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如何利用数据进行精准营销?

2020-12-08 10:20:53

  著名的广告大师约翰·韦内梅克曾经说过一句同样著名的话:我知道我的广告费用有一半被浪费了,但我不知道哪一半没有被浪费。

最近,许多咨询xiaok的品牌都专注于客户画像、会员制和自动化营销。在品牌加成、流量加成结束后,企业的需求已经从单纯的追求曝光、流量和新客户回归到精细化的营销需求:如何准确到达高价值客户,实现有效的业务增长?

以上这些焦点问题都离不开大数据。

大数据的作用主要是描绘准确的客户画像,建立完整的会员体系,最终实现可持续的自动化精准营销。对于市场营销人员来说,这直接体现在目标KPI的提升上,如留人和转型。正如曾经担任小米顾问的爆炸专家金厝道所说,在爆炸战略中,我们不仅要盲目使用数据,还要善于“数据审问”,挖掘真实有用的数据供自己使用。金措道认为,数据查询有以下三个关键维度,可以应用到营销中:

关键客户数据:找到对营销起决定性作用的用户/客户数据。例如RFM模型中的客户价值数据和客户肖像数据。

横向比率和纵向比率:对于现有数据,通过与朋友的相关数据(横向)和品牌本身的历史营销事件数据(垂直比率)进行比较。

细分与可追溯性:尽可能多的维度对数据进行细分,从源头上分析客户消费行为,主要是为后续精准营销系列铺路,节约营销资源。奈特利用大数据技术帮助一家著名的餐饮营销服务公司创建忠诚会员计划:

这家餐饮策划公司自19世纪80年代开始涉足餐饮业,合作客户包括麦当劳、百盛、索菲特、俏江南、星巴克等企业。

  客户挑战:

  解决方案:

  项目效果:

  客户接触面广:覆盖微信、私家店、商城、天猫、京东等主流渠道,全球营销

  洞察维度多元化:能准确区分品牌官方会员身份,会员级别,无论任何品牌粉丝的任何官方账号,

  信息来源准确。:准确收集客户来源渠道和详细的客户信息

客户细分洞察:根据客户群价值,制定客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活动度等客户细分,为精准营销提供最有效的数据基础

自动化,定制化、多样化的客户标签:科学预置标签,如触摸模式、社交行为、点使用偏向系统智能自动贴标;根据用户需求自定义标签分类,使工具更能满足品牌营销的需要