京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动下的数字化营销_数据分析师培训
大互联时代,企业对数据的需求呈现出前所未有的需要,基于大数据的分析已经成为很多优秀企业的常态,甚至说企业有没有大数据和消费者洞察部门是区分未来是否会成为一家优秀的公司的重要分水岭。可以说在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界,了解消费者是最重要的事情。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据洞察每个消费者偏好并制定差异化定位。大数据现在已经成为市场营销和销售的前沿地带。
传统营销vs数字营销
这些年,传统营销在各个领域中的效率大幅下降。最重要的原因是:消费者细分群体、产品、品牌、媒体和销售渠道的成倍增加以及全球化世界中国竞争的加强。因此营销和销售团队需要把小店主的做法扩大化,即要向小店主那样了解个体消费者。
这就是说,中国的营销人员也需要付出巨大的努力打造品牌,一些家喻户晓的全国品牌,如蒙牛(乳业)、平安(金融服务)或美的(白色家电)已经价值数十亿美元。然而品牌忠诚度在中国很低,大众消费者很容易因为一点价格差距而转移。那么对于大多数中国公司来说,基本的企业商业活动,例如生产、成本控制、销售及分销仍然是首要事项也就不足为奇了。
在这种环境下,中国的营销仍然是一个相对传统的业务:基本是产品驱动,大多数来自经验,主要是针对已有产品的销售效果,而不是激发新产品或商业模式设计灵感。与西方同行相比,除了在一些大型国有企业和技术驱动行业,中国的营销人员整体上处于消费者数据收集和分析的起步阶段。
与此同时,快速变化的消费需求、偏好和收入水平给数据驱动方法带来了特殊的挑战。对有限制的历史数据集进行解释并非普遍可行,尤其是在消费行为变化如此之快的时候。
近几年随着大数据基础设施和技术的成熟,中国公司在数据驱动营销领域也在快速跟进。在过去的10年中,中国大多数公司已经建立了一定的IT资源,并已建设了它们的基本数据设施。中国拥有世界上最大的互联网和智能手机应用社区,产生了巨大的并且还在不断增长的数据,这些数据正在等待被处理、分析和应用。随着中国公司和消费者的成熟,这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡,即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略,使用数据带来业务增长。
成功的过渡需要深刻变革,至少在企业文化和组织方面。这正是第三方合作伙伴可以扮演重要角色的地方,它们可以帮助中国公司利用全球数据驱动营销和销售的经验,包括设计整体数据战略、IT能力建设和建立合适的组织及流程。但是在深入变化之前,对商业数据的机遇和影响有一个明确的把握至关重要。如何将数据转换为信息,信息转换为知识,知识还要能够传播出去成为集体的智慧,成为一种管理模式和企业的核心竞争力。
在当今世界,随着各类智能信息终端的普及,线上和线下的界限越来越模糊,我们每时每刻都在生产数据,并用于消费者细分、用户行为分析、客户流失分析等,尤其是实时分析愈加重要。市场由消费者个体所组成,大数据为市场营销和销售部门提供了历史性的机遇。通过对客户行为数据的分析,它们可以更好地理解客户价值,预测客户行为。
消费者行为动机及客户价值
通过智能化分析将能较好地了解潜在消费者的行为动机。比如从人口统计学、社会经济、心理和价值观,以及需求(被分为“客观需求”和“主观欲望”两部分)数据中得到结果。
现在,新技术可以帮助我们识别所有的重要行为组成部分,如互联网搜索行为、零售中的客户钱包份额(share of wallet)、在社会媒体平台上发布信息等。另一方面,为了影响客户的未来行为,我们必须尝试了解潜在行为(客户可能找到的信息、进行的购买和投诉)。此外,我们需要洞察可见(例如,开支金额、与我们商店的实际距离等)和不可见(例如,可支配收入、价值观、需求、偏好等)两方面的行为动机等,这些是基于市场研究数据的高级细分领域。
人们认识到确定客户价值有多种方法,每种方法都有优点和缺点,这取决于用于何种市场。在数据驱动的营销背景下,当检视整个客户生命周期时,客户价值成为更重要的资产。在所谓的客户生命周期价值被提出前,市场营销集中在两个核心问题上:第一,怎样吸引新客户?第二,怎样阻止客户流失?客户生命周期价值这个营销指标为营销人员带来的任务是找出哪些措施放在一起时能使公司得到更多的利润。
许多项目的经验表明,我们只能从传统客户价值杠杆的“工具箱”中寻找合适的框架。以下五个步骤就能带来成功。
(1)在单个客户层级找准市场(以及潜在市场)。
(2)增加单个客户的钱包份额:
(3)留住客户,从而增加客户关系的长度。
(4)促进客户的推荐(例如,通过口碑营销)。
(5)降低营销成本或提高营销投资回报率。
数字营销迎来历史性机遇
市场是个体顾客行为的综合。大数据分析提供给营销和销售团队历史性的机遇。如果我们有技巧地把数据整合起来,就能得到高清质量、可以放大的市场图景。
如果我们更好地了解每个单独客户,整个市场对我们来说也是敞开的。而且我们掌握越多关于市场上正在发生事情的定量信息,就能更好地回答谁何时买了什么这个问题。基于数据的营销是一套解释性的体系。可以通过对个体的研究提示整体。反过来,个体消费者在整体的背景中也可以更好地被理解。
数据营销不需要从根本上创造或定义新的参数和指标,对客户价值和行为动机的传统理解在应用于数据营销时也完全够用。这意味着市场营销人员和销售部门将来不用做完全不同的事情,只要做得更好。
包括已知行为动机和必要的实际客户行为数据的细粒化市场镶嵌画提供给我们更广泛且有数据支持的客户价值理解。镶嵌画使得一家公司能实现恰当的、有针对性的向上和交叉销售,促成替代效应,也能从中得到对自己产品创新的重要见解。
基于数据营销最迷人的地方在于,得益于丰富的数据,我们更迅速而准确地知道特定营销手段将会增加多少营业额。
未来的企业赢家
一、未来的市场赢家一定是那些分析和基于数据营销可以创建清晰可辨的客户利益的公司
二、数据丰富的公司会真正成为以客户为中心服务的企业
三、在无差异化市场,利用顾客数据可以实现新的盈利增长
四、未来基于大数据市场竞争将不是以市场为单位而是以时间为单位的竞争,每个企业都应该建立自己的大数据情报指挥中心和数字化营销总部。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22