如何销售大数据分析

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② 大数据市场营销 有何诀窍

大数据市场营销 有何诀窍
了解一些更智慧的大数据营销示例，有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据，从分析和创新的角度进行思考。
1. 衡量社交媒体影响力
公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析，来衡量社交媒体的影响力。
2. 识别您的品牌推广人员
识别主要的影响者，并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者，不只可以通过传统交易（最近购买、客户服务呼叫），还可以通过社交媒体。
3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术
借助不同学科团队，将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队，业务、IT和分析专家快速评审实际结果，重新校准分析，调整假设，然后测试结果。
4. 创建客户购买预测
将历史行为数据用于一个定义的目标，作为针对不同类别产品的行为指标。例如，测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性，作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。
5. 了解不同营销渠道的真正价值
组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据，创建一个模型，突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动（如呼叫中心交互）的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销，可以比投资广告更有效地增加收入。
6. 通过邮编瞄准销售机会
与其让销售代表超负荷工作，分析海量数据和复杂的模型，不如创建强大的销售工具，用简单、可视的界面，通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。
充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段，迄今很少有大数据见解转变为营销优势，因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例，了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势：
1. 下一代客户重新定位
随着大数据分析变得日益复杂，营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如，试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。
2. 使用热图（Heat Map）技术追踪店内客户偏好
使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量，就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比，告诉零售商产品在线与离线的执行情况，以便调整营销计划。
3. 利用地理空间数据与客户进行沟通
使用地理空间数据来准备有针对性的报价，并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入，并结合了离线和在线营销工作。
4. 分析社交媒体以增加收入
使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现，通过实施社交分析，他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。
5. 注重转换
营销人员应以转换语言来交谈，并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么？”“哪类内容能够激发最强的品牌主张？”“哪些渠道持有最高的转换率？”使用大数据来通知和推动全方位的转换。

③ 大数据精准营销如何做

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

④ 大数据营销究竟该怎么做

1、数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
2、业务层：建模分析数据
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用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售
商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
3、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。