
一、大数据营销的特点
大数据与营销的结合将是未来的主流,尤其是基于移动端的大数据营销。而大数据营销的核心便是精准,即广告信息在合适的时间段、通过合适的载体、以合适的方式,投放给合适的人。
具体而言,大数据营销有以下特点:
1、多平台数据采集
数据来源广、类型多样、多平台化的数据采集确保数据准确性和全面性。以目标受众为导向针对同质性较强的群体投放同类别广告,广告个性化特征突出。
2、时效性
区别于传统营销方式的消费者调查,大数据营销通过获得即时的消费者反馈数据,准确把握用户的最高需求点,及时做出反应。
3、精准性
通过对数据分析找到小而准的数据,为用户准确画像,做出精准的用户和市场定位。广告主有的放矢地投放广告,并且根据效果反馈做出策略调整,减少成本投入,获得最高性价比。
4、关联性
精准数据锁定目标用户现行行为,有针对性投放广告,确保用户关注的广告具有关联性,以此提高投放效率。
二、大数据营销的现状
当前大数据营销被热捧,然而,大数据的变现能力在大部分行业暂时无法达到游刃有余的状态。大数据广告行业,无疑是现阶段变现能力最强、实现时间最短的行业。不可否认的是,在未来大数据的发展空间巨大,随着大数据技术的发展,数据最大化价值变现指日可待,大数据驱动营销日趋明显。
1、应用领域与数据来源
自大数据的概念出现并被认可之后,业界抱着极大热情向大数据敞开怀抱,在金融、房地产、电商、医疗、旅游、零售、制造业、娱乐业等多个行业,大数据营销无处不在。数字化生存的现代人每日在网络留下大量的残影,得益于大数据技术的进步。以往互联网的用户点击行为数据;搜索引擎的搜索、提问数据,社交网络上的社交行为数据;电子商务的信息流、资金流数据,电子地图流数据、影音资料的模拟形式数据均在大数据时代发挥出巨大的潜能,全平台的用户数据采集使消费者的网络残影不断清晰,直至准确定位。
2、传统营销VS大数据营销
传统营销模式,营销链条偏长,成本高且时效性差,在市场竞争中缺少灵活性,不能及时满足消费者新的消费需求,属于十分被动的营销方式。大数据营销模式下,海量数据与媒体的整合可以精准定位目标消费者,针对性强。这种营销模式真正从消费者出发,以顾客为导向的主动营销能满足消费者的多样需求,大量的销售数据反馈能灵活捕捉消费者的需求变化,即时调整营销策略以适应市场变化。同时,大数据营销模式突破了时空阻隔,线上线下相互结合,营销成本大大降低。
3、大数据营销的颠覆性变革
营销消费行为数据化
移动互联网的发展带来数据流的膨胀,营销、消费行为皆被量化。消费行为产生的各类数据通过深度挖掘皆可成为营销的依据,形成了以数据为核心的营销闭环。
社交网络渠道价值提升
通过大数据分析社交平台的用户属性,把握社交平台聚集群体的喜爱偏好,精准定位目标受众并投放针对性营销广告,把营销平台上的大量用户转化为潜在客户,社交网络营销渠道的价值因此得到提升。
优化程序化购买
大数据通过数据分析,帮助广告主找到目标受众,预估和调配广告投放的内容、时间、形式,完成广告投放的整个过程。大数据使得广告营销操作更加智能化,投放效果更加显著。
个性化服务高效能转化
消费者大数据的管理使得营销策略定位于接触点策略,投放有针对性的广告、提供人性化的信息和个性化页面等,让个性化营销效能更突出。
三、智链云,让广告“一击即中”
智链云利用在大数据营销多年的经验积累和平台自身的技术优势,在进一步对运营商等数据的分析基础上,已将全网用户数据进行标签化、系统化整合,从而建立用户画像。把建立好的用户群画像及数据,导入自主研发的精准营销智链云平台,从而使得企业客户快速精准找到目标客户。而智链云经过优化升级后的LBS定向技术,帮助企业实现广告本地化、区域化投放,最终让广告“一击即中”。


