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如何挖掘大数据并转化成果支持营销策略的制定?

2014-09-12 02:00
夜隼008
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  IBM曾提出,企业可以通过大数据收集,全面地了解顾客,做到洞察顾客的态度,发现顾客的偏好、需求与愿望。有了这些数据,企业就可以利用新的模型对顾客进行新的分群并挖掘出潜在的最有价值的顾客个体。

  利用分析模型把这些顾客个体与他们愿意接受的优惠或其它营销活动相匹配,利用模型中归纳出的事件实时地激活这些营销活动,并通过顾客个体在不同 时间偏好的交互渠道,传达给个体的目标顾客。然后来评估营销效果,把顾客个体进行生命周期的划分,再通过反复使用这种实时的适当渠道进行个性化的个体营 销,实现顾客个体从潜在最有价值顾客向忠诚的最有价值顾客的转变。

  传统零售企业“大数据”有点疼

  其实,传统企业所谈的“大数据”和电商企业所谈的“大数据”是有很大差异的。

  就从商品数据和客户数据这两个大数据的基础来说,第一是商品数据。传统企业受时间和空间限制,多采用二八法则经营商品,商品数据仅限主体品类或商品。而电商企业在这方面却没有限制,他们是长尾积累经营商品,理论上来说每个品类的长尾商品可以无限长,商品数据自然可以达到无限多。

  第二是顾客数据。传统企业获取顾客数据的来源主要是依靠POS系统、CRM系统、企业微信、定位技术(WIFI/探针)、市场调研等方式获取顾客行为数据,更多的是依靠会员数据做数据支撑。而电商企业可以通过网络全天候、全方位地获取顾客数据,并对其进行用户画像,画像越清晰,顾客营销就越智能化。

  正如一些传统企业所说,现阶段传统企业在大数据应用上面临着诸多困难。(1)技术获取方式传统。传统企业获取数据方式如采用新技术或打通线上, 成本支出较高,有一定难度。(2)人才、技术不足。由于传统企业的商业逻辑转换难,大数据人才匮乏,同时也导致了大数据应用的技术欠缺。(3)内部数据汇 总较难。电商企业的大数据是大数据研究部门在后台全部获取的。传统企业部门间相对独立,企业大数据皆分布在营运部、信息部、财务部等各独立部门中,而且企 业大数据分析部门多数为信息部兼管,其职能权限在企业内较弱,导致数据汇总有难度。(4)外部数据获取条件差。传统企业如需获取企业外部环境数据,只能通 过BAT,但数据的挖掘、采样工作量非常大,分析结果时间过长会影响大数据的时效性。所以大部分传统企业做大数据的投入、产出以及实际作用并不能达到预期 目标,这确实是客观存在的。

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