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大数据“杀熟”?精准营销真不是这么玩

2018.03.01 mty 网聚宝CRM 精准营销、 数据洞察、 数据可视化、 数据驱动 浏览数:2351

近日,微博网友“廖师傅廖师傅”自述了被大数据「杀熟」的经历。据了解,他经常通过某旅行服务网站订某个特定酒店的房间,长年价格在380元到400元左右。偶然一次,通过前台他了解到,淡季的价格在300元上下。他用朋友的账号查询后发现,果然是300元;但用自己的账号去查,还是380元。




大数据 + 精准营销 = 杀熟 ?

 

人类所有的知识可以分为三个大类:自然科学、社会科学和人文科学。一直以来,营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段,严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹;同时又采用了社会心理学的方法,通过现象去解释人的内心世界。

 

这种主客观的结合,让营销能够推测与接近市场需求的方向,让生产者与消费者达到和谐交换。因此,数据与营销之间存在着密不可分的关系。

 


 

我们对于数据的计量单位已经从位(bit)、字节(B)、千字节(KB)、兆字节(MB)、吉字节(GB)、太子节(TB)等走向了泽字节(ZB),甚至尧字节(YB)。


大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长,还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面,互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显,也让营销领域发生了从「以产品为中心」到「以客户为中心」的转变。


基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。

 

「何为精准营销?」

 

精准营销(Precision marketing)的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出,他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要制定更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资。




简单来说就是5个合适,在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人像恋爱一样,让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生,实现产品与用户多维度的契合。

 

「数据贯穿营销过程的始末」


从啤酒和尿布这个古老的故事说起,沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析,发现了这对神奇的组合,将它们放在一起销售,提升了两种商品的销量,这是传统零售的一个经典故事。




到了互联网时代,亚马逊的个性化推荐大幅增加了其销售量、腾讯的精准广告投放,成功把粉丝和流量变现、Google搜索页面动态调整,让推荐更符合用户心意,提高了搜索的效率,这些事例都成为业界口口相传的大数据营销经典之作。

 

通过大数据计算,能够准确推测用户的真实需求,将用户想要的、喜欢的精准到达,有效的导流、用户触达和促进销售。

 


   (谁动过我电脑??不是.....不是我搜的.....T﹏T


在大数据时代之前,成功的营销准则似乎并不复杂。掌握营销的4P理论——产品(product)、价格(price)、促销(promotion)、渠道(place),当营销遇到挑战时,只要使用熟知的营销方案,加上好的产品和漂亮的广告,基本就可以完成营销的目标。


入大数据时代,一切营销行为和消费行为皆数据化,营销逐渐的成为了一个数字游戏,数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力,数据贯穿营销过程的始末。

 

「大数据给营销的会心一击」


谁是准确的目标受众?如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息?随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系发展,这些问题的答案已经可以显现于眼前。




数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出;各渠道数据融合提高了精准营销的准确度;可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形,使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段;完备的数据服务器集群,提供强大稳定的数据计算能力,实时洞察消费者行为,及时响应;移动终端的普及,让数据分析随地可行……


大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化,从而造就了以数据为核心的营销闭环,营销行动得到良性循环。




『 结束语』


大数据本身没有罪恶。然而,大数据的出现与成长一直伴随着各种怀疑和忧戚,事实也证明这一切并非杞人忧天。「杀熟」是新表现,但就「杀熟」本身来说,却是老问题。在本质上,大数据「杀熟」与传统经济的「杀熟」并无区别,体现的是一种滞后的商业文明,反映的是一种落后的商业伦理。君子爱财,取之有道。不过,在有些人眼中,在爱财取财这条路上,只恨无道,不分什么大道小道、正道邪道。




大数据「杀熟」,「杀」的是消费者,又何尝不是整个行业?人们对以互联网为代表的新经济,有着一种初恋的感觉,亦如对待自己的孩子一样,哪怕有一些问题,也以瑕不掩瑜为由选择性忽视了。


这种舆论好感,是新经济发展的最大助力。当我们感慨没有包容审慎就没有微信时,是整个互联网经济的常态。现在,发生大数据「杀熟」现象,看似挣了一点小钱,但长此以往,只会透支舆论信任,最终让整个行业的未来遭受打击。