《营销小百科》——数据凭什么能替代直觉,成为经验决策的新参谋?

Kaixin
09/25/2019 17:17


营销是一门艺术还是一门科学? 

五年前,大多数 CEO会将营销归类为创意产业,需要直觉、想象力和人才,只有5% 认为大数据是他们成功的核心。 

五年后,发生了颠覆性的变化,这个数字急剧上升。调查表明,超过60% 的公司都在营销过程中使用大数据。

作为企业增长的重要环节,今天我们要跟大家聊聊大数据如何促进市场营销。

创造力和人情味是否依旧为广告不可缺少的部分?

还是它们会被大数据算法完全取代?

数据: 历史评估和未来预测之间的“虫洞”

近十年,数据主要用于评估目的,包括查看活动的执行情况、成本和投资回报。有时,数据用于预测未来。 

现在,人们又认为数据是一个竞争优势,因为它可以反映客户的见解,并逐渐成为决策通过的重要指标。

人工智能,包括简单的自动化,帮助众多企业节省了数百万美元的不必要开支,拓展新市场,并吸引新的客户群。

在营销策略中添加实时,或是预测性响应,这样一来,企业就不必等到季度末才看数据了。



为什么使用数据驱动营销?


1.分析顾客声音中的情感成分

我们通常听到的客户声音,往往是抱怨或是吐槽。

社交媒体爆炸式增长之前,营销人员主要根据各项研究结果,或是几个实验志愿者的体验结果来推断顾客的实际需求。 

这种方式,不仅费时费力,得出的结果也不具有普遍性。

数据驱动的机器学习算法可以对论坛中的留言、评论或问题进行评估,并确定主题、所涉及的产品以及顾客的感受。 

这就像是为每一位愿意与你交谈的客户进行一次面试。 

这些工具的可靠性很高,因为它们都是通过使用真实的用户生成内容进行训练的。 

为了适应这个表情包盛行的世界,该算法也开始支持各种表情符号的使用。

2.A / B 测试和 Bandit算法

中午吃什么,做什么工作,去哪家公司,哪个方案最佳……这些问题一直困扰着选择困难症晚期的我们。

A/B测试和Bandit算法的出现,将会让我们脱离选择的苦海。

A/B测试

A/B测试方法(受控测试),人们通常称之为A/B,医学领域已经使用了几十年了。

在两个备选方案之间进行选择时,可以将其拓展为A/B/n,以容纳可能的所有选项。

具体来说,您创建两个或多个广告版本,并同时在您选择的平台上播放,从播放量、分享数和点赞数等数据,就可以直观地评选出最佳版本。

从市场营销的角度来看,收集这类数据可以达到节省资金的效果,避免资金可能会被浪费在效果不佳的广告上。

Bandit算法

Bandit算法,又称强盗算法,来源于历史悠久的赌博学。

想象这个场景:一个赌徒,面对多台单臂老虎机,他选择哪台才能获得最大收益?

每台老虎机的吐钱率都有所不同,怎样才能赢得尽可能多的钱?这就需要进行概率分析,判断出那一台机器的吐钱率最高。

如果他知道哪台老虎机的吐钱率高,经过无数次操作后,他将获得最多金额。

同理,假设用户对不同类型的内容的喜好程度不同,那我们可以优先推荐他最感兴趣的内容。

因此,Bandit算法可以最大限度地减少机会成本,即实现玩家的最大收益

A/B测试与Bandit算法的区别“相较于A/B测试,Bandit算法更适用于典型的测试-应用问题。Bandit算法的核心是尽可能避免低回报投机。”—— 克里斯·士多夫

  1. A/B测试采用先测试,选出最佳方案后再进行应用的策略。 
  2. Bandit算法,则不明确区分测试和应用阶段, 而是同步进行两个操作,并作出相应调整。
  3. 不同于Bandit算法,A/B测试完全没有考虑转化率时效性及其影响因素。

3.多渠道策略

数据的伟大之处在于,从一个渠道学到的经验可以顺利地用于另一个渠道。

例如,如果谷歌分析(Google Analytics)显示网站的访问者是人口统计的某些决定因素,这是通过Facebook广告定位类似用户的一个很好的评估方法,因为它可以对一些不常见类型进行补充。

优良的操作必定是稳定和可预测的。 

这正是数据在市场营销中的未来。 

4.通过销售漏斗快进

数据的应用更有利于建立强大的客户关系。 

通过快速了解客户的偏好,预测他们的行为,并且在他们提问之前给出答案,你就能快速且有效地实现客户转化。

数据有助于创建客户群,预测趋势,并为更快更好服务做足准备。 

此外,这些解决方案可以通过使用客户情报解决方案来自动化实现。解决方案的来源多种多样,如人口普查局、销售点、电视、社交媒体等。将这些信息收集整合到一个相关的仪表盘中,便于随时回答业务问题。

5.数据驱动营销的挑战

海量数据无从下手

做出最佳决策需要非常清晰的目标,而4Vs的大数据(数量、速度、多样性和准确性)作用不大。 

一家公司的目标是从数据中获得竞争优势,在以客户需求为中心的同时利用数据,来确定战略、相关的kpi和一些必要的原始数据。 

适时的微调整相比于整体的大数据转换,能创造更多产出。 

为了充分发挥这种方法的潜力,公司需要更好的数据存储方法、进行实时分析并给予充分支持。

因此,最好在启动数据驱动的项目之前征求高层的意见。

缺乏人情味

缺乏人情味,不仅仅让专家担忧,也让营销人员捏了一把汗。

技术,因其本身的单一化,可能会扼杀人类的感觉、创造力和最终的差异化。 

而长远来看,这种担忧是不必要的。因为它发生的几率微乎其微,大数据系统的信息来源于真实用户的输入,用户的多样性,不太可能带来完全相同的结果。



|总结|

此时此刻,建立在数据基础上的营销并没有让一切变得灰暗。 

事实上,它更加人性化、多样化,并更加贴合客户的需求,让客户更能感受到被重视。

这种营销方法正在生成一个微观利基市场。在那里,每个客户都受到重视,无论提出什么问题,都能得到相应的解决方案。 

或许,解决方案还有可能会突然出现在你的屏幕上,就好像会读心术一样洞察了你的全部想法。然而,他们没有读取你的思想,只是对你浏览过的历史网页进行了数据分析。

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