La aplicación de big data en la transformación de Internet empresarial

¿Cómo utilizar big data para realizar marketing para miembros? ¿Cómo utilizar big data para conectar a los consumidores y crear un circuito cerrado O2O interactivo? 65438+El 26 de febrero, en la sexta reunión de la Massive Big Data Research Association, Gu Jun, socio gerente de Yiyi Consulting, compartió algunos casos reales de implementación de big data en empresas tradicionales.

La llegada de la era del big data: aquellos que dominen la "cadena de demanda" ganarán el mundo.

Las ventas empresariales tradicionales se pueden dividir en tres eras: 1.0 tiendas físicas, 2.0 comercio electrónico por Internet basado en PC y 3.0 productos, servicios y marketing interactivos por Internet móvil.

Indicadores de evaluación en tres eras: la era 1.0 evalúa los envíos del canal, la era 2.0 evalúa el tráfico de la tienda, la tasa de conversión y el precio unitario del cliente, y la era 3.0 se centra en la segmentación persona-usuario basada en big data.

El pensamiento de Internet es el pensamiento del usuario, y los conocimientos de big data sobre los consumidores se convertirán en la fuerza decisiva en la futura competencia empresarial.

En el futuro, la cadena de suministro de las empresas minoristas llevará los productos a lugares donde los consumidores puedan verlos y llevarlos. La cadena de demanda consiste en encontrar los puntos débiles de los consumidores y crear demanda. Dominar la "cadena de demanda" significa dominar el derecho a hablar.

Práctica de big data y marketing de membresía

¿Cómo utilizar big data para convertir pérdidas en ganancias mediante un marketing preciso de los clientes existentes? El mercado se segmenta mediante big data y sus etiquetas se pueden dividir en ocho categorías: ubicación geográfica, características demográficas, valor potencial, ocasiones de uso, comportamiento de compra, motivación de la demanda, actitud de la personalidad y estilo de vida.

Entre ellos, los primeros cinco tipos de datos son datos estructurados, que pertenecen a etiquetas de baja dimensión y son relativamente fáciles de obtener. Los últimos tres tipos de datos generalmente no están estructurados y pertenecen a etiquetas de alta dimensión. , que son difíciles y costosos de obtener. La comprensión del consumidor consta de estos ocho aspectos. Cuanto más comprenda una marca las etiquetas de alta dimensión, más competitiva será.

La competencia futura romperá las restricciones de la industria y competirá por el tiempo y la atención de los consumidores. Es más importante que las marcas comprendan las tres etiquetas de alta dimensión: comportamiento de compra, motivación de la demanda, actitud de la personalidad y estilo de vida, y que puedan hacer uso de big data.

Los métodos de marketing tradicionales simplemente clasifican a los consumidores en función de los ingresos de sus pedidos. El método clave de la minería de big data es encontrar etiquetas de correlación, lo cual supone un cambio revolucionario en la agrupación de valores del usuario: agrupación y centroide.

Tomemos como ejemplo una determinada marca de cadena minorista que divide a los usuarios en siete categorías mediante etiquetas y desarrolla diferentes actividades de marketing y combinaciones de productos para diferentes tipos de clientes para ayudar a mejorar aún más la tasa de conversión. Las ventas mensuales aumentaron un 133% y las ventas mensuales de los clientes habituales aumentaron un 100%, un aumento de casi 100 millones de yuanes.

La tendencia de desarrollo de la próxima generación de Internet: bucle cerrado de big data, O2O interactivo

En la era de Internet, la "información del usuario" se ha convertido en un activo tan importante y manejable como " personas, dinero y cosas", se pueden obtener ganancias corporativas que superen las expectativas a través de capacidades de big data.

Ha llegado la era de la creación de valor para las empresas a través de la información del usuario, pero ¿realmente las empresas se dan cuenta de la importancia de la información del usuario? Las empresas aumentan las ventas comprando tráfico, pero ignoran la información sobre los clientes no convertidos que visitan la tienda. Las empresas tienen que analizar sus propios procesos comerciales y perder muchas oportunidades de obtener información de los usuarios.

Tomemos como ejemplo una determinada cadena minorista que encontró un cuello de botella en su desarrollo, con una alta tasa de membresía inactiva y una baja tasa de recompra de miembros. La gestión de la tienda se cambió a la gestión de usuarios. En medio año, se recuperó el 4% de los clientes perdidos, se activó el 6% de los clientes inactivos y los clientes activos aumentaron en un 10%.

Dirección de la organización de marketing futura: grupo de planificación de usuarios, grupo de marketing interactivo, grupo de edición de contenidos y grupo de tecnología de big data.

Grupo de planificación de usuarios: estudie a los consumidores desde la perspectiva de los consumidores, estudie los productos que el grupo necesita, qué contenido comunicar con el grupo, el entorno de compras del grupo, los servicios de valor agregado que se pueden brindar, y obtener los presupuestos de los diferentes grupos.

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