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大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)

2013-10-25 13:44:01 《新楚商》   點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo),無(wú)疑是當(dāng)前商業(yè)領(lǐng)域最熱門(mén)的話(huà)題之一。  然而,大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是什么?當(dāng)然是數(shù)據(jù)。隨之而來(lái)的問(wèn)題是:數(shù)據(jù)從哪里來(lái)?營(yíng)銷(xiāo)者自然而然會(huì)想到IT企業(yè)。誠(chéng)然,進(jìn)入Web2 0時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)就不僅僅是
       大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo),無(wú)疑是當(dāng)前商業(yè)領(lǐng)域最熱門(mén)的話(huà)題之一。

  然而,大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是什么?當(dāng)然是數(shù)據(jù)。隨之而來(lái)的問(wèn)題是:數(shù)據(jù)從哪里來(lái)?營(yíng)銷(xiāo)者自然而然會(huì)想到IT企業(yè)。誠(chéng)然,進(jìn)入Web2.0時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)就不僅僅是企業(yè)的舞臺(tái),每個(gè)人都可以通過(guò)一根網(wǎng)線(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上留下自己的痕跡。因此,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)擁有海量的數(shù)據(jù),擁有大數(shù)據(jù)分析的天然基礎(chǔ)。此外,使用芯片的各類(lèi)設(shè)備制造企業(yè)也有大數(shù)據(jù),它們通過(guò)植入機(jī)器中的小小芯片,記錄用戶(hù)的各種操作行為,為用戶(hù)行為分析積累了大量的數(shù)據(jù)。以及大型連鎖超市、金融服務(wù)中心等,它們掌握了具體的消費(fèi)信息,同樣積累了大量的數(shù)據(jù)。所以,在各類(lèi)介紹大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的書(shū)籍中,其援引的案例大多出于以上行業(yè)。那么,是不是這些行業(yè)之外的企業(yè)就與大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)隔絕開(kāi)了呢?

  社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)

  企業(yè)積累的數(shù)據(jù)通??梢苑譃橐韵聨讉€(gè)類(lèi)型:一是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)加載代碼記錄用戶(hù)的瀏覽及點(diǎn)擊行為,也就是海量的網(wǎng)絡(luò)瀏覽點(diǎn)擊痕跡數(shù)據(jù);二是通過(guò)芯片記錄的產(chǎn)品使用痕跡數(shù)據(jù);三是消費(fèi)行為痕跡數(shù)據(jù),涉及少數(shù)幾個(gè)特定的行業(yè),并且其數(shù)據(jù)跨越了多類(lèi)產(chǎn)品、多個(gè)行業(yè),比如超市的每筆消費(fèi)數(shù)據(jù)、淘寶的店主銷(xiāo)售信息等。這三類(lèi)數(shù)據(jù)主要集中于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、設(shè)備制造行業(yè)和零售行業(yè)。

  此外,這三類(lèi)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是“人們?cè)跓o(wú)意識(shí)下自然產(chǎn)生的”,因?yàn)樗y以與消費(fèi)、使用的“人”建立聯(lián)系而顯得“生硬、不夠鮮活”。因此,對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)信息之間的關(guān)聯(lián),卻難以解釋為什么會(huì)形成這樣的關(guān)聯(lián);可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)特點(diǎn),卻難以在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的執(zhí)行層面進(jìn)行轉(zhuǎn)化,因?yàn)闊o(wú)法確切知道產(chǎn)生這些行為的是什么樣的人。當(dāng)然,還有一類(lèi)數(shù)據(jù)可以在一定程度上彌補(bǔ)這樣的缺陷,比如企業(yè)內(nèi)部的銷(xiāo)售、客服部門(mén)往往記錄了更多的信息,對(duì)“人”進(jìn)行補(bǔ)充描摹,但是這一類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)效性比較弱,如果不對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)及時(shí)更新致使信息錯(cuò)誤率較高。

  然而,社會(huì)化媒體時(shí)代出現(xiàn)了第五類(lèi)數(shù)據(jù),這就是自媒體爆發(fā)帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)。由于粉絲的出現(xiàn),讓企業(yè)得以區(qū)分社會(huì)化媒體中個(gè)人與企業(yè)的遠(yuǎn)近關(guān)系。粉絲的“自發(fā)”特性保證了信息的準(zhǔn)確性,而“自媒體”的特性則為企業(yè)了解目標(biāo)群體提供了一個(gè)近乎免費(fèi)的通道,且不受特定的行業(yè)限制,這就為不同行業(yè)的企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

  數(shù)據(jù)彼此之間的關(guān)聯(lián)

  然而,當(dāng)企業(yè)想要挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值時(shí),面對(duì)龐雜的數(shù)據(jù),企業(yè)卻無(wú)從下手:數(shù)據(jù)量大,雜亂,不規(guī)則,一些數(shù)據(jù)缺失,一些數(shù)據(jù)模糊。比如,有的企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門(mén)積累了幾萬(wàn)條、十幾萬(wàn)條甚至數(shù)百萬(wàn)條銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)信息,然而這些銷(xiāo)售數(shù)據(jù)只涉及產(chǎn)品的銷(xiāo)售時(shí)間、價(jià)格、銷(xiāo)售店面信息,或者只是簡(jiǎn)單記錄客戶(hù)的姓名、性別、年齡、聯(lián)系方式等,而客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品方面的記錄很少。換而言之,企業(yè)掌握的是一些彼此割裂的數(shù)據(jù)。由于中國(guó)大多數(shù)企業(yè)內(nèi)部各自為戰(zhàn),不同的部門(mén)沒(méi)有建立數(shù)據(jù)共享的通道,各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)彼此之間難以關(guān)聯(lián)。

  《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)的作者維克托指出,大數(shù)據(jù)時(shí)代要放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求,轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。美國(guó)沃爾瑪將尿布與啤酒擺在一起,使尿布和啤酒的銷(xiāo)量大幅增加。美國(guó)婦女通常在家照顧孩子,她們經(jīng)常囑咐丈夫下班回家時(shí)為孩子買(mǎi)尿布,而丈夫則順手購(gòu)買(mǎi)了啤酒。于是,尿片與啤酒形成了關(guān)聯(lián)。因此,大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),單獨(dú)的、片段化的數(shù)據(jù)再多,在大數(shù)據(jù)環(huán)境中也無(wú)法實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。所以,中國(guó)企業(yè)要對(duì)原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,首先要建立數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,或以“人”的信息(姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、住址),或以產(chǎn)品信息(如產(chǎn)品的唯一編碼),把各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)打通,找到“數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系”。

  數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可以是虛擬的

  但由此帶來(lái)一個(gè)技術(shù)性的問(wèn)題,因?yàn)椴皇撬械臄?shù)據(jù)都能建立真實(shí)的對(duì)應(yīng)聯(lián)系。某些行業(yè),比如運(yùn)動(dòng)服飾,其消費(fèi)是大眾化的,企業(yè)沒(méi)有建立完備的用戶(hù)信息數(shù)據(jù)庫(kù)。那么,在這種情況下,企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)獲取增值信息呢?

  事實(shí)上,企業(yè)可以利用社會(huì)化媒體進(jìn)行模糊匹配的方式,更好地理解目標(biāo)群體——即便現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不能全面反映人群的特質(zhì),但可以通過(guò)社會(huì)化媒體實(shí)現(xiàn)“信息轉(zhuǎn)化”,在社會(huì)化媒體中找到具有類(lèi)似特質(zhì)的“網(wǎng)絡(luò)虛擬人”,并通過(guò)這一特質(zhì)人群在各類(lèi)社交媒體的全面信息,從而間接“實(shí)現(xiàn)”對(duì)目標(biāo)人群的全面描摹。

  事實(shí)上,社會(huì)化媒體為眾多沒(méi)有“先天數(shù)據(jù)條件”的企業(yè)提供了大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的機(jī)會(huì),大數(shù)據(jù)將跳出“痕跡數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析”的處理模式,從“行為”的相關(guān)與預(yù)測(cè)發(fā)展到在Web3.0的360度分析與定位。而基于社會(huì)化媒體海量數(shù)據(jù)的“虛擬關(guān)聯(lián)”模式,則為更多的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)提供了可能。

  

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責(zé)任編輯:廖生玨

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