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數據時代如何精準營銷？
2014-07-18
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數據時代如何精準營銷？


對于搞營銷的人來說，大數據是他們夢寐以求的工具?；ヂ摼W的發展，使得企業有更多的渠道去找到目標消費者，他們所能獲取的信息也是空前的。

商業機構進行數據收集已有數十年的歷史，而互聯網的出現，尤其是社交網絡的出現，個人信息和個人行為數據變得唾手可得，數據分析師對信息進行篩選加工的方式更是多種多樣。
大型跨國企業，如Target,亞馬遜，沃爾瑪等對于數據的挖掘起步較早，相關的基礎設備和架構的建立也快人一步，對大數據反應滯后的企業在很多時候更像是一步跟不上，步步跟不上，始終處在拼命追趕的狀態。大數據時代同時也蘊藏著更大的挑戰–數據的收集，存儲和分析均需要耗費很大的人力和物力。
從消費者的角度來講，隱私問題愈發凸顯。越來越多的人開始意識到，通過少部分的個人信息可以換取更加實惠的價格和更優質的服務。相對而言，年輕人對于這一觀點的接受度要稍高一些，但不同的消費者對個人信息共享程度的判定是不一樣的。
有這樣一個例子，沃爾瑪超市會綜合分析當地的天氣，超市的存貨量以及購物者數據，之后針對特定人群推銷燒烤架清潔工具。沃爾瑪的這種行為可能看起來無可厚非，但如果換成是保險公司呢?如果他們通過對我們的數字軌跡(如社交網絡分享、聊天數據)進行深度挖掘，從而定向營銷，我們又該怎么辦?
大數據分析已然為整個營銷行業帶來了翻天覆地的變化–根據市場調研機構GfK去年發布的數據顯示，62%的營銷機構已經開始改變自身角色，用全新的工具進行市場營銷，86%則表示在將來會繼續基于大數據進行營銷的策劃和執行。
下面來看幾個比較典型的例子：
1、在運用大數據進行營銷上，亞馬遜一直處在領先位置。最近，亞馬遜官方宣布它們正在測試和研究“未下單，先發貨”功能–(數據分析師)根據購物者的購物數據預測你將要購買的物品，實現未下單提前發貨的功能。
2、網上票務銷售公司StubHub同樣也在利用大數據針對潛在客戶進行定向營銷。在特定的消費者群體中，這種策略尤為奏效–如球迷，他們對于某支球隊的熱愛甚至會延續終身，這也使得他們成了營銷機構的獵物。
3、2013年，eBay修改了用戶登錄界面，以更大限度地開發利用大數據。用戶可以選擇自己想要關注的項目，用戶還可以錄入自己的興趣愛好，eBay據此推送用戶可能感興趣的消息。
4、Netflix為用戶建立了復雜的“個性化類別，”記錄用戶所有的觀影行為數據，并用多大上百種標簽對用戶進行分類。這樣，Netflix就能分析出你所偏愛的影片類型，比如說，你喜歡看劇情糾結的外語片–并據此像你進行影片推薦。
5、在線下，一些超市正在試驗NFC(近場通信技術)，在消費者從附近走過時可以根據其以往的購物行為有針對性地推薦商品。

上面這些營銷手段之所能夠施行，原因在于企業可以利用一系列結構性的數據–如你的年齡，性別，位置，和購物行為。

然而，據統計目前我們所能利用的數據只占全部網絡數據的20%–更多的數據存在于Facebook和Tweeter上，還存在于海量的博文、視頻和音頻中，這些數據更加龐雜。

非結構性數據的收集、分析和利用固然有很大的難度，一旦企業掌握了這種技術便會獲得得天獨厚的優勢。比如，零售商可以將商店內的視頻監控信息發送給云服務提供商，通過特定的識別算法(面部識別)，從而辨識出用戶的身份和行為方式(用戶在商店的行進路線，拿起的商品，是否購買，在收銀臺排隊等待的時間等等)。

對于企業利用大數據進行營銷，無論你是否看好，這些技術仍會繼續進化，應用范圍也將進一步擴大。隨著公眾對于隱私泄露擔憂的家居，政府也必將出臺相應的管理法案，對企業的數據挖據和分享行為進行規范。在數據分析師看來，規范是必然的。但營銷機構則會適應規則的變化，而且它們一直都有著很強的適應能力和生命力。



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