大数据精准营销势如破竹,下一个风口你准备好了吗?

文章出处:http://www.t3315.com | 责任编辑: 兆信股份 | 发表时间:2017-11-21

最早提出精确营销的是莱斯特·伟门,他指出要以生产厂商的消费者和销售商为中心,利用电子媒介等方式,建立消费者、销售商资料库,然后通过科学分析,确定可能购买的消费者,从而引导生产商改变销售策略,为其制定出一套可操作性强的销售推广方案。

近年来,同质化商品、频繁的价格战、店铺租金上涨、电子商务的冲击等因素导致零售企业利润不断下降,在当今大数据时代,谁能顺应时代的改变进行改革,谁就能抓住新的发展机遇。

零售企业通过多年的运营,掌握了大量的一手数据资料,如果能从这些数据中发现其隐藏的价值,掌握消费者的消费行为规律,预测消费者的购买意图,就能体现精确的营销策略。将以产品为导向的传统营销模式改为以消费者为导向的精确营销模式,是零售企业提高核心竞争力的有效方式。大数据是指数据规模大到不能使用传统分析方法在合理时间内进行有效的处理。大数据不仅仅指数据规模大,还包括数据处理和数据应用,是数据对象、数据分析、数据应用三者的统一。

随着市场经济的发展,如何在正确的时间将正确的产品销售给正确的消费者,是零售企业管理者普遍面临的一个难题。

在充分了解消费者信息的基础上,通过对数据的分析,针对不同消费者的不同特性,制定精确的营销策略,可提高营销活动响应率,从而提升企业的利润。

零售企业精准营销是指零售企业按照营销系统设定的方案,在对企业内外信息进行综合分析的基础上,找准目标消费者、投入合适的营销资源、建立相应的营销渠道、实施针对性营销,以满足消费者差异化需求,甚至可以激发潜在需求。

这种精确营销体系由五个步骤组成:

1.零售企业数据管理

数据收集是零售企业实现精准营销的基础。通过POS机、观测设备、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据,同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系数据等交易数据的收集。另外,企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集,并对数据进行清洗、重构、填补,保证数据质量,补充到数据库。根据企业的商业目标,对数据进行分类,将原始数据整理为目标数据集。

2.消费者分群及理解

消费者的消费行为,利用收集到的数据进行消费者分群,分析不同消费群体的特征、消费偏好,进行消费需求预测。

对得到的消费者类别进行描述性分析,根据帕累托的二八原则,企业80%的利润是由20%的重要消费者创造的。零售企业只要把握住这部分消费者,针对不同价值的消费者群体投入相应的营销资源,优先满足重要消费者的需求。

3.营销方案设计

零售企业首先设立营销目标,如增加销售10%、提升消费者忠诚度、提升消费者价值、扩大企业知名度等。

总的来说,可描述为优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售,最终提升企业利润。

通过营销活动,将以前低价值消费者转换为重要消费者,并保持其忠诚度。

4.营销方案实施

利用数据分析选择最合适的营销方案实施渠道,并对营销活动进行活动效果跟踪。既需不断保证方案实施的灵活性,也要对实施过程中出现的意外情况保持警惕,才能在竞争对手发现其市场份额被抢占之后再发起反击之前,将营销活动的影响开展到尽可能大的局面。

5.营销结果反馈

通过对营销方案实施过程中的数据进行分析并总结经验,用于指导下一阶段的营销方案制定。

对整个营销过程效果的评估可从营销成本、销售收入、企业知名度、消费者满意度等方面进行综合分析。

在当今大数据时代,信息技术不断发展和完善,为零售企业带来了海量数据,同时数据挖掘技术使得零售企业能够有效应用数据,数据被提升到前所未有的高度。

零售企业应重视数据的力量,深层次挖掘隐藏在海量数据中有价值的市场信息,指导企业制定各项决策,建立符合自身实际情况的精确营销体系,有针对性地实施营销计划,比以往靠管理者个人经验和判断作决策更科学有效。

来源:王利芬

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