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2018-08-16    来源:网络整理    编辑:懒人网

网民汪洋来到一家淘宝商城想要选购某款葡萄酒,看了一会儿发现没有合适的,便悻悻离去。哪想到,第二天早上却在浏览一家新闻网站的时候,“无意中”又看到这款葡萄酒的广告,而这似乎变得“更可爱些”,于是又勾起了他购物的欲望。“奇怪了,昨天还觉得一般,今天却觉得挺喜欢的。”汪洋说。

这项反复跟踪推荐的技术,就是营销技术公司开发的所谓“网络到访定位”技术,针对目标用户进行再次营销,其精准的效果要大大好于传统手段。而这背后则是BI(商业智能分析系统)在起根本作用,通过搜索引擎、云计算技术、统计原理等,智能分析用户数据库中每一个用户的网页浏览记录,提取正文关键词,找到用户兴趣关注点,然后对用户属性进行综合分析,最后提供精确的细分服务、个性服务,达到营销目标。

大数据营销

BI助力酒企扬帆起航

瞬息万变的市场环境、海量的业务数据以及变化莫测的客户需求决定了商业智能BI系统将成为酒类厂商管理软件的必须选择和应用热点。而如何让企业实时、准确地了解运营的关键数据,让决策层在数据背后看到机遇与危机,就成为当前处于信息化前沿的国内酒类厂商普遍关注的核心问题。

众所周知,商业智能是指从系统数据中提取有效的信息,从信息中及时地发现有价值的知识,为企业决策层的思维决策和战略发展服务,尽量减少管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患,从而充分提高酒类厂商市场快速反应力与竞争力的软件解决方案。

以酒企为例,在BI应用之前,企业多从哪些平台提取数据、利用哪些营销数据?一般是企业业务管理系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能,并不足够给出一个重要洞察和发现规律。

而其它85%的数据,诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据,和包括数据量更大、逐渐广泛应用、以传感器为主的物联网信息,以及风起云涌的移动3G互联网信息等等,这些就是BI所指的非结构性或者叫做多元机构性所需的数据,它们更多以图片、视频等方式,几年前可能被置之度外,不会被运用,价值尚未被有效地挖掘,而今BI能进一步提高算法和机器分析的作用,使这类数据在如今竞争激烈的市场中却日显宝贵、作用突出,并能被BI技术所充分挖掘、运用,取得辅助酒类厂商经营管理的重大作用。

BI让酒企更好地进行精确营销

对营销决策数据进行更好的优化。包括沃尔玛、帝亚吉欧、保乐力加、麦当劳等全球知名企业,都会在其主要门店、旗舰店安装搜集运营数据的装置,用于跟踪客户互动、店内客流和预订预售情况,研究人员可以对可售商品变化、店面设计以及顾问意见等是如何对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录相结合起来,并利用BI工具展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助这些领先企业减少了17%的存货,同时增加了高利润率品牌商品的比例。

以前相关的一些管理系统如OA(办公自动化软件),只能促使分析报告回答“发生了什么事”,现在一个优秀的BI系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”,而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”,最终发展为非常活跃的数据仓库,从而能判断“你(用户)想要什么事发生”。据称,集成整合Essbase服务技术的OracleBI平台已能为用户提供面向策略级、未知信息分析预测能力和个性化自助式定制等。这值得我们酒类厂商大力推广应用。

对目标对象进行更完整的分析、描述。通过获取更丰富的消费者数据,包括网站浏览数据、社交数据和地理追踪数据等,可以绘制出更完整的消费者行为描述。譬如,BI技术能对客人方方面面的信息进行充分有效的管理并深度挖掘。

如果某个客人是某酒商的老主顾,那么该BI系统就会向该酒商提供个性化服务,清楚告知酒商这位客人的习惯和喜好,喜欢哪些酒,酒度高与低,价格敏感度,是重度酒民还是轻度酒民,喜欢什么样的佐料,甚至从事什么工作,有什么商务需求等等。当客人再次光临时,不用客人自己提出来,零售店的BI系统就会自动报送客人所喜欢的酒品、习性和服务等相关信息,大大提升酒商营销效率。

利用BI中的语义搜索功能,系统能理解自然语言的含义,包括理解工作的头衔、技能、行业和教育等。除此之外,它可以做到智能地处理拼写错误、缩写、标点符号等更多问题,也能识别相同的词在不同语境中的含义,以更好地为营销管理服务。例如:销售经理、财务经理、人事经理,它们中都有“经理”二字,显然代表了不同的语义,借用语义搜索技术,能对目标对象实现智能的区隔、判断。

实现点对点智能广告模式。对于广告主来说,广告核心问题在于:如何从海量数据中寻找目标受众,并投放相应的广告信息。时下广告不是点对点的模式,而是主从模式,像单个“老师”(产品)对众多满地跑的“学生”(消费者等受众),可是“老师”却总是抓不住多数“学生”,把99%的广告费都扔了。随着BI的发展,这些钱或会被一一捡回来。

BI能通过互联网点击流,可跟踪个体用户的行为,更新其偏爱,并实时模仿其可能的行为,让点对点的RTB(实时竞价广告)成为可能。在美国,在BI的帮助下,RTB商能把炙手可热的目标用户拍卖给广告商。在某个城市的居民小区里,住着一群白发苍苍的老妇人,如果你在电梯里打的是白酒广告,那肯定瞎了。现在,有了RTB,广告将盯住不是满地跑的“学生”,而是那个喜欢看广告的目标人;广告市场上卖的也不是传统意义上的广告位了,而是访问这个广告位的具体用户。



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