通過大數據宣傳營銷 分辨目標客戶人群

　　大數據宣傳營銷是基于多平臺的大量數據，依托大數據技術的基礎上，應用于互聯網廣告行業的營銷方式，心在于讓網絡廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。

　　大數據營銷衍生于互聯行業，又作用于互聯網行業。依托多平臺的大數據采集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

　　第一，用戶行為與特征分析。只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到“比用戶更了解用戶自己”。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。

　　第二，精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷并不怎么精準，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。。

　　第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品生產即可投其所好。

　　第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什么是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，并可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

　　第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，** 需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以采集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

　　第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是** 有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其** 近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

　　第七，大數據用于改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做** 適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防御性修理。

　　第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，并對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

　　第九，發現新市場與新趨勢。基于大數據的分析與預測，對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。

　　第十，市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者是災難。