大数据营销.docx

、定义
大数据营销⑴是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此 对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于帮助。
2、 强化(Enhance) 选择一个匹配率在50%以上的成熟的数据强化供应商，目前品牌 可用的主要的数据提供商，大都是使用名称和地址匹配去统计客户数据，品牌如有必要可以 选择一些合法可靠的数据供应商，但是，就效果而言，笔者认为，通过品牌自身营销，如品 牌邮件营销、短信营销、微信营销等多渠道获取的第一手数据将更为有效，品牌不妨优先利 用自身已有的客户数据资源。
3、 分割(Segment) 开发一个双向分割框架，一方面，使用一个品牌的本地数据去创建 直观的、专有的数据划分，另一方面，使用第三方数据来创建实践性的、数据驱动性的数据 分割。两种分割方法之间的矩阵将为品牌更深入了解现有客户提供难得的机会，并可以帮助 企业去定义未来定位人群策略。
4、 模型（Model）——在大多数情况下，我们最终都是获得太多的数据。使用建模技术来 隔离和删除冗余数据，并重点突出与确定目标定位人群相关联的极少数的物质变量。例如, 如使用了居民收入，就可以不用再使用一个财富指标等等。
5、 行动（Action）——如果品牌具备了所有数据并进行了分析，但是没有利用这些数据和 分析去实践，那么工作也只完成了一半。使用模型输出，以制定一个多渠道的更有针对性的 活动。当然，数字渠道可以使用更多的定位参数，如DSPs，社交媒体和电子邮件等等；但 品牌也可以利用邮政编码去汇总结果，以及利用传统渠道如户外、电视和电台等渠道，去定 位目标受众。
不久，所有渠道都将允许一定程度的超定位，甚至电视机都将迎来机顶盒定位。从现在开始 加强和分割客户数据，将为你的品牌提供足够的背景和经验以领先于竞争对手。
Com如何利用大数据改善营销和客户服 务
在IT部门你已经会听到这样的说法，“如果你无法测量，那么你就无法管理。”这是很多数 据中心管理员和网络架构师的口头禅。否则，你怎么知道谁消耗了什么资源以及这对WAN 性能的影响呢？
与大多数高管一样，首席营销官（CMO）也被掩埋在各种统计数据中：同店销售额、库存数据、 生产数据、CRM数据、交易数据、销量数据和促销活动数据等。面对如此多的数据，却没 有数据能够告诉你，你的客户下一步会做什么或者他们为什么这样做。
单靠交易数据并不能帮助你改善客户体验，除非你把它与其他数据放在一起来研究。同样的， 通过多个渠道收集的客户数据如果没有在后端绑定在一起，也都是无用的数据。
你需要将你所知道的关于客户和潜在客户的一切信息与新数据资源（从社交媒体到位置和天 气数据）结合起来，你才能够更好地了解你的客户的需求以及制定你的营销策略。
使用大数据，获得竞争优势
Nationwide Insurance首席营销官Matt Jauchius表示：“收集消费者的大量数据（他们的消费****惯、喜好、与公司的互动），然后分析这些数据，预测消费者的行为，这是CMO未来竞争 优势的基础，因为这样你才能提供更好的体验。”
最近笔者购买新手机的遭遇证明了客户体验的重要性。在网上订购一台智能手机后，笔者发 现原本“次日送达”的手