大数据营销系统，教你玩转月入百万营销策略大数据营销系统，教你玩转月入百万营销策略汽车千桦百家号随着互联网信息技术的不断发展和进步，互联网技术已经渗透在各行各业中，在营销行业也不例外。在我们的印象中营销策略就是铺天盖地的传单广告宣传，从实体到网络，大数据营销引发了新的广告时代，让您玩转营销策略，轻松月入百万。十大数据采集系统，让信息更全面大数据营销系统涵盖了十大数据采集系统，为用户采集更精准和更优质的信息，在大数据营销平台可以精准的找到精英人群、网站信息、全网信息、优质手机号、公司信息、店铺信息、厂家信心、微信群二维码、qq号码以及各行各业代理商信息，能够为用户提供全方位的信息采集，精准的找到营销的市场和目标客户，以更好的发展产品的市场营销。四大群发系统，实现精准客户营销大数据营销系统最大的优势就在于可以通过一个公众号进行多个微信账号的信息传播，相当于事半功倍的效果，能够节约人员成本，并且广泛的将营销信息传递到精准客户，覆盖面广，传播速度快。并且可以通过强制手段往精准的qq群发布营销信息，并且获取群成员的信息，得到精准客户的信息。大数据营销系统，通过自身的优势找到精准的客户手机号码，并且将营销信息发到精准客户的手机终端，并且可以自动更换IP地址的发送电子邮件，虽然是广撒网多宣传，但是投递的目标群体都是精准的粉丝和客户，比起传统的广告方式宣传效果更佳。五大辅助功能，让您的营销更彻底大数据营销系统还存在优化网站、过滤信息、VCF导入、微信智能聊天机器人以及引流等辅助功能，能够更好的保证产品营销的精准性、方便性和广泛性。能够保证营销信息在不通的IP地址显示，过滤掉不符合产品需求规定的人群信息，更好的进行引流等手段，都是的营销更彻底。大数据营销系统，功能强大，能够精准的找到目标客户，并且将信息广泛的投递出去，起到全面、快速以及方便的宣传效果，使得营销效果更明显。大数据营销系统顺应互联网技术和营销策略发展的需求，不断完善功能，带你轻松月赚百万。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。汽车千桦百家号最近更新：简介:分享汽车资讯，天天有猛料！作者最新文章相关文章【图文】4.18 品牌车商大数据营销方案_百度文库
您的浏览器Javascript被禁用，需开启后体验完整功能，
赠送免券下载特权
10W篇文档免费专享
部分付费文档8折起
每天抽奖多种福利
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
4.18 品牌车商大数据营销方案
阅读已结束，下载本文到电脑
想免费下载本文？
登录百度文库，专享文档复制特权，积分每天免费拿！
你可能喜欢大数据营销需要做好的三件事是什么？
行动与社交是现在大数据营销领域的两大发展重点，然而让营销团队急于想知道的是，大数据营销领域有什么重要的变化呢？
1. 专注好的数位内容，就能成王
内容为王这句可以说几乎是每位营销人都奉为圭臬的道理，放到大数据营销的范畴里更为重要，加上形式多样的大数据营销工具，也显得更趋复杂了，而成功的大数据内容主要是指，能够吸引目标客户前来购买商品，转换点击率为成交率。一项值得关注的调查结果是，大数据营销人员投注许多预算在使用者体验以及 内容优化上（网站内容开发与性能优化17%、社交媒体内容15%）。
2016年营销人员最重要的任务之一，是加强大数据营销内容策略，再者是加强社交媒体优化以及强化客户参与。公子义认为重点是企业要能根据消费者在不同购买需求或阶段，提供不同的内容型态组合。
2. 从社交媒体找目标客户，效率最高
当你打开计算机、解锁手机后，第一个打开的网页或 app是甚么？很多人的答案不外乎是打开微信、QQ.陌陌等各种社交APP。大数据已经渗透人们生活各层面，社交APP取代百度、导航网站等大型入口网站成为人们获取新知识的第一个管道，企业现阶段最主要的挑战与目标是如何透过数据洞察与分析精准接触目标用户，并且通过大数据获得更多的经济利益.
调查显示目前最常被使用的大数据方式是社交媒体，现在越来越少人主动前往PC网站获取信息，更常是透社交媒体平台获取更多的资讯，所以在操作大数据营销上，其实不用在媒体的广告版位上放太多资源，而是要找到对的目标客户作有效的沟通，才能事半功倍。公子义认为大数据广告只是整体策略的其中一个环节，如何正确搭配用户和产品特色，才能找出最适合的大数据营销策略。
3. 大数据营销的未来是什么？
未来一年最重要的目标为管理好大数据、洞察与分析，以及大数据营销人才新型态客户关系关系将会是未来营销管理的趋势，目前大部分的营销工具主力是放在客户关系管理上（客户关系管理21%、社交媒体意见搜集19%），数据显示只有5%的受访者把全年营销重点支出投注在客户关系管理的维护上。
而年度预算方面，只有6%的受访者表示公司投注7成以上的预算在大数据营销上，有74%受访者的大数据营销费用不到总预算的四分之一，整体水平偏低，显示各企业虽然知道数位营销的重要性，但在执行上，还是对此保持较保守的态度。
全力做好社交媒体、内容没有不胜的道理
随着每个人使用微信、QQ、陌陌等社交媒体互动的机会愈来愈多，对企业而言，未来在大数据营销的操作上，已经很难区分传统与大数据而是从根本兼顾内容以及社交媒体，也因为需要整合传统与大数据等愈来愈多的媒介，必需转化型态并能自动整合从客户端来的信息，快速了解客户对于产品和服务的评价，才能有效优化内容讯息，获得更高的转换率，以提升营销的效果。
公子义【微信号gongzi348】80后，90后心理研究专家，4年心理学，9年大数据研究者，专注于移动互联网，大数据究狂热爱好者，热爱写作。原创文章，未经许可，严禁转载，违者追究法律责任。
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
今日搜狐热点如何用大数据指导市场营销？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。<strong class="NumberBoard-itemValue" title="被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="9,968分享邀请回答24525 条评论分享收藏感谢收起sensorsdata.cn/index.html?utm_source=baidu&utm_medium=CPC&utm_term=用户画像F&utm_content=textlink&utm_campaign=news conference如当生成的链接用于免费推广时：朋友圈&utm_content=userarticle&utm_campaign=五一系列活动此时你可能会问，除了这些被标记的，那些自然过来的流量如何区分呢？别忘了，你肯定知道前向域名和前向地址，一般都是通过这两个字段开区分自然流量的。还有一些用户可能还想区分站内和站外流量，没关系，我们再增加两个字段，最近一次站外来源和最近一次站外地址就可以了。好了，渠道标记完成后，我们来看看，这个阶段的好坏可以用哪些指标来衡量？Impression 即曝光量，Click 即点击量，人们常常用 Click 和 Impression的比值 CTR 即点击通过率来衡量广告引起人们注意的程度。但是在展示类广告中会存在大量作弊的现象，但是仍没有阻止人们做展示类广告，为什么呢？因为广告学中有个理论，叫曝光效应。它其实利用了人们的心理，就是一个东西，你见得越多，越觉得它好。关于曝光量这个指标还有个笑话，我的一个好朋友假期要带男朋友回家见爸妈，可能觉得不帅，就想着如何捯饬能看的比较帅一些，然后我另一个闺蜜就发话了，利用广告学曝光理论，多带男朋友回几次家，在爸妈眼前多晃悠几次，你爸妈会觉得越来越耐看的（==！)。CTR 说明这次所做广告的创意水平以及和人群的匹配程度。比如，我在一个广告位置投放了不同广告创意的广告，哪个广告的 CTR 比较高，就说明哪个创意做的比较好。CPC 即每次点击花费多少钱，可以帮助你衡量比较不同渠道的成本。成本和 CTR 综合衡量。点击后阶段用户点击推广链接后，跳转到的落地页可能在 web 端，也可能在 app 端，落地页打开后，如何衡量这个落地页的好坏呢？落地页承载的是用户对你的产品的第一印象，第一印象很重要！Traffic 即流量通常用 PV UV Visit 指标来衡量，但是这些指标只能在浅层次上衡量这次营销效果是否成功。Call to Action行为召唤，或者说是用户行为号召。至于这个号召按钮是什么是和你这次营销目的相关的，比如注册或者下载App。这个 Call to Action按钮一定要设置好，用户点击使用是无障碍的，要不你前期做的广告，很可能就白费了。如果流量和落地页相匹配的话，上述指标不会差。用户从落地页跳转到你的产品内部后，我们就需要通过 Engagement 这个指标，来看看用户和我们产品内容和功能的交互度如何？EngagementEngagement 并不是指一个具体的度量，它是一系列衡量用户在营销活动中参与程度的指标集合，即用户在产品中和产品内容和功能的交互程度。我们可以这样理解它，它用以衡量流量产生之后和最终发生转化之前的用户行为和过程。先来看标准意义的 Engagement 指标，主要指跳出率、停留时长和页面访问深度三个指标的综合考量。我们可以看到，这些标准意义的指标，还不足以涵盖更为具体的用户行为分析需求。比如，一个网站有一些更为重要的希望用户完成的用户行为，注册或登录、申请试用、或是把商品加入购物车，其中注册或登录、申请试用是 Call to Action 行为，那么这些行为的渠道来源数据是能够采到的，但是加入购物车就不一样了，这个行为是用户登录后的行为，登录前后的行为如何关联起来，用户行为数据如何和后端业务数据打通，真正实现渠道与业务相匹配呢？。如果你不能把登录前和登录后的行为标识为一个用户，那么分析的意义就荡然无存了。有关如何把登录前后的行为关联起来可以参阅这篇文档。标准意义的 Engagement 指标反映了用户对于营销内容和产品的感兴趣程度，而按照业务定义的 Engagement 指标 则反映了影响用户最终发生转化的各种因素。另外从用户和产品的交互过程中，会产生大量的用户行为数据，我们可以从用户行为上详细了解到了用户的一些行为特点，也就是我们常说的用户画像，比如用户经常浏览电器类产品，且浏览次数大于5次，说明这批用户目前在关注电器信息，那么我们就可以把这部分人群捞出来，打上标签，针对这部分人群作为重点投放的广告人群，开始下一轮精准投放，这样就形成了一个数据营销的良性循环。Conversion提起转化率，漏斗模型是市场和运营最为熟悉的方法，一般会按照“点击推广链接--&浏览落地页--&有效咨询--&注册--&购买”类似的过程来做每一个转化步骤，从而快速定位到哪里出现了问题。但是这个模型在实际操作过程中是有两个主要问题的。首先，转化漏斗需要全流程的监控数据，但这些数据很难全部准确的获取。要想准确获取这些数据，我们需要一个好的数据模型来定义每一个步骤，每一个步骤定义好后，我们还要考虑这几个步骤的用户如何贯通起来，即如何让用户一层层的漏下去？我们注意到从注册前到购买的过程是完全割裂的，因为注册前是匿名用户，注册后产生的购买是真实用户，如何将注册前和注册后的行为关联起来就显得很重要，它和上述 Engagement 指标讲解时所采取的方案是一样的，可以参阅这篇文档。另外对于一些需要转化周期的行业，比如互联网金融、在线教育、医疗等行业，消费者有很长的决策周期，但是从市场现有的漏斗模型来说，因为漏斗转化是基于会话的，转化周期只有30分钟左右，也就是此时一般只能实时统计到有效咨询这个层级，这就削弱了这个漏斗模型的价值。既然这个问题存在了就一定有解决方案，如果这个转化周期能根据自己的业务情况自定义呢？比如设置为3天或者7天，那么这个问题就能很轻易解决和追踪了。关于如何解决，有兴趣的可以参阅这篇文档。其次，这个转化漏斗的各个步骤，都是大过程，每个步骤间都有转化和流失，因为每个步骤间用户还会发生一系列的行为，这些很细微的行为导致了最终的转化和流失，所以我们需要结合用户行为序列和漏斗模型来共同完成此转化过程的分析。购买后阶段用户第一次购买后，我们会关心他是否会再次购买，是不是在我们平台上留存下来了，以及流失率怎么样？对于复购和流失的优化，那就是另外一个课题了，如何通过数据优化产品和运营，可以作为下个主题来探讨。215 条评论分享收藏感谢收起