1, 사용자를 대상으로 합니다.
진정한 마케팅은 항상 사용자 중심적이었으며, 빅데이터는 실제로 사용자를 우리 앞에 "그림" 했습니다. 마케팅 담당자는 데이터베이스의 데이터를 기반으로 사용자 초상화를 만들고 사용자의 소비 습관, 나이, 수익 등을 이해하여 제품, 사용자 포지셔닝 및 마케팅을 지도적으로 조정할 수 있습니다.
2. 일대일 맞춤형 마케팅.
많은 영업 담당자들은 제품을 홍보할 때 제품이 동일하지만 사용자의 요구는 다르다는 문제를 자주 겪습니다. 어떻게 같은 제품을 다른 사용자에게 팔 수 있습니까? 이를 위해서는 "일대일" 맞춤형 마케팅이 필요합니다. 빅 데이터 분석을 통해 완벽한 사용자 초상화를 만들고, 소비자를 이해하고, 정확한 맞춤형 마케팅을 할 수 있습니다.
3. 사용자에 대한 심도 있는 통찰.
사용자를 심도 있게 통찰하고, 그 잠재적 수요를 발굴하는 것은 데이터 마케팅의 기초이다. 데이터 레이블을 사용하면 사용자의 잠재적 소비 수요를 정확하게 알 수 있습니다.
예를 들어, 한 사용자가 분유를 샀다는 것을 알고 있다면, 우리는 집에 아이가 있다는 것을 알 수 있으며, 그에 따라 우리는 그에게 조기 교육 과정 등 유아에게 적합한 제품을 푸시할 수 있다. 출시 전에 소비자 수요를 통찰하면 마케팅 효과가 그물을 던지는 것보다 더 효과적이며 거래가 성사되기 쉽다.
4. 과학 마케팅.
데이터 지도 아래 정밀 마케팅이 기존 마케팅보다 더 과학적이라는 사실이 입증되었다. 사용자에게 좋아하는 것' 은 관심 있는 고객에게 관심 있는 것을 추천하는 것이 목표가 없는 수동적 마케팅보다 훨씬 효과적이다.
빅 데이터 정밀 마케팅에는 여러 가지 측면이 포함됩니다.
1, 사용자 초상화
사용자 초상화는 사용자의 사회적 속성, 생활 습관, 소비 행동 등의 정보에서 추상화된 레이블 사용자 모델입니다. 특히 여기에는 다음과 같은 차원이 포함됩니다.
사용자의 고정 특징: 성별, 나이, 지역, 교육 수준, 생년월일, 직업, 별자리.
사용자 관심 특징: 취미, 앱 사용, 웹 사이트, 브라우징/수집/댓글 콘텐츠, 브랜드 선호도, 제품 선호도.
사용자의 사회적 특징: 생활습관, 결혼, 사교/정보 채널 선호도, 종교 신앙, 가족 구성.
사용자 소비 특성: 소득 상태, 구매력 수준, 상품 종류, 구매 채널 선호도, 구매 빈도.
사용자 동적 특징: 현재 시간, 수요, 갈 곳, 주변 상가, 주변 사람들, 뉴스 사건에서 사용자의 정확한 초상화를 생성하는 방법은 크게 세 단계로 나뉜다.
2. 데이터 세분화 대상
빅 데이터 분석 3 시간 이내에 정확한 선택 1% VIP 고객이 390 개의 설문지를 보내고, 3 시간 이내에 35% 의 설문지를 회수하고, 5 일 이내에 목표 수를 초과하는 86% 의 설문을 회수하는 목표를 쉽게 달성할 수 있습니다. 소요 시간과 예산은 모두 이전의 65,438+00% 미만이다.
3. 예보
예측을 통해 고객 그룹에 집중할 수 있지만 이 고객 그룹은 특정 제품의 잠재 구매자 대부분을 대표할 수 있습니다. 우리가 분석 사용자 초상화를 수집할 때, 정밀 마케팅을 실현할 수 있다. 이것은 가장 직접적이고 가장 가치 있는 응용이다. 광고주는 사용자 태그를 통해 만지려는 사용자에게 광고를 게재할 수 있습니다.
이 경우 위 그림에 언급된 백엔드 CRM/ 공급망 시스템의 멀티 채널 마케팅 전략, 마케팅 분석, 마케팅 최적화, 원스톱 마케팅 최적화를 통해 ROI 를 개선할 수 있습니다.
4. 정밀 추천
빅 데이터의 가장 큰 가치는 사후 분석이 아니라 예측과 추천이다. 일례로,' 정밀 추천' 은 이미 큰 데이터로 소매업을 바꾸는 핵심 기능이 되었다.
데이터 통합은 기업의 마케팅 모델을 변화시켰다. 현재 경험은 사람에게 축적되는 것이 아니라 전적으로 소비자 행동 데이터에 의존하여 추천한다. 향후 영업 담당자는 더 이상 영업 담당자만이 아니라 전문적인 데이터 예측과 인간적인 상호 작용으로 제품을 추천하여 컨설팅 판매로 업그레이드할 수 있습니다.