移动互联网

大数据时代的“千人千面”精准营销

2019/9/13 11:41:00

大数据精准营销,通过线上线下数据多元融合,建立数据联盟和场景联盟,解决的是何时,何人,何地,买什么,为什么买的问题,从而帮助企业实现用户价值最大化。移动互联网时代,用户的从去消费变为在消费,手机端不是新的营销渠道,而是随时做好准备,利用新技术与客户保持链接并随时获得联系。新时代要求营销配合客户,通过客户喜好的渠道提供相应的沟通内容,即“千人千面”的大数据营销时代。

一、用户为王的时代,我们需要深度理解“人”这个主体。

从企业的角度理解,营销的目的是让产品形成自我销售,从顾客角度来看就是消费。都是围绕着“人、场、钱”这个要素展开的,消费也由“由人到货”的模式,转化为“由货找人”的模式。消费者居于“上帝”的位置,货物服务于人的需要。

从企业的角度分析,“人”首先被定义为“细分市场的用户”,通过定义细分市场的人群属性,来确定产品和服务;其次为营销的“目标用户”即圈子,如何找到这些潜在用户?通过大数据的分析来洞察用户,根据商业标签标注圈子,可以很好的帮助企业寻找到他们。最后这些“人”转化为付费客户,企业通过CRM系统管理和维护这些用户。

从个人角度分析,作为一名消费者,我们掌握了更多的市场话语权,已经从被动消费变为市场的主导者,甚至参与到企业的生产制作,柔性生产,个性定制已经成为现实。我们主动的关注“兴趣”与“个性”,更关注“体验”。体验,是用户跟企业接触过程中的所有感知,是消费者的观点。

二、我们只关注信息,不看广告。

信息过剩的时代,注意力成为稀缺品,我们不看广告,我门只关注与我“相关”的信息。通过数据分析,分析目标用户何时在线,在哪里,喜欢哪类信息,准确掌握目标用户的媒体触点,通过信息流无感知的嵌入,做到“润物细无声”,才会更容易被客户所接受。不同的群体,需要不同的信息。如何做好“千人千面”的营销?从4各方面入手

用户:从自然属性、消费、社交等角度分析和挖掘各类用户的典型特征,通过深入的机器学习和模型计算进行数据化运营,形成精准的客户画像(男女比例、年龄、爱好、媒体接触点等)时间:从行为动作的开始时间、结束时间等结合其他信息还原上网场景。位置:从用户上网的位置信息入手,对流量所包含的内容信息可识别出用户关注的内容,寻找用户的浏览热点与适用应用。需求:基于用户内容访问、应用使用的行为,深入洞察客户个性化需求。将客户标签与算法匹配,并与运营商、金融、媒体等多方数据经行交换和提取,精准找到有购买实力的客户群。

客户在其决策全程中要经过不同的阶段,大多数情况下,决策过程大都是从需求、认知、研究、比较、决定、购买。大多数客户在研究阶段的后期或决定阶段的早期才会于销售人员接触。在不同的交互点上,客户所交换的信息数量和层次不同,客户需要的信息越具体,则客户愿意交换的信息也越具个体性,作为首次访问的用户,客户更多的浏览信息以对品牌经行研究和比较,看哪个更匹配自己的价值和需求,客户没有产生足够的信任,所有愿意交换的信息也越少。这个阶段企业更适合的是通过饱和度的攻击将差异性打入消费者的心智。无暗示第一提及率,是检验效果的重要指标。当营销信息更具有关联性时,就需要更高的可信度和对企业的信任,要达成信息交换需要,沟通、信任、承诺不同的步骤。这也是大数据精准营销“千人千面”的魅力所在。

三、提升“千人千面”广告效果的转化率

行百里者,半于九十。广告落地页面的优化是最后的一环。以手机媒体为例,手机阅读为浅阅读,3秒内无法打动用户,就白白损失了一次机会。

一个广告页面,无非由标题、图片、引导页、购买页组成。千人千面,针对特定人群的广告语是标配。静态的智能手机拍的产品图片给人一种亲近感,消费者往往会以为这些图片是一条信息,而不是一则广告。引导页中“广告语、图片、购买按钮”一个都不能少,少用文字,尽量用图片表达。购买页,要便于购买,完成购买后一定要有“转发按钮”并进行相应的刺激。

A/B实验,在相同的条件下,展示不同的广告创意,通过顾客的反应找到最具效果的广告创意。用10%的预算经行“”创意试验,确保更好的投放效果。

 

      成交不是生意的结束,而是开始。我达成了我的目的,我无须大费周章,我对此颇感满意。体验模型,简单实效。生产商、流通商、消费商成为新消费关系中的三方,他们构成了新的商业体系。


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