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数据营销是什么?一篇文章搞懂数据营销


最近在学习数据营销,也看了很多跟数据营销相关的知识,网上的各种文章资料要么太过深奥(专业),要么是过于零散,这对于刚刚涉猎这个行业的同学来说并不太友好。

数据营销即基于大数据,依托技术进行的互联网广告营销方式,通过合适的时间与渠道,产品可以更加精准地被投放至用户面前。所以在这里梳理一下,整理一下自己学到的,也帮助刚入行的同学了解一下什么是数据营销。

一,数据营销是什么

大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。

数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给企业品牌带来更高的投资回报率。——来源于百度百科

简单来说就先是要有数据源(数据来源于不同的平台和设备),之后通过数据技术对数据进行采集和清洗,进而对分析数据,通过分析结果为品牌制定营销决策,从而帮助提升营销的效率。

而如何去提升效率,则是通过数据分析结果,在合适的时间,合适的渠道,用合适的产品加以合适的文案素材推给合适的消费者。

二,营销为什么要进行数字化

1)营销资源从量变到质变:在传统的时代,营销渠道是非常狭窄的,无非就是报纸,电视,线下热门商圈,大型商超等。

而现在随着互联网和各种智能设备的崛起,品牌主的营销资源已经从量变到质变了,各种社交媒体内容呈现爆发式增长,数据量也是从G到T甚至到了P。那如何更好地管理这些资源,则需要通过技术手段对手上的资源进行整合。

2)数据营销目前也被关联到了企业的数字化转型,通过利用数字化转型可以更好地帮助提升企业的运营效率,数字化不仅会服务营销本身,也会去服务企业运营的各个场景,如企业数据管理,知识资产管理,财务管理,客户管理等业务场景,而数据营销已成为了数字化转型的切入口。

三,数据营销的特点

在大数据时代,消费者日常生活中的每一个行为和足迹都是有价值的,将消费者在不同的设备和平台上的个人数据和行为轨迹记录下来,会产生大量的数据,而通过这些数据进行分析,能实现真正意义上的数据营销。

数据营销会有几大特点。

1. 多平台的数据采集

数据来源是多平台的,除了我们在互联网上的数据外,还有像智能家居,可穿戴设备,智能显示屏,POS机/信用卡等一切能跟消费者发生关系的数据。

2. 时效性强

大数据营销具有很强的时效性,消费者的购买行为和购买方式非常容易在短时间内就发生变化,大数据营销的会通过技术手段了解消费者,并及时响应消费者的需求,精准且及时地对目标消费者推送广告。

3. 个性化营销

营销方式产生了很大的变化,广告主的营销理念从媒体导向向受众导向转变,从以前的买广告位置到现在的买消费者。如今广告主是以消费者为导向进行广告营销,而通过大数据技术可让他们知晓目标消费者身处何方,关注着什么位置以及想要获取怎样的信息,从而可以根据不同消费者的特征去进行个性化的营销。

4. 关联性

大数据营销的还有一个重要特点是,可以分析消费者看过的广告与广告之间的关联性,也可以去分析消费者购买的上下游关系。

由于在数据采集过程中可快速得知目标消费者关注的内容以及可知道目标消费者身在何处,买了什么,那么则可以对消费者的各种信息进行多维度的关联交叉分析。

如可以通过分析消费者我们发现消费者除了买了A商品也买了B商品,这样则可以建议两个商品关联搭配组合销售,可以更好地促进商品的购买;也可以提高购买客单价。

通过这样的关联性分析,可以帮助营销人员发现消费者的消费规律,从而更好制定营销决策。

四,不同的营销人对数据营销理解的差异性

虽然大家提到数据营销的时候会有一些共同话题,比如在微信私域,淘宝电商,抖音,拼多多以及线下不同的领域,大家都会提到数据,营销预算分配,会员体系,人群运营这些术语,但实质上不同生态体系的营销人之间对数字营销的理解是存在不同的,当大家针对这些话题展开去细聊的时候会发现,不同的平台之间存在着不同的玩法,不同的方法论以及不同的供应商体系。

举个例子,像在投放硬广的时候,提到数据营销,我们衡量指标往往是CPC,CPM,ROI这些。而对于Social端的数据营销,我们往往想到的则是KOL,粉丝数,关注数,点赞数这些,不同生态体系下用于评估营销效果的指标是完全不一样的。

在这些不同的数据营销领域体系里面,很多岗位都是高度细分的,而这些人往往很难互相替代。

五,跟数据营销相关触点类别

1. 社交媒体营销

指的是品牌主可以借助一些社交媒体(如:论坛,在线网站,博客,微博,小红书等),通过撰写软文,KOL,代言人等宣传自己的品牌和产品,在这个过程中潜移默化营销消费者,并倾听用户的诉求,优化和改进自己的宣传策略。

通过社交媒体营销,消费者不仅可以认识到品牌,还可以进行多种形式的互动,且可以将自己喜欢的内容及时分享,形成人与品牌之间的互动和人与人之间的互动。

2. 搜索引擎

基于消费者的搜索情况和算法,运用特定的策略从互联网检索出来制定信息反馈给消费者的一门技术,简单来说就是消费者通过一些关键词进行搜索,系统会通过算法自动展现一些内容给到消费者,像百度,360浏览器,阿里的直通车,都是通过搜索引擎。

搜索引擎的优势在于流量精准,因为是有消费者主动搜索行为的,其次是按效果付费,这样会使品牌主得到消费者的价格大大降低。

3. 程序化广告

程序化广告是指利用技术手段进行广告交易和管理。

程序化广告的前提是必须有海量消费者准确的数据标签:如人群信息数据,兴趣信息数据等,而且还必须依靠一套强大的算法来进行广告位的竞价,以确保能够以最合理的竞价去触达到想要的消费者。

程序化广告有精准定向功能,能够帮助品牌主实现精准目标消费者定向。相较于搜索引擎,程序化广告是被动地触达消费者,但是能够更大规模地帮助品牌主找到目标消费者进行触达。

4. CRM营销(直效营销)

CRM营销也叫直效营销,也就是直接能够触达到消费者的营销方式,CRM营销在不同的领域理解差异还是蛮大的,像传统的电子邮件,短信,电话,线上线下的会议,都属于CRM营销领域。

而在电商领域我们一般说的CRM运营更多是针对会员和老客的运营,通过手机短信给会员和老客发送各种营销信息,还有是淘宝的专属客服,群聊也是属于电商CRM营销里面。

CRM营销的优点是通过直接接触消费者,更高效且持续地对消费者进行营销,帮助建立消费者的品牌忠诚度。

5. 品牌自建的官方渠道

如品牌主自己的官网主页,APP和小程序等。自建渠道的优势在于可以帮助品牌进行统一的运营管理,能够有利于品牌的一致性工作的开展,帮助统一的营销计划的落实,更重要品牌主在自建渠道拿到的都是一方数据,可以针对自有数据上对消费者创建高度个性化的体验。

六,数据营销流程

  1. 明确问题:要解决什么问题,要解决这个问题需要分析哪些数据;

  2. 数据源:如果要分析这些数据,数据源有哪些,这些数据能用到什么程度;

  3. 抓取数据:通过技术或其他手段将可用的数据抓取过来;

  4. 数据治理:把数据抓取过来进行清洗,标准化(检查数据一致性,处理无效值和缺失值等),将数据变成可以分析的状态;

  5. 数据管理:数据抓取过来后,海量数据该如何存储,如何管理;

  6. 数据建模分析:将海量数据变成业务能读懂,能使用的标签体系(可以产品化,报告等形式交付),并将数据输出到各个应用场景;

  7. 执行评估及优化:将数据分析结果进行营销验证且进行效果的评估,后续可以根据结果进行持续优化。

今天分享就先到这里啦,最近的学习感受是,学习是一个从点到线,线到面,面到网的过程,数据营销大生态也是一张非常复杂的网。而我最近的学习也像是抽丝剥茧一样,知道了一个小的知识点,再沿着知识点继续深挖,挖到越来越多的知识,从而慢慢地把这些知识点串起来构建自己的知识体系。

而在学习过程中,能深刻感受到的是耐心真的是很重要的,能够沉下心来去学习新的知识,也要有耐心对不懂的知识进行资料查询深挖知识点。接下来在学习过程中也会给自己更多的时间和耐心,让自己变得越来越专注且专业。

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