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大数据精准营销时代来临
营销学经过半个多世纪的发展已经迎来的“以客户为中心”的时代,“以产品为中心”完全成为过去式。随着近年互联、移动互联、新媒体社交的发展,信息过载,信息爆炸、消费性化需求凸显,消费者成为商业行为的风向标;另一方面,大数据分布式存储、分析及挖掘技术的发展使得对海量信息的搜集、分析、整合成为可能。大数据精准营销辅助企业发展成为现实。
大数据营销基本:
大数据精准营销过程分为:建模分析、采集处理、数据解读三个大层面。通过对产品特征、客户特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度客户消费个性分析,从而指定产品策略,营销策略,准确把握客户需求,互动化销售。
1、数据层:采集、处理数据
大数据获客采集的信息类型包含:关键词搜索行为,推广页访问行为,APP下载、注册、登录行为,短信交互行为,固话拨号行为……
全网搜索采集,不局限。
2、业务层:数据建模分析
使用数据模型分析,例如基本统计、电子学习,数据挖掘分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层:解读数据
数据指导营销。传统情况一般是在定义营销问题之后,采集对应的数据信息,然后根据确定的建模和分析框架,对数据进行挖掘分析,假设验证,再进行解读。
而大数据提供了新的可能,既可以针对营销问题,封闭式挖掘应数据进行验证,也可以开放性探索数据信息,可解读信息变得非常丰富。
大数据精准营销数据类型:
人口统计学数据:包括用户的性别、年龄、国籍、注册信息等。
用户行为数据:搜索,访问,下载,注册,短信,拨号等。
用户内容偏好数据:兴趣话题、品牌偏好、评论内容、位置偏好、时间偏好等。
交易数据:实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等
基于以上技术可实现功能:
企业获客可根据自身需求订制化获客,实现低成本精准客源一键触达。
极限拉低成本,没有大搜的点击计费,信息流的曝光计费,无任何无效花费,切实每一分钱都花在客源线索上。
全网搜索精准客源,无需为客源不足发愁,可实现低成本满足内部消耗。
高效率获客,营销,避开繁琐的广告模式,节省财力成本的同时节省人力成本和时间成本。
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