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什么是网络营销大数据,有什么好处?

  在网络营销中,大数据就是通过不同的方法收集到客户以及潜在客户的信息资料,如客户喜好、联系方式、姓名、消费习惯等。

  使用大数据的好处?

  1.潜在客户的增加

  1+1≥2,信息的交流不同于2个人苹果的交换,如果能够建立相同、相近行业之间(其实相同的产品也是可以存在的,毕竟存在品牌、地区等方面的差异,要视具体情况而定)的合作联盟,并能够互相共享客户资源,如果有20个相同规模的企业,那么这20个企业就都有了相对于自己20倍的客户资源了;

  2.客户关系的管理与维护

  不论是传统企业与网络营销,客情关系的管理都是不可缺少的部分,利用大数据对客户分类整理,不同的时间、节日等等奉上不同的内容与活动,这对于企业的客户关系、企业形象、订单成交量、企业曝光量等等方面都有积极正面的作用。

  3.赢利能力大大增强

  网络营销的根本就是盈利,老客户多次购买能力的增强,更多潜在客户的挖掘,无疑会网络营销订单的增加有很大的促进作用。

  为何会想到使用大数据?

  以前做SEO、电商推广的时候想的更多的是如何带来更多的流量,但如果你是一个传统型行业,更需要明白客户才是根本,而维护一个老客户的成本与开发一个新客户的成本是完全不对等的,流量旨在开发新客户,固然重要,但是网络营销想要营销,客户关系的维护与管理就更显重要了,而这其中大数据的收集与使用就是呼之欲出的了。

  怎样收集大数据?

  1.诱饵设计方案

  如何获得客户信息资料,只有让客户主动将信息告诉我们才是最真实、有用的客户数据库。那么,如何让客户主动告知呢,这就是诱饵设计,有相应的诱饵,满足客户的需求与欲望,辅以相应的客户信息收集机制,客户不难将信息告知于你。譬如,你有一个行业内的精品且不公开的资料,需要这份资料的需要留下邮箱地址(当然也可以是QQ、微信、手机等),然后发送给留下的邮箱,相信需要这份资料的人不会不愿意留下他的邮箱地址的,这就是一份成功的用于收集客户数据的诱饵设计方案。

  (因为这样的客户信息收集是客户主动提供,所以我们设计诱饵方案时必须考虑到用户的操作简单方便,越简单方便越好)

  2.线下数据收集

  其实,每个人、每一个生意都是有线下的圈子、客户的。尤其是对于现在进入电商的传统企业来说,线下客户数据是一份优质的资源,譬如经销商的客户购买信息的录入与整理等等。

  3.“1+1≥2”

  也就是相关相近行业或者跨界的合作,尤其是不同产品但是属于相同或相近行业的。萧伯纳说过:“你有一个苹果,我有一个苹果,我们彼此交换,每人还是一个苹果;你有一种思想,我有一种思想,我们彼此交换,每人可拥有两种思想。”同理,这个道理用于客户数据的收集与整理也同样适用,如果有2个公司同为出售汽车产品,一个公司出售汽车灯,一个公司出售汽车坐垫,这样2家公司完全可以达成合作关系共享客户数据,这样可以增加一倍的潜在客户。

  4.其他

  如有某些平台出售客户信息资料(可以精准定位客户群的资料)但是网销君并不建议使用此类方法,因为平台出售的数据以营利为目的,信息资料质量鱼龙混杂,有时根本达不到精准定位的目的。适得其反,你所收集的客户还会把你当成骚扰信息屏蔽掉,对自己的品牌来说这是一个下下之策。

  常用的大数据信息有哪些?

  个人觉得客户信息的收集当然是越完善越好,如客户喜好、阅读习惯、消费习惯、收入情况、工作、职位等等,这样能够更加完善的分析客户需求,当然,考虑到方便于利于分析的原因,我们现在网络营销中常规使用的客户信息主要有邮箱、QQ、电话、微信号等联系方式,然后根据对应行业分析几个重要的信息维度,以此组成完善的客户信息数据库。

  大数据如何使用?

  1. 信息的收集与整理

  收集自然不必多说,重要的是在数据的整理。根据不同的维度有条理的整理,譬如根据联系方式(影响到内容推送渠道)、信息收集渠道(影响到内容推送政策、时间、产品需求等)。很简单的一个例子,一个公司经营有不同的产品,如果你没有在客户信息数据库中将客户信息分开整理列表,而是将所有的信息一股脑的都推送给同一个客户,那么造成的结果可能是:

  轻则推送的内容信息、产品不能达到应有的效果,做无用功,费时费力罢了;重则导致客户对推送的信息产生厌烦、抵触情绪,或取消关注的信息,或直接忽略,或直接放弃购买产品……。

  2. 内容的推送

  这个涉及到内容推送渠道(如微信、QQ、邮箱等)的选择与内容推送机制(如内容推送周期、内容定位、内容展示方法等)。确保信息能够及时、准确的传达到客户手上。这一个步骤与上一个步骤:信息的收集与整理是一脉相承的。

  3. 效果的监控

  内容发送到客户手上并不代表万事大吉,信息的展示量、点击量、咨询量、成交量(转化率)等数据监控是保证效果是否优秀的凭证,也是后期方案制定和改进的参考,所以一个合理的数据监控机制是必不可少的。

  4.持续改进

  大数据的利用是否合理,内容推送的时间是否恰当,内容推送是否合理,这个不是一蹴而就,不能一次性的完美,只有通过一次次的实践与数据分析,然后才能一步步的改善,使大数据的使用更加完美。


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