信息、廣告效果、展覽等線下活動的效果等。這些數據來源都提供了一些信息,但是并不足夠給出一個重要的洞察和發現。

  讓我們再來另外一批信息數據:官方網站登錄數據、社交媒體數據、郵件數據、地理位置數據等。

  這些信息源在幾年前可能并不存在,而這些就是“大數據”所指的非結構性或者叫做多元機構性數據,它們更多以文字、圖片、視頻等方式出現,而且這些數據來源還在不斷增加。

  而如果將這兩個數據源進行對接,并且能夠保持實時更新,營銷的游戲規則將會隨之而變:消費者洞察和預測分析這兩個營銷最重要的領域,會獲得前所未有的價值發掘。

  比如微軟正在通過對論壇、社交媒體上內容的監測,來發現人們對微軟產品和營銷活動的反應,這個夏天微軟Window創意廣告海報設計8發布后,就采用了傳統數據收集和實時數據收集的兩種手法,“我們對網絡反饋信息的收集是連續的和實時的,我們也依然使用傳統的消費者滿意度調研,最終會將兩者產生的數據結合起來進行分析。但是前者那種以日為單位的市場信息捕捉,能夠使我們更快地對市場做出反應。

  總的來說,大數據的到來將在以下幾方面改變原有的營銷流程,或者營銷效果:

  對原有營銷方式價值的再次發掘。IBM的一個商業合作伙伴正在研究讓呼叫中心產生的所有對話轉換成文字,從而可以實現對這一營銷渠道的數據挖掘。“這能夠讓市場部門獲得之前沒有的消費者洞察,知道消費者對品牌的感受以及他們怎么回應新產品”,IBM新興技術項目總監Peter Waggett稱更深入挖掘數據會幫助許多公司找到商業問題解決方案。

  更好地對營銷策略進行優化。麥當勞的部分門店安裝了搜集運營數據的裝置,用于跟蹤客戶互動、店內客流和預訂模式,研究人員可以對菜單變化、餐廳設計以及培訓等是如何對勞動生產力和銷售額的影響進行建模;一些領先的零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析,從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見,此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨,同時在保持市場份額的前提下,增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

  除了線下活動優化外,還可以根據消費者在網絡上的表現來優化網站的體驗,比如eBay就做過數千次實驗來改變自己網站不同部分的架構,來確定最優的頁面效果和其他諸如導航、照片等功能的設置。

  更完整的消費者描述。通過更豐富的消費者數據,包括網站瀏覽數據、社交數據和地理追蹤數據等,可以繪制出更完整的消費者行為描述。比如英國葛蘭素史克GSK公司,近期就發起了一個項目,獲取更完整的消費者信息,從而獲得更加深入的消費者洞察。他們通過定位那些談論過旗下子品牌的人們,并且追蹤他們在公開論壇上所談到的所有其他東西,來建立消費者描述,而這些外部數據會和營銷部門已有的數據進行整合,從而設定更為精準的優惠和促銷,吸引人們來到對應的子品牌網站。“這是個不成熟的市場,但是品牌必須要了解怎么利用這些數據”,該公司CRM部門顧問James Parker說道。

  更精細的消費者細分。這一功能基于上面一條“更完整消費者描述”的實現。消費者細分不是一個新鮮的概念,但是大數據時代中更多的數據,以及更好的分析工具,使商家能夠以多種不同的維度對消費者進行細分,不僅僅是簡單的劃分群體,而是真正做到個性化。比如在原有的傳統市場調研數據和購物歷史數據之上,商家可以追蹤和利用更多數據如網絡上的點擊,瀏覽記錄,來更好地細分消費者。

  高端零售商Neiman Marcus就建立了行為分類體系和多級會員獎勵制度的體系,并將兩者結合起來,來激勵最富裕、最具長期價值的客戶購買更多高利潤率的產品;零售商Williams Sonoma也將他們6000萬的顧客數據庫和其家庭信息鏈接起來,通過了解這些家庭的收入、房屋價值和孩子數量等對顧客進行精準劃分,其電子直郵郵件是根據不同消費者群體的行為方式和選擇偏好來設定的,而基于這些信息的直郵郵件所獲得的反饋數量是之前沒有進行精準化的18倍。

  最終完成真正精準化的營銷:這一精準性包括精準的時間、地點、人物。理想的一個案例是:當一個顧客進入店鋪后,一個零售商搜索他們的數據庫,發現這位顧客是其希望留住的有價值顧客,之后他們通過將其過去的購物歷史和Facebook主頁獲得的這位顧客的信息綜合起來,來了解需要花多少錢來留住他,從而確定所售賣物品的合適價格和零售商可以退讓的利潤空間,針對這一位顧客給出最佳的優惠策略和個性化的溝通方式。因此,營銷者最大的機會——在恰當的時間、恰當的渠道給一個潛在用戶或者老客戶提供最合適的產品和營銷——將最終實現。

  大數據——根據維基百科的解釋,“大數據”指的是“普通軟件工具不能在一定時間內抓取、管理以及處理能力的數據集合”,而另一個常見的描述是3V——Volume(規模)、Variety(種類)和Velocity(速度),即在這三個維度上都超出傳統工具能夠應付的數據集合。

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