BigData与“慧”营销

标签:营销BigData海飞丝

访客:51328  发表于:2013-09-27 21:29:37

如果说未来营销终将是一场人的智慧与科技“智慧”的优化组合,那么,前提将是市场营销人必须先懂“Big Data”,才能更“慧”营销。

Big Data与“慧”营销

伴随人们从线下不断走上线上,实体世界里的吃、喝、玩、乐、购及社交等正以迅雷不及耳之声已逐渐“映射”到互联网。一个史无前例的庞大的数据帝国正在形成。而通过数据搜索、分析和利用产生的一系列新的模式,正在颠覆我们传统的商业形态。其中一环便是营销。

在IBM副总裁,大中华区市场、品牌公关与公众关系总经理周忆预测,这些纷繁复杂的人口数据、社交数据、搜索数据、购物数据等,不仅可以帮助营销人深入了解客户、同时能追踪其行为,并在每个节点获得对于客户需求的洞察,无论是对于1万个客户还是100万个客户,都能通过科学的方法洞察到其中每一个客户的需求,然后进行个性化营销。这种全新以科技营销的方法“将成为企业在竞争激烈的商战中胜出的关键利器”。

别拍脑袋,分析“数据”吧

CMO们拍脑袋决策的时代已成历史,现在无论是品牌营销、活动营销还是广告营销,有理重要,但有“数据”更重要。

林臻晏这位80后营销人对此深有感触。作为社会化媒体营销公司即时趣互动(北京)科技的客户经理,自从公司在去年6月接下宝洁海飞丝这个大单后,数据分析成为她每天工作必有装备。虽然项目主战场是@海飞丝实力派新浪官微 ,任务是帮助推广一款男性护发新品,但目标人群长啥样?如何找到他们?他们都喜欢看啥玩啥?这是首先要思考的问题。

去年第四季海飞丝中国达人秀大型活动期间,林臻晏等人负责@海飞丝实力派在线推广。找来公司数据研发部门同事一起“头脑风暴” ,通过众趣软件进海飞粉粉丝人群进行分析,标签后,一款基于@海飞丝实力派官微平台的定制化APP便出炉了。超过61万的“小海”粉丝便可线上报名参加达人秀 ,也可以看别人上传的节目,给“达人”投票。决赛阶段,粉丝还可投票给出3个复活名额机会,让这些“大众评委”着实火了一把。

活动结束后,沉淀下来的“数据”和粉丝将被一一收入“囊”中。今年2月,海飞丝赞助对象不再是娱乐节目,而是NBA。爱好篮球的人群与娱乐节目人群交集太少,怎么洞察他们需求?林臻晏们通过数据再次解开难题。“通过关注NBA大号,分析篮球爱好者微博内容,发现了他们喜欢汽车、户外、游戏和竞技性质活动。创意只要往相关性去靠,更能帮助客户达到商业目标。”

但活动不常有,微博天天发。相比活动创意,内容营销也成为营销人煞费心思的板块。比如品牌今天说什么明天又说什么,如何吸引粉丝,如何跟粉丝互动等。一句话,品牌如何企业自媒体平台上,讲述一个个贴心的故事。

数据化产品将是一个不错的故事来源。

与此同时,销售数据营销也是当前企业的重头戏,尤其是对亚马逊、淘宝等电商系企业而言。其实它们一直在做,只是现在越来越“精准”。当你将“商品添加到购物车”时,亚马逊还为你专门定制了“买家同时也购买了这些评价高的商品”内容。再比如,QQ网购的“猜你感兴趣”等。你不一定都喜欢,但它的确为你提供了另一种参考。当然,有的商品,如果“打包”购买,你还可以获得更多折扣。

除此之外,目前在网络展示广告领域,手持预算的营销人很多都在尝试基于数字人群价值所进行的实时竞价广告投放。这种致力于帮助品牌找到“被浪费掉的另一半广告费”模式,在谷歌等大力推导DoubleClick Ad Exchange广告交易平台之下,以淘宝、腾讯、百度等为代表的大型展示广告交易平台和品友互动、易传媒等为首第三方DSP(需求方平台),在国内掀起了互联网广告界变革风暴。与上述不同的是,该数据搜集主要基于COOKIE的追踪技术,在量上更庞大,对数字人群的洞察更细仔。

大数据=社交+搜索+电商data?

 未来大数据营销究竟是怎样的呢?

Big Data与“慧”营销


“首先它必须是实时的,在线的,闭环营销。”时趣互动(北京)科技有限公司首席科学家王绪刚在接受笔者专访时表示,因为online才是大数据存在的真实场景,而且,未知世界永远大于已知世界,未知数据也将永远大于已知数据,当数据每分每秒都在变化时,理想的大数据营销也必须是实时的、在线的。

在他看来,我们现在做的大数据分析案例,比如尿不湿案例,以及今年某营销公司根据人购买无香湿纸巾来推测一个人是否怀孕的案例,均未到达大数据营销的理想程度。因为它们都是对线下的数据挖掘,是事后的分析,而且并不能直接抵达用户。

“另一个前提条件是形成闭环。”王绪刚认为,“我们直接可以通过数据搜集、预测分析和数据的行动,形成一个闭环营销,并且再度沉淀新一轮的数据。而且,闭环也要自动地在线上完成。这才是真正的大数据营销。”显然,目前,微博生态还达不到这理想的状态。

比如我们发现海飞丝的受众可能是一个20-30岁的女性人群,她们喜欢动漫、星座心语和玩微博等,然后我们找到这群人,但我们不会直接发私信做这么无聊的事情。而是分析他们共同关注的媒体,然后我们购买广告,并通过我们一些话题覆盖到这些受众。最后通过媒体帮你转发微博,精准覆盖到更多的粉丝及潜客。这些粉丝看到后,又做二次转发、评论,或者点击链接进入海飞丝活动网页,进行二次动作等,这样就能形成一个闭环。而这些数据沉淀下来后,你就知道哪些是真正具有高转换率的人。在这个闭环中,没有人工参与或决策,这便是一个比较理想的状态。王绪刚指出,这也是他们软件目前努力的方向。

在这种理想的状态下,才能真正帮助营销人解决难题。各行各业各个产品及其客户,均有不同的调性。靠人为把握和分析,远不及让软件系统让数据去做基础层面的分析与把控,帮助你了解产品的调性和客户。而营销人的智慧将应用于更高的决策层面,以及数据分析系统所不能抵达的人性化分析领域。

最后一个维度将直接决定大数据营销的理想程度。那便是很多数据公司、广告技术公司以及很多品牌企业正在如火如荼进行的“对消费人群360度画像”。比如宝洁在2011年携手百度,合作方向之一正是人群画像。

目前,数据“生产”源主要有谷歌、百度等搜索平台,Twitter、Facebook、Linkedin及中国新浪和腾讯微博、人人网、开心网等社交平台,亚马逊、阿里系、京东、沃尔玛、苏宁国美等电商购买平台,以及线下会员数据和地理位置等移动数据。无论是做人物画像,还是在活动营销、品牌营销和广告营销等领域,各自刻画的维度不同,优势也不同。

不管什么品牌,它最后都要转换成销售。王绪刚认为,最最黄金的是电商数据。对淘宝商铺而言,这些数据的价值在于做交叉销售和相关性营销非常棒。“因为我知道到店每个人的购买属性和购买喜好,所以可以推测出你下一次购买行为,而且广告可以做得很精准。”

其次是新浪微博等社交数据。如果你只有购买数据的话,你不能把人的社会化关系的轮廓构建出来——你只知道这个人买了东西,但你不知道这个人为何买这个东西。

王绪刚举例说,比如你购买了一款海飞丝产品,我只知道你的购买时间、地点和方式等,但我不知道你是给自己买的还是给你老公或你妈妈买的,我甚至不知道你是男是女。根据你的购买行为,我可以向你推荐同品类的另一品牌。但如果你只是短暂购买行为,这个推荐就不会很有效。转化率就不会很高。“但如果我知道你是男是女,又知道你的社会化属性,两边一叠代,可以辨别你是否是这个款产品的目标人群。如果是的话,我再对你做促销,就变更容易。”

一般而言,社会化数据对电商数据的有力补充。社会化数据让电商数据更丰富,帮助品牌构建完整的营销逻辑,为你的购买行为讲一个完整的故事。这或许也是阿里云购买18%新浪微博股票的内在原因。

再来看搜索数据。搜索是一个即时性行为。其他营销高效点即“你一旦搜索,我马上给你一个相关推荐”。这就是为何百度关键字广告转换率非常高的原因。但搜索数据生态不同于上述两生态。它不能沉淀用户的一个长期行为,它不知道它的用户是谁,只能用Cookie去追踪,只能按人群去投放,按关键字去投放。但是它如果按一个立体的“人”去投放,会很难。

这就是为何谷歌一定要做Google+社交,然后又要做安卓平台做手机,还做谷歌地图、谷歌智能眼镜等一系列产品的原因。你可以离开Google+,你可以离开Facebook,但你的手机至少用两年,你只要一直用安卓手机,谷歌就能知道你的手机号,就可会一直跟踪你。在王绪刚看来,它其实又不在上面赚钱,它也不用在上面赚钱。“它只要将数据丰富起来形成闭环,一只会下金蛋的母鸡便将形成。”

有了庞大的种类丰富的数据支撑后,对消费者的行为画像变得简单。一般流程为搜集、筛选、排序,然后对挑选出来的目标人群进行针对性洞察。目前,时趣互动软件系统主要基于新浪微博人群进行画像,包括静态信息(年龄,性别等)、职业信息、社会化兴趣及商业兴趣(主要是品牌形象)等四个维度,分为100多个类目,拥有10多万个描绘标签。

但大数据营销不可能一蹴而就。而且每前进一步,都将面临重重压力。第一个挑战便是对人的维度的分析。不论哪一维度,你都可以进一步细分。到底能细分到哪细程度,这要取决于数据的质和量,还要取决系统的智能性与算法。另一个挑战即是目前窜行网络的数据噪音。仅新浪微博平台,就有很多“抽奖粉”、僵尸粉和不可忽视的“网络水军”部分。对数据分析干扰非常大,而且“清洗”这些数据非常耗时。

就目前情况来看,最大的一个挑战则是如何利用数据。很多企业都无法清楚地向第三方服务机构描述自己的需求。因为它自己也不知道大数据到底能帮他多大忙。(本文由经理+首发,转载请注明出处)

评论(2)

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    1. 钟况况 CMO们拍脑袋决策的时代已成历史,现在无论是品牌营销、活动营销还是广告营销,有理重要,但有“数据”更重要。

      回复[0] 2013/09/29 14:00

    1. 李大龙 感觉大数据有点变味了

      回复[0] 2013/09/29 09:52

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