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一旦进入大数据营销的世界,企业的手中将握有无限可能

发布日期:2019-11-21 16:35:43    浏览次数:2

  数字化营销发展近二十载,随着搜索引擎和社交媒体的兴起,诸多互联网企业看到了从大数据中持续挖掘价值的可能。Susan作为9年互联网从业者,一路见证了网盟时代的兴衰到人群扩展算法的出现,觉得有必要做一次知识沉淀,分享自己的一些思考。

  PS 部分知识的引用放在文末,本公号坚持原创,但不排除有效的引据。

  发展历程 - 数据在网络中不断累积

  数字化营销,即利用数字化的媒体、工具和目标用户进行互动,向其推广品牌或产品信息,激发用户兴趣从而实现产品销售的过程。

  1990年,第一款搜索引擎Archie问世。1993年,第一条网络广告banner的出现,标记了数字化营销的开端。

  1998年,谷歌问世,自此,谷歌、雅虎和微软的搜索引擎呈三足鼎立之势。两年后爆发的互联网泡沫,加速了一批规模较小的搜索引擎的衰败,搜索流量进一步向三大巨头聚合。

  2006年见证了搜索流量的爆发式增长,单月搜索流量突破了64亿,谷歌趁势推出了Adwords和Adsense,建立了以CPC、CPI及CPA等以效果为导向的广告范式,同时,谷歌也发现了根据用户搜索倾向进行相关广告推荐的巨大价值。早期的精准广告系统,主要通过读取用户访问网站留下的Cookie,了解用户偏好并给他们展示更精准的广告。直至现在,网站广告依然为Adwords贡献了绝大部分的收入。

  随着Web 2.0时期的到来,用户从被动的接受者成为了主动的参与者。2004 - 2012年期间,涌现了以Facebook为首的各式各样的社交平台及产品,用户通过主动分享、关注、检索、收藏,为这些平台贡献了大量的行为数据,从而为需求预测提供了更多的数据支撑,也创造了更多精准广告的场景。

  总而言之,用户数据在网络中的不断累积,构建了大数据营销的基础。

  *每个美国人平均每天会花费37分钟时间在社交媒体上,70%的B2C广告主会选择Facebook作为主要获客渠道,67%的Twitter用户更倾向于购买他们所关注品牌的产品。目前营销人最为偏好的三大社媒平台分别为Facebook,Twitter和Pinterest。

  营销的本质 - 获得并服务好目标用户

  数字化营销的持续发展,使大量用户数据在各类平台上不断积累,由此构建了精准营销的基础。以App为主的移动广告主,电商、医疗、快消品等品牌广告主,均能在数字化浪潮中作出快速反应。于此同时,大部分传统行业也已拥有了海量客户数据,唯独需要与之匹配的数据化运营体系。

  企业不能仅仅将数字化营销视作一种传播手段,更应将数据分析应用到具体的业务流程之中,从而实现对需求的准确识别,对供应链的柔性改造,以提高产品的成功率。

  目标用户是一个企业应该尽力获得,且尽可能珍惜的群体。在数字化营销体系下,我们可以把目标用户群体,分为已知用户和潜在用户。已知用户即已经和企业建立了信息联系的用户,比如一个平台的注册用户;潜在用户即还未与企业建立信息联系的用户,但这部分用户对企业提供的产品无疑是有兴趣的。

  比如:我的工作有一个日常,是通过Excel和自有数据平台的用户行为数据,不断挖掘新的营销机会和价值空间。比如:用户在使用服务的哪个环节流失率最高,是否可以针对不同的用户提供差异化的解决方案,某类用户购买情况不佳的原因,等等,这通常属于对已知用户的精准营销。

  作为一家典型的数据驱动营销的公司,亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息,还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来——页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视,以及强大的挖掘能力,使得亚马逊的营销决策可以做得非常精确。

  对于潜在用户的营销,借助外部平台和大数据,我们也可以做得更多:

  利用社媒平台的老带新,是非常典型的潜在用户触达手段;

  随着数字化广告精准度的提高,我们可以从已知用户中提取出高价值人群,利用机器学习,在未知用户的大数据中计算出一组相似人群,进行有针对性的广告推送,从而提升转化率和ROI。这种人群扩展算法已经在ASM、Facebook等广告平台中得以应用;

  Twitter和Instagram等平台都能提供兴趣聚类分析,通过筛选电影片名、位置标签和情绪标签,你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市的电影是哪些。根据用户发布的状态,你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的中国游客。这非常便于指导营销人员捕捉热点、标签关联进行自有社媒引流、推出精准化的营销活动。

  一些展望 - 营销方法和工具的革新

  由数据驱动的业务流程将在企业中持续普及。一般规律包含:1)数据驱动决策,通过提高预测概率来提高决策成功率;2)数据驱动流程,形成营销闭环,提高销售漏斗转化率;3)数据驱动产品,为产品设计和运营引入基于个性化的服务创新。

  市场营销的方法论将不断迭代。最典型的如:以抽样统计为主的市场调研,因其漫长的样本测量周期、成本消耗及信息偏差,更多企业尝试引入以消费者数据分析为核心的、更加量化的需求测量及分析方法。同时,大众传媒和大众渠道,逐步被植入在社媒渠道中的单页电商、网红直播等更切合碎片化时间使用的营销场景所分流。

  如果说4G时代意味着广告展示速度的百倍递增,大大增加了用户触达,那么5G时代的广告将是更为沉浸的,以AR、AI等技术为基础的广告创意会得到更好的实现机会,百倍于4G的网络传输速率,意味着用户与线上内容更多的交互可能。5G时代对广告触达及转化的指数级提升,或许也是令诸多营销人倍感振奋的期许。

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