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数据营销系统

 

第一,用户行为与特征分析。足够的用户数据,分析出用户的喜好与购买习惯。

第二,精准营销信息推送支撑。用户特征数据支撑及详细准确的分析。

第三,引导产品及营销活动投用户所好。在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,帮助企业的产品生产即可投其所好。

第四,竞争对手监测与品牌传播。通过大数据监测分析得知竞争对手动态。品牌传播的有效性通过大数据分析找准方向。进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,通过监测掌握竞争对手传播态势,参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,评估微博矩阵运营效果。

第五,品牌危机监测及管理支持。新媒体时代,品牌危机使许多企业谈虎色变,然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中,最需要的是跟踪危机传播趋势,识别重要参与人员,方便快速应对。

第六,企业重点客户筛选。在企业的用户、好友与粉丝中,筛选最有价值的用户。从用户访问的各种网站判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中,找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,帮助企业筛选重点的目标用户。

第七,大数据用于改善用户体验。要改善用户体验,关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况,做最适时的提醒。

第八,SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体,许多企业通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。

第九,发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测,对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。

第十,市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持,过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。只是由于大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据,必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。