體育服飾品牌如何進行大數據營銷

⑴ 如何用數據「量化」品牌營銷和效果營銷

互聯網營銷現在越來越重視數據，越來越重視精細化營銷，通過數據的指導來衡量營銷的效果，每一步微型調整都會引起數據的變化，再根據數據的變化進行調整。

忠誠度更多的是指復購率是多少，尤其是一年復購的用戶比例，三年復購的用戶比例是多少，有了這些數據標准就可以量化進行統計。

在量化前，先記錄品牌活動之前的數據指標都是多少，然後品牌活動後，看數據指標變動了多少，再跟以往的活動數據效果進行比較，就能查看這次品牌營銷活動的效果如何了。

二 效果營銷的數據「量化」

這一塊是目前做的比較成熟的，因為每一步數據都是可以跟蹤的，從曝光，到點擊，再到咨詢，購買，復購，一個用戶所有的購買流程都能記錄下載，在每個頁面停留了多長時間，頁面瀏覽熱力圖是什麼樣子的，最後是在哪一個按鈕上進行了成交。

所有的效果營銷平台都提供了詳細的數據報表，不需要我們進行二次開發，我們只要根據自己的業務，羅列好計算公式，找到各個數據指標，然後再到數據報表後台找出相關數據，進行橫向和縱向的比較就可以了。

⑵ 如何用好大數據，給企業品牌營銷創造實際價值

當前各種信息呈現爆炸式發展，各種數據分析及其應用程度也越來越廣，但是大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
通過利用大數據分析，不僅可以發展信息優勢，且可從使用數據了解過去品牌價值的積累，使用大數據中包含的信息，預測和把握將來品牌發展機會，主動轉變為品牌營銷方式，形成自身的優勢。在用於處理數據的底層技術、平台和分析功能不斷革新以及用戶行為變革的推動下，大數據的可能性將繼續快速演變。使用大數據技術和分析將成為關鍵競爭指標，且可能會給行業帶來新的競爭對手或競爭方式。

⑶ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

⑷ 大數據營銷的流程是什麼

1.數據採集

數據採集其中分為線上與線下，而在這其中可以分為線下門店數據採集器安裝、在特殊場景利用數據採集、利用LBS技術通過地域區分數據與通過線下採集數據來進行線上數據分析對比。

線下門店數據採集與在特殊場景利用數據採集：線下門店數據採集是在指定的門店中安裝一個數據採集器，採集到店顧客手機識別碼；特殊場景採集數據是利用數據採集器，採集指定區域的手機識別碼。

LBS技術通過地域區分數據：LBS通過指定區域、地點來精選數據採集調取。通過鋪設的數據採集器來進行實時的數據採集，而通過LBS來進行把所需要區域的數據調取出來，加以利用。

2.數據清洗

原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。

原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。

對於非結構化的數據我們也需要通過大數據平台進行數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能後續統計分析的速度。

3.數據運用

前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。

數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。

除了數據可視化，用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。

⑸ 企業如何完成一次大數據營銷

企業如何完成一次大數據營銷

當企業找到了合適的數據平台，大數據營銷的步驟就相對簡單很多了，尼爾森認為，營銷者只要一句以下5步，即可完成一次全流程的大數據驅動的精準營銷活動。

一、確定對象：

一般而言，大企業往往有自己的市場細分模板，以及品牌傳播目標人群定位，當大型企業在營銷活動時與大數據平台對接，現實中往往是一個經驗指導的人群選擇。因為大型企業自身的客戶細分模型與大數據平台的客戶標簽未必能夠建立一套無縫的「對話機制」。尼爾森在美國已經建立了連接大數據管理平台與企業個性化細分模型之間的「對話機制」。尼爾森中國的行為標准細分模型也已經落地實施，以滿足企業界對大數據營銷與戰略市場細分相連接的需求。

二、確定預算：

數字媒體最大的優勢是，無論是大花費還是小金額，營銷者都可以精準找到自己希望找到的消費者。當然，話費金額較小時，可能能夠觸達到的目標消費者也相對有限。確定數字媒體預算時，尼爾森的建議做法是基於歷史數據通過營銷投放優化模型，在電視、互聯網、平面、戶外等媒體之間確定合適的花費比例：在互聯網媒體上，根據不同媒體的貢獻程度，進一步分配在搜索、展示、視頻、郵件、官網等分配合理的預算。如果大數據平台支持以及數字推廣媒體方支持，可根據不同的消費者，在不同的廣告位置進行精準競價投放，以最大限度的利用推廣話費所獲得的回報。

三、實時監測：

推廣投放之後，企業必須知道自己的推廣投放是否有效，是否觸達了當初設計的目標消費人群，是否引起消費者共鳴，消費者是否能夠記住廣告，記住品牌等。一般而言，很多消費者會針對推廣曝光和非曝光組合進行對比，再進行推廣實時效果測試，並對比不同平台、不同形式的推廣之間的表現差異；同時大企業的營銷者希望對比電視廣告的人群特徵與互聯網廣告人群的特徵，對比DRP（毛評點）和IGRP，為後續的推廣決策做支持。

四、效果評估與優化：

推廣投放之後，一般而言，線上線下的銷售都會得到一定的提升，企業的品牌認知度等指標也會得到提升，但到底提升了多少，投資回報怎樣，往往是營銷決策者關心的問題。

五、資產入庫與整理：

實質上應該在推廣投放的同時就進行數據收集，企業在自身能力與資源允許的情況下，可以通過收集每次營銷獲得消費者響應、關注、興趣或搜索、點擊等數據，來豐富和壯大自己的消費者數據管理平台。

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⑹ 網路營銷大數據實際操作七步走

網路營銷大數據實際操作七步走

對很多企業來說，大數據的概念已不陌生，但如何在營銷中應用大數據仍是說易行難。其實，作為大數據最先落地也最先體現出價值的應用領域，網路營銷的數據化之路已有成熟的經驗及操作模式。

一、獲取全網用戶數據

首先需要明確的是，僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時，還要與互聯網數據統合，才能准確掌握用戶在站內站外的全方位的行為，使數據在營銷中體現應有的價值。在數據採集階段，建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平台後，還要與第三方公用DMP數據對接，獲取更多的目標人群數據，形成基於全網的數據管理系統。

二、讓數據看得懂

採集來的原始數據難以懂讀，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓「天書」變成看得懂的信息。

這個過程中，需要建立、應用各類「庫」，如行業知識庫(包括產品知識庫、關鍵詞庫、域名知識庫、內容知識庫);基於「數據格式化處理庫」衍生出來的底層褲(用戶行為庫、URL標簽庫);中層庫(用戶標簽庫、流量統計、輿情評估);用戶共性庫等。

通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特徵、偏好、興趣特徵和商業價值特徵。

三、分析用戶特徵及偏好

將第一方標簽與第三方標簽相結合，按不同的評估維度和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶劃分成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息(性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等)、動態信息(資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等)、實時信息(地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作)分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。

四、制定渠道和創意策略

根據對目標群體的特徵測量和分析結果，在營銷計劃實施前，對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更高的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提高目標用戶人群的轉化率。

五、提升營銷效率

在投放過程中，仍需不斷回收、分析數據，並利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析，對用戶轉化率的貢獻程度進行評估，在營銷過程中進行實時策略調整。

對渠道依存關系進行分析：分析推廣渠道的構成類型與網站頻道、欄目的關聯程度(路徑圖形化+表格展示);

對流量來源進行分析：分析網站各種推廣渠道類型的對網站流量的貢獻程度;

對用戶特徵及用戶轉化進行分析：分析各個類型的推廣渠道所帶來的用戶特徵、各推廣渠道類型轉化效率、效果和ROI。

六、營銷效果評估、管理

利用渠道管理和宣傳製作工具，利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品，製作數據圖形化工具，自動生成特定的市場宣傳報告，對特定宣傳目的報告進行管理。

七、創建精準投放系統

對於有意領先精準營銷的企業來說，則可更進一步，整合內部數據資源，補充第三方站外數據資源，進而建立廣告精準投放系統，對營銷全程進行精細管理。

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⑺ 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

⑻ 大數據時代，怎麼做好數字營銷

移動互聯網時代，數字營銷的本質是構建品牌在數字化媒體（PC端及移動端）的內容分發能力。而品牌內容的分發能力，已經成為品牌在數字化時代是否能夠成功的核心能力，不是可選，而是必選。

那麼，企業如何建立自己的品牌數字化內容分發能力、如何通過數字手段進行品牌認知性攻擊，構築品牌內容資產及被動流量？一場成功的數字營銷戰役怎麼打？至少需要具備五大成功要素：

廣告營銷首先不是一種創意工作，首先是一種關於消費者心智的科學，營銷的本質是要佔領消費者心智，所以我們要研究品牌的核心價值是什麼？需要佔領消費者的心智點是什麼？在目前的競爭環境中，品牌如何營銷才能有效地佔領該消費者心智點，採取怎樣的競爭策略？不同的競爭策略決定了之後營銷的赤裸創意點完全不同，比如採取捆綁第一名的競爭策略，就需要採用強沖突及挑戰性的創意內容；不對稱競爭的差異化競爭策略，就需要採取自成一派的差異化創意內容等等。

創意是數字營銷的起點，也是根本；優秀的創意才能賦予內容自傳播效應、病毒傳播的能力，才能真正使用到移動互聯網營銷的最大的優勢，赤裸大創意才會讓這場數字營銷戰役還未開打，就具有了核彈裂變的能力，就如孫子兵法所說，未戰而先勝。

移動互聯網時代的數字營銷戰役無疑都是在社會化媒體上發起的，也無疑要在手機端進行傳播；而移動互聯網時代品牌營銷最大的區別在於：廣告失效了。為什麼廣告在移動互聯網時代會失效呢？道理很簡單，因為在移動互聯網時代，消費者的主權被無限放大，用戶可以自主地選擇是不是看廣告，這樣選擇的結果很自然的是用戶自動跳過了廣告；在移動互聯網上，用戶不消費廣告，而是消費內容。所以說，電視的時代是廣告的時代，而移動互聯網時代則是內容的時代。

第四、傳播路徑的選擇

第五、飽和度的資源放大

以上就是數字營銷需要具備的五大成功要素。一場成功的數字營銷戰役並不簡單，但企業做好了數字營銷，能為傳播擴散起到強力支撐的作用，帶來高營銷的精準流量。

⑼ 企業的大數據營銷方案該怎麼去做

企業要做大數據營銷就需要通過大數據平台，將企業碼賣各個部門之間的數據打通，串聯並相互融合，從而指導企業制定科學的營銷方案。
首先把各個部門的數據匯總到一起，通過對這些數據分析，掌握用戶的精準信息，建立用戶畫像，定義用戶屬性。同時企業要知道自己產品的定位是什麼，產品賣點是什麼等，對不同的對象採取不同的營銷策略，直擊痛點，實現轉化。
然後搜集客戶的個性化信息和需求，推送購買建議和相關促銷信息，到提供跨渠道的客戶購買體驗，以及激發相關的品牌聯系。利用小蜜蜂大數據平台進行數據挖掘和分析，發現客戶思維模式和消費行為模式，指導產品的研發與新技術方向。
最後進行全渠道營銷：整合並分析用戶在終端的行為數據，幫助企業打通外部廣告營銷、自有終端平台、會員營銷、商品分析等多種營銷渠道。其具體具體流程可歸納如下：
1.數據採集
數據採集其中分為線下與線上。線下是在指在門店或某個商圈族搭內放置一個數據採集裝置，採集周圍用戶的手機資源。線上是指利用LBS技術對指定區域、地點來精選數據採集調取。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗，也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。 
原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能加快統計分析的速度。
3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更遲穗逗加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。

⑽ 品牌營銷利器！如何通過大數據推出爆款新品

傳統的新品在洞察市場機會時，往往是根據市場部，咨詢公司或者其他行業報告進行分析的，然後再粗略的預估新品的市場潛力。對於品牌來講，這種方法限制的新品的研發效率，並且不確定是否符合市場期望。

孫子兵法有雲： 知己知彼，百戰不殆 。如果把這句話搬到新品研發過程中，依然適用，可以這樣理解，

知己 ，了解品牌自身情況，市場佔有率，內部運作流程，品牌影響力，品牌運營以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消費者在哪，消費者是誰，消費者的興趣傾向；了解品牌的競爭對手，他在哪，什麼樣的，有哪些優勢和弱勢。

接下來，我們就聊聊，再者大數據時代，怎麼洞察市場，挖掘具有競爭力的新品。

人人都在討論大數據，那麼大數據的核心價值是什麼？能做哪些事情？我們拆解一下這個詞，分為 「大」 和 「數據」 。

何謂「大」？簡單來講，可以理解為它的覆蓋面廣，全面，無所不能，龐大的。

何謂「數據」？即為根數據（Metadata），散落在各處的信息，咨詢，資料等。

兩個字組合起來可以轉譯為，人類可以通過龐大的根數據，應用到生活的各個方面。

大數據的核心價值就在於它的 商業價值 。通過從龐大的數據中，挖掘最有價值的信息，並應用到實際場景中。

大數據時代，人與互聯網緊密相連。標記和記錄一個人的信息，不再僅僅是通過身份證，而是有無數個根數據組成。根數據不是對象本身，它只描述對象的屬性。例如，描述人的通俗的話語：

其中根數據為，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窩，對應的值為一米二，身高一半，黃，臭和上銹。

當然，我們也可以通過根數據，了解整個人的信息，也就是所謂的用戶畫像。

以往，傳統線下商店裡，消費者買了什麼，是誰買的，為什麼買，他有什麼特徵，這些資料對於商店來說，是完全不清楚的。不過，這些事情對於大數據，簡直是輕而易舉。消費者在網上的記錄十分詳細，他的收入情況，地址甚至是生活習慣都可以探查清楚。

這也是大數據的魅力所在，當然，我們也可以將大數據能力矩陣，賦能在品牌新品的創新上，通過洞察市場機會，甄選產品概念並預估市場潛力。

盲目的投放和發布新產品，會受到市場的打擊，提前預知消費者的興趣傾向，購買喜好將會對新產品起到積極的正向作用。

用戶在互聯網上的多年的行為數據，都會詳細記錄在伺服器，數據可能會散落在各個網站。但，這些數據能夠詳細描述用戶的特徵，都需要哪些數據？

用戶基礎數據

這部分數據描述了用戶的基本特徵，能夠確定 用戶是誰 。具體可以包括，

姓名，性別，年齡，職業，收入，地域，注冊地，常用ip，手機型號等。如果該用戶是實名注冊，那這些數據可以很容易獲取。但若是非實名，就需要後期通過模型推斷其各個屬性，如用戶的性別判斷，筆者在之前的文章中也有所描述，可以參考下《 AI驅動的電商用戶模型：性別屬性是如何確定 》。

購物數據

購物數據，是用戶在電商網站上發生了購買行為，所記錄下來的數據，從購買數據中可以提取出很多有價值的信息。

當用戶對某件商品發生了購買行為，就意味著對商品有需求，商品對他有價值。

緊接著，如果用戶周期性購買，那麼用戶就是該商品的絕對忠誠用戶。

再者，用戶瀏覽，搜索，加購，關注行為，也能反映用戶對商品的傾向

不同的購買行為，能夠對用戶定義不同的標簽，從而衍生了如下的數據維度：

購買力： 通過歷史消費記錄，收集訂單價格信息，再根據其消費額度，判斷用戶的購買力，詳情也可以查看筆者之前文章《 電商購買力模型：用大數據解鎖智慧營銷的新姿勢 》

促銷敏感度： 用戶訂單中，有優惠的訂單比例。這個數據能夠對品牌商的促銷和促銷力度提供指導作用。

還有，用戶忠誠度，復購周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行業數據

當然，不單單要知道用戶的信息，還需要了解自己和對手市場情況，有針對性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉絲，探查粉絲不同性別，區域和年齡層對產品屬性的青睞。舉個簡單例子，YSL粉絲群體中，一線城市品牌的金牌會員，年輕人更喜歡粉紅色的口紅，又喜歡短款，那麼品牌可以針對這些人群有的放矢的研發新產品。

其次，了解競品情況，跟進競品市場。每個品牌的產品線不一定相同，sku池深度迥異。對於競品品牌的爆品，我們可以針對性拉取爆品的粉絲，了解他的用戶群體，並應用到新品研發策略中。

社交數據

社交數據能夠更全面的認識品牌的人群，深度的理解用戶的社交屬性，在媒體上的發聲態度，可以更加立體的理解用戶群。

根據上述數據標簽，能夠充分的了解用戶的需求點在哪裡，新產品做到有的放矢。再通過大數據能力輸出與產品匹配程度較高的用戶群體，這可以為新產品的冷啟動帶來一批種子用戶。

新品營銷和品牌營銷的套路基本相同，任何的新品對於用戶來說，都需要經過「接觸-認知-認識-認可」的一個過程。不過，在新品上市時，我們需要通過大數據，來完成用戶對新品的接觸和認知過程。也可以認為，這是新品的冷啟動過程。

做過社區的朋友都應該知道，冷啟動的種子用戶，對於新產品有多麼的重要。尋找精準的流量對新品帶來的效果將是不可估量的。

這部分精準流量的篩選，可以分為三個階段，預熱期-爆發期-收尾期

預熱期：擴大人群范圍

預熱期的目標就是希望可以讓更多的人了解新品，讓用戶能夠真的感知到新品的優勢和創意點。此時，需要挖掘新品可能存在的潛在用戶流量，把數據范圍擴大新品所在品類，甚至相關品類。凡是對新品所在品類或者相關品類有過購買，瀏覽，搜索，收藏或者加購行為的用戶，都要進行觸達。

爆發期：尋找精準流量

爆發期即為收割期，春季栽的稻子該去收割了。其實就是把預熱期觸達的用戶，進一步精準篩選，選出頭部流量。此時，可以結合公司內外的資源對這部分用戶進行邀請制的測試，使用新產品，優惠補貼，評測或媒體公關。進而將頭部流量轉化為已購用戶和品牌粉絲，再通過這部分人群的口口相傳，達到很好的口碑傳播效應。

收尾期：人群二次觸達

當然，並不是每個精準用戶都會買單，各種各樣的原因導致部分用戶掉隊。可能是當時忘記了，可能當時手頭上有其他工作，可能對促銷不是很滿意，等等。對於這部分人群，我們仍需要再次觸達。通過數據篩選出這部分用戶群，然後進行大力度促銷，最後在觀察其數據情況。

當然，以上只是新品冷啟動過程中，對人群的玩法。後續還有很多，涉及營銷策劃、創意、傳播、新媒體、商家/貨品，線上&線下聯動營銷等。但，核心的點仍然是 洞察市場和了解用戶偏好 ，這樣才能推出爆款產品。