一本书读懂互联网营销推广

本书从“时间碎片化”“精准营销”和“用户体验式营销”等移动互联网营销新思维出发,深入浅出地为大家介绍了移动互联网时代的多种营销策略:从如何与用户互动,到如何在短时间内迅速积累人气、培养粉丝,再到如何通过优质内容吸引移动互联网用户的长期关注……
 本书还有针对性地讲解了时下最热门的App、微信、微博以及大数据的相关营销策略,附带极具启发性的真实案例,让读者从零基础成为互联网营销大师。

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试读

大数据使精确营销成为可能

广告界有一句很流行的说法:“我知道我的广告费有一半浪费了,但是我不知道是哪一半”,这句话生动形象地道出了很多广告主的无奈,即明知广告浪费资金却又无能为力。然而在互联网时代,这个问题在部分领域已经可以得到解答。

传统的广告投放模式主要是主从模式,不是点对点模式的。其模式就像一个“老师”(产品)要面对很多行为不固定的“学生”(消费者等受众)。“老师”很认真,却总是抓不住多数“学生”,以至于把99%的精力(广告费)都扔了。然而随着大数据的发展,这些被浪费的钱都可以被重新收回。

现在,依托各种IT技术及相关工具,众多广告主可以得到访客访问互联网网页、移动应用行为的精确的数据分析报告,通过该报告,企业就能轻松实现广告投入的精准度。

这其中,时下热门的大数据技术担当了重要角色。事实上大部分从事数据分析服务的公司早已经开始利用了这一新兴技术抢占了市场先机,其中就包括像谷歌、Yahoo、Facebook等互联网巨头公司,更有数不胜数的初创或者新兴公司。

在精准营销理论中,客户洞察是精准营销的第一步。企业从大规模制造过渡到大规模定制,实现精准营销,必须掌握用户的需求特点,必须基于通信行为、上网数据等,对客户行为特征进行洞察。这些特征往往是从用户在不经意的行为中透露出来的信息中总结而来的。通常是通过对用户信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析,从而得到有价值的用户行为分析。

基于用户上网次数、流量、时间段等属性,可以给用户兴趣点贴上明确、合理的标签。针对较少上网的用户,可以通过已经标记标签用户的基础数据特征(如年龄、性别、流量、终端等基础资料),使用数据挖掘工具和方法,利用历史数据生成用户基础数据特征与偏好的对应关系的模型,来近似预测其偏好标签。针对用户上网的不同风格,可把用户的偏好分为多种类别,以应对即时营销等不同的营销需要。

目前,这种基于对客户信息的数据分析已经在现实生活中有了广泛的应用。其中,包括沃尔玛、家乐福等知名企业的一些主要门店已经安装了搜集运营数据的装置,用于跟踪客户活动、店内客流和预订情况。研究人员可以对店内商品摆放方式、种类变化、店内装饰设计以及导购意见等对物流和销售额的影响进行建模。之后,企业可将这些数据与交易记录结合起来,并利用大数据工具展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货,同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。

比如在美国沃尔玛大卖场的一个案例:当收银员扫描完顾客所选购的商品后,POS机上会显示出一些关于该付款客户的消费习惯、爱好与该商店新增产品的信息,然后售货员会友好提醒顾客:“我们商场刚进了两三种您平时最喜欢的产品种类,而且正在促销,位于B6货架上,您要购买吗?”这时,顾客就有可能会说:“啊,谢谢你,我正想要,可是刚才一直没找到,那我现在再去买。”

从沃尔玛的案例中,我们不难看出,随着计算机技术和网络的不断发展,大数据分析业务将对企业的持续快速增长起到非常重要的推动作用。

美国国际数据公司IDC的研究结果表明,2011年全球产生的数据量高达1.82ZB,也就是说全球每人产生的数据多达200GB以上,未来几年全球数据量将以高于40%的速度增长,到2020年全球总数据量将达到35ZB。

从上述一串数据中,我们不难看出,大数据时代已经到来,而且随着数据日益凸显出来的价值,大数据将成为企业的重要资产。

Gartner公司认为:大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力,同时为企业实现精确营销提供了可能。

虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用,不过,大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的就是技术难题。毕竟大数据技术尚处于活跃前期,各方面技术并不太扎实,各项工具需要进一步完善。但实际情况是,真正启动大数据营销,来真正地挖掘那座数据金矿的企业,面临的不仅仅是技术和工具问题,更重要的是要转变经营思维和组织架构的问题。

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