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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06