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在数字营销时代大数据特征包括量级速度多样性价值--第1页

在数字营销时代大数据特征包括量级速度多样性价值

大数据具有四个方面特征:规模、多样性、即时性和速度。规模:

是指大数据的大规模。从数据量的采集、存储和分析处理的量三个维

度的规模大来描述。多样性,是指数据表现形式多样性。从传统字符、

文档、表格形式发展到现在,音频、视频等形式;另一方面,从数据

结构上,过去的小样本表面抓取分析到现在大规模的关联分析,寻找

数据关联性和相似性。即时性,指高速度数据处理的意思。价值,大

数据因为规模,整体价值很高,因此大数据所能带来不同以往的精准

性、效率性。

大数据在营销实战四个方面的应用

大数据应用与营销建设方面,主要体现帮助企业建立四个画像:

品牌画像、市场画像、用户画像、产品画像。

品牌画像:企业通过会推广传播品牌,那么品牌在市场中建立的

认知与企业期望的认知相符吗,用户以及相关群体对品牌的实际认知

是什么,这中间的差距在哪里,通过大数据分析可以建立品牌画像,

塑造品牌。

市场画像:企业通常会选择细分市场,那么这个细分市场,在整

体竞争格局当中,是否具有竞争力,是否可以成为企业的战略性细分

市场,通过大数据分析,可以帮助企业发现并选择最适合的目标市场。

用户画像:企业推广传播需要针对目标人群,我们是否了解目标

人群的用户画像,通过大数据分析,建立用户标签,基于用户画像帮

助企业进行标签化的运营,带来业绩实现转化。

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在数字营销时代大数据特征包括量级速度多样性价值--第2页

产品画像:企业会有主打的产品,这个产品的卖点是什么,相比

竞品是否具备独特的竞争优势,通过大数据分析,行程反馈,帮助企

业迭代产品,形成产品的竞争力。

大数据用户运营方面的模型应用

大数据应用在用户运营当中,最常用的模型是RFM模型。RFM模

型是衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。

RFMRencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary

(消费金额),三个指标首字母组合,消费指的是客户在店铺消费最

近一次和上一次的时间间隔,理论上R值越小的客户是价值越高的客

户,针对不同的RFM组合情况,企业需要制定相应的策略。

比如:

R高,F低,M高,说明最近曾来光顾,但是整体频次低,但是

消费金额高,营销上把这类用户定义为重要发展用户,对应策略是推

出高质量的产品吸引用户。

R高,F低,M低,说明最近曾来光顾,但是整体频次低,消费

金额低,营销上通常定义这类用户为新用户,对应策略是在推荐方面

进行优化,同时提醒用户产品价值,通过产品组合以及相关活动吸引

用户。

大数据用户运营方面的实操运营

大数据在营销方面结合度比较高体现在精准营销,通过大数据企

业可以更精准运营用户,营销投入获得更高的回报。

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用户运营在实战当中一般分为四个阶段:拉新、激活、留存、召

回。

大数据在拉新当中应用:

拉新首先表现为触达渠道,企业思考在什么场景下,通过什么方

式或者渠道,发送什么样的内容,给目标用户,实现相应效果。

通过大数据,企业可以建立用户画像,通过用户精细化的运营,

给触达对象进行分类、分层,建立精准化的推送目标。企业可以根据

用户画像,基于场景设定推送时

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