Escenarios de aplicación y marketing de precisión basados en big data
Escenarios de aplicación y marketing de precisión basados en big data
La era del marketing de big data se acerca El desarrollo del campo del marketing durante el último medio siglo nos ha permitido presenciar la transición. de "centrado en el producto" a un cambio "centrado en el cliente". Con el desarrollo de Internet, Internet móvil y las nuevas redes sociales en los últimos años, la sobrecarga de información, la explosión de datos y las necesidades personalizadas de los consumidores se han vuelto más prominentes. Los consumidores se han convertido en los dueños del comportamiento empresarial. almacenamiento, big data El desarrollo de la tecnología de análisis y minería permite recopilar, analizar, integrar y analizar cantidades masivas de datos. El proceso de marketing de precisión basado en big data plantea grandes oportunidades y desafíos a las estrategias de marketing corporativo.
Proceso básico del marketing basado en datos:
El proceso de marketing de precisión basado en big data se divide en tres niveles principales: recopilación y procesamiento de datos, modelado y análisis de datos e interpretación de datos. . Mediante la recopilación y el procesamiento de datos sobre las características del cliente, las características del producto y las características del comportamiento de consumo, se pueden realizar análisis multidimensionales de las características de consumo del cliente, análisis de estrategia de producto y análisis de orientación de estrategia de ventas. Promover la planificación y ejecución de estrategias de marketing captando con precisión las necesidades de los clientes y aumentando la interacción con ellos.
1. Capa de datos: recopilación y procesamiento de datos
Los tipos de datos procesados por big data incluyen: imágenes, texto, páginas web, redes sociales y datos de transacciones tradicionales.
El proceso de recopilación de datos no se limita al tradicional. Generalmente es limitado, consciente y estructurado. Puedes recopilar datos
2. Capa empresarial: modelado y análisis de datos. /p>
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Se utilizan modelos de análisis de datos, como estadística básica, aprendizaje automático y algoritmos como clasificación, agrupamiento, asociación y predicción de minería de datos.
3. Capa de aplicación: interpretación de datos
Lo más importante en el marketing guiado por datos es la interpretación. Tradicionalmente, después de definir el problema de marketing, se recopilan los datos correspondientes y luego se analizan de acuerdo con el marco de modelado o análisis determinado, y las hipótesis se verifican e interpretan. El espacio de interpretación es limitado.
Big data ofrece la posibilidad de extraer los datos correspondientes para su verificación de forma cerrada en función de cuestiones de marketing, o de explorarlos abiertamente y sacar algunas conclusiones que pueden ser completamente diferentes del sentido común o de los juicios empíricos. salió. Los puntos interpretables se vuelven muy ricos.
Tipos de datos de marketing de big data:
Datos demográficos: incluida la edad, el sexo, la nacionalidad del usuario y la información proporcionada durante el registro.
Datos de comportamiento del usuario: Visitas; , tiempo de permanencia en la página, puntos de contacto, etc.
Datos de preferencia de contenido del usuario: temas de interés, contenido de comentarios, preferencias de marca, preferencias de ubicación, preferencias horarias, etc.
Datos de transacciones: pedidos reales, pedidos de clientes, tasa de conversión de pedidos, tasa de respuesta a promociones, etc. Escenarios de aplicación de marketing de big data: desde la perspectiva de la aplicación de marketing empresarial, se centra principalmente en las tres áreas principales de clientes. , productos y comportamiento del consumidor, elementos para la formulación e implementación de estrategias de marketing. Estos tres elementos son independientes pero están interrelacionados. Cada elemento independiente puede formular una estrategia de marketing. Al mismo tiempo, la correlación entre los tres elementos es la clave para que las empresas formulen estrategias de marketing eficaces.
Aplicación 1: Identificación del valor del cliente (características del usuario)
Recopilando datos del historial de transacciones del usuario
Realizar análisis RFM para localizar los grupos de usuarios más valiosos y potenciales; base de usuarios. Los clientes más valiosos aumentan su fidelidad; los usuarios potenciales: el marketing proactivo promueve el comportamiento de compra real. Los grupos de usuarios con bajo valor para el cliente consideran no implementar promociones de marketing cuando su presupuesto de marketing es pequeño.
A través del análisis factorial, descubra los principales factores que afectan las compras repetidas de los usuarios, identifique los principales factores y sus pesos de influencia a partir de información como factores de precio, razones del boca a boca, información de reseñas, etc. y ajustar el posicionamiento del producto o del mercado. Descubra los motivos que impulsan a los clientes a comprar y ajuste el enfoque de la publicidad o los métodos combinados de marketing.
Aplicación 2: Indicadores de comportamiento del usuario:
A través de la recopilación de datos de comportamiento del usuario
A través del seguimiento automático de las fuentes del canal de comportamiento del usuario: el sistema puede realizar un seguimiento automático; y Las fuentes de visitantes se identifican y clasifican, y se realiza un seguimiento del marketing y un análisis de los efectos en la búsqueda paga, la búsqueda natural, los canales de cooperación, la publicidad mediante banners, el marketing por correo electrónico y otros canales de marketing basados en los tres principales procesos de marketing.
Efectividad del marketing: Conoce qué tipo de marketing en medios afecta a usuarios específicos, cómo entran en un sitio web específico y qué hacen cuando navegan por un determinado sitio web a través de pantallas.
Establecer objetivos basados en la ubicación geográfica. Por ejemplo, la mayoría de las personas de clase media y alta se concentran en el medio. Ya no es un grupo de clientes general.
Aplicación 3: Análisis de correlación personalizado
Recopilando datos de comportamiento del sitio web, como qué productos compraron los usuarios, qué productos navegaron y cómo navegaron por el sitio web, mediante el análisis de la similitud del cliente; necesidades del grupo, similitud de productos, recomendar a los usuarios qué productos o servicios son de interés para qué usuarios a través de un motor de recomendación personalizado. En qué medida están influenciados por promociones, reseñas de productos de otros compradores.
El marketing de precisión de big data enfrenta desafíos:
1. Integración multicanal para el marketing de precisión: la explosión global de datos, Internet móvil, redes sociales, canales y dispositivos opcionales están aumentando y cambiando al consumidor. Características, automatización del marketing: el comportamiento de marketing y ventas, la cadena de suministro y las relaciones con los clientes están todos integrados. Cómo integrar mejor los datos de varios canales plantea un desafío para mejorar la precisión del marketing de precisión.
2. En los últimos años, los productos de Internet han mostrado una tendencia de desarrollo explosiva. Especialmente la popularidad de los terminales móviles ha provocado que muchos productos tradicionales de Internet se vuelvan móviles. La integración de la ubicación geográfica en el marketing de redes sociales es una cuestión que debe considerarse en el marketing de precisión.
3. Marketing en tiempo real basado en la minería de datos: las empresas se están alejando gradualmente del procesamiento por lotes y recurriendo al análisis en tiempo real para obtener ventajas competitivas. El marketing de precisión también requiere que podamos obtener datos en el mismo momento en que se realiza la actividad y optimizar inmediatamente el efecto del marketing.
4. Sistema de marketing de precisión: marketing de autoservicio, escenarios escalables y funciones de gestión de reglas de marketing.
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