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大数据时代,增长黑客如何开展精准营销

小黑侠说:在未来,企业只有拥有了消费者360°画像才能掌握更多主动权,大数据时代,用户的很多行为轨迹都暴露在互联网上,通过技术手段分析行为数据,会对消费者有深刻的理解,实时观察了解他们到底需要什么,基于他们的需求,不断改革迭代自有产品,才有机会获得更大的增长空间。

一、打造个性化产品

随着消费升级,未来所有产品都将更多的体现在满足用户的精神层面需求,较之已被满足的“吃”和“喝”需求,“玩”和“乐”已成为更大的增量市场。信息爆炸时代,互联网将每一位消费者与世界海量信息连接起来,一个消费者昨天可能还是一个篮球爱好者,今天看了一部滑雪主题的电影,可能就迷上滑雪了,如果此时你的产品邀请到一位滑雪明星,将有更多可能吸引到他的注意力。

总之,每个消费者的精神升级都是因为接触到各种不同的信息所演化出来的,消费者精神层面需求的演化使产品分化变得更加重要。

最著名的例子就是之前由美国NETFLIX公司制作的《纸牌屋》这部剧大获成功,在烂番茄上的平均评分高达9.1分,出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户,第一季财报公布后股价狂飙26%。这一切,都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结出收视习惯,并根据对用户喜好的精准分析进行创作,由此可见,通过数据分析,营销变得更加高效。

二、个性化营销已成趋势

未来终极的营销将是一对一的个性化营销。这种极致的个性化营销带来的成本也是很大的,每家企业面对的消费者可能有一千万种,我们不可能每个消费者都提供一款产品,所以我们要在终极的个性化消费和当下的营销之间找到平衡:既可将消费者细分到极致,同时还能提高效率,根据小黑侠的经验,企业一定要主动采集分析数据、利用营销自动化系统。

1、主动采集分析数据
想要降低个性化营销成本,其实最核心的方法是通过数据主动的分析洞察。我们每家中小企业都应该去分析自己的消费者,并有意识地在与消费者交互过程中采集数据。

举个例子。比如爱吃的小编辞职准备开全国连锁的包子铺(恩~启动资金充足),根据之前的经验和观察,餐饮行业消费者有这样的特点:10-20岁的消费者喜欢凉、酸的食物; 20-30岁的消费者喜欢重口味的食物;30-50岁的消费者喜欢健康的食物,但是呢,这存在一个问题,小编的经验来自北京,如果换座城市呢?消费者的饮食习惯往往就不一样了,只是豆腐脑都能轰轰烈烈的发起一场甜咸大战,为了更客观快速的掌握不同地区食客的口味及需求,必须采集并分析用户选择菜品、进店时间、进店频次、进店人数、客单价等行为数据以及年龄、性别等属性数据,实现不同人群的精细化运营。此外,会员系统的构建也是当务之急,因为只有完备的会员体系,才有机会让我们与消费者进行一对一的互动。

2、营销自动化
未来营销的过程,我们称之为营销自动化的时代。营销自动化时代做营销就不能只是靠人力了。假设有10000个消费者,他们每个人的心理状态和产品诉求都是不一样的,这时候企业提供的服务应该也是不一样的。但这么多消费者,如果一一发放问卷调查他们的心理状态和产品诉求的话效率就太低了,这时候就必须借助营销自动化系统。

很多企业都做过邮件营销。实际上,通过营销自动化系统,我们可以知道,营销邮件用哪个标题,什么内容,在什么时间推送给哪些人,能实现最好的营销效果。经过数据分析和人群细分,这封邮件的转化率可能会差10倍。所以,个性化的营销背后一定要有营销自动化系统支撑。比如GrowthHK的智能触达功能就能帮助企业实现“一键式”的自动化营销。

《大数据时代,增长黑客如何开展精准营销》

三、精准营销并不难

正如《大数据时代》中所言:真正的革命并不在于分析数据的机器,而在于数据本身和我们如何运用数据。未来,每家企业都需要利用数据驱动营销,不论是现有用户的留存维护、价值挖掘,还是新用户的获取转化,提高营销效率和ROI都是我们最核心的诉求。

《大数据时代,增长黑客如何开展精准营销》

因此,我们可以通过对用户在信息搜索、网站访问、浏览、购买等交互行为的数据中挖掘用户需求和行为偏好,确定个性化营销策略,同时建立展示量、点击量、咨询量以及二次成交量等核心数据指标之间转化调优的运营体系。此外,通过用户画像与标签体系,将用户的真实行为转化为数字描述,满足用户当前需求的同时,预测用户的潜在需求,在合适的时机将用户最需要的服务(商品/价值)传递给他,实现精准营销。

强调一点,在分析用户行为数据时,需要抛弃原始的、既有的、经验的想法,不要先入为主想象消费者是怎么样的,深入分析数据后,往往会改变你对消费者的理解。从“曝光”到“付费”,通过用户行为数据,加深对消费者的了解,进而实现个性化营销。说了这么多方法论,那么究竟如何才能提高数据分析能力,首先一定是要每天看,养成每天查看数据的习惯,关注每一次数据波动,洞察背后的原因,及时调整运营策略,把握最佳时机。


 

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