如何銷售大數據分析

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② 大數據市場營銷 有何訣竅

大數據市場營銷 有何訣竅
了解一些更智慧的大數據營銷示例，有助於闡明營銷人員應如何使用非傳統數據，從分析和創新的角度進行思考。
1. 衡量社交媒體影響力
公司可以採用定製分析解決方案或社交網路分析，來衡量社交媒體的影響力。
2. 識別您的品牌推廣人員
識別主要的影響者，並使用這些個人開展積極的營銷活動。尋找主要的影響者，不只可以通過傳統交易（最近購買、客戶服務呼叫），還可以通過社交媒體。
3. 將大數據見解轉變為切實可行的營銷戰術
藉助不同學科團隊，將大數據見解轉換為切實可行的營銷戰術。最大的成功是工作速度快且具有很強迭代的團隊，業務、IT和分析專家快速評審實際結果，重新校準分析，調整假設，然後測試結果。
4. 創建客戶購買預測
將歷史行為數據用於一個定義的目標，作為針對不同類別產品的行為指標。例如，測試一項公用事業服務的付款歷史記錄或升級可能性，作為一個娛樂產品或新興信貸產品的行為指標。不斷測試是取得成功的有力保障。
5. 了解不同營銷渠道的真正價值
組合來自傳統媒體和社交媒體站點的銷售數據，創建一個模型，突出傳統媒體與反映在社交媒體上的活動（如呼叫中心交互）的影響力。不佳的客戶體驗是比傳統媒體活動更強大的銷售驅動力。改進客戶服務背後的開銷，可以比投資廣告更有效地增加收入。
6. 通過郵編瞄準銷售機會
與其讓銷售代表超負荷工作，分析海量數據和復雜的模型，不如創建強大的銷售工具，用簡單、可視的界面，通過郵編瞄準新的潛在客戶。這是一個業經證明的增加銷售的戰術。
充分利用大數據獲得見解極有可能讓企業從眾多競爭對手中脫穎而出。由於這一轉變仍處於起步階段，迄今很少有大數據見解轉變為營銷優勢，因此大數據營銷的早期加入者具有明顯的優勢。考慮以下大數據營銷示例，了解其他早期採用企業如何從大數據中尋求優勢：
1. 下一代客戶重新定位
隨著大數據分析變得日益復雜，營銷人員需要找到更好的途徑來重新定位客戶。例如，試想根據在線查看的項目而不是點擊率來重新定位。這一戰術及其他戰術將能夠提供比當前使用的重新定位方法更加個性化的方案。
2. 使用熱圖（Heat Map）技術追蹤店內客戶偏好
使用部署了熱圖技術的內部攝像系統來查看店內客戶流量，就像是網站使用技術來注冊在線活動一樣。這一離線流量信息可與在線數據進行對比，告訴零售商產品在線與離線的執行情況，以便調整營銷計劃。
3. 利用地理空間數據與客戶進行溝通
使用地理空間數據來准備有針對性的報價，並推動在線客戶前往店鋪。無線運營商採用有針對性的營銷活動增加了每位用戶的收入，並結合了離線和在線營銷工作。
4. 分析社交媒體以增加收入
使用社交網路分析來識別和影響有影響力的客戶。無線運營商已發現，通過實施社交分析，他們能夠將其前10%有影響力的客戶所影響的收入從35%增加到80%。
5. 注重轉換
營銷人員應以轉換語言來交談，並特別關注這一點。「擁有最高轉換的線索來源是什麼？」「哪類內容能夠激發最強的品牌主張？」「哪些渠道持有最高的轉換率？」使用大數據來通知和推動全方位的轉換。

③ 大數據精準營銷如何做

大數據精準營銷方法如下：

一、建立用戶畫像

根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型，包括用戶固定特徵、興趣特徵、社會特徵、消費特徵、動態特徵等多個層面。然後從已知的數據出發，挖掘和尋找線索，分析用戶需求，進一步開發市場。

傳統時代的營銷，以產品為中心，但是產品是否真的觸達到最有需求的用戶面前，誰也不能保證，而通過大數據建立用戶畫像，對每個消費者進行個性化匹配，一對一營銷，甚至精確算清楚成交轉化率，能夠大大提高投資回報比。

二、用戶分群分析

在大數據分析當中，描述分析是最基本的分析統計方法，其次還涉及到一些數據演算法模型等，如響應率分析模型，客戶傾向性模型等，幫助企業來更有針對性地進行營銷推廣。

大數據分析所能帶來的價值，最大的價值是在預測和推薦上，依賴消費者的行為來分析消費者，將更加了解消費者，也能實現自身產品營銷的最大化。

三、制定營銷策略

有了用戶畫像，進行了相應的用戶分群分析之後，企業能夠更加清楚地了解到用戶的需求，根據用戶需求來推出新的營銷策略。再根據營銷策略推出之後的客戶反響，來進一步驗證策略是否正確，進行進一步的優化調整。

④ 大數據營銷究竟該怎麼做

1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集，例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
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用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。