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大数据营销过程

传统的营销理念是根据顾客的基本属性，如顾客的性别、年龄、职业和收入等来判断顾客的购买力和产品需求，从而进行市场细分，以及制定相应的产品营销策略，这是一种静态的营销方式。

大数据不仅记录了人们的行为轨迹，还记录了人们的情感与生活习惯，能够预测顾客的需求，从而实现以客户生命周期为基准的化营销，这是一个动态的营销过程。

1）助力客户信息收集与处理

数据收集与处理是一个数据准备的过程，是数据分析和挖掘的基础，是搞好营销的关键和基础。

营销所需要的信息内容主要包括描述信息、行为信息和关联信息等 3 大类。

描述信息是顾客的基本属性信息，如年龄、性别、职业、收入和联系方式等基本信息。

行为信息是顾客的购买行为的特征，通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费、购买数量、购买频次、退货行为、付款方式、顾客与企业的联络记录，以及顾客的消费偏好等。

关联信息是顾客行为的内在心理因素，常用的关联信息包括满意度和忠诚度、对产品与服务的偏好或态度、流失倾向及与企业之间的联络倾向等。

2）客户细分与市场定位

企业要对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，就需要区分出不同的客户群。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为营销的决策提供可靠的依据。

大数据时代，利用大数据技术能在收集的海量非结构化信息中筛选出对公司有价值的信息，对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，使我们有可能甚至深入了解“每一个人”，而不止是通过“目标人群”来进行客户洞察和提供营销策略。

大数据可以帮助企业在众多用户群中筛选出客户，它利用某种规则关联，确定企业的目标客户，从而帮助企业将其有限的资源投入到这少部分的忠诚客户中，即把营销开展的放在这重要的 20% 的客户上，更加关注那部分优质客户，以小的投入获取大的收益。

3）辅助营销决策与营销战略设计

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，终为每个客户群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标，如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，以及采取措施防止客户流失等。

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，终为每个客户群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。

4）的营销服务

动态的数据追踪可以改善用户体验。企业可以追踪了解用户使用产品的状况，做出适时的提醒。例如，食品是否快到保质期；汽车使用磨损情况，是否需要保养维护等。

流式数据使产品“活”起来，企业可以随时根据反馈的数据做出方案，预测顾客的需求，提高顾客生活质量。针对潜在的客户或消费者，企业可以通过各种现代化信息传播工具直接与消费者进行一对一的沟通，也可以通过电子邮件将分析得到的相关信息发送给消费者，并追踪消费者的反应。

5）营销方案设计

在大数据时代，一个好的营销方案可以聚焦到某个目标客户群，甚至地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的市场营销组合方案，包括针对性的产品组合方案、产品价格方案、渠道设计方案、一对一的沟通方案，如 020 渠道设计，网络广告的受众购买的方式和实时竞价技术，基于位置的方式等。

6）营销结果反馈

在大数据时代，营销活动结束后，可以对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，从海量数据中挖掘出有效的企业市场绩效度量，并与企业传统的市场绩效度量方法展开比较，以确立基于新型数据的度量的性和价值，从而对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。