2019-07-06 09:06

数据化营销能活多久?

  随着5G时代的到来,各个品牌内部迎来了新一轮的洗牌,在新环境的发展压力下,越来越多的企业开始意识到的重要性,纷纷开始倡导“以数据为导向的精准营销”,而如何把握“数据化营销”的发展趋势并做出对策,更成为品牌商们应该思考的问题。

  传统营销中,企业也会针对用户消费结果进行深度调研,且不说需要花费多少人力、物力、财力,用户数据收集本身是一件难事。因为无论是在定性或定量调研,中,品牌商都会遇到这样或者。那样”的难题,最明显的!是:

  1、消费者根本不会配合市场调研,甚至消费者还会因为涉及到个人隐私而不愿意与品牌商深度沟通。当然,如果品牌商愿意砸重金就难说了,但是给消费者的感觉就是自。己在卖自己的信息,整体体验感也不会好到哪里去。

  2、调研是在消费者回忆阶段进行的,难免会有回忆失真的部分,导致调研结果存在一、定的偏差。数据不精准,那么市场?调研就不存在任何意义了。

  万事开头难。虽然很多企业都清楚“数据化营销”的重要性,但是在具!体用户数据收集上,却遇到了很:多难解决的问题。特别是市场上的消费者需求更趋于个性化和多样化,迫使品牌商不得不提升精细化运营和精准营销能力。那么用户数据应该怎么采集才好呢?

  在用户收集方式选择上,米多。大数据引擎认为,需要从品牌商以及消费者两者的角度进行考虑,而一物一码会是一种成本低且最容易被消费者所接受的一种方式,特别是在互联网硬件与软件技术的全面升级下,能实现在消费者扫码的同时,实施将用户的消费数据反馈至品牌商的系统后台,在消费者无感的环境下轻松完成数据收集。

  对消费者来说,参加到扫码营销活动中,还能享受到比以前更大的优惠!何乐而不为呢?

  而对品牌商来说,不仅能借助扫码营销的活动提高销量,而且还能在消费者“不反感”的情况下收集到用户数据,一举两得。

  「一物一码」+「一人」,采集真实消费数据。米多大数据”引擎:认为每一次:扫码动作的背后都是一个用户数据,米多产品的核心价值在于打通了消费者“扫一扫”背后的数据链条。当你构建了自己的用户账户体系之后,你会发现营销布局更加精细化更加有针对性地解决问题,与传统营销布局截然不同。

  最明显”的就是数据的丰富化,以往定义消;费者的维度相对传统,通常用年龄、性别、地域、婚否进行?区隔。现在可以根据品牌诉求及产品特征,结合数据去定义更多消费人群,一旦消费者扫码,就会基于微信号和品牌建立起消费者的个人账户,帮助品牌统计到消费者的原生数据「是男是女,哪里,年龄」、行为数据「干了什么?参与了什么活动」、交易数据:「买了什么?何时买的?买多少」、场景数据「用户从哪里来,到哪里去?」

  比如说食品饮料广告通常会把消费者按照年龄、性别、使用习惯进行区隔。但是有了数据加持,我们可以对消费者进行更丰富地定义,比如当针零?食的口味,可以进一步细分区分为口味偏甜、偏咸、偏辣的用户;还能进一步把特殊人群区分开来,比如把吃零售这件事与用户的身体情况、日常喜好、个人兴趣相结合,像专门给糖尿病患者推动定制类的食品等。总之,基于消费者多维度数据的分析后,能精准地地勾勒出消费者的用户画像,基于用户画像数据,可以推送定制化广告片去解答他们的需求。

  而且,基于用户数据下,如果品牌商应用米多大数据引擎,还能可以实现在指定区域、指定时间、指定消费者扫码次数下,让消费者扫”码。如品牌商可以指定在广州天河区A门店50米内,消费者在晚上6点到7点这个时间段内,只要购买产品,第二瓶扫码100%中奖。

  除此之外,数据在自媒体广告投放上也正在发挥重要的引导作用。尤其在传统互联网和移动互联网上进行广告投放时,当不知道消费者是谁时,能够指定性推送适合他的内容。因为大数据的丰富和成熟,帮助品牌商从市场营销最早的消费者洞察、到消费者人群的;区隔、到制定精准广告推广素材直至最后的精准投放,和进一步行为,习惯推动及下一次投放!的优化,都变得更加精准、转化更为高效。

  不管是新的营销思路也好,还是新的营。销工具也。好,这些都只是营销的“辅助工具”,如果;品牌商想要实现“数字化营销”,必须先转变思维。比如说从传统的“以产品为中心”的营销思维转变为“以消费者为中心”的营销思维,建立基于“用户经营”思维的内容生产、运营及效果评估规范。

  总而言之,大数据不仅仅是让市场营销有了更加丰富的数据,更是让人改变了看待市场营销的角度,进而给企业创:造更大的发展空间,这也是众多企业纷纷转型“数字化营销”的关键。

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  米多大数据引擎利用“全场景赋码理念”,在产品消费、的高频场景下,对产品进行“一物一码”的改造,通过产品包装上具有防伪、防窜、溯源、营销等多种功能的二维码实现一物一码营销解决方案,同时能够实现对精准用户的大数据采集,在经过系统后台的分析,掌握消费者的“原生、行为、场景、交易”等数据,构建用户画像,与消费者产生;高频关联,最终实现用户数据资产私有化。返回搜狐,查看更多

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