
大数据时代的来临,首先为企业带来了很多帮助,同时也为消费者提供更多获取信息的渠道。消费对产品的需求有了更多的选择,不在被动的接受企业的服务,他们有着众多的选择对比和分享,将个人的影响力扩大到最大,影响着消费群体。如何在海量的数据时代,为市场销售赢得更好的机会,这就需要企业在营销模式上做相应改变。文章主要通过对大数据时代的营销环境分析,探讨企业在营销模式上的变革,为企业的发展增添新的思路。
在数字时代,人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化,这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野,同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输,他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品,他们能够在基础上发表自己的观点,影响到其他的人群。在这种时代环境下,如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度,那么他们将会失去大量的关注人群,也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。
根据相关的调查研究,在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上,有着一成企业的数据量每日达到10T以上,随着数字时代的不断成熟完善,这些数据还在大幅度的提高。由此可见,大数字时代已经成为时代的重点,在某些行业,数据就是业务,它已经成为企业与国家的战略资源。
一、数据的意义
数据对于现代的社会环境而言,已经成为一种新的经济资产,如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体,它被运用到各个方面,像人工智能等技术,利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术,能够使得计算机更加容易接受,同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。
“大数据”的大字并不仅仅局限于容量,更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC和麦肯锡在对大数据的研究中指出,大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值:其一,对顾客用户的群体细分,它能够针对每个群体实现不同的行动;其二,运用大数据模拟实境,实现新的需求获取和提高回报率;;其三提高大数据在各个部门的共享程度,这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率;其四,实现商业模式以及产品和服务的创新。
二、CMO转型
在数据时代,人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内,由于多种变革的力量作用下,中国经济环境变得日益复杂,同时技术的互联互通,使得环境的变化出现更加复杂。
在今年,IBM组织了首次的全球首席营销官调查,这是一次最大规模的调研,其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈,这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化,其中有着68名来自中国的高级市场主管。
与其它的CMO一样,中国的CMO们同样在应对变革因素并无完全掌控,而它们无法完全掌控的五项因素,又是对业务影响最大。
数据爆炸,这并不是一个新问题,虽然CMO们在着手应对的同时,还是无法真正完全达到完全掌握。
渠道和设备选择日益丰富:随着互联网的开放化进程,各种渠道和设备在互联网上层出不穷,CMO们并没有完全感受到其影响力,因此感觉准备不充足。
消费者特征变化:虽然CMO在很早就感受到消费者的特征变化,但是对于消费者的心理特征改变,他们的准备还是不太充足,原因在于使消费者产生变化的因素太多了。
高速增长的市场机遇:随着中西部的发展,中产阶级的人群也不断的增长,这使得中国出现新兴的市场,企业在发展的同时,也面临着更为激烈的竞争。
三、大数据发现需求和价值
在碎片化的网络世界,营销者需要在表象的分散和碎片背后,找到那些因兴趣或者共同的需求而重新聚集起来的东西,能捕捉到这种注意力,就会找到新的集中。“大数据”是这个趋势实现过程中的利器。
1.更快更低成本的数据采集
社会科学领域通常是用抽样的方式来研究消费者,即按照随机或者配额的原则来寻找消费者,并使用调查的方式获得数据;但是,大数据时代,则是通过实时监测或者追踪消费者在互联网上产生的海量行为数据,整个过程不仅快,而且成本几乎为零。
2.更精细的人群细分
传统营销大多以人口统计学特性来概括目标消费者,如消费习惯、心理特征、兴趣爱好这样的深度数据则需仰仗专业市场调查公司,而借助大数据技术,营销者可以无限的接近、近乎准确的判断每一个人的属性,这些属性不单单包括人口自然属性,还包括兴趣喜好、行为轨迹、购物经历等等。一些创新型的互联网广告公司通过灵活组合这些数据,利用共同的属性去组建用户群组,进行目标人群定向,实现精准营销及优化。
3.更完整全面的消费者描述
社会化浪潮驱动传统互联网平台向社会化方向转型,消费者每天都在论坛、微博、社交网络等社区讨论品牌和产品,这些数据对于营销者来说同样重要,是深度洞察内心需求的关键所在。
如英国葛兰素史克GSK公司,通过定位那些谈论过旗下子品牌的人们,并且追踪他们在公开论坛上所谈到的所有其他东西,来建立消费者描述,而这些外部数据会和营销部门已有的数据进行整合,从而设定更为精准的优惠和促销,吸引人们来到对应的子品牌网站。
四、把数据变成创意
人们认为,今天消费者的注意力不是被减弱而是高度聚焦,媒体虽然是高度分散的,但对于更有价值更有吸引力的信息,其实是可以更聚焦的,毕竟传播的内容才是介质。要做到聚焦,前提是传播的信息要有吸引力,而这就涉及到广告营销中的创意。大数据的技术消除了创意的边界,使新的可能得以诞生,那些传统的作业模式渐渐衰落甚至消失。
1.实时数据萌发创意
在数据挖掘与分析的基础上直接把数据转变为创意,在戛纳创意节的获奖案例上已经有所体现。当训练有素的技术与数据分析团队嫁接了纯粹的创意才能,数据也变得美好起来。The Museum of Me是由Intel推出的趣味网站,是一个将19世纪盛行的博物馆理念转变为如今的私人纪念馆的项目,利用Facebook上的记录创建属于自己的虚拟博物馆,将自己丰富多彩的社交网络生活拍摄成为一部超炫的影片传记。
2.为消费者量身定制创意
将大数据用于数字营销,则出现了动态创意这个技术。在营销传播中,可按不同受众的特性,实时“组装”不同的创意呈现出来。动态创意可支持多种广告形式,包括横幅广告、手机广告以及视频。除按受众的兴趣以及上网地点来发送量身创意外,还可通过不同的定向条件,如人口属性、上网时间、当地天气等,想出不同的创意,做更量身的传播。
3.广告公司传统作业模式被颠覆
奥美广告亚太区总裁韦棠梦表示说,他们在发布威士忌品牌尊尼获加“语路计划”之后,每隔几天就根据消费者在社交媒体上的热点话题创作出一个新创意,“以前我们可能会用三个月的时间做一个海报,但现在可能必须用两天的时间做出来,之后根据这个项目在社交媒体上的表现,不断做出新的创意,项目的作业团队也会更精简。”
这就是大数据带来的变化,基于实时的数据挖掘技术,广告公司可以根据表现不断更换创意,必要时,甚至可以使用上百个不同创意的广告来量身投放针对单独的受众投放定向广告。新的规则出现,新的可能性得以诞生,传统的生产模式到了必须要做出改变的时候了,既熟悉网络媒体特性,还懂得技术和数据挖掘,并且在此基础上提供内容创意,将是传统广告公司的转型方向。
五、总结
“大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”,更重要的是,通过对海量数据的整合、挖掘和分析,可以创造出新的价值。利用数据驱动的广告策略,将数据提升到营销之前、之中来,就可以将效果监测转变为效果预测,让广告呈现在感兴趣的用户群体面前,实现真正意义上的精准营销。
触摸大数据时代的脉搏,我们坚信,发生在营销生态系统的变革将是不可扭转的趋势。然而让海量的数据变现,无论在技术上,还是在观念上,都将是一次巨大的挑战,然而挑战有多大,机会、利益的诱惑就有多大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10