大数据营销-第2章-大数据营销概论

第2章大数据营销概论【学习目标】1.掌握大数据营销的概念、特点和运营方式2.了解大数据营销在三大领域的发展成果3.理解大数据在营销中的应用领域4.规划自己的大数据营销能力思维导图【开篇故事】李宁——转型定位中的大数据应用

选择明星为品牌代言一直是各大品牌惯常的套路，可是究竟选哪位明星？究竟是谁火请谁，是品牌的目标消费者喜欢谁就请谁，还是要请和品牌形象吻合度高的明星？从市场营销的角度来说，我们通常认为越能代表品牌形象，越受目标消费者喜爱的明星，越应当受到品牌的追捧。可是究竟谁才是这样的人选？我们应当从何渠道、用何种方法获取准确的依据？过往的经验更多的是对目标消费者采用调查问卷的形式开展调研，但是调查问卷本身存在样本数量小、提问和作答的主观性大等问题，以至最终影响决策的效果。体育用品公司李宁在中国家喻户晓。从2010年后，随着将广告语由“一切皆有可能”改为“makethechange（让改变发生）”、更换LOGO，这家1990年成立的企业开始自称“90后”，将消费人群定位为“90后”，品牌定位为“时尚、酷、全球视野”，并提出了在10年内成为全球5大运动品牌之一的目标。【开篇故事】李宁——转型定位中的大数据应用

虽然转型之路跌宕起伏，但是李宁在不断调整中摸索出了通过大数据指引公司品牌发展的方法。当它把目标市场锁定90后女性后，急需了解目标受众的特征和偏好。彼时，他们放弃了问卷调查的方法，通过请大数据公司在社交媒体平台全面搜集90后女性的数据，分析她们的特征。最后，给他们的目标消费者打上了“小清新、时尚、健康、阳光”的标签。通过大数据分析还显示她们最爱的影星是韩国女性郑秀妍。和奥巴马在总统竞选中聘请google大数据团队为他找到选民喜欢的明星助演背书如出一辙，李宁也运用大数据的方法请郑秀妍为品牌代言，并围绕其开展线下活动。从应用大数据前，活动40%的关注度、5%的购买率和1%的推荐率上升为75%的关注度、15%的购买率和8%的推荐率。大数据技术，为品牌年轻化转型助力！（资料来源：本教材整理）思考：大数据技术除了可以帮助商家了解消费者特征和偏好，还可以用于营销哪些领域？目录6

大数据营销的发展

基于大数据处理流程的营销能力

大数据营销的革新和应用

大数据营销的基础2.1大数据营销的基础大数据营销的含义大数据营销也被称为数据驱动营销，就是利用大数据技术从具有低价值密度的海量数据集合中，深度挖掘、准确分析，进而获得巨大的商业价值。具体来说，就是在市场营销领域中利用大数据技术对可用的、不断增长的、不断变化的、不同来源的（传统的和数字渠道）、多种形式（结构化和非结构化数据）的海量数据，进行收集、分析和执行，以鼓励客户参与、提高营销效果和衡量内部责任的过程。大数据营销凭借其“精准”和“可定制”的特点，有效地保证了企业营销的效率和效果。2.1大数据营销的基础大数据营销的特点多样化、多平台化数据采集。多样化、多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视，未来还有户外智能屏等数据。强调时效性。在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在较短的时间内发生变化。因此，在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。个性化营销。在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。现在广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容不同。性价比高。和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性。大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性。由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，而这些有价值的信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性，即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。2.1大数据营销的基础大数据营销的运营方式基础运营方式。指企业建设自己的大数据平台，对企业自身已有数据进行集中管理，通过自身网站获取潜在目标客户，通过一系列的大数据营销策略开展大数据营销，与目标客户建立起通向信任与忠诚的互动关系数据租赁运营方式。利用专业的数据营销公司提供的潜在目标客户数据，向潜在目标客户投递品牌信息或者产品广告信息，实现精准营销的广告投放效果。数据购买运营方式。通过一系列的、符合法律程序的形式获取潜在目标客户数据，企业通过自己的大数据营销部门开展大数据营销，这种运营方式一般要和基础运营方式配合使用。种方式的效果，很大程度上要依赖两个因素。一是基础运营方式中是否搭建适合企业的大数据营销平台，二是企业是否已经建立了大数据营销运营机制以及是否已经具备了大数据营销所要求的人力资源条件。总结：根据企业所处行业不同、企业产品生命周期不同、企业经营战略与经营策略的不同阶段，可以为企业量身定制一个合适的综合运营方式。总之，三种大数据运营方式的配合使用，对企业开展大数据营销十分重要。目录10

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大数据营销的革新和应用

大数据营销的基础2.2大数据营销的发展数字营销第一阶段：2000—2004年。数字营销在这一阶段研究的重点之一在于作为搜索与决策支持工具的网络，以及开始了预测消费者偏好的初探。第二阶段：2005—2010年。研究者开始研究在互联网环境下各类参与者之间的联系。第三阶段：2011—2014年。这一阶段互联网全面进入社交媒体时代。因此对于绝大多数研究大数据营销的学者来说，都把研究的重点放在了社交媒体营销领域。第四阶段：2015年以来。一些学者重新研究了搜索广告，但采用了一些新的分析方法。例如，先前的研究考虑了搜索顺序的重要性：一些研究认为搜索靠前的广告通常更容易，而其他研究则认为，点击量与排序无关。另外一些研究则体现在对数据分析工具的改善上。2.2大数据营销的发展社交媒体营销第一阶段：2000—2004年。研究者把用户作为信息受众或信息源，用户会利用互联网与其他用户发生联系。当时的研究显示，在线体验会增强和影响消费者的线下生活，这也是一个在此后十五年中不断提及并进行定量研究的主题。第二阶段：2005—2010年。在2005—2010年间环境发生了巨变。互联网作为在线讨论和信息存储的作用扩大了。其次，用户原创内容在此期间变得越来越普遍。另外，本阶段也见证了社交媒体从非主流到主流的进化，众多的社交网站开始纷纷成立并抢占市场。在这一阶段，网络论坛除了表达个人意见外，开始直接与营销实践相结合。第三阶段：2011—2014年。这个阶段，消费者不仅仅是在线口碑营销流的贡献者，还可以放大或破坏营销行为。研究人员和从业者受到这一趋势的极大启发，试图用新技术手段将纯粹的社交平台转变为新营销平台。第四阶段：2015年以来。继续研究消费者如何在网上个性化地表达。研究者开始研究社交平台中企业生成的商业化内容（如Facebook页面或Twitter上的某品牌的帖子）。这些通常被称为“内容营销”，现在被用作补充甚至有时替代了传统广告。某些研究探讨了社交媒体中的企业内容营销对销售的影响。2.2大数据营销的发展移动营销移动营销（MobileMarketing）的概念在2009年被美国移动营销协会（MobileMarketingAssociation，MMA）首次提出，指“基于定位的、经由移动设备或网络进行的，通过个性化定制与消费者相关的互动的形式，使企业与消费者能沟通交流的一系列（营销）实践活动”。该定义认为移动营销具备基于消费者当前的背景环境及地理定位，进行品牌传播、营销交流和商业活动的潜力。学者和业界在移动营销领域的研究和应用又是怎样的呢？不同于数字营销和社交媒体的研究，移动营销的研究相对开始比较晚，内容也相对比较零散，所以采取按内容整合的方式呈现。2.2大数据营销的发展移动营销1.移动营销特征（1）分众识别。不同类型的用户使用移动互联网的目的不同，且具有各自不同的偏好。因此，企业有必要对其用户进行评价，并根据用户的目的、兴趣、购买经历及忠诚度为其定制个性化的内容与服务。（2）即时信息。移动设备相较于PC来说，主要具备三个优势，即便利、便携和高效。这些特性使得企业营销人员可以将促销信息或产品更新通过移动渠道即时推送给消费者，消费者也能即时访问。（3）互动沟通。传统媒体只给企业提供了单向传播渠道，其巨大的瓶颈就是消费者互动和参与的缺失，而移动营销双向沟通的定义就指出了其互动的特性。在移动环境下，互动更应考虑连接性（与更多资源的连接）、娱乐性和个人沟通（与个人更个性化地沟通），而且移动营销感知互动性越强，与顾客的沟通效果就越好。（4）我的个性化。移动设备是个性化、私人化、功能复合化和时尚化的。移动服务为消费者带来的附加价值在于：让消费者可以随时随地访问，为消费者提供基于时间、地点以及个人喜好的个性化定制。而在移动互联时代，人们对个性化的需求比以往任何时候都更强烈。2.2大数据营销的发展移动营销2.移动营销类型四种投放类型（信息、娱乐、抽奖和优惠券）六个目标（建立品牌意识、改变品牌形象、促销、提升品牌忠诚度、创建用户数据库和传播移动口碑）移动营销的目标可以概括为提高品牌知名度、促进最终销售和提高忠诚度三个方面近年来通过对各类移动营销活动的分析，将移动营销的投放类型大体分为经济刺激与非经济刺激两类，红包、优惠券、抽奖等都属于经济刺激类营销，信息、问卷/投票、娱乐等则属于非经济刺激类营销。2.2大数据营销的发展移动营销3.移动营销与传统营销的区别区别传统大众营销传统互联网营销移动营销用户年龄各年龄层以中青年群体为主以年轻群体为主传播平台传统媒体用户有限的PC端用户全面的移动端用户传播方向单向传播以单向传播为主双向互动传播成本高低低传播类型各种格式的文本、音频与视频各种格式的文本、音频与视频受限于传播速度及视觉空间大小的文本、音频与视频营销设计丰富翔实丰富翔实简约清晰营销终端固定媒体PC单屏多屏交互营销路径泛化传播水平撒网立体真实营销效果品牌展示品牌展示及促销即时参与目录17

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基于大数据处理流程的营销能力

大数据营销的革新和应用

大数据营销的基础2.3大数据营销的革新和应用对传统营销的革新李巍等（2014年）借鉴Porter经典的战略分析框架构建大数据时代营销创新的“钻石模型”，将大数据时代营销创新主要焦点划分为逻辑上相互联结的四大部分。2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率，等等。而在市场营销中，大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增加收入和客户生命周期外，还可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及提升客户关系管理。下面就是大数据变革在市场营销和销售的六大应用。2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率，等等。而在市场营销中，大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增加收入和客户生命周期外，还可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及提升客户关系管理。下面就是大数据变革在市场营销和销售的六大应用。1.价格策略和优化定价2.客户分析3.提升客户关系管理4.客户响应能力和洞察力5.智能嵌入的情景营销6.长期的营销战略2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用1.价格策略和优化定价：麦肯锡公司关于商品销售与价格关系的分析麦肯锡公司的分析发现，一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种标准产品的定价决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，合理的定价能够显著地提高企业的盈利能力，如图2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用2.客户分析如图2.3所示，客户分析（48%），操作分析（20%），欺诈和合规（12%），新产品与服务创新（10%）和企业数据仓库优化（10%）是当今最常见的大数据销售和营销案例。大数据联盟（DataMeer）最近的研究发现，客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。而支持这个趋势的有下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。

大数据在商业案例中的使用比例2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用3.提升客户关系管理：创造更大的客户忠诚度来自SAS（全球最大的软件公司之一）赞助Forrester的研究发现，大数据分析提高了营销人员在营销活动中的执行能力并使他们更加成功地建立客户关系。营销人员通过使用大数据分析得到的客户开发的定义和指导书，提高了客户潜在的忠诚度，改善了客户生命周期。客户价值分析最近正在成为新兴的热门话题，因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。现如今，客户价值分析成为一系列在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用4.客户响应能力和洞察力如图，Forrester的研究发现：44%的B2C营销人员正在使用大数据分析来提高客户的响应率；36%的B2C营销人员运用数据分析和挖掘，获取更多深层客户信息来策划更多的关系驱动的市场策略。对于未来营销项目的成果最重要的三个影响因素2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用5.智能嵌入的情景营销有大数据及其附属技术支持，现在可以将智能嵌入技术应用到新媒体营销中。许多公司的营销平台正在迅速增长，基于不断发展的客户、销售、服务和渠道需求，现有的系统已不能满足。因此，在数据和操作层面，许多营销平台还没有完全集成。大数据分析可为创建可扩展的智慧系统提供基础，并有助于缓解这一问题。2.3大数据营销的革新和应用大数据营销的应用6.长期的营销战略如图所示，在美国一项面对公司的首席市场官（ChiefMarketingOffices,CMO）的调查中，58%的首席市场官表示，搜索引擎优化和营销、电子邮件营销和移动营销是大数据对当今营销计划影响最大的领域。而41%的首席营销官认为大数据分析将对其长期的营销战略至关重要。（对于大数据分析在哪个领域影响最大的调查数据）。目录27

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大数据营销的基础2.4基于大数据处理流程的营销能力大数据营销能力是营销人员在整个营销过程中利用大数据技术，包括机器学习、文本分析、情感分析和预测分析都结合在一起的，能使营销活动效果有显著提升的综合能力。根据上一章的介绍，大数据营销一般经历理解业务需求、数据采集和存储、数据准备和预处理、数据分析、形成数据报告、应用和反馈等六个基本过程。在此过程中，大数据营销能力应当包含：营销管理能力、数据采集和存储能力、数据准备和预处理能力以及数据分析能力。其中营销能力是指从业人员是否可以理解业务需求并制定大数据分析任务、根据数据分析的结果形成数据报告并将结果应用于企业。要求：1.学习大数据环境下的创新商务模式和营销策略，培养数据采集和存储能力2.学习大数据前期处理和初步挖掘的工具与方法，培养数据准备和预处理能力3.学习大数据营销及挖掘的工具，培养数据分析能力4.培养大数据环境下商务和营销模式的新视角，进一步提高营销管理能力2.4基于大数据处理流程的营销能力1.学习大数据环境下的创新商务模式和营销策略，培养数据采集和存储能力学习应对大数据环境下的创新商务模式和营销策略，了解大数据所推动的商务（特别是电子商务）新兴产业链。在结合电子商务概论、网络营销、消费者行为学等课程的理论基础上，理解大数据带来的数据服务新变革。学习基于大数据的新型营销方式，如基于社交网络、基于位置服务大数据的新媒体营销等。了解数据的存储方式和关系型数据库的查询方法，如数据库原理及应用，旨在加强大数据环境下对创新商务模型及营销模型的数据敏感性，认识不同的数据类型及其潜在的价值，了解数据采集、存储和查询的方法。2.4基于大数据处理流程的营销能力2.学习大数据前期处理和初步挖掘的工具与方法，培养数据准备和预处理能力通过学习ETL原理和应用课程，了解数据的提取、转换及上载的原理和ETL工具，并通过数据仓库和商务智能学习，了解在数据仓库平台进行数据前期处理和初步挖掘的工具与方法，培养数据准备和预处理能力。2.4基于大数据处理流程的营销能力3.学习大数据营销及挖掘的工具，培养数据分析能力学习营销分析工具及大数据营销课程，了解大数据技术在营销领域的应用场景及其挖掘工具和可视化工具。在学习大数据分析与挖掘技术的基础上，学习描绘、预测、分析、指引消费者行为的常规方法，探索发现基于大数据平台的新兴营销分析方法，帮助企业制定有针对性的商业策略。针对消费者的特性提供相应的个性化服务、消费预测等原理与案例内容。目的在于培养适应大数据环境下的数据分析能力。2.4基于大数据处理流程的营销能力4.培养大数据