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      數據營銷系統

       

      第一,用戶行為與特征分析。足夠的用戶數據,分析出用戶的喜好與購買習慣。

      第二,精準營銷信息推送支撐。用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。

      第三,引導產品及營銷活動投用戶所好。在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征,以及他們對產品的期待,幫助企業的產品生產即可投其所好。

      第四,競爭對手監測與品牌傳播。通過大數據監測分析得知競爭對手動態。品牌傳播的有效性通過大數據分析找準方向。進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等,通過監測掌握競爭對手傳播態勢,參考行業標桿用戶策劃,根據用戶聲音策劃內容,評估微博矩陣運營效果。

      第五,品牌危機監測及管理支持。新媒體時代,品牌危機使許多企業談虎色變,然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中,最需要的是跟蹤危機傳播趨勢,識別重要參與人員,方便快速應對。

      第六,企業重點客戶篩選。在企業的用戶、好友與粉絲中,篩選最有價值的用戶。從用戶訪問的各種網站判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中,找出千絲萬縷的信息,利用某種規則關聯及綜合起來,幫助企業篩選重點的目標用戶。

      第七,大數據用于改善用戶體驗。要改善用戶體驗,關鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況,做最適時的提醒。

      第八,SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體,許多企業通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析,將粉絲轉化為潛在用戶,激活社會化資產價值,并對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容,設定消費者畫像各種規則,關聯潛在用戶與會員數據,關聯潛在用戶與客服數據,篩選目標群體做精準營銷,進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據,豐富用戶不同維度的標簽,并可動態更新消費者生命周期數據,保持信息新鮮有效。

      第九,發現新市場與新趨勢。基于大數據的分析與預測,對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。

      第十,市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持,過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。只是由于大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據,必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。

      ? 三地走势图带连线

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