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《大数据营销:定位客户》——摘要

《大数据营销:定位客户》——摘要

作者: Sophia8718 | 来源:发表于2015-01-22 19:48 被阅读375次

    1.本书将如何帮助你发展自己的企业(这一章等同于全书的summary,并通过虚拟案例解释本书的逻辑顺序。)

    企业的两面(供应面与需求面)

    - 供应面:企业对客户可提供的一面。这一面是属于可控范围内的。e.g. 升级一台机器,可以提高多少生产力?

    - 需求面:客户对企业有需求的一面。这一面是属于不可控范围内的。e.g. 官方网页上改变主色调,可以吸引多少客户注册会员?

    ​数据营销(漏斗型)

    - 客户:筛选客户,找出目标群体

    - 需求:通过对目标群体的调研,进一步发现需求

    - 介入:如何介入到客户与需求面中间(地理位置,媒体,互联网,etc.)

    - 投入:怎么花钱(外部经济形势,方法论,长期/短期投入,etc.)

    - 测量:如何measure这些投入的效果

    - 评估优化:如何测试并改进

    2.设定目标:你应该和谁交谈

    情感忠诚金字塔

    无存在感——>存在感——>功能关联——>情感优势——>情感

    价值分类

    高价值,高忠诚度(维护)——高价值,低忠诚度(争取)——低价值,高忠诚度(培养)——低价值,低忠诚度

    3.发现:你应该和客户谈什么

    市场调查

    - 定性调查:提供有洞察力的信息,但是规模较小需要确认调查对象是代表一个人数较多的群体还是仅代表个人。

    - 定量调查:受访者越多,数据越多,容易找到重要观点和识别趋势,建立模型

    步骤

    - 列清单(详尽且不重复)

    - 确认哪些需求是最重要的

    - 确认不同类型的对象是否需求各不同(聚类分析)

    4.确定地点:你怎样找到他们

    欠缺精度的渠道

    - 媒体策划

    - 地理位置目标

    - 搜索

    寻找特定个体目标的其它渠道

    - 内部数据库

    - 外部数据库

    - 数字网络(社交网络,etc.)

    5.制定预算:我们应该花多少钱

    15种方法(没有单一的哪种方式是最佳方法)

    - 直觉和经验

    - 维持以前的开支水平

    - 营销费用与以往销售业绩的百分比

    - 营销费用与毛利的百分比

    - 营销费用与预计销售额的百分比(最常用)

    - 营销费用与品牌份额相匹配的“声音份额”(如,市场份额5%,则广告开支应该是整个市场广告类开支的5%)

    - 根据实际负担水平测量

    - 上一年利润的盈余

    - 每单位销售额的固定成本

    - 每位客户的人均成本(B2B企业常用)

    - 边际回报

    - 任务方式(需要大范围的计量经济学模型判断)

    - 建模(不容易操作)

    - 媒体权重测试(实际难以操作)

    关注点

    - 支出与回报曲线(通常基于计量经济学模型)

    - 混合方式(最小值,最大值,当前值,累计值),做假设替代

    - 衰退期的预算(计量模型,历史角度,确定长期影响以及这些影响怎样推动股东所持股份增值)

    预算分配

    - 营销漏斗(认知——意愿——购买——忠诚度),每个漏斗等级都会有一条支出与回报曲线

    - 根据国别分配(2*2矩阵,目前营业收入高于平均水平&未来增长高于平均水平——目前营收高平&未来增长低平——目前营收低平&未来增长高平——目前营收低平&未来增长低平)

    - 根据媒体分配

    - 如何选择咨询公司完成媒体组合模型——数据源,自动准备数据,独特算法,决策支持工具,附加值服务

    6.测量指标:怎样测量,哪些有用,哪些没用

    怎样测量

    - 优选目标(对目标达成一致)

    - 重设目标(SMART目标——具体,可测量,可实现,切实<你能以自己拥有的资源真正实现目标吗?>,依据时间安排<你希望何时实现设定的目标>)

    - 行动指标KPI

    - 数据源映射+测量指标​

    测量什么

    - 投入

    - 产出

    - 成果(营销目标——认知,好感,意愿,忠诚度。财务目标——市场份额,营业收入,利润,平均购物篮规模<每单交易中客户向你购买了多少产品>,投资回报率,股价)

    - 追踪机制

    传统类(企业财务系统,媒体和营销计划,交易数据库,客户关系管理系统,市场调查)

    其它(网络分析,社交网络数据,数字与服务平台,网络视频)​

    7.优化选择:怎样多做有用之事,少做无用功

    A2A(Analysis to Action,数据——分析——测试——分享——执行——数据)

    测试(测试历史,测试简报,测试管道,指引,测试优先排序)

    8.未来

    数据交易与付费

    隐私与价值交换

    数字分析人才

    无国界经济

    敏捷营销(观察Observe——定向Orient——决定Decide——行动Act)

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