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分析網絡營銷七大數據操作模式

對很多企業來說,大數據的概念已不陌生,但如何在營銷中應用大數據仍是說易行難。其實,作為大數據最先落地先體現出價值的應用領域,網絡營銷的數據化之路已有成熟的經驗及操作模式。  


一、獲取全網用戶數據  


首先需要明確的是,僅有企業數據,即使規模再大,也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時,還要與互聯網數據統合,才能準確掌握用戶在站內站外的全方位的行為,使數據在營銷中體現應有的價值。在數據采集階段,建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平臺后,還要與第三方公用DMP數據對接,獲取更多的目標人群數據,形成基于全網的數據管理系統。  


二、讓數據看得懂  


采集來的原始數據難以懂讀,因此還需要進行集中化、結構化、標準化處理,讓“天書”變成看得懂的信息。  


這個過程中,需要建立、應用各類“庫”,如行業知識庫(包括產品知識庫、關鍵詞庫、域名知識庫、內容知識庫);基于“數據格式化處理庫”衍生出來的底層褲(用戶行為庫、URL標簽庫);中層庫(用戶標簽庫、流量統計、輿情評估);用戶共性庫等。  


通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特征、偏好、興趣特征和商業價值特征。  


三、分析用戶特征及偏好  


將第一方標簽與第三方標簽相結合,按不同的評估維度和模型算法,通過聚類方式將具有相同特征的用戶劃分成不同屬性的用戶族群,對用戶的靜態信息(性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等)、動態信息(資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等)、實時信息(地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作)分別描述,形成網站用戶分群畫像系統。  


四、制定渠道和創意策略  


根據對目標群體的特征測量和分析結果,在營銷計劃實施前,對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體,匹配適當的媒體,制定性價比及效率更高的渠道組合,根據用戶特征制定內容策略,從而提高目標用戶人群的轉化率。  


五、提升營銷效率  


在投放過程中,仍需不斷回收、分析數據,并利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析,對用戶轉化率的貢獻程度進行評估,在營銷過程中進行實時策略調整。  


對渠道依存關系進行分析:分析推廣渠道的構成類型與網站頻道、欄目的關聯程度(路徑圖形化+表格展示);  


對流量來源進行分析:分析網站各種推廣渠道類型的對網站流量的貢獻程度;  


對用戶特征及用戶轉化進行分析:分析各個類型的推廣渠道所帶來的用戶特征、各推廣渠道類型轉化效率、效果和ROI。  


六、營銷效果評估、管理  


利用渠道管理和宣傳制作工具,利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品,制作數據圖形化工具,自動生成特定的市場宣傳報告,對特定宣傳目的報告進行管理。  


七、創建精準投放系統  


對于有意領先精準營銷的企業來說,則可更進一步,整合內部數據資源,補充第三方站外數據資源,進而建立廣告精準投放系統,對營銷全程進行精細管理。


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