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大數(shù)據(jù)時(shí)代，教你怎么用大數(shù)據(jù)里賺錢!
2016-02-20
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大數(shù)據(jù)時(shí)代，教你怎么用大數(shù)據(jù)里賺錢!

在大數(shù)據(jù)時(shí)代想賺錢必須會(huì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)，掌握了大數(shù)據(jù)技術(shù)就可以賺到大錢。

當(dāng)數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)已經(jīng)普遍得到認(rèn)同，并且在過去一些年當(dāng)中日漸成熟，收集和利用數(shù)據(jù)的迫切希望也開始加快了步伐。

在交際圈和客戶體驗(yàn)領(lǐng)域，“數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為一切跟數(shù)字有關(guān)的事物的相聯(lián)系的統(tǒng)稱。包括聯(lián)系方式、交易記錄、行為信息，甚至是錄像、影像之類的內(nèi)容。這種現(xiàn)象已經(jīng)不可避免地導(dǎo)致了對(duì)數(shù)字價(jià)值的濫用和投機(jī)。

我們認(rèn)為數(shù)據(jù)的價(jià)值不在于它的搜集和儲(chǔ)存，而應(yīng)該源于數(shù)據(jù)分析的過程、基于數(shù)據(jù)創(chuàng)造深刻的見解，和在這些見解基礎(chǔ)上的采取行動(dòng)。這種價(jià)值在當(dāng)品牌通過改進(jìn)的商品和服務(wù)可以為數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者——顧客提供更好的體驗(yàn)時(shí)才會(huì)顯現(xiàn)。

一般來說，有三個(gè)模型可以幫助營(yíng)銷者學(xué)會(huì)更好地利用數(shù)據(jù)，更好地優(yōu)化營(yíng)銷預(yù)算，以及驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)導(dǎo)向創(chuàng)新。

1.利用模型識(shí)別算法改善市場(chǎng)細(xì)分

2.通過傾向分析做出精確的預(yù)測(cè)

3.對(duì)顧客信息進(jìn)行過濾以提出更好的推薦建議


細(xì)分模型當(dāng)算法是用來分析顧客數(shù)據(jù)集的時(shí)候，受眾市場(chǎng)細(xì)分就變得更加復(fù)雜精細(xì)。人類只能處理不多的一些的跟消費(fèi)者細(xì)分相關(guān)的變量，而計(jì)算機(jī)軟件就不受這個(gè)限制。這對(duì)于要計(jì)算特定顧客群的真正價(jià)值來說非常重要。此外，營(yíng)銷者可以很快速地?cái)[脫傳統(tǒng)的市場(chǎng)細(xì)分模型，這種傳統(tǒng)模型通常建立在小范圍的基礎(chǔ)人口數(shù)據(jù)點(diǎn)上。它們包括產(chǎn)品細(xì)分（人們買或者不買的產(chǎn)品種類、群體）、品牌細(xì)分（人們喜歡或不喜歡品牌種類、群體）、行為細(xì)分（人們購(gòu)買頻率、在購(gòu)買點(diǎn)停留時(shí)間、與客服接觸頻率以及降價(jià)打折對(duì)他們的影響）。

傾向模型
傾向模型可以讓你預(yù)測(cè)單個(gè)顧客或細(xì)分顧客群在未來的行為表現(xiàn)。假設(shè)你掌握了正確的數(shù)據(jù)，你就有可能用相應(yīng)算法將某一個(gè)消費(fèi)者與其他消費(fèi)者進(jìn)行比較，從而預(yù)測(cè)出這個(gè)消費(fèi)者將會(huì)花費(fèi)他們生命當(dāng)中多少的時(shí)間來與你的產(chǎn)品共同度過。舉個(gè)例子，一個(gè)很高數(shù)額的一次性購(gòu)買所帶來的價(jià)值就不如一個(gè)數(shù)額低但是持續(xù)性地購(gòu)買帶來的價(jià)值高。在這種情況下，專注于研究后者市場(chǎng)就顯得意義非凡。預(yù)測(cè)客戶的參與傾向也是可以的，只要弄清楚某一個(gè)特定客戶點(diǎn)擊你的內(nèi)容營(yíng)銷或的可能性有多少，或者郵件溝通能夠產(chǎn)生多大的效率提高作用。另一個(gè)有價(jià)值的傾向模型就是可以測(cè)量購(gòu)買的傾向。它會(huì)告訴你消費(fèi)者是不是準(zhǔn)備要開始購(gòu)買行動(dòng)，它可以幫助你用合適的報(bào)價(jià)觸達(dá)目標(biāo)消費(fèi)者。這種模型也可以使那些不準(zhǔn)備購(gòu)買的客戶呼之欲出，以便于品牌可以用更有競(jìng)爭(zhēng)力的報(bào)價(jià)去觸及他們。

推薦模型
    亞馬遜有一個(gè)自動(dòng)推薦的程序，最為著名的就是“買了這個(gè)產(chǎn)品的人也購(gòu)買了......”。運(yùn)用推薦算法，商家不再局限于向上銷售，而是能夠提供數(shù)據(jù)服務(wù)以便真正幫助消費(fèi)者找到他們想要的產(chǎn)品和服務(wù)。交叉銷售推薦對(duì)消費(fèi)者來說是一個(gè)非常有用的功能。不僅僅是推薦同一種產(chǎn)品的其他版本，而是建議消費(fèi)者購(gòu)買其他類型的產(chǎn)品，從而達(dá)到捆綁銷售的目的。這一功能在服裝上作用得很好，但同時(shí)在其他產(chǎn)業(yè)如娛樂產(chǎn)品也可以發(fā)揮作用。比如提前購(gòu)買電影票附帶點(diǎn)心，享受快遞服務(wù)，就是一個(gè)很好的例子。“下一步銷售”推薦使用的數(shù)據(jù)支持更加廣泛，它是用來向消費(fèi)者建議她想購(gòu)買的下一件物品，這個(gè)在價(jià)值附加服務(wù)領(lǐng)域表現(xiàn)尤其突出。比如，如果一家自行車廠商知道某一顧客剛剛更新了他的自行車，他就可以提供一套工具或者配件幫助消費(fèi)者從購(gòu)買中得到更多價(jià)值。運(yùn)用以上三種模型，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)挖掘所收集的數(shù)據(jù)資料的真正價(jià)值。

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