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數據觀:找一個變化資料行銷思維的突破口

Google每天要處理大約24PB的資料,Facebook每天要處理23TB的資料,Twitter每天處理7TB ,百度每天大概新增10TB的資料,騰訊每日新增加200-300TB的資料,淘寶每日訂單超過1000萬,阿里巴巴已經積累的資料量超過100個PB。試想一下,為什麼越是產業的壟斷巨頭,就越擁有大量的資料呢?

微軟的Jen Underwood用“[資料+分析+人]@速度”作為資料的投資回報率公式,其中一個重要佐證:善用資料分析的公司將會比競爭對手快5倍的速度做出決策。

對任何擁有特有資料的公司,都應該考慮怎麼讓資料賺錢。

1、資料收集沒想像中那麼複雜,重要的是發現

很多企業甚至是網路企業,或者不知道該如何使用手中已有的資料資源,白白浪費掉優化改進的好機會;或者認為大資量料只有BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)這樣的網路巨頭才有,一個小網站或APP是沒有大量資料的,真是如此嗎?

看一個簡單的例子:微博寫手們日常的資料收集數位行銷,電商,資料分析


拋出一個限定話題得到各方粉絲回應,第二天可參照由微博點讚自動生成具有代表性的意見進行概括歸納,將1k+的評論總結起來製成9條Tips,二次加工後發出獲得6k+轉發、4k+評論和4k+讚,典型的UGC手到擒來,絕對的ROI穩賺不賠。

一個網站或一個APP所包含的資料資訊都是數位行銷的基礎。通過分析來自網站與應用自身及競爭對手的定性與定量資料,可以驅動使用者及潛在用戶線上體驗的持續提升,並提高我們的數字行銷業績。
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又如,法國的一些航空公司推出免費的APP方便旅客在移動設備上跟蹤自己的行李,之後在追蹤的資料平台上發現一部分商務旅行客戶中途在某一城市進行短暫的商業會面不需入住酒店,行李成了累贅,於是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務,此項服務每週的新創造大概可達100萬美元。正是基於對資料的洞察產出附加價值。對資料的掌控,就是對市場的支配,意味著豐厚的投資回報。

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2、資料是有情緒的,假如別人要你推薦一檔股票

資料的形式多種多樣,以數量級爆發的UGC內容可以被我們拿來運用?

一個新穎點的例子,譬如最近從5100點+飛瀉而下的中國股市,股民大量的埋怨和牢騷能以怎樣的資料化的形式表現?“除了耐心等待,最好再找個地方讓自己發洩一下,找些跟自己同病相憐的人,還能緩解一下壓力,避免跳樓。即時評論,就是最好的形式了。”有人便建了一個網站,在K線圖上配上即時評論以供吐槽…

結果被同樣鬱悶的股民們,玩出了意外的結果,這彙集出的資料隨著K線走勢變化擁有了即時鮮明的情緒特徵,可以在一定程度預估使用者下一步賣出或繼續持有的動向。數據觀:找一個變化資料行銷思維的突破口_4


拿買股票來說,推薦者會繼續購買並且推薦給其他人來加速某個公司股票(或實際產品)的成長,而貶損者則能破壞其名聲,不僅僅停止購買,而且勸說周圍朋友,在負面的口碑中阻止其成長,NPS淨推薦值則反映了類似多與空、褒與貶這兩股力量較量的結果。數位行銷,電商,資料分析


回到廣告,這些來源於門戶或垂直類網站、電商平台購物用戶的打分與評論、社會化媒體如微博、論壇、微信、應用等的使用者評論文本資料以及客服系統的語音資料和評價文本資料,可以統稱為“使用者回饋資料”。我們可以結構化處理後,進行資料收集,區別出“貶損者”和“推薦者”,全面和快速的計算NPS,並瞭解“貶損者”的貶損原因。

若進一步關聯整合“使用者行為資料”,我們還可以瞭解“貶損者”的歷史“使用者行為資料”,有利於我們更好的洞察用戶,優化使用者體驗和改進產品方向;同時還能定向“推薦者”展開更多的優惠促銷或附加增值服務。

當廣告商掌握了資料,能夠向客戶傳輸更加相關與更加有趣的資訊,潛在客戶們甚至可以根據自己的需求定制一些廣告資訊,可能會做出更好的購物決策,並有助於廣告商提升銷售業績。


3、基本的5W1H問答也能玩轉消費行為資料

Kotler(科特勒行為選擇)模型從市場的特點來探討消費者行為,更容易進行定量研究:

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以推廣行銷某款手機為例,我們將要研究的資料可綜合為
5W1H

1.Who & Whom:購買這款手機的人群分類?還要弄清誰是決策者,誰是使用者,誰對決定購買有重大影響以及誰是實際購買者;

2.What:不同手機品牌的市場佔有率、具體型號的銷售情況;

3.When:瞭解在具體的季節、時間甚至時點所發生的購買行為,比如配合節假日促銷;

4.Where:研究適當的銷售管道和地點,還可以進一步瞭解消費者是在什麼樣的地理環境、氣侯條件、甚至於地點場合使用手機;

5.How:瞭解消費者怎樣購買、喜歡什麼樣的促銷方式,比如是去實體店還是看測評影片等;

6.Why:探索消費者行為動機和偏好,比如為什麼喜歡特定款手機並拒絕別的品牌或型號;

不同特徵的消費者會產生不同的心理活動的過程,通過其決策過程導致了一定的購買決定,最終形成了消費者對產品、品牌、經銷商、購買時機、購買數量的選擇。

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數位行銷人員如果能比較清楚的瞭解各類購買者對不同形式的產品、服務、價格、促銷方式的真實反應,就能夠適當地影響、刺激或誘發購買者的購買行為。且資料的應用可以貫穿行銷價值鏈的廣告、公關、官網、電商、CRM各個環節,覆蓋用戶能力會更加全面和強大。


4、數據是拿來用的,不僅僅是拿來看

買一檔股票尚需資料分析,展開一項持續的廣告行銷活動當然更應該建立在有資料衡量的基礎上。數位行銷,電商,資料分析


比如Uber的資料科學家建立了“基於地理位置的叫車需求模型”(Location-based demand model),每天即時更新的熱點地圖可以有效幫助車主縮短空載時間,同時幫乘客減少等待時長。下一步,車主會知道提前去哪裡等待可以載到更多的乘客啦。
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PRADA 在紐約的旗艦店中每件衣服上都有RFID射頻辨識碼,每一件衣服在哪個旗艦店什麼時間被拿進試衣間停留多長時間,資料都被存儲起來加以分析。某一系列衣服銷量很低,以往是被直接幹掉。但如果RFID傳回的資料顯示這系列的衣服雖然銷量低但進試衣間的次數多,那就能另外說明一些問題。

也許在某個細節的微小改變就會重新創造出一件非常流行的產品,這類衣服的下場會截然不同。有點像電商分析購物車資料來提高轉換率,若大量客戶都選中了某件商品放入購物車卻沒有最終結算,說明它是熱門產品,但可能有些小問題,適當變更價格或服務條款可能就會產生巨大的變化。

資料的使用能夠使對企業的經營物件從客戶的粗略歸納還原成一個個活生生的客戶,瞭解他們喜歡什麼討厭什麼,並更有針對性,越能滿足客戶的需要,ROI就更高。廣告主通過數位行銷,更可能運用全新的視角來發現新的商業機會和重組新的商業模式。過去看不到的東西都能看到了,就有了全新的視野。

 

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我們愛市場、愛公關、愛行銷、愛創意、愛無厘頭、愛互聯網,超過愛女(男)人,在這個虛擬的採編志願者裡,我們始终淡定,我們始终保持惡搞與娛樂精神,因為女人可以當男人用,男人可以當牲口用,牲口可以有思想。我們樂此不比,相依為命,我們山寨了别人好的東西,我們共享了行銷中的盛宴,我們原創了别人没有的内容,我們激盪了一個階層的生意與生活,我們引領了這個行業的前端,除了女人的肚子外,任何東西我们都是可以搞大的。我們的方法是說大話+群嘲諷+意淫派,我們的目標是做行銷人最愛的資料站。DoMarketing,這就是我——最IN的行銷站點。

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