怎样寻找大数据营销的切入点(2)_数据分析师培训

切入大数据营销需要开阔思路

在企业寻找大数据营销切入点时思路必须开阔，不必拘泥于既有应用，需要营销人员与技术人员进行思想碰撞，进而找到与众不同的突破点。

以别克君威与淘宝所合作的营销活动“为一再心动买单”为例，其即体现了大数据营销的创新思路。该活动分为两个部分：第一部分调用淘宝用户的收藏夹并鼓励分享心动故事，第二部分利用大数据对参与活动的用户进行精准营销。

该活动的第一部分开始于2013年10月12日，持续两周。淘宝用户登录时，会向用户提示“***，你的淘宝收藏夹走光了”之类的话。点击之后，会进入一个flash画面，告诉你在使用淘宝收藏夹的***天里，你心动了***次。系统会把这个最高类别里面的所有商品都罗列出来给你，鼓励你在当中挑选最让你心动的一个，并说出的心动故事，然后再选择通过微博分享自己的心动故事。接着系统罗列了君威的一些核心卖点，让消费者选打动他们的卖点，然后则可能获得由Regal全新君威为你买单那个心动的宝贝的机会。

该活动的第二部分则更加突出了大数据营销。针对所有参与活动的人，淘宝帮助汽车品牌做消费行为的分析，看看这些参与者究竟是运动狂人，还是时尚达人，抑或是宅男宅女、顾家派。君威品牌根据消费行为的判断，定向地向他们推送不同的广告创意内容。

此活动在国内率先开了大企业与淘宝等大型电子商务网站在品牌推广活动中大数据营销方面合作的先河。借助于上述新技术与新思路，新君威进行了全新的营销活动尝试，即将“大数据营销”与“品牌展示”、“互动营销”及“CRM”有机贯穿整合。

充分开动脑筋是拓展大数据营销思路的必要条件，结合企业或行业特点则可以更好地发挥大数据的商业价值。例如，龙湖地产即在提供WiFi服务的基础上，利用本地位置信息类大数据，不仅在一定程度上获得了的用户信息，而且还可以收集用户在该地产商圈的行走路线，从中可以得知用户最主要逛哪类店、先逛哪个店再逛哪个店等信息，进而可以为判断用户的消费层次提供非常有力的数据支撑。

企业可以根据自己所处行业及企业自身的特点，认真思考大数据可能为企业带来的价值，然后与技术人员探讨数据收集、数据清理、数据存储与管理、数据分析及数据呈现等主要环节的技术实现可能性。如果自己企业没有相关人员，则可能需要与其他专门的企业进行合作。

小数据也可用大数据思想管理

实际上原来并没有“小数据”一说，只是因为有了“大数据”，其常常指PB容量级及以上的数据量，故不足此数量级的数据就有了小数据或准大数据的说法。

小数据可能在量上相对小一些，但其仍可以借鉴大数据管理理念。你用还是不用，数据就在那里。按照大数据的理念，你同样可以从相对小一些的数据中发掘出高价值信息，如通过分析了解竞争者，明确自己在市场竞争中的正确位置；了解现有用户或发现潜在用户，进行深层发现，趋势预判，引导产品设计，营销创新，支持决策，跟踪效果。在数据支撑下，决策才能相对科学，核心在于数据的理解。

某些行业的数据可能只是大数据时代的一个应用领域（小），但大数据营销理念将带来旅游经济发展的量化革命（大）。其中，大数据理念可以将复杂、无序的数据变成简单、有序的信息；可以基于在线评论和其他网络数据，构建产品声誉评价机制；将逻辑性、文字性的信息转化为可视化、图形化的信息，进而可以引导或影响消费。

以某旅游景点的相关微博内容为例，利用大数据营销理念，可以重点分析微博用户在分享、传播和讨论旅游景点相关内容的过程中，通过内容中体现了4类典型用户行为：日常讨论和互动内容，游客旅游前发布的微博内容，旅游中发布的微博内容，旅游后发布的微博内容。同时，相关用户行为又与微博发布者所处的旅游阶段有关，也与微博作者面向的阅读者定位都有关系。

通过对某旅游景点的分析数据，可发现有价值的信息。例如，研究游客旅行前发布的微博内容发现，通过微博咨询建议和讨论某景点旅游攻略，表达出旅游意向的微博内容占12%，其典型的网络行为包括：表达前往旅游目的地的意愿，询问旅游攻略和路线安排，询问征求其他用户对特定目的地（酒店、餐厅）的评价，@旅游机构账号或者@旅游名人求助，约人同行等。

再看游客在旅行中发布的微博内容。在微博内容中明确处于某景点旅游行程中的微博内容占19%，其典型的微博内容行为包括：发布旅行位置和签到，发布旅行图片和感受，咨询、求助及投诉等。

另外，通过准大数据分析还可获知，游客在旅行结束后发布的微博内容占23%，在微博内容中发起和参与厦门旅游话题的微博内容占66%，它们二者还可以通过分析得知分别的不同类型用户行为的比例。应该说，上述这些重要的数据在过去多数旅游景点的营销管理中通常被忽略。

可以这样讲，充分利用大数据或小一些的数据，则可以发现许多有价值的信息。仍以微博中关于某个城市旅游的内容为例，可以发掘的信息非常多，例如：游客到某城市休闲旅游目的有哪些，游客发布关于某城市旅游微博作者的关注点，游客对某城市当地景点的口碑量排名及主要抱怨点排名，微博发布者的性别、认证统计和社会属性统计，微博发布者的简介标签和地域分布统计，微博发布者的博龄和客户端统计，微博发布者的粉丝数分布统计，等等。

上述几个例子中许多数据监测与统计分析的数据指标完全可以应用于其他行业，价值显而易见。关键是要有充分利用大数据发掘有价值信息的理念，这是大数据时代最需要的东西。具体需要什么类型的数据，则应该在实践过程中逐步深化与扩展。