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    有了龐大的并格式多樣的數據就算是大數據了嘛？不是！只有當數據被利用，并創造出商業價值，并能進一步推動商業模式變革時，大數據才算真正誕生。你知道的還只是皮毛而已，那我們如何發現營銷數據背后的價值呢？

    大數據的波濤早已來襲。是否量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據？

    NO！當全量數據通過某種手段得到利用，創造出商業價值，并能進一步推動商業模式的變革時，大數據才能真正誕生！當數據能被一線營銷人員自己使用起來，大數據的價值才能被實現！

    如何發現營銷數據背后的價值？

    1、一個消費者的數據是如何產生價值的？

    以時下熱門的打車軟件為例，當你使用一個APP打到出租車的時候，會產生一次交易，交易完成后，會有一次的紅包分享機會，你發到朋友圈，會使更多的人來使用這個APP，與此同時，紅包上面會產生第三個品牌LOGO。

    在這次交易里，一個消費者在同一個場景下會有三個方面的作用——內部產品購買價值，其他品牌流量價值，自媒體傳播價值。

    在這里，有一個衡量公式，用這個公式，可以完成單個消費者三方面價值的測量。

    傳播價值：消費者將紅包分享到朋友圈或其余社交媒體時，紅包天然帶來了鏈式反應，吸引了更多的用戶的持續使用或是對于Apps的下載，如果一個新客的獲取成本與老用戶的激活成本是某個值，那么這種鏈式反應就必然可以帶來可以計算的傳播價值。

    內部購買價值：就是消費者在這個場景下的消費額度，比如這趟打車花了35元，那么此時的內部價值就是35元。

    外部流量價值：就是消費者將紅包分享到朋友圈或其余社交媒體時，給第三方品牌所帶來的曝光價值，一個消費者的朋友圈如果有1000好友，那么假設10%的好友會看到，2%的好友會點擊，這個外部流量價值就可以相應看出來。

    2、如何衡量數據的投入產出？

    多：能盡可能多的采集受眾行為數據。識別用戶及其行為，收集信息，采集受眾的行為數據。使用APP越多，收集信息越多。收到的數據越多，能得到的信息越全面。

    快：盡可能的把數據利用起來。飛速發展的時候，數據已有，產品不能落后。盡可能接觸，頻繁通過自動化互動，盡快利用采集數據。與客戶互動（客服，廣告，推薦，活動）的總頻率與接觸點的總量，與互動的頻次成正比。快速利用數據發展產品，牢牢抓住用戶心意，先入為主。

    好：在對的時間和媒介，把對的內容給對的人。盡可能發揮好的優化項，以及推送內容的相關的頻率度。質量是不可輕視的關卡，一旦質量低下，前面前功盡棄。更佳的用戶體驗，更完善的UI設計，都是影響用戶下一個動作的節點。

    省：Social時代的新模式，已經由漏斗化轉化成層層的波紋的傳播，就像在池塘投入一個小石子，也能產生最大的一個提升。大數據以廣博之力，激起社會波瀾。

    營銷人員“可用”的數據才有價值

    1、讓營銷人員“可用”才能實現數據價值

    數據落地的可能性首先發生于業務人員理解的基礎上，當數據的價值能被理解的時候，業務人員與IT的溝通也就通暢了許多。

    這種理解就是從“管”到“用”再到“精”的跨越式發展。

    管：數據基礎建設——業務與IT吵架，互不理解。

    用：數據應用——業務人員單方面操作。

    精：模型優化——數據驅動業務，共同走向人生巔峰。

    2、數據“可用”的挑戰：數據難關

    是你玩大數據，還是你被大數據玩？大數據的分析者一般都面臨著下面的問題。解決好這些問題，會大大縮短產品研發周期。

    如何把用戶的行為數據變成可理解的用戶畫像？

    要將用戶的行為數據變成可理解的用戶畫像，可以從兩方面著手：一是，從場景出發，構建用戶畫像。二是，建立人群畫像標簽體系。

    1. 從場景出發，構建用戶畫像

    用戶畫像的核心在于給用戶“打標簽”。不同的標簽通過結構化的數據體系整合，就可與組合出不同的用戶畫像。大數據技術的應用，拓展了企業獲取數據的來源和處理數據的方法，讓企業有機會得到更多的用戶樣本，從海量數據中找到那些真正對自己有價值的數據，從更多維度描述自己的用戶畫像。

    廣義上來說，找人，互動營銷，銷售轉化，推廣/口碑都是相互聯系與轉化，環環相扣的。

    1）找人：即瞄準用戶，首先要回答目標用戶的特征，聚集區域。找到目標用戶才能精準投放廣告，挖掘潛在客戶，激活流失會員。

    2）互動營銷：首先得回答品牌如何與不同的消費者溝通，解決這一問題后，數據可用于內容策劃，原生廣告，消費者生命周期轉化。

    3）銷售轉化：消費者可以接受怎樣的產品？哪些高價值的客戶正在流失？新品的潛在用戶在哪里？提升銷售，交叉銷售，個性化推薦就靠你了！

    4）推廣/口碑：你是否清楚消費者如何評價產品？數據的分析讓關鍵意見領袖（KOL）和品牌倡導者（brand advocator）發現你！

    2.建立人群畫像標簽體系

    把一個消費者按照第一方的數據和第三方數據整合的方式分成兩大部分，下面是自然人屬性的消費者，上面部分是品牌產生互動之后采集回來的數據。

    1）用戶信息識別：用戶身份的識別碼。如手機號、微博ID、open ID、會員號等，用戶不同數據源的信息整合。

    2）自然人屬性：用戶的人口統計學信息、興趣愛好、媒介習慣、消費力情況。

    3）品牌關系指標：用戶與品牌的距離，以及用戶對品牌重要性的綜合評估。衡量指標為：生命周期階段（注意、關注、購買）、用戶粘度、用戶活躍度、用戶價值、用戶流失可能。

    4）互動溝通傾向：用戶在與品牌溝通時，偏好的方式、內容、頻率等。衡量指標為：互動品牌傾向、互動渠道傾向（微博、微信、官網）、互動內容傾向（促銷活動、新品推送、專業知識）、互動利益傾向（游戲、調查、抽獎）、互動意愿。

    5）購買產品傾向：用戶喜歡的品類、產品，偏好的購買渠道。

    6）傳播影響力：用戶幫助品牌傳播的意愿、傳播的內痛、傳播的影響范圍。具體分類：傳播意愿、傳播內容傾向、傳播方式傾向、傳播渠道傾向、傳播影響力。

    這其實是一個導航系統，它的作用就是可以根據制定好的目標來衡量與消費者之間的距離。可以得知用戶購買傾向，如何互動，品牌傾向，以及用戶影響力。

    數據應用典型場景

    1、充分利用留存數據，發現潛在消費者

    對比曝光量和活躍用戶數，采集全部數據(包括互動數據, 電商銷售的數據,進用品的數據)分組，進行不斷溝通，發現互動率和覆蓋率上面產生的不同數據，轉化率、召回轉化率的數值。

    2、實時個性化：實現數據轉化價值

    再次利用電商數據，效果地綜合起來超過其他的幾個組，通過這個數據，匹配線上的實際購買這群人的ID和社交ID,，得出什么人喜歡他的品牌，得出特征，利用特征找到一批相似因素的更大的一批人，再進行二次的投放。

    不只是在廣告投放階段，數據能產生價值。更重要的在整個全生命周期階段，實施的個性化才是最佳的一種方案，包括訪客購買者模型，以及線上交叉銷售的模型，向上推薦銷售模型，交叉銷售模型，形成針對于訪客，購買者，忠誠購買者，即將流失用戶，潛在用戶的不同產品推薦，更精準的空降，讓用戶有受到關懷的貼心感受。

    實踐性是每一種營銷都必須遵循的規律，大數據亦是。任何的一個科技在成熟落地之前，都會經歷這樣一個曲線發展的過程，目前大數據的這種科技發展已經到了成熟期，不要做旁觀者，而是做推動者。（文/Social Talent）

    文章編輯：微網網絡   最好的微信商城系統盡在Micronet微網

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