大数据营销,三个关键Tips助力企业转型
【摘要】大数据营销,三个关键Tips助力企业转型_数据分析师考试在用户需求不断变化,信息快速更迭的趋势下,企业更需要通过大数据营销,实现对目标用
大数据营销,三个关键Tips助力企业转型_数据分析师考试
在用户需求不断变化,信息快速更迭的趋势下,企业更需要通过大数据营销,实现对目标用户的精准定位,对目标人群进行大数据分析,深入挖掘用户的潜在需求,推陈出新,针对不同用户群体提供更加全面优质的个性化产品和服务。然而开展大数据营销需要重点把握哪些关键要领呢?如何真正多快好省地发挥出大数据营销的功效呢? Focussend结合在邮件营销领域近10年的丰富经验,为您总结了三个关键要素,助企业在大数据营销转型过程中事半功倍:
真实的数据信息
数据采集是大数据营销的基础。想要实施大数据营销,首先得掌握一定的真实数据,脱离了市场和用户的数据对于“大数据“只是一句空话。所以在”以用户为核心“的时代,必须掌握用户的多维度数据,并据此分析用户数据,挖掘用户需求。
邮件营销作为伴随着互联网的发展一起成长的营销手段,也越来越重视大数据的应用。对于邮件营销来说,简单的群发邮件早已被剔除出了其核心营销理念,邮件营销也需要对用户采集数据,收集用户的不同信息。许多网站上都有邮件订阅的表单入口,这也就是网站常用的采集用户邮箱地址的方法。
Focussend认识到用户数据对于邮件营销的巨大作用,利用再营销产品以及订阅表单服务为企业客户提供了新用户数据采集方式。可以实现企业多种方式采集数据的需求。同时,企业可以在这个Focussend平台上接触到不同的用户,及时采集和更新用户数据和市场信息,保证企业大数据可以顺利开展。
大数据营销不再像之前以经验销售、关系销售为主导,而是要以实实在在的数据来说话,要真正做到从市场的真实需求和用户体验出发。只有精确采集信息,才能准确把握市场,精准把握用户的真实需求。
精准的投放体系
精准投放是大数据营销实施过程的核心。精准投放是建立在真实有效的数据信息基础上。企业通过大数据营销是想获得更高的ROI,这也就要求企业对采集到的数据进行系统分析,对用户进行有效的细分,再根据市场信息和动向有效整合企业资源并及时开展企业活动,实现与其市场需求用户需求的精准匹配。
智能化邮件的发展与应用也是大数据营销的体现。智能化邮件也是基于用户的数据,分析、挖掘并及时发送相关的个性化邮件。智能化邮件也是一种差异化营销的方式,基于用户的数据分析,可以实现“千人千面“的邮件信息。每一封智能邮件,都有基于用户的基本数据,通过个性化的展现,让用户接收到高度相关的内容。Focussend再营销产品是邮件营销的补充和延伸,也是大数据营销的最佳体现之一。其可以围绕目标用户,实现多平台的企业信息和活动信息推送,同时挖掘潜在客户,有效实现用户转化。
通过大数据的精准投放,一方面解决用户需求,获得用户的好感,提升转化率和ROI以及提高用户忠诚度;另一方面企业通过大数据营销,可以有效提升品牌价值,不断扩大品牌营销力度,保证企业的良性发展。
有效的数据管理
有效的数据管理是大数据营销效果的保障。数据管理贯穿于大数据营销的整个流程,从数据采集到营销实施,再到效果反馈,都需要渗入其中。大数据营销的基础就是数据,所以对于数据的把关需要相当慎重,对于采集到的数据应该科学地筛选,分级,归类等。现有的数据也需要加以利用,通过再营销的方式反复获得不同样本数据。大数据营销也要注重时效性,有效的数据管理可以保证数据及时更新,准确掌握用户信息。
邮箱就是用户数据输出和输入的平台,有着明确的数据传输流程。对于邮件营销服务商来说,需要对邮件数据高效的整合和利用,在数据管理上也更加准确有效。Focussend拥有强大的数据管理平台,最新推出的再营销广告计划正是基于其大数据平台,通过对用户数据精准分类,利用数据对用户进行多维度分析,从而实现广告的二次、三次的精准投放。
如今,在“互联网+”时代中,用户的需求越来越多样化,个性化,企业在借助大数据营销,实现对用户更加个性化的服务,满足用户需求。但是企业需要在利用大数据营销的同时保证自身产品和服务的质量。才能达到事半功倍的效果。在未来,Focussend将会推出更多利用大数据进行精准营销的EDM产品,助力企业在互联网时代顺利转型。
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群
数据分析师相关文章推荐
|数据分析师最新文章推荐
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
- 1 传统数据和大数据的区别
- 2 数据分析的8种方法都是哪些?
- 3 3大常用的数据分析工具是什么?
- 4 数据分析的具体流程是什么?
- 5 excel中的运算符
- 6 数据分析的作用有哪些?
- 7 电子商务需要分析哪些数据?
- 8 数据分析包括哪些内容?
- 9 rdd是什么?
- 10 数据分析的基本步骤