大数据时代 数据挖掘分析成为效果的重要支撑
2018-10-09

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾说过“打广告的钱有一半是浪费的,但客户永远不知道是哪一半。”互联网营销也是如此,烧钱引来的流量,有一大半是无效流量,好在线上投放还能通过数据分析判断流量质量。怎样把钱花在刀刃上,实现精准营销,提升渠道ROI,是营销人员要思考的问题。

企业对渠道ROI的数据挖掘,可以从二个维度来分析 一种从用户来源的维度分析,记录每一个用户(或潜在用户)的渠道来源,根据用户量和渠道成本进行计算,对效果更优的渠道加大投入;另一种从用户属性维度分析,根据用户的特征属性(如年龄、性别、职业、地域等)选择相应的投放渠道。

但是,仅有两种数据分析的方法是不够的,想要实现精准营销,企业需要全方位的数据分析,制定适合的营销策略。

定义用户的唯一标识

一般来说,企业营销渠道众多,要对渠道ROI进行分析,首先就要辨别不同用户的渠道来源,给用户做好唯一标识。简单而言,这个标识就是从更源头起给每一个还处于潜在用户状态的用户分配一个唯一ID,这个ID将永久陪伴用户。即使是多年的老客户,企业也能根据ID追溯其更初的渠道来源。这需要企业对线上不同的渠道,采用不同的链接特征标识,并将渠道来源与用户ID绑定。

完善用户相关信息

用户的属性、行为习惯、购买偏好等信息都是企业必争的数据资源。企业可以在交互过程中采用友好的方式尽可能多的收集用户信息。通过互联网,用户地域、浏览路径等信息比较容易被动获取。无法被动获取的信息,企业可以通过H5这类的小游戏让用户主动提供。

这些被引入的潜在用户会有一定比例成为正式付费用户,客服人员要及时将用户信息录入CRM系统中,由销售人员继续跟进,提升转化率。

挖掘用户价值

当潜在用户转化为正式的付费用户,意味着其开始使用企业的产品或服务,这是企业与用户产生关系的开始,企业仍需要持续关注用户。毕竟维系一个老用户要比开发一个新用户成本低很多。

企业可以记录用户的反馈、评价,这些数据是精准营销的决策依据,也是优化改进产品的重要基础。此外,企业还可以通过多次交互,收集更全面的用户属性信息。

利用数据分析调整投放渠道

有了前三步的铺垫,企业现在已经掌握了不同渠道的引入流量、不同渠道的转化率、转化用户的活跃度、用户属性、用户行为、购买力等全方位的信息。

一方面,企业可以综合分析渠道价值,调整各渠道的投入比例;另一方面,收集来的用户信息可以帮助企业生成用户画像,了解高净值用户的特征,根据用户画像寻找相匹配的渠道进行投放,有针对性地覆盖目标用户。

通过这些数据分析方法,企业可以优化各渠道的投入比例,提升渠道ROI。从市场到业务效果的数据分析,从行业到竞争对手的数据分析,从访客浏览习惯到用户群体的细分,从网站数据分析到移动应用及社交媒体的数据分析,实现个性化数字营销提供完善的数据分析,企业了解数字营销效果及优化方向,更终做到提升网站用户体验和优化传播渠道,控制成本,转化效果更大化。


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