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        【知識分享】不要讓數據能力,成為品牌發展的絆腳石

        2021-08-18

        “人類正從IT時代走向DT時代!”自從馬爸爸提出這個觀點后,越來越多的人開始接觸“大數據、數字化”。 尤其是新冠肺炎疫情爆發后,我們見證了數字化日新月異的商業應用。比如線上會議越來越普及,居家辦公也越來越常見。 

        “數字化未來一定會像電和互聯網一樣,成為商業的基礎設施”——這個不是夸夸其談,這即將成為商業品牌的日常。不是要不要做,而是做就活,不做則死,就像現在的電和互聯網,缺少了就幾乎無法生存。技術是最大的生產力,生產力改變生產關系,而數字化就是未來幾年的最大生產力。 

        很多人可能不贊成這個觀點,因為目前許多企業都沒有參與數字化,照樣風生水起,并未發生大危機。但實際上,這危機隱藏在背后。

        我們可以用海嘯來舉個例子。 數字化發展就像海嘯一樣不可阻擋,海嘯來了,部分企業本來就在山頂,不受波及(部分壟斷型企業);部分企業提前在山頂做出部署,可以去山頂繼續發展;而剩下那些呆在沙灘,沒有特殊優勢又不提前部署的企業,只能被海嘯沖垮,一無所有。

        趁著海嘯還未到來,我們提前準備下有何妨? 

        01 什么是營銷數據化?

        現有又有一些問題,什么是數字化?大家是不是覺得接上了網,收集用戶數據,企業就邁入數字化了?并不是!真正的數字化不僅提現在技術,更是思維逆轉,學會利用數字化為自己企業提高效率,提升轉化——這也是數字化的作用。
        據《數字時代的營銷戰略》總結,真正的營銷數字化至少需要滿足以下五個標準: 
        1.連接。連接什么?連接人與人、人與服務、人與線下、線上與線下,未來甚至是萬物互聯的時代。 
        2.消費者比特化。消費者比特化就是把消費者的行為進行記錄與跟蹤,轉化成精確的可視化數據,方便更好地把握消費者的動態和做出更有效的營銷決策。
        3.數據說話。數據是數字化的基礎,有了數據,才能更好了解用戶,實現更多商業增長。
        4.參與。以前一個產品只要生產出來就不愁賣,也不需要消費者的參與?,F在供大于求時代,商品泛濫,如果不重視消費者的需求與參與反饋,產品則很難賣出去了。
        5.動態改進?,F在的消費者數據更新頻率非???,需求也在不斷變化,企業也需要快速適應變化,快速反饋與迭代、動態改進,讓產品真正實現以用戶為中心。 

        02 利多碼助力企業實現全面數字化

        利多碼平臺利用移動互聯網、物聯網,實現人與人、人與物、物與物的萬物互聯的狀況;而且能夠隨時跟蹤用戶的行為數據變化,每個環節做到以數據說話,并在連接中實現用戶參與,實現企業的動態改進。
        數字化的本質目的是為了提高經營效率。利多碼大數據分析充分利用數字化的思維去優化我們的企業經營效率和營銷決策效率,助力企業實現全面數字化。
        03 營銷數字化模式
        營銷數字化的目的是利用數字化技術和思維更好地了解用戶,維系用戶,從而更好地服務品牌。大數據可以提供更理性的分析,以便有效地解決問題。
        傳統消費者洞察是找到用戶行為背后的原因:為什么買?為什么不買?為什么喜歡?為什么不喜歡?這種猜測性的決斷會成為傳統營銷決策的依據。而以大數據為基礎的消費者畫像更多的是相關關系分析,在海量數據中發現隱含的相關性,這為我們提供了一種全新的消費者洞察與決策路徑。
        通過大數據客觀分析用戶的購買行為,再去制定營銷戰略與措施,才更有效果。 
        我們來具體聊一聊“數字化”用戶畫像。
        數字化用戶畫像與普通的用戶畫像不一樣。在數字化的用戶畫像中,既需要按照大數據的計算,通過各種標簽還原出消費者的各種特質與軌跡,又需要把消費者放入情景化中,把這些特質的表現串聯起來,這樣營銷戰略既能夠有數據化的精確,又能有效切入消費者的生活軌跡。
        數字化的用戶畫像的形成大概有四個步驟:
        第一、數據采集首先根據企業的戰略需求和業務目標找到適合的數據源。
        第二、數據挖掘根據采集的數據進行處理:數據清洗、用戶識別、數據分類、建立標簽和權重體系。
        第三、數據建模。對各種數據進行分析,發現數據之間的相關性。然后利用其中的規則總結和相關性邏輯進行建模。
        第四、驗證。對以上的數據模型進行驗證,以保證該模型是準確抓住了用戶的特征。
        總之,商業數字化、營銷數字化的歷史進程已經來臨,過去只憑感覺、靠經驗去做商業決策的時代會慢慢遠去。未來一定是充分利用數字化來提高決策效率的時代,經驗也會有用,但用好數字化的經驗會更有競爭力,讓商業決策更科學。

        END

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