大数据营销策略和方法 企业的大数据营销方案该怎么去做

公司的大数据营销方案该怎么去做

公司要做大数据营销就要通过大数据平台，将公司各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从此指导公司制定科学的营销方案。

首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握网民的精准信息，建立网民画像，定义网民属性。同时公司要知道自己商品的定位是什么，商品卖点有哪些等，对不一样的对象采取不一样的营销策略，直击痛点，实现转化。

然后搜集顾客的个性化信息和需求，推送购物建议和相关促销信息，到提供跨渠道的顾客购物体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘与分析，发现顾客思维模式和消费行为模式，指导商品的研发与新技术方向。

最后进行全渠道营销：整合并分析网民在终端的行为数据，帮到公司打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：

1.数据采集

数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈内放置一个数据采集装置，采集周围网民的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。

2.数据清洗

原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等相关问题。所以需要进行数据清洗，亦就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 

原始数据中可能携带一些网民隐私相关的数据，在数据清洗时，要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。

对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才可以加快统计分析的速度。

3.数据运用

前面二个运用只是基础的环节，最关键的是如何利用数据来优化营销策略。

数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这一个窗口可让更加多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并且使数据在工作决策中起到十分重要的作用。

除了数据可视化还是受众画像分析亦是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准顾客一系列分析会更加了解顾客他们的喜好、阅读习惯、是不是拥有消费能力等等，根据这些还可以制订出符合精准顾客痛点的营销方案，力求营销最大化。

大数据时代的营销怎么做

大数据时代的营销怎么做？

大数据时代的营销怎么做？各公司在大数据方面出手阔绰。首席营销官调查网站（The CMO Survey）报导称，如今大约有5.5%的营销预算用于营销分析，这一个数字将在未来3年内增加到8.7%。大家的期望值很高，许多公司正试图弄清楚如何破译数据，从中获得卓越的战略见解。

我非常支持这种获取和利用数据来推动决策的趋势。然而，这亦是问题所在。随着数据量的增长，公司的数据利用率越来越低。我首先在2012年2月提出了如下问题：“在你的公司作出决策前，对现有或索取的营销分析数据加以利用的项目占多大比例？”得到的结果是37%，当时我觉得这一个比例太低。但当我在2013年8月提出同样的问题时，比例降至29%。图1显示了这一个比例在过去18个月里持续下降。

但这一个调查结果并非完全出人意料。回顾30年来相关调查的历史，数据利用率始终偏低，很多种类的营销信息都是如此，包括营销调研、广告调研和现在的社交网络媒体调研。这种偏低的营销分析数据利用率妨碍了大数据对利润的贡献。

妨碍有多大？有人或许会认为，营销分析等各种市场情报的最终衡量标准是能否增进公司对顾客的了解。首席营销官调查网站请顶级营销人员对他们公司在“获得和利用对顾客的深入见解”方面的表现打分。满分为5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是优秀。回顾过往得分，结果显示仍然处于普通水平（2013年8月为3.4分，2012年2月为3.5分，2009年8月为3.5分）。因此，即使用于营销分析的花费增多，但我们并未看到对顾客的深入见解有所提高。

公司应该怎么做？首先，管理人员必须以终为始。上市计划、创造需求的活动和销售活动必须包括关于哪些数据应该收集以及如何利用它们的具体说明。当计划和策略中植入了大数据方案的时候，偏低的利用率也许会上升。

其次，公司必须花钱培训管理人员，让他们知道如何利用营销分析来获取洞察力、推动决策、实施策略和评估他们已经采取的行动。正是出于这一个原因，我们在福库商学院（Fuqua）教授“市场情报”课程，专注于信息的“使用”而非“创造”。公司必须更加重视市场分析的应用部分。机构和咨询公司可提供这一类培训。

第三，公司必须找到和留住那些可以完全利用市场分析的合适人才。当问及“你的公司在多大程度上拥有可以完全利用市场分析的合适人才？”时（1分为没有适合的人才，7分为有适合的人才），仅仅3.4%的受访者给自己的公司打了7分，56%的人打了低于平均水平的分数。图2显示了完整的分数分布情况（平均分为3.4分，标准偏差为1.7分）。