大数据时代如何利用大数据精准营销

在移动互联网迅猛发展的背景下，用户的网络活动所产生的海量数据，将会对消费者和企业的行为带来诸多的改变与重塑。企业应该如何驾驭数据使之为己所用，利用大数据洞察消费者行为变化，准确地分析用户的特征和偏好, 挖掘产品的潜在高价值用户群体，实现市场营销的精准化、场景化，是形成差异化竞争优势的关键所在。以下是小编整理的大数据时代如何利用大数据精准营销的相关内容，希望对您有帮助，一起看看吧`

01.新时代的市场营销拥有比以往任何时刻都更多的与用户互动的渠道和触点

以前市场营销是传播信息为主，主要渠道有户外广告品，报纸杂志，电视，广播，但是演变到今天，沟通的介质和媒体发生了巨大的变化。

如何利用大数据精准营销（数据为王的时代）

现在所有的渠道和触点，如行业网站，社交媒体，短视频媒体，微信公众号，门户网站，视频网站，APP都是数字化和移动化的，并且为“用户互动”和“服务”而存在的，不以提供互动性和服务性质的数字化渠道不具有流量价值，所以它强调双向性。

02.具有吸引力的内容是争夺用户注意力的关键因素

信息碎片化，多样化，散落在各个触点，大量高频输出的意见 ，我在上篇中讲到全民营销时代已来，所有人无论你身处哪个角落，什么身份地位，什么职位，你都可以发声，并让你的声音并所有人听到，这是一个极其透明的时代。

以前，同一个营销内容可以扩散到无数人，大家在电视机面前看到的广告内容都是一模一样的，并且大家认为广告是骚扰嫌疑的，但现在海量的内容和社交平台上，你只会看到你感兴趣的内容，互联网平台会根据大数据精准推算感兴趣的内容有哪些，然后针对性地进行推送差异化的你想看到的内容，自动筛选和屏蔽你不想看到的内容，提升你对平台的粘性，愿意为之停留更长时间。这时的广告以一种更加巧妙的方式，让它看起来不像广告。

所以“内容营销”成为各个企业用户的兵家必争之地。在衡量具有吸引力的内容上，我们有一个“8秒原则”， 就是如何让你的故事在8秒钟内打动对方，让你展示的内容对用户产生影响力。

03.在大量内容输出的过程中，沿循消费者决策旅程，产生了海量并有价值的数据。

在消费者决策周期中，只要用户留下了任何轨迹，比如浏览了什么网页，点击了什么广告，APP注册了什么信息，进行留言，咨询，电商平台进行了采购，都会留下信息。

如何利用大数据精准营销（数据为王的时代）

而这些信息就构成完整的用户画像，用户画像便是企业市场部在数字营销时去做精准营销和投放的基础。

04.企业通过大数据去优化营销行为的重要性和紧迫性不言而喻。

一方面，大数据赋能企业通过数据优化营销效率，另一方面，大数据营销的迫切性也是提上议程。放眼整个市场环境，各大企业进行数据营销的所处阶段差异巨大，有些还没有建立起大数据营销的意识，有些开始了数据库的建设，而有些已经到了结合业务需求，建立数据应用场景的阶段。

如何利用大数据精准营销（数据为王的时代）

而未来，我相信大数据营销将是形成市场准入壁垒，构建营销核心能力的关键因素。如何把握大数据营销红利，建立数据营销的核心能力成为企业数字化营销转型团队或者市场团队的核心课题。

更多的数据以帮助企业更好的理解用户+更多的可能性去建立强有力的客户关系纽带+更多的选择以监测每个触点的营销变现=更多的机会通过数据营销优化企业营销行为

当然，大数据营销不止是关于数字化的沟通方式，传统的和用户沟通的渠道依然行之有效，密切相关。

大数据营销要做的事情是将消费者决策旅程中的所有触点进行分析并优化，以帮助营销人更好地为客户创造价值。

无论是线上引流，留资，还是线下进行了转化，都应该被纳入大数据营销的范畴。大数据营销的本质是以客户为中心，建立端对端的数据赋能营销决策闭环。

相比较传统营销时代，如何衡量营销有效性的KPI似乎并不会改变，但同时，全新的数字化KPI必须得到全面实行和尝试，并不断学习迭代。

完全可以用数字去衡量营销活动的有效性，很多市场人是没有建立起这个思维的，归根结底是认知问题。广告的印象度，点击率，关键词搜索成本和转化，网站跳出率，MQL，SQL，AOV。。。。。无数的数字化KPI指标，你可能听过，但是听过，知道和懂得解读这些指标，懂得理解数据背后的意义，切实赋能营销决策并指导市场行为 不是同一件事情。

那么有了一系列数据，我读懂了，是不是数据营销我就做好了呢？

也不是的，“数据营销”考验的是市场人持续不断地通过各种不同数据不断优化，不断学习，再优化，再学习，从而获得螺旋式提升营销效果的能力。

作为大数据营销的底层逻辑，AI人工智能技术的发展加速了数据在营销中的竞争性优势，从而让数字化营销获得一种可以通过自动化的决策优化营销投资的天赋。

随着市场环境的多变性不断加剧，AI技术产生的学习曲线也将创造更多商业价值。突出体现在：更精准 （减少“有可能，似乎是这样“的决策），更精细化（所有营销维度如活动，渠道，创意全面并进行差异化的追踪和优化），更可复制（大数据方法论的启示，洞察在商业模式中可复制）。

比如，AI技术赋予 大规模进行A/B testing，优化营销活动，渠道，创意的可能；算法的应用加速自动化机器学习，优化迭代，创造更有效率。