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大数据?只是个概念吗?

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齿轮易创说互联网
发布2019-05-14 09:56:42
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发布2019-05-14 09:56:42
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2018年,是底层技术迅猛成长的一年。

但无论技术如何迭代更新,最终都将应用到实际场景之内,那些所谓的风口,会在冷静期后沉淀,最终为“人”所利用,提供真正的价值。

面对数据,企业的挑战在哪?

一、客户存量艰难

近年来,移动互联网发展迅猛,企业有了更充沛的宣播手段,可以实时、多场景、多触点的接触用户。

但也正因为各渠道平台过于分散,信息获取愈发碎片化,如何高效的捕捉用户行为和动向开始变得艰难。

二、数据分散、数据利用率较低

当前数据已经深套到各行业与业务职能领域,数据资产的管理也变得十分困难,其原因有几点。

数据孤岛化明显缺乏融合。

对数据的筛选与过滤不够精准,未能形成对数据的深度洞察,目前数据只能作为参考,还很难形成驱动决策的主要因素。

三、获客成本提升,客户简直难以挖掘

由于市场环境的变化和数字渠道的竞争,企业的获客成本呈倍数增长,很多企业对扩张业务,增长数据进入乏力的局面。

四、企业无法判定客户的行为

虽然大数据提供了过往的行为与复盘,但仅凭经验无法超前做用户行为预判,很难把控客户的动态和市场的变化。最终,少有企业对客户的习惯和喜好进行影响,甚至无法迎合爱好,企业只能在同类品中做传统竞争,只有极少企业突出重围。

大数据,该如何为企业增长赋能?

处于发展阶段的人工智能、大数据、云计算等新技术应用,必须系统的帮助企业实现用户数据的打通与管理,简历全方位立体化的用户管理体系;对用户的全生命周期进行追踪,去提升自己用户的用户价值,而非一味的扩新;达到智能决策的作用,智能投放、智能营销、自动优化、数据预演等。

一、打破数据壁垒,让数据灵动多用

客户洞察是营销活动的前提,更是结果,它能够贯穿全流程的营销体系。而结构完整、质量优等的数据是获得用户洞察的基础。建立有效的信息库成为核心问题。

(1)一个完整的数据库,至少应该包含:

本地文件数据、网站(APP、小程序)实时数据、EDM数据、CRM数据、营销活动数据、第三方数据。

由于管理职能的划分,企业的信息系统会按照以上数据展开不同维度的扩充,但是最关键的是各类数据的整理融合,其中包含:碎片化储存的第一方数据的融合、实时数据和非实时数据的融合、结构化数据和非结构化数据的融合。

二、技术取东西全场景应用体系的构建

为了打破“数据孤岛”,让数据在实际应用中创造更多的价值,首先要实现以上的打通,其次,通过自动化、智能化的手段进行数据采集、导入与融合;最终,利用新技术对数据进行科学分析。自动分析,例如利用云产品、AI等,做智能分析行为。

三、建立用户数据平台,有效利用碎片化的数据资产

数据整合依旧要利用平台工具,做最有效的数据容器。

(1)以第一方数据为主,全面检测自身用户数据,其中包含PC端、移动端、电商平台、社交媒体、IOT、线下店等一切触点收集数据。

(2)以用户实时数据为主,客户浏览与点击的产品是哪个,在哪个页面上停留的多久,与非实时数据和第三方数据如何融合与联通。

(3)应用场景覆盖所有营销渠道,在客户体验、产品定价与促销活动中,应该覆盖更宽广的场景。

四、建立可掌控的一体化用户数据管理平台

最后一步,是帮助企业完整的建立数据闭环,实现深度的用户洞察分析。

(1)客户数据采集:将不同系统间各来源数据进行关联和打通,来源渠道包含:SEO/SEM、广告数据、营销数据、门店表单、客服数据、CRM、ERP

(2)建立用户画像,对用户行为和用户标签细致分类

(3)多场景应用,其中包含:

1)个性化营销:基于用户画像,个性化定制化推送活动、内容,提升营销效果。

2)精细化运营:对用户各维度数据进行营销分级,对不同层级的用户展开差异化对话。

3)用户体验提升:将所有用户触点中的数据放到统一的试图,识别用户所处的生命周期,通过个性化的接触与定点推送,提升用户体验,延长生命周期

4)营销效果分析,实现数据决策:时间分析、客户路径分析、关键节点分析、互动与流失的动因分析

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原始发表:2019.05.13 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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