營銷人必看的四個數(shù)據(jù)營銷方法論，你知道幾個？
???谷歌每天要處理大約24PB的數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook每天要處理23TB的數(shù)據(jù)，Twitter每天處理7TB ，百度每天大概新增10TB的數(shù)據(jù)。
騰訊每日新增加200-300TB的數(shù)據(jù)，淘寶每日訂單超過1000萬，阿里巴巴已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)量超過100個PB?？紤]一下，為什么越是行業(yè)壟斷巨頭就越擁有海量數(shù)據(jù)呢？
對任何擁有特有數(shù)據(jù)的公司，都應(yīng)該考慮怎么讓數(shù)據(jù)盈利。
來源：帖易VMLTEEIN（微信號：VMLTEEIN）
作者：跑跑&韓梅梅
一、數(shù)據(jù)收集沒想象中那么復(fù)雜，重要的是發(fā)現(xiàn)
很多企業(yè)甚至是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，或者不知道該如何使用手中已有的數(shù)據(jù)資源，白白浪費(fèi)掉優(yōu)化改進(jìn)的好機(jī)會；或者認(rèn)為大數(shù)據(jù)只有BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭才有，一個小網(wǎng)站或APP應(yīng)用是沒有大數(shù)據(jù)的，果真是如此嗎？
看一個簡單的例子：微博段子手們最平常不過的數(shù)據(jù)收集↓
拋出一個限定話題得到各方粉絲回應(yīng)，第二天可參照由微博點(diǎn)贊自動生成具有代表性的意見進(jìn)行概括歸納，將1k+的評論總結(jié)起來制成9條Tips，二次加工后發(fā)出獲得6k+轉(zhuǎn)發(fā)、4k+評論和4k+贊，典型的UGC手到擒來，絕對的ROI穩(wěn)賺不賠。
一個網(wǎng)站或一個APP所包含的數(shù)據(jù)信息都是數(shù)字營銷的基礎(chǔ)。
通過分析來自網(wǎng)站及競爭對手的定性與定量數(shù)據(jù)，可以驅(qū)動用戶及潛在用戶在線體驗(yàn)的持續(xù)提升，并提高我們的數(shù)字營銷業(yè)績。
又如，法國的一些航空公司推出免費(fèi)的APP方便旅客在移動設(shè)備上跟蹤自己的行李，之后在追蹤的數(shù)據(jù)平臺上發(fā)現(xiàn)一部分商務(wù)旅行客戶中途在某一城市進(jìn)行短暫的商業(yè)會晤不需入住酒店，行李成了累贅，于是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務(wù)，此項服務(wù)每周的新創(chuàng)造大概可達(dá)100萬美元。
正是基于對數(shù)據(jù)的洞察產(chǎn)出附加價值。對數(shù)據(jù)的掌控，就是對市場的支配，意味著豐厚的投資回報。
二、 數(shù)據(jù)是有情緒的，假如別人要你推薦一只股票
數(shù)據(jù)的形式多種多樣，呈數(shù)量級爆發(fā)的UGC內(nèi)容可以被我們拿來運(yùn)用？一個新穎點(diǎn)的例子，譬如最近從5100點(diǎn)+飛瀉而下的中國股市，股民巨量的埋怨和牢騷能以怎樣的數(shù)據(jù)化形式展示？
“除了耐心等待，最好再找個地方讓自己發(fā)泄一下，找些跟自己同病相憐的人，還能緩解一下壓力，避免跳樓。彈幕，就是最好的形式了。”—有人建了一個網(wǎng)站,在K線圖上配上彈幕供吐槽...
結(jié)果被同樣郁悶的股民玩的特別魔性↓這匯集出的數(shù)據(jù)隨著K線走勢變化擁有了實(shí)時鮮明的情緒特征，可以在一定程度預(yù)估使用者下一步賣出或繼續(xù)持有的動向。
拿買股票來說，推薦者會繼續(xù)購買并且推薦給其他人來加速某個公司股票（或?qū)嶋H產(chǎn)品）的成長，而貶損者則能破壞其名聲，不僅僅停止購買，而且勸說周圍朋友，在負(fù)面的口碑中阻止其成長，NPS凈推薦值則反映了類似多與空、褒與貶這兩股力量較量的結(jié)果。
回到廣告，這些來源于門戶或垂直類網(wǎng)站、電商平臺購物用戶的打分與評論、社會化媒體如微博、論壇、微信、應(yīng)用等的用戶評論文本數(shù)據(jù)以及客服系統(tǒng)的語音數(shù)據(jù)和評價文本數(shù)據(jù)，可以統(tǒng)稱為“用戶反饋數(shù)據(jù)”。
我們可以結(jié)構(gòu)化處理后，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，識別“貶損者”和“推薦者”，全面和快速的計算NPS，并了解“貶損者”的貶損原因。
若進(jìn)一步關(guān)聯(lián)整合“用戶行為數(shù)據(jù)”，我們還可以了解“貶損者”的歷史“用戶行為數(shù)據(jù)”，有利于我們更好的洞察用戶，優(yōu)化用戶體驗(yàn)和改進(jìn)產(chǎn)品方向；同時還能定向“推薦者”展開更多的優(yōu)惠促銷或附加增值服務(wù)。
當(dāng)廣告商掌握了數(shù)據(jù)，能夠向客戶傳輸更加相關(guān)的和更加有趣的信息，潛在客戶們甚至可以根據(jù)自己的需求定制一些廣告信息，可能會做出更好的購物決策，并有助于廣告商提升銷售業(yè)績。
三、基本的5W1H問答也能玩轉(zhuǎn)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)
Kotler（科特勒行為選擇）模型從市場的特點(diǎn)來探討消費(fèi)者行為，更容易進(jìn)行定量研究：
以推廣營銷某款手機(jī)為例，我們將要研究的數(shù)據(jù)可綜合為5W1H：
1.Who & Whom：購買這款手機(jī)的人群分類？還要弄清誰是決策者，誰是使用者，誰對決定購買有重大影響以及誰是實(shí)際購買者；
2.What：不同手機(jī)品牌的市場占有率、具體型號的銷售情況；
3.When：了解在具體的季節(jié)、時間甚至?xí)r點(diǎn)所發(fā)生的購買行為，比如配合節(jié)假日促銷；
4.Where：研究適當(dāng)?shù)匿N售渠道和地點(diǎn)，還可以進(jìn)一步了解消費(fèi)者是在什么樣的地理環(huán)境、氣侯條件、甚至于地點(diǎn)場合使用手機(jī)；
5.How：了解消費(fèi)者怎樣購買、喜歡什么樣的促銷方式，比如是去線下體驗(yàn)店還是看測評視頻等；
6.Why：探索消費(fèi)者行為動機(jī)和偏好，比如為什么喜歡特定款手機(jī)并拒絕別的品牌或型號；
不同特征的消費(fèi)者會產(chǎn)生不同的心理活動的過程，通過其決策過程導(dǎo)致了一定的購買決定，最終形成了消費(fèi)者對產(chǎn)品、品牌、經(jīng)銷商、購買時機(jī)、購買數(shù)量的選擇。
數(shù)字營銷人員如果能比較清楚地了解各類購買者對不同形式的產(chǎn)品、服務(wù)、價格、促銷方式的真實(shí)反應(yīng)，就能夠適當(dāng)?shù)赜绊憽⒋碳せ蛘T發(fā)購買者的購買行為。且數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以貫穿營銷價值鏈的廣告、公關(guān)、官網(wǎng)、電商、CRM各個環(huán)節(jié)，覆蓋用戶能力會更加全面和強(qiáng)大。
四、 數(shù)據(jù)是拿來用的，不僅僅是拿來看
買一只股票尚需數(shù)據(jù)分析，展開一項持續(xù)的廣告營銷活動當(dāng)然更應(yīng)該建立在有數(shù)據(jù)衡量的基礎(chǔ)上。
比如Uber的數(shù)據(jù)科學(xué)家建立了“基于地理位置的打車需求模型”（Location-based demand model），每天實(shí)時更新的熱點(diǎn)地圖可以有效幫助車主縮短空載時間，同時幫乘客減少等待時長。下一步，車主會知道提前去哪里等待可以載到更多的乘客啦。
PRADA在紐約的旗艦店中每件衣服上都有RFID碼，每一件衣服在哪個旗艦店什么時間被拿進(jìn)試衣間停留多長時間，數(shù)據(jù)都被存儲起來加以分析。某一系列衣服銷量很低，以往是被直接干掉。但如果RFID傳回的數(shù)據(jù)顯示這系列的衣服雖然銷量低但進(jìn)試衣間的次數(shù)多，那就能另外說明一些問題。
也許在某個細(xì)節(jié)的微小改變就會重新創(chuàng)造出一件非常流行的產(chǎn)品，這類衣服的下場會截然不同。有點(diǎn)像電商分析購物車數(shù)據(jù)來提高轉(zhuǎn)化率，若大量客戶都選中了某件商品放入購物車卻沒有最終結(jié)算，說明它是熱門產(chǎn)品，但可能有些小問題，適當(dāng)變更價格或服務(wù)條款可能就會產(chǎn)生巨大的變化。
數(shù)據(jù)的使用能夠使對企業(yè)的經(jīng)營對象從客戶的粗略歸納還原成一個個活生生的客戶，了解他們喜歡什么討厭什么，并更有針對性，越能滿足客戶的需要，ROI就更高。
廣告主通過數(shù)字營銷，更可能運(yùn)用全新的視角來發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會和重構(gòu)新的商業(yè)模式。過去看不到的東西都能看到了，即有了全新的視野。
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