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谷歌每天要處理大約24PB的數(shù)據(jù)，Facebook每天要處理23TB的數(shù)據(jù)，Twitter每天處理7TB ，百度每天大概新增10TB的數(shù)據(jù)，騰訊每日新增加200-300TB的數(shù)據(jù)，淘寶每日訂單超過1000萬，阿里巴巴已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)量超過100個PB?？紤]一下，為什么越是行業(yè)壟斷巨頭就越擁有海量數(shù)據(jù)呢？ 微軟的Jen Underwood用“[數(shù)據(jù)+分析+人]@速度”作為數(shù)據(jù)的投資回報率公式，其中一個重要佐證：善用數(shù)據(jù)分析的公司將會比競爭對手快5倍的速度做出決策。 對任何擁有特有數(shù)據(jù)的公司，都應該考慮怎么讓數(shù)據(jù)盈利。 1、數(shù)據(jù)收集沒想象中那么復雜，重要的是發(fā)現(xiàn) 很多企業(yè)甚至是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，或者不知道該如何使用手中已有的數(shù)據(jù)資源，白白浪費掉優(yōu)化改進的好機會；或者認為大數(shù)據(jù)只有BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭才有，一個小網(wǎng)站或APP應用是沒有大數(shù)據(jù)的，果真如此嗎？ 看一個簡單的例子：微博段子手們最平常不過的數(shù)據(jù)收集↓  拋出一個限定話題得到各方粉絲回應，第二天可參照由微博點贊自動生成具有代表性的意見進行概括歸納，將1k+的評論總結(jié)起來制成9條Tips，二次加工后發(fā)出獲得6k+轉(zhuǎn)發(fā)、4k+評論和4k+贊，典型的UGC手到擒來，絕對的ROI穩(wěn)賺不賠。一個網(wǎng)站或一個APP所包含的數(shù)據(jù)信息都是數(shù)字營銷的基礎。通過分析來自網(wǎng)站與應用自身及競爭對手的定性與定量數(shù)據(jù)，可以驅(qū)動用戶及潛在用戶在線體驗的持續(xù)提升，并提高我們的數(shù)字營銷業(yè)績。  又如，法國的一些航空公司推出免費的APP方便旅客在移動設備上跟蹤自己的行李，之后在追蹤的數(shù)據(jù)平臺上發(fā)現(xiàn)一部分商務旅行客戶中途在某一城市進行短暫的商業(yè)會晤不需入住酒店，行李成了累贅，于是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務，此項服務每周的新創(chuàng)造大概可達100萬美元。正是基于對數(shù)據(jù)的洞察產(chǎn)出附加價值。對數(shù)據(jù)的掌控，就是對市場的支配，意味著豐厚的投資回報。 2、數(shù)據(jù)是有情緒的，假如別人要你推薦一只股票數(shù)據(jù)的形式多種多樣，呈數(shù)量級爆發(fā)的UGC內(nèi)容可以被我們拿來運用？ 一個新穎點的例子，譬如最近從5100點+飛瀉而下的中國股市，股民巨量的埋怨和牢騷能以怎樣的數(shù)據(jù)化形式展示？“除了耐心等待，最好再找個地方讓自己發(fā)泄一下，找些跟自己同病相憐的人，還能緩解一下壓力，避免跳樓。彈幕，就是最好的形式了?！庇腥吮憬艘粋€網(wǎng)站,在K線圖上配上彈幕供吐槽... 結(jié)果被同樣郁悶的股民玩的特別魔性↓這匯集出的數(shù)據(jù)隨著K線走勢變化擁有了實時鮮明的情緒特征，可以在一定程度預估使用者下一步賣出或繼續(xù)持有的動向。  拿買股票來說，推薦者會繼續(xù)購買并且推薦給其他人來加速某個公司股票（或?qū)嶋H產(chǎn)品）的成長，而貶損者則能破壞其名聲，不僅僅停止購買，而且勸說周圍朋友，在負面的口碑中阻止其成長，NPS凈推薦值則反映了類似多與空、褒與貶這兩股力量較量的結(jié)果。 回到廣告，這些來源于門戶或垂直類網(wǎng)站、電商平臺購物用戶的打分與評論、社會化媒體如微博、論壇、微信、應用等的用戶評論文本數(shù)據(jù)以及客服系統(tǒng)的語音數(shù)據(jù)和評價文本數(shù)據(jù)，可以統(tǒng)稱為“用戶反饋數(shù)據(jù)”。我們可以結(jié)構(gòu)化處理后，進行數(shù)據(jù)挖掘，識別“貶損者”和“推薦者”，全面和快速的計算NPS，并了解“貶損者”的貶損原因。若進一步關聯(lián)整合“用戶行為數(shù)據(jù)”，我們還可以了解“貶損者”的歷史“用戶行為數(shù)據(jù)”，有利于我們更好的洞察用戶，優(yōu)化用戶體驗和改進產(chǎn)品方向；同時還能定向“推薦者”展開更多的優(yōu)惠促銷或附加增值服務。 當廣告商掌握了數(shù)據(jù)，能夠向客戶傳輸更加相關的和更加有趣的信息，潛在客戶們甚至可以根據(jù)自己的需求定制一些廣告信息，可能會做出更好的購物決策，并有助于廣告商提升銷售業(yè)績。 3、基本的5W1H問答也能玩轉(zhuǎn)消費行為數(shù)據(jù) Kotler（科特勒行為選擇）模型從市場的特點來探討消費者行為，更容易進行定量研究：  以推廣營銷某款手機為例，我們將要研究的數(shù)據(jù)可綜合為5W1H：1.Who & Whom：購買這款手機的人群分類？還要弄清誰是決策者，誰是使用者，誰對決定購買有重大影響以及誰是實際購買者； 2.What：不同手機品牌的市場占有率、具體型號的銷售情況； 3.When：了解在具體的季節(jié)、時間甚至時點所發(fā)生的購買行為，比如配合節(jié)假日促銷； 4.Where：研究適當?shù)匿N售渠道和地點，還可以進一步了解消費者是在什么樣的地理環(huán)境、氣侯條件、甚至于地點場合使用手機； 5.How：了解消費者怎樣購買、喜歡什么樣的促銷方式，比如是去線下體驗店還是看測評視頻等； 6.Why：探索消費者行為動機和偏好，比如為什么喜歡特定款手機并拒絕別的品牌或型號； 不同特征的消費者會產(chǎn)生不同的心理活動的過程，通過其決策過程導致了一定的購買決定，最終形成了消費者對產(chǎn)品、品牌、經(jīng)銷商、購買時機、購買數(shù)量的選擇。  數(shù)字營銷人員如果能比較清楚地了解各類購買者對不同形式的產(chǎn)品、服務、價格、促銷方式的真實反應，就能夠適當?shù)赜绊憽⒋碳せ蛘T發(fā)購買者的購買行為。且數(shù)據(jù)的應用可以貫穿營銷價值鏈的廣告、公關、官網(wǎng)、電商、CRM各個環(huán)節(jié)，覆蓋用戶能力會更加全面和強大。 4、數(shù)據(jù)是拿來用的，不僅僅是拿來看 買一只股票尚需數(shù)據(jù)分析，展開一項持續(xù)的廣告營銷活動當然更應該建立在有數(shù)據(jù)衡量的基礎上。  比如Uber的數(shù)據(jù)科學家建立了“基于地理位置的打車需求模型”（Location-based demand model），每天實時更新的熱點地圖可以有效幫助車主縮短空載時間，同時幫乘客減少等待時長。下一步，車主會知道提前去哪里等待可以載到更多的乘客啦。  PRADA在紐約的旗艦店中每件衣服上都有RFID碼，每一件衣服在哪個旗艦店什么時間被拿進試衣間停留多長時間，數(shù)據(jù)都被存儲起來加以分析。某一系列衣服銷量很低，以往是被直接干掉。但如果RFID傳回的數(shù)據(jù)顯示這系列的衣服雖然銷量低但進試衣間的次數(shù)多，那就能另外說明一些問題。也許在某個細節(jié)的微小改變就會重新創(chuàng)造出一件非常流行的產(chǎn)品，這類衣服的下場會截然不同。有點像電商分析購物車數(shù)據(jù)來提高轉(zhuǎn)化率，若大量客戶都選中了某件商品放入購物車卻沒有最終結(jié)算，說明它是熱門產(chǎn)品，但可能有些小問題，適當變更價格或服務條款可能就會產(chǎn)生巨大的變化。 數(shù)據(jù)的使用能夠使對企業(yè)的經(jīng)營對象從客戶的粗略歸納還原成一個個活生生的客戶，了解他們喜歡什么討厭什么，并更有針對性，越能滿足客戶的需要，ROI就更高。廣告主通過數(shù)字營銷，更可能運用全新的視角來發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會和重構(gòu)新的商業(yè)模式。過去看不到的東西都能看到了，即有了全新的視野。 (本文來自互聯(lián)網(wǎng)，不代表微看點的觀點和立場) |
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