大數據如何助力企業(yè)創(chuàng )新管理營(yíng)銷(xiāo)？

【快印客導讀】近兩年來(lái)“大數據”(big data)可以說(shuō)是一個(gè)非常熱的詞。但什么是大數據，又是很難說(shuō)清楚。百度百科對大數據的定義是這樣的：大數據(big data)或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

更多的專(zhuān)家認為：“大數據”是具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)的新處理模式。這里“新處理模式”有兩層含義：一是由于海量的數據，需要更高效的存儲和處理技術(shù)，二是大數據還有數據挖掘和與人工智能的緊密結合。即大數據基于對已有海量數據的處理，對還未產(chǎn)生的數據做出預測和推薦。如果說(shuō)數據統計是已經(jīng)發(fā)生的事情，而大數據往往被用于還沒(méi)有發(fā)生的事情預測或者推薦中。

目前大數據算法大致可以分為兩類(lèi)。一個(gè)是基于行為，一個(gè)是基于內容?；谛袨榈姆治?，顧名思義，即對用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)留下的“痕跡”，即瀏覽、點(diǎn)擊、收藏、購買(mǎi)、二次購買(mǎi)的分析，得出未來(lái)會(huì )選擇購買(mǎi)的預測和推薦結果?；谛袨榈姆治?，屬于群體智慧，綜合利用群體用戶(hù)的行為偏好。用戶(hù)之間會(huì )相互影響，更加符合現實(shí)世界中的用戶(hù)行為?；趦热莸姆治?， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預測和推薦的結論。內容的分析只針對個(gè)人，與用戶(hù)之間關(guān)系無(wú)關(guān)。

目前發(fā)展重點(diǎn)是基于人工智能下的大數據，它基于你的歷史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結果，推薦給你。大數據當然也不是萬(wàn)能的，導致這種現象最主要的問(wèn)題有兩個(gè)，一個(gè)是由于數據本身的質(zhì)量或者數量不夠;另一個(gè)是算法不合適。不要以為是海量數據就一定會(huì )有價(jià)值，在過(guò)往的研究中，人們發(fā)現來(lái)自甲方的數據源有80-90%的數據都是無(wú)用的。只有10%-20%的數據才會(huì )產(chǎn)生一定的價(jià)值。

雖然越來(lái)越多的人們感覺(jué)到大數據時(shí)代正在到來(lái)，但對于經(jīng)營(yíng)者而言，大數據下商業(yè)管理的價(jià)值創(chuàng )新究竟如何體現，可能是一個(gè)值得深入研究的問(wèn)題。我們認為至少以下幾個(gè)方面值得關(guān)注。

一是通過(guò)大數據對用戶(hù)行為與特征分析。顯然，只要積累足夠的用戶(hù)數據，才能分析出用戶(hù)的喜好與購買(mǎi)習慣，甚至做到“比用戶(hù)更了解用戶(hù)自己”。這是大數據營(yíng)銷(xiāo)的前提與出發(fā)點(diǎn)。過(guò)去雖也有“一切以客戶(hù)為中心”作為口號的企業(yè)經(jīng)營(yíng)思想,可以想想真的能及時(shí)全面地了解客戶(hù)的需求與所想嗎，或許只有大數據時(shí)代這個(gè)問(wèn)題的答案才能更加明確。

二是通過(guò)大數據支撐精準營(yíng)銷(xiāo)信息推送。過(guò)去多少年了，精準營(yíng)銷(xiāo)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，主要是過(guò)去名義上的精準營(yíng)銷(xiāo)并不怎么精準，因為其缺少用戶(hù)特征數據支撐及詳細準確的分析?，F在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背后靠的是大數據支撐。

三是通過(guò)大數據讓營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)更能投用戶(hù)所好。如果能在產(chǎn)品生產(chǎn)之前了解潛在用戶(hù)的主要特征，以及他們對產(chǎn)品的期待，那么你的產(chǎn)品即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過(guò)大數據分析知道了潛在觀(guān)眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀(guān)眾的心。又比如，《小時(shí)代》在預告片投放后，即從微博上通過(guò)大數據分析得知其電影的主要觀(guān)眾群為90后女性，因此后續的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)則主要針對這些人群展開(kāi)。

四是通過(guò)大數據幫助企業(yè)篩選重點(diǎn)客戶(hù)。許多企業(yè)家糾結的事是：在企業(yè)的用戶(hù)、好友與粉絲中，哪些是最有價(jià)值的用戶(hù)?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實(shí)支撐。從用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的各種網(wǎng)站可判斷其最近關(guān)心的東西是否與你的企業(yè)相關(guān);從用戶(hù)在社會(huì )化媒體上所發(fā)布的各類(lèi)內容及與他人互動(dòng)的內容中，可以找出千絲萬(wàn)縷的信息，利用某種規則關(guān)聯(lián)及綜合起來(lái)，就可以幫助企業(yè)篩選重點(diǎn)的目標用戶(hù)。

五是通過(guò)大數據分析更加清晰你的產(chǎn)品消費者的特點(diǎn)。面對日新月異的新媒體，許多企業(yè)想通過(guò)對粉絲的公開(kāi)內容和互動(dòng)記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶(hù)，激活社會(huì )化資產(chǎn)價(jià)值，并對潛在用戶(hù)進(jìn)行多個(gè)維度的畫(huà)像，其目的就是更加精準地分析你的產(chǎn)品消費者特點(diǎn)。大數據可以分析活躍粉絲的互動(dòng)內容，設定消費者畫(huà)像各種規則，關(guān)聯(lián)潛在用戶(hù)與會(huì )員數據，關(guān)聯(lián)潛在用戶(hù)與客服數據，篩選目標群體做精準營(yíng)銷(xiāo)，進(jìn)而可以使傳統客戶(hù)關(guān)系管理結合社會(huì )化數據，豐富用戶(hù)不同維度的標簽，并可動(dòng)態(tài)更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

大數據營(yíng)銷(xiāo)管理讓一切營(yíng)銷(xiāo)行為和消費行為數據化，大數據使得營(yíng)銷(xiāo)行動(dòng)目標明確、可追蹤、可衡量、可優(yōu)化，從而造就了以數據為核心的營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)，即消費—數據—營(yíng)銷(xiāo)—效果—消費。畢竟數據是海量的，如何運營(yíng)有限、有效的高質(zhì)量數據為企業(yè)更好的創(chuàng )造價(jià)值比大海撈針的粗放式方法要實(shí)際的多。

大數據營(yíng)銷(xiāo)是基于多平臺的大量數據，依托大數據技術(shù)的基礎上，應用于互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)方式。大數據營(yíng)銷(xiāo)衍生于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，又作用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術(shù)的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業(yè)帶來(lái)更高的投資回報率。大數據技術(shù)的發(fā)展給了大數據營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展的土壤。大數據分析產(chǎn)品如大數據魔鏡等，為大數據營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)了更多可能性。然而數字時(shí)代，商業(yè)管理不僅僅在收集數據，同時(shí)也在制造和影響數據，如何塑造和運營(yíng)更加有利于企業(yè)和品牌營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展的數據流，必然成為今后商業(yè)管理必須面對的重要課題。

大數據營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng )新背后代表的是商業(yè)模式、產(chǎn)品設計、營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)的創(chuàng )新，而大數據在不同程度的支撐或者驅動(dòng)這三方面，可見(jiàn)兩者之間有著(zhù)密切的關(guān)系，這就保證了大數據在產(chǎn)品設計和營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)環(huán)節能起到非常重要的作用，其中最為明顯的是在驅動(dòng)產(chǎn)品的精細化營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)，這對企業(yè)決策層在運用大數據的時(shí)候能更好的了解大數據應用的優(yōu)先級和應用場(chǎng)景，更好的發(fā)揮大數據的價(jià)值。