红麦:大数据与营销工作的融合浅析

当数据成为重要的生产因素,大数据在工作场景中的落地应用带来了业务增长新浪潮,红麦作为大数据领域的先行者,在不断强化提升传统的舆情监测领域业务同时,将目标投向了营销领域,并已经对大数据营销业务进行布局。

和工业革命一样,营销也经历了三次伟大的迭代和升级:第一次营销浪潮是从推销进阶到品牌战略,品牌让推销变得多余;第二次营销浪潮是互联网技术和营销融合,实现营销的互动和反馈;而接下来营销将迎来一波新浪潮,即大数据和营销的融合,大数据与营销的融合将会让营销工作通过“读懂”消费者的心思、需求,实现与消费者的互动。

红麦软件经过调查分析发现,大数据营销的重点包含以下两方面:精准数据采集以及营销计划的制定。精准数据采集指通过特定的场景或者对象,精确到用户的每一次动作进行数据采集,采集到的数据通过大数据技术的清洗、分析、去重后的准确数据存入私人数据库内;制定营销计划则是当私人数据库中的数据达到一定的量,精准分析用户行为、制定符合用户的营销方案,以产品解决用户痛点。

想实现数据精准采集,就需要同时覆盖公开数据、内部数据与第三方数据。通过对公开数据的解读进行用户分析、行业分析、竞品分析与自身分析,利用大数据构建用户画像获得传播建议,实现传播决策管理。对第三方数据进行分类聚合、热点分析、内容分析以及媒体分析进行营销搜索引擎实现分类搜索与热门推荐。不仅如此,在完成数据采集的同时,通过对大数据监控得到的内部数据进行禁用词分析、敏感词分析、内容分析、原创力分析实现传播风控评估、风险预警,出具评估报告。

另一方面,对于营销计划,需要关注精准、高效、低成本三大模块。经过对抽取的底层数据,例如微博、论坛、新闻等进行数据清洗、数据转换、数据建模等技术处理分析出媒体的权重、收录喜好、近期活跃度等进行判断投放形式、内容、金额、时间、价格等,才能真正的实现了营销计划的更精准、更有效、低成本的三个目标。

不仅如此,精准的数据采集与营销计划可以完美的从传播价值层面上实现大数据营销与品牌营销的互利共生。对底层数据进行数据处理分析并根据权重标准公式、存留时长、媒体价格等生成品牌传播ROI仪表盘、传播价值图谱等实现大数据品牌营销的优化传播投资回报率以及传播价值有形资产化

在大数据时代,面对众多新兴数据源和海量数据,企业能否基于对这些数据的洞察进行决策,进而将其转化为自身独有的竞争优势,关乎着企业能在品牌建设和营销的路上走多远红麦软件作为大数据营销行业的领先者,已在大数据营销领域布局多年,未来将继续通过技术创新引领行业发展,尤其在汽车、金融、快消、新零售、电商等领域为新老行业客户提供更加完美的解决方案。 

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