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大數據在數字營銷中的5大應用

大數據給營銷人員帶來了機遇和挑戰。數字營銷人員可以獲取更多信息,以進行全面的營銷分析。但是,這種情況要求他們具有利用統計數據和指標來幫助他們制定營銷策略的深入知識。在本文中,我列出了大數據在數字營銷中的前5個應用。

數字營銷

Diggity Marketing在Unsplash上拍攝的照片

預測需求

最常見的應用之一是公司利用大數據來預測需求。需求預測很重要,因為它可以減少缺貨的風險並控制生產成本,並且還帶來了增加收入的新機會。通過回顧過去的數據,公司可以了解以前哪種方法最適合他們,為什麼這樣做,並且將來可以嘗試創建同樣的神奇效果。

例如,當弗朗西斯颶風於2004年襲擊佛羅里達時,沃爾瑪的首席信息官決定研究兆字節字節的購物者歷史記錄,並弄清楚幾週前查理颶風襲擊時銷量最高的購物者。數據顯示,除了手電筒和暴風雨前流行的其他產品外,草莓Pop-Tart的銷量比平時高7倍。沃爾瑪迅速儲備了大量的草莓Pop-Tart,在颶風來臨前幾乎售罄。

規劃未來的活動

過去數據的另一種用法是,營銷人員可以更準確地計劃未來的廣告系列或活動。例如,像麥當勞這樣的連鎖餐廳可以利用客戶訂單信息來確定其產品在營銷活動中的表現。營銷人員會了解哪些餐點受歡迎且有利可圖,哪些餐點既不受歡迎也不有利可圖,哪些餐點介於兩者之間,等等。根據收集到的數據,將來可以調整價格和菜單以獲得更好的營銷效果。

制定更明智的定價決策

傳統上,公司會根據基本信息(例如產品成本,需求或總體市場價格)為其服務或產品定價。借助大數據,傳統的定價策略已得到很大改善。 大數據分析可以更徹底地揭示哪些因素會影響不同細分市場的價格認知。這些因素在不同情況下會有所不同,其中可能包括更廣泛的經濟形勢,產品偏好等。通過大數據分析,營銷人員能夠為他們的產品和服務設定最佳價格。

例如,在B2B領域中,公司傾向於盡可能細化價格決策,因為每個業務都與其他業務不同。大數據通過自動識別狹窄細分市場並與歷史交易數據匹配的過程,使此過程變得更加容易。最終,發現了驅動每個細分市場價值的因素,這有助於做出更好的定價決策。

**個性化定位 **

個性化營銷也稱為一對一營銷,它是在進行數據分析後創建並向受眾個人或群體傳遞消息。營銷人員分析消費者的數據,例如地理位置,瀏覽歷史記錄,點擊流行為,購買歷史記錄等,以更好地了解其受眾並提供更多定制服務。

此營銷策略廣泛用於產品推薦,針對性的電子郵件/廣告等。亞馬遜是一個很好的產品推薦示例,它使用市場購物籃分析進行交叉銷售。大數據可幫助亞馬遜根據客戶的購買歷史以及其他購買同一商品的人的購買歷史來推薦產品。同樣,對於有針對性的電子郵件,大數據可幫助揭示有關客戶的信息,包括他們的興趣,他們使用的是哪種特定產品等。其想法是與客戶建立個人紐帶,這可以增加銷售量。

進行客戶情緒分析

為了更好地了解客戶,公司不僅會在整個購買過程中收集客戶信息,而且還會在社交媒體渠道上提取客戶評論以進行情緒分析。情感分析(也稱為觀點挖掘)是關於分析客戶評論背後的潛在情感-無論是正面,中立還是負面。收集客戶反饋後,公司便有權了解市場如何看待其品牌或產品,然後他們可以根據需要進行改進,甚至創造新的商機。

結論

大數據在數字營銷中起著重要作用。在數字時代,像Octoparse這樣的數據收集軟件公司使精通非技術的營銷人員比以往任何時候都更容易提取數據。根據數據的理解做出決策可以導致業務上的重大突破,例如更好地控制庫存,節省更多資金並最終提高銷售營業額。

作者:米莉


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