数据技术的应用可以帮助营销人科学地评估目前的营销状况,包括营销效果好坏、营销渠道优劣、营销成本高低,以及发现一些规律。作为深层次的数据分析技术——数据挖掘还可以帮助营销人在海量数据中发现那些无法被经验获取且极具价值的规律,这些信息或规律的利用,往往会对营销结果产生极佳的作用。

一、数据分析/挖掘在营销领域的经典案例

沃尔玛的“啤酒与尿布”案例刊登于1998年的《哈佛商业评论》,并在营销界广为流传。

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该案例被广泛应用于不同场景下解释数据分析的重要用途,由此案例也引出了数学分析中著名的购物篮分析,而我们也可以从中发现阐述数据分析发现规律的作用。显而易见,这样极端的营销规律往往是无法通过经验获取的。数据分析的魅力之一在于可以借我们一双复眼,发现那些无法被肉眼识别的宝藏。

二、数据分析的主要方法和工具

就数据分析技术本身而言,它有很多不同的方法理论,针对营销领域,我们常常采用的是以下四种方法对数据进行分析:

描述性系统分析

信度系数分析

探索性因素分析和验证性因素分析

结构方程模型分析

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作为进阶版的数据挖掘,我们常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析。这些方法分别从不同角度对数据进行分析挖掘。

数据分析工具非常多,在商业智能BI领域我们常选用BRIO、甲骨文、yonghong、Z-Suite 等。

有很多数据分析和挖掘工具分散于各大数字营销平台中,作为其平台的核心构建进行内部数据分析,用以支撑其平台整体营销自动化的运转。例如国内珍岛集团的珍岛数字生态服务平台中集成的数据分析与挖掘模块便是如此。该模块主要负责系统内海量实时营销数据的分析及研判,通过不同的参数为度,分析各行业、各客户、各渠道的投放情况,预测未来趋势及行为,做出前瞻的,基于知识规律的自动化营销决策。

三、数据分析/挖掘在数字营销中的运用

数据分析/挖掘正在深入数字营销的每个环节,甚至基本的数据分析技能在某些企业已经作为对营销人员的标准要求。

1)指导内容营销的制作方向

在这个信息爆炸的时代,如何给用户传达有效的,符合用户需求与契合用户需求的内容成为难题。而通过数据分析/挖掘可以帮助营销人打破静态思维,发现甚至预测用户的关注点,从而制作出真正吸引人的内容。

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2)选择合适的内容发布时间

通过数据分析/挖掘我们可以洞察用户对某类内容关注的重要时间节点,在发布时确保目标用户,在正确的时间和地点看到和他们最相关、最有趣和最具冲击力的营销内容。数字广告界熟知这种方式,也从中获取了大量回报。

3)营销数据分析

利用数据分析技术,营销人和广告人可以将收集到的各类营销数据进行分析,从而科学评估营销结果,媒介渠道的优劣,广告创意的好坏,找出营销过程中的问题。营销人更可借由数据分析结论来指导优化营销方案。

4)营销方案及策略的自动化调整

这主要利用了数据挖掘的归纳预测功能。通过对海量营销数据的挖掘,从而发现某类营销的规律,针对客户的营销现状进行预测,并依据挖掘出的规律信息对当前方案进行智能调整,进而提高营销性价比。

数据挖掘技术又称数据库中的知识发现,它是一种决策支持过程,基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等前沿技术,可以帮助使用者做出归纳性的推理,从而预测未来。

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