2013年似乎人人都在談論大數據,然而說得雲里霧裡者多。許多企業家更關心的事是:如何才能真正找到大數據營銷的切入點?

大數據營銷的十大切入點

許多人感覺到大數據時代正在到來,但往往只是一種朦朧的感覺,對於其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容——不明覺厲。實際上,還是應盡量弄明白,才會明白其厲害之處。對於多數企業而言,大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。

第一,用戶行為與特徵分析。顯然,只要積累足夠的用戶數據,就能分析出用戶的喜好與購買習慣,甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。有了這一點,才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何,那些過去將“一切以客戶為中心”作為口號的企業可以想想,過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二,精準營銷信息推送支撐。過去多少年了,精準營銷總在被許多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛濫。究其原因,主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準,因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細準確的分析。相對而言,現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性,而其背後靠的即是大數據支撐。

第三,引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵,以及他們對產品的期待,那麼你的產品生產即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《紙牌屋》之前,即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員,結果果然捕獲了觀眾的心。又比如,《小時代》在預告片投放后,即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90后女性,因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四,競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的,即使對方不會告訴你,但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如,可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分佈等,可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢,並可以參考行業標杆用戶策劃,根據用戶聲音策劃內容,甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五,品牌危機監測及管理支持。新媒體時代,品牌危機使許多企業談虎色變,然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中,最需要的是跟蹤危機傳播趨勢,識別重要參与人員,方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容,及時啟動危機跟蹤和報警,按照人群社會屬性分析,聚類事件過程中的觀點,識別關鍵人物及傳播路徑,進而可以保護企業、產品的聲譽,抓住源頭和關鍵節點,快速有效地處理危機。

第六,企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是:在企業的用戶、好友與粉絲中,哪些是最有價值的用戶?有了大數據,或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中,可以找出千絲萬縷的信息,利用某種規則關聯及綜合起來,就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七,大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗,關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況,做最適時的提醒。例如,在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息,在你的汽車關鍵部件發生問題之前,就會提前向你或4S店預警,這決不僅僅是節省金錢,而且對保護生命大有裨益。事實上,美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況,以便及時地進行防禦性修理

第八,SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體,許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析,將粉絲轉化為潛在用戶,激活社會化資產價值,並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容,設定消費者畫像各種規則,關聯潛在用戶與會員數據,關聯潛在用戶與客服數據,篩選目標群體做精準營銷,進而可以使傳統客戶關係管理結合社會化數據,豐富用戶不同維度的標籤,並可動態更新消費者生命周期數據,保持信息新鮮有效。

第九,發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測,對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如,阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如,在2012年美國總統選舉中,微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型,準確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果,準確性高於98%。之後,他又通過大數據分析,對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測,除最佳導演外,其它各項獎預測全部命中。

第十,市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持,過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據,必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道,似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用,或許能有所啟發。

切入大數據營銷需要開闊思路

在企業尋找大數據營銷切入點時思路必須開闊,不必拘泥於既有應用,需要營銷人員與技術人員進行思想碰撞,進而找到與眾不同的突破點。

以別克君威與淘寶所合作的營銷活動“為一再心動買單”為例,其即體現了大數據營銷的創新思路。該活動分為兩個部分:第一部分調用淘寶用戶的收藏夾並鼓勵分享心動故事,第二部分利用大數據對參与活動的用戶進行精準營銷。

該活動的第一部分開始於2013年10月12日,持續兩周。淘寶用戶登錄時,會向用戶提示“***,你的淘寶收藏夾走光了”之類的話。點擊之後,會進入一個flash畫面,告訴你在使用淘寶收藏夾的***天里,你心動了***次。系統會把這個最高類別裏面的所有商品都羅列出來給你,鼓勵你在當中挑選最讓你心動的一個,並說出的心動故事,然後再選擇通過微博分享自己的心動故事。接着系統羅列了君威的一些核心賣點,讓消費者選打動他們的賣點,然後則可能獲得由Regal全新君威為你買單那個心動的寶貝的機會。

該活動的第二部分則更加突出了大數據營銷。針對所有參与活動的人,淘寶幫助汽車品牌做消費行為的分析,看看這些參与者究竟是運動狂人,還是時尚達人,抑或是宅男宅女、顧家派。君威品牌根據消費行為的判斷,定向地向他們推送不同的廣告創意內容。

此活動在國內率先開了大企業與淘寶等大型电子商務網站在品牌推廣活動中大數據營銷方面合作的先河。藉助於上述新技術與新思路,新君威進行了全新的營銷活動嘗試,即將“大數據營銷”與“品牌展示”、“互動營銷”及“CRM”有機貫穿整合。

充分開動腦筋是拓展大數據營銷思路的必要條件,結合企業或行業特點則可以更好地發揮大數據的商業價值。例如,龍湖地產即在提供WiFi服務的基礎上,利用本地位置信息類大數據,不僅在一定程度上獲得了的用戶信息,而且還可以收集用戶在該地產商圈的行走路線,從中可以得知用戶最主要逛哪類店、先逛哪個店再逛哪個店等信息,進而可以為判斷用戶的消費層次提供非常有力的數據支撐。

企業可以根據自己所處行業及企業自身的特點,認真思考大數據可能為企業帶來的價值,然後與技術人員探討數據收集、數據清理、數據存儲與管理、數據分析及數據呈現等主要環節的技術實現可能性。如果自己企業沒有相關人員,則可能需要與其他專門的企業進行合作。

小數據也可用大數據思想管理

實際上原來並沒有“小數據”一說,只是因為有了“大數據”,其常常指PB容量級及以上的數據量,故不足此數量級的數據就有了小數據或准大數據的說法。

小數據可能在量上相對小一些,但其仍可以借鑒大數據管理理念。你用還是不用,數據就在那裡。按照大數據的理念,你同樣可以從相對小一些的數據中發掘出高價值信息,如通過分析了解競爭者,明確自己在市場競爭中的正確位置;了解現有用戶或發現潛在用戶,進行深層發現,趨勢預判,引導產品設計,營銷創新,支持決策,跟蹤效果。在數據支撐下,決策才能相對科學,核心在於數據的理解。

某些行業的數據可能只是大數據時代的一個應用領域(小),但大數據營銷理念將帶來旅遊經濟發展的量化革命(大)。其中,大數據理念可以將複雜、無序的數據變成簡單、有序的信息;可以基於在線評論和其他網絡數據,構建產品聲譽評價機制;將邏輯性、文字性的信息轉化為可視化、圖形化的信息,進而可以引導或影響消費。

以某旅遊景點的相關微博內容為例,利用大數據營銷理念,可以重點分析微博用戶在分享、傳播和討論旅遊景點相關內容的過程中,通過內容中體現了4類典型用戶行為:日常討論和互動內容,遊客旅遊前發布的微博內容,旅遊中發布的微博內容,旅遊后發布的微博內容。同時,相關用戶行為又與微博發布者所處的旅遊階段有關,也與微博作者面向的閱讀者定位都有關係。

通過對某旅遊景點的分析數據,可發現有價值的信息。例如,研究遊客旅行前發布的微博內容發現,通過微博諮詢建議和討論某景點旅遊攻略,表達出旅遊意向的微博內容佔12%,其典型的網絡行為包括:表達前往旅遊目的地的意願,詢問旅遊攻略和路線安排,詢問徵求其他用戶對特定目的地(酒店、餐廳)的評價,@旅遊機構賬號或者@旅遊名人求助,約人同行等。

再看遊客在旅行中發布的微博內容。在微博內容中明確處於某景點旅遊行程中的微博內容佔19%,其典型的微博內容行為包括:發布旅行位置和簽到,發布旅行圖片和感受,諮詢、求助及投訴等。

另外,通過准大數據分析還可獲知,遊客在旅行結束后發布的微博內容佔23%,在微博內容中發起和參与廈門旅遊話題的微博內容佔66%,它們二者還可以通過分析得知分別的不同類型用戶行為的比例。應該說,上述這些重要的數據在過去多數旅遊景點的營銷管理中通常被忽略。

可以這樣講,充分利用大數據或小一些的數據,則可以發現許多有價值的信息。仍以微博中關於某個城市旅遊的內容為例,可以發掘的信息非常多,例如:遊客到某城市休閑旅遊目的有哪些,遊客發布關於某城市旅遊微博作者的關注點,遊客對某城市當地景點的口碑量排名及主要抱怨點排名,微博發布者的性別、認證統計和社會屬性統計,微博發布者的簡介標籤和地域分佈統計,微博發布者的博齡和客戶端統計,微博發布者的粉絲數分佈統計,等等。

上述幾個例子中許多數據監測與統計分析的數據指標完全可以應用於其他行業,價值顯而易見。關鍵是要有充分利用大數據發掘有價值信息的理念,這是大數據時代最需要的東西。具體需要什麼類型的數據,則應該在實踐過程中逐步深化與擴展。

總之,隨着大數據時代的到來,企業也正向著智慧性方向發展,如何利用好大數據是當今幾乎所有企業面臨的問題,找到、找准大數據應用的切入點是融入大數據時代所迫切需要邁出的第一步。

(本文部分內容已發表於《廣告大觀》2013年12月綜合版,原標題《怎樣尋找大數據營銷的切入點?》,作者繫上海戲劇學院新媒體營銷研究領域學者、副教授,研究生導師,中國十大IT博主)