大数据品牌运营策划营销

㈠ 大数据时代汽车品牌营销解决方案

大数据时代汽车品牌营销解决方案_-数据分析师考试

随着移 动互联网、O2O和车联网的快速发展，数字类渠道贯穿了消费者选车-买车-用车的全过程。消费者的全面数字化，意味着消费者购车前后的行为均可以通过大数据分析进行全方位挖掘，从而实现在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务一系列过程的决策优化，这也成为程序化购买带给汽车品牌营销的一个重要突破。

对于汽车品牌来说，以数据和技术为核心的程序化购买既是挑战，也是重大的发展机遇。汽车品牌需要从以下四个方面，提升营销效率和效果：

一、我的消费者在哪?

随着品牌与消费者的沟通渠道的多样化，如何挖掘隐藏在互联网背后的潜在客户群，成为车企数字营销的首要问题。大数据时代，汽车品牌自身掌握的销售、用户调研等数据已经远不能满足其营销决策的需要，企业所关注的消费者特征和偏好等洞察，完全可通过其自然行为过程中留存的数据进行分析和挖掘。

二、我该如何提升与消费者的沟通效率?

事实上，传统线上营销采用的媒介购买方式，已无法满足消费者的个性化传播。消费者购车到用车是很长一段周期，期间存在诸多不确定性，汽车品牌可根据实时获取的消费者数据，通过程序化购买自动选择适合的媒体和广 告位，并借助智能创意实现广 告创意、目标人群和媒介的完美整合，而这一系列过程可以在短时间飞速完成。

三、我如何更好的服务客户?

消费者在购车前后的很多行为都会影响着身边的潜在客户，汽车品牌试图通过数字营销及数据的挖掘分析更好的了解消费者的兴趣偏好，来提高线上、线下与售前售后的用户体验，以此提高品牌影响力。

四、我的效果如何评估?

“我的广 告费用浪费了一半，但是我不知道是浪费了那一半。“这句广 告界名言将在程序化广 告的浪潮之下被冲刷殆尽。对一个目标客户从潜客到变成购买客户过程的数据纪录和反馈，对于渠道的预算分配和优化推广渠道的组合是有极大帮助的。

针对汽车营销传播中的四大痛点，悠易互通根据多年服务众多汽车客户的经验以及强大的系统开发和技术开发经验，提出了汽车行业的整体解决方案：

一、 DMP数据打通，支持企业全方位营销策略

悠易互通帮助汽车企业搭建专属数据管理平台(Databank 3.0)，收集车企在营销与运营过程中产生的海量线上、线下数据，实现企业第一方数据的聚合管理;并且通过与第三方数据(YOYI DNA)打通，在确保第一方数据安全的前提下，实现数据的互联互通，通过多维度的数据分析与发掘， 帮助车企对其目标消费者进行360度画像，并支持企业全方位的营销决策。

具体来说， 车企可以从各地经销商获取真实的购车用户的基本信息(如年龄、性别、地域等)，而YOYI DNA则在全网收集了以用户为核心的横跨网页浏览、搜索、电商购买、社交分享和广 告投放的数据，并且采用悠易互通统一的标签体系对各来源数据进行标准化处理和结构化细分，形成了悠易互通自有的第三方数据体系。通过将第一方和第三方的数据打通，车企可以确切知道某款车型的购车者兴趣标签和行为偏好，比如家庭构成、收入状况、经常访问的网站、关注的明星、社交媒体上感兴趣的内容、关注的车型和要素等，真正做到对顾客全面而深入的洞察，并对企业制定营销决策提供数据支持。

二、 整合资源，利用算法提升线上传播效率

汽车互联网传播的主要目的之一是收集销售线索。在程序化购买时代，这就需要DSP能够在整合流量资源的基础上，利用先进的算法对数据进行深挖，从而提高销售线索收集的效率和质量。

车企的专属数据管理平台(Databank 3.0)可以无缝对接到悠易程序化购买平台， 实现老访客召回和根据现有客户进行智能扩展(Lookalike)，并借助悠易互通接入的日均130亿多屏海量资源，以及专门为汽车客户定制的算法和优化手段，对每一个展现机会进行CTR和CVR(转化率)的预估，结合智能创意，做到在正确的时间、正确的媒介向正确的人传递正确的信息，为客户的官网引入高质量的访客。

当消费者来到官网后，可以全程监测消费者和品牌的互动过程，从而帮助企业了解消费者在哪里流失，为网站的优化提供指导。同时，根据消费者的访问行为，进行有针对性的召回。例如，针对只了解了车的基本信息，而没有了解车的详细配置、价格信息或金融贷款服务的消费者，可以针对性的采用促销创意将这些访客直接引流到官网的金融方案页面，促进消费者进行预约试驾。

三、 从线上到线下，实现个性化销售和售后服务

通过线上收集到销售线索后，车企的营销重点转移到线下，这就要求车企能够帮助其经销商做到个性化的销售和售后服务。

过去4S门店的销售人员除了潜在客户的手机号、姓名和性别之外，是没有其他信息可以获取的。悠易互通的汽车解决方案通过打通客户线上和线下标签，帮助车企在给经销商下发销售线索时，提供了更为详细的用户信息，如客户的家庭状况、对车型、外观、配置、价格、金融方案的关注程度等。这些信息将极大地帮助销售人员基于客户的画像，展开一对一的个性化销售，从而提高销售线索向实际订单转化的可能性。

消费者购车后，经销商将实际成交的顾客信息反馈给车企，这些信息进入企业数据管理平台(Databank 3.0)。通过对现有用户网络行为、用车行为(车联网数据)的持续跟踪，车企可以更准确地预测现有用户对于维修保养、更换新车的需求，从而制定个性化的营销及售后服务计划，深度挖掘客户的生命周期价值。

四、 效果评估，持续提升营销的整体效率

传统广 告投放的效果评估很难控制，程序化购买则赋予了品牌广 告主对效果更多的控制权。悠易互通记录了消费者在全网范围内每一次和品牌互动的行为，并对每一个销售线索进行追踪溯源，通过归因模型，评估每一次曝光、点击、搜索行为对形成该转化效果的贡献，从而优化营销预算的分配，提升营销的整体效率。

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㈡ 如何用好大数据，给企业品牌营销创造实际价值

当前各种信息呈现爆炸式发展，各种数据分析及其应用程度也越来越广，但是大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
通过利用大数据分析，不仅可以发展信息优势，且可从使用数据了解过去品牌价值的积累，使用大数据中包含的信息，预测和把握将来品牌发展机会，主动转变为品牌营销方式，形成自身的优势。在用于处理数据的底层技术、平台和分析功能不断革新以及用户行为变革的推动下，大数据的可能性将继续快速演变。使用大数据技术和分析将成为关键竞争指标，且可能会给行业带来新的竞争对手或竞争方式。

㈢ 大数据对品牌营销究竟有什么用

九一数榜认为：对品牌数字资产的全面掌控能力

在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合，而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说，它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等，甚至是奖励给用户的积分，都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲，企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源，即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要，全世界所有的资产，只有一个资产越用越有价值，它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系，你不用数据它就变成了一堆数字，如果你用，这个数字越多，对应的数字资产就越有价值。

在对品牌营销数据的积累上，上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产，它有赖于两个维度的拓展：一是垂直纵深数据的收集，二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤，从而才能找到最核心有效的数据进行运用，这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产（九一数榜）。

㈣ 大数据在市场营销方面的优势有哪些

1、规划

大数据分析师为产品营销部分供应了抵消费集体个人行为近期趋势的精深解析，使业务人员能拟定全方位的战略并为更有效性的活动做好充分的预备。

2、定制

客户体会是销售业务成功的根本必要条件中的一种。

在大数据时代，业务人员能定制操作，并提高消费集体旅程，让简直每一个消费集体都能按照本身喜欢来承受产品或服务。

3、产品定价

作为市场营销组合中最重要的原因中的一种，公司企业的产品定价依然需要解析和仔细的评估。

但自从运用大数据到现在，业务人员能及时调理产品和服务的报价。

现在，公司企业有或许按照很多原因进行报价多样化。

4、客户忠诚度

忠诚消费集体是一切公司企业的销售业务主导，这些人是品牌产品或服务的宣扬者。近来的查询显示，55%的美国消费集体借助向这些人的朋友和家人推荐这些人喜欢的品牌和集团公司表达忠诚度。

运用大数据，公司企业能检测到比较常见的购买模式，调理这些人的服务，然后扩大忠诚消费集体的基础。

5、广告盈利才能

就像现代人现在可以看见的那样，不但大数据有才能提高公司企业营销策略，一起还能够促进提高其各个细分市场。

考虑到商业智能服务的越多投入，广告是获得越多盈利的原因中的一种。

广告现在是个性化的，并应对特定的消费客群，这让这些人看起来更具有吸引力，一起参加的或许很大程度上提高了这种宣扬方法。

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㈤ 如何利用大数据进行品牌营销的最新相关信息

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

㈥ 大数据营销的优势和核心内容是什么

大数据如下：

综合来看，大数据营销的优势是运用大数据，有着精确定位客户的能力，能及时获取有效的客户数据信息。其核心内容还是数据的收集、整理和分析。

简介：

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

㈦ 大数据营销怎么做

随着来互联网的发展，大数据技术、AI算法源技术应用越加普及。大数据在营销中的应用也越加广泛。例如，1.对用户个体特征与行为的分析，例如MobTech企业覆盖138亿+设备，自有数据庞大，利用自有数据与第一方数据匹配，帮助企业做精准的用户画像和标签补充，进而通过数据分析进行广告与营销信息的精准推送，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。MobTech用户标签维度达到6000+，覆盖性别、年龄段、收入水平预估、消费倾向、媒介使用倾向等，精细化描述用户的各维度数据。

㈧ 在大数据时代背景下，如何做好品牌营销呢

在大数据的整合中，可根据相关行业的去年全年数据统计在该产品的热销月或者热销阶段，进行大量的广告投放。可以找相关的网络营销公司进行媒体推广，会有不错的流量

㈨ 如何进行大数据营销

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。