大数据在数字营销中的5大应用

大数据给营销人员带来了机遇和挑战。数字营销人员可以获取更多信息，以进行全面的营销分析。但是，这种情况要求他们具有利用统计数据和指标来帮助他们制定营销策略的深入知识。在本文中，我列出了大数据在数字营销中的前5个应用。

数字营销

Diggity Marketing在Unsplash上拍摄的照片

预测需求

最常见的应用之一是公司利用大数据来预测需求。需求预测很重要，因为它可以减少缺货的风险并控制生产成本，并且还带来了增加收入的新机会。通过回顾过去的数据，公司可以了解以前哪种方法最适合他们，为什么这样做，并且将来可以尝试创建同样的神奇效果。

例如，当弗朗西斯飓风于2004年袭击佛罗里达时，沃尔玛的首席信息官决定研究兆字节字节的购物者历史记录，并弄清楚几週前查理飓风袭击时销量最高的购物者。数据显示，除了手电筒和暴风雨前流行的其他产品外，草莓Pop-Tart的销量比平时高7倍。沃尔玛迅速储备了大量的草莓Pop-Tart，在飓风来临前几乎售罄。

规划未来的活动

过去数据的另一种用法是，营销人员可以更準确地计划未来的广告系列或活动。例如，像麦当劳这样的连锁餐厅可以利用客户订单信息来确定其产品在营销活动中的表现。营销人员会了解哪些餐点受欢迎且有利可图，哪些餐点既不受欢迎也不有利可图，哪些餐点介于两者之间，等等。根据收集到的数据，将来可以调整价格和菜单以获得更好的营销效果。

制定更明智的定价决策

传统上，公司会根据基本信息（例如产品成本，需求或总体市场价格）为其服务或产品定价。借助大数据，传统的定价策略已得到很大改善。 大数据分析可以更彻底地揭示哪些因素会影响不同细分市场的价格认知。这些因素在不同情况下会有所不同，其中可能包括更广泛的经济形势，产品偏好等。通过大数据分析，营销人员能够为他们的产品和服务设定最佳价格。

例如，在B2B领域中，公司倾向于尽可能细化价格决策，因为每个业务都与其他业务不同。大数据通过自动识别狭窄细分市场并与历史交易数据匹配的过程，使此过程变得更加容易。最终，发现了驱动每个细分市场价值的因素，这有助于做出更好的定价决策。

**个性化定位 **

个性化营销也称为一对一营销，它是在进行数据分析后创建并向受众个人或群体传递消息。营销人员分析消费者的数据，例如地理位置，浏览历史记录，点击流行为，购买历史记录等，以更好地了解其受众并提供更多定制服务。

此营销策略广泛用于产品推荐，针对性的电子邮件/广告等。亚马逊是一个很好的产品推荐示例，它使用市场购物篮分析进行交叉销售。大数据可帮助亚马逊根据客户的购买历史以及其他购买同一商品的人的购买历史来推荐产品。同样，对于有针对性的电子邮件，大数据可帮助揭示有关客户的信息，包括他们的兴趣，他们使用的是哪种特定产品等。其想法是与客户建立个人纽带，这可以增加销售量。

进行客户情绪分析

为了更好地了解客户，公司不仅会在整个购买过程中收集客户信息，而且还会在社交媒体渠道上提取客户评论以进行情绪分析。情感分析（也称为观点挖掘）是关于分析客户评论背后的潜在情感-无论是正面，中立还是负面。收集客户反馈后，公司便有权了解市场如何看待其品牌或产品，然后他们可以根据需要进行改进，甚至创造新的商机。

结论

大数据在数字营销中起着重要作用。在数字时代，像Octoparse这样的数据收集软件公司使精通非技术的营销人员比以往任何时候都更容易提取数据。根据数据的理解做出决策可以导致业务上的重大突破，例如更好地控制库存，节省更多资金并最终提高销售营业额。

作者：米莉