大数据会让推广变简单吗？（每周三更新）
营销档案为你提供左派营销思路，每周三更新。
欢迎成为左派营销人，我们坚持输出有效的冲突创意，拒绝架空谈品牌。找到品牌的核心价值主张，让品牌成为一种可以解决问题的能力。
—— 营销档案
左派营销人在阅读本文之前，你是否有以下问题？
① 大数据怎么在营销推广中起效？
② 大数据会让营销推广变的简单吗？
③ 左派营销人如何利用大数据做推广？
大数据怎么在营销推广中起效？
大数据让消费者无处遁形，让商家找到目标消费者
“大数据”在今天已经是一个家喻户晓的词，正在创业的、准备创业的、不想被时代抛弃的人们张口闭口就是“大数据”，当一个词成为常识或者政治正确的时候我们往往需要去了解这背后的知识。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
大数据（big data）是一种大规模的数据集合，在营销推广中最重要的应用特征是数据维度，比如要知道一个人通过几个标签就能锁定这个人，在今天通过名字+公司+学校，这样的组合方式越多目标的标签，越容易看清目标的全貌，于是你就可以轻易在网络上人肉出一个人，大数据用类似的方式锁定目标。
比如，一个消费者一天早上出门在肯德基买了早餐，中午在星巴克和同事喝咖啡，晚上到健身房锻炼一小时，然后和闺蜜看了场电影回到家里。整个一天的行程都会以数据的方式沉淀到互联网上，当商家是针对在职白领的职场培训公司，通过大数据就可以找到这类消费者，同时让自己的广告出现在这类客户的眼前。
大数据让消费者无处遁形，通过数据沉淀，商家可以找到目标消费人群，让自己的商品出现在正好需要的消费者眼前。
大数据会让营销推广变的简单吗？
渠道碎片，产品过剩，只有大数据能找到人。
人们讨厌广告，人们离不开广告，消费者需要商品，商家满足消费者的需求，广告是媒人，让消费者和商品见面。至于消费者和商品能不能产生关系，还得要看商品够不够有魅力、够不够耐用、够不够懂消费者。
这样一个大的相亲市场，以前只有一个喇叭（渠道），男（商品）女（消费者）1:1的存在。男生想要让女生知道，只要去喇叭那里喊一下，喇叭只有一个大家都想要喊一嗓子，管喇叭的人就开始让男生标价，开出标王就可以用喇叭多喊一段时间。央视历年的广告标王就是这个买喇叭时间的过程。
秦池老板说过”每天开进央视一辆桑塔纳，开出一辆豪华奥迪”。可见在这样的情况下喇叭的功效。
突然有一天情况变化了，男生单身的越来越多（产品过剩），男女比例严重失调，男生被选中的几率越来越小，同时喇叭多了起来了，还有红布条拉起来了（渠道碎片），更有甚者在广场上空调来直升机撒传单（新技术出现），更加恐怖的是女生对男生要求提高，需要男生有趣暖心又踏实（消费升级）。这个时候有个有心人，在长期以来一直关注着各种女生的每一次相亲，记录了每个女生喜欢什么样的男生（大数据），男生找到他，他看到这个男生就知道哪个女生一定会喜欢这样的男生，然后给女生塞个小纸条，安排一次会面就可以配好对。
所以，大数据会让营销推广变得简单吗？显然不会。市场、技术、消费者需求、竞争方式越来越复杂，大数据也只是在碎了一地的渠道、消费升级、互联网变化过程中的一个，可能也是唯一一个让商品找到消费者的利剑。
左派营销人如何利用大数据做营销推广？
产品既品牌，有销量才有品牌。
互联网和传统渠道最大的区别在于互联网不止是宣传渠道，同时完成互动，交谈和支付功能，传统渠道只解决广而告之的功能，让商家的产品出现在消费者眼前，互联网和产品一起出现的还有同类产品对比、消费者使用体验、立马支付按钮。加速消费者喜欢或讨厌，握手付款或挥手再见的时间，广告投放后很快商家就知道这次的广告有没有效果，一切都反映在ROI上面。商家立马就可以根据转化率进行调整，是目前客户不对？还是宣传方式不对？或者广告语无效？
左派营销人注重实际效果，从不空谈品牌。我们认为产品既品牌，有销量才有品牌。因为信息不对称的空间被互联网挤压殆尽，我们利用大数据锁定极小量精准人群，小成本试投，根据数据变化快速调整，以冲突创意撕开消费者关注空间，明确品牌核心价值主张，通过这些步骤切实搭建品牌。
（本文观点及版权由左策营销（Z&D）所有，如需转载请联系左策营销(Z&D)不允许商业目的转载，否则视为侵权）
左策营销作为一品创客官方营销服务机构，通过对企业的观察和实战，坚持输出有效的冲突创意，通过数字传播渠道帮助中小企业推广产品和服务。我们积极拥抱互联网，是做创意里最懂互联网传播的，互联网传播里最懂创意的。
我们摒弃了传统广告代理公司的创意内容生产模式，通过深度服务找到客户的价值主张并通过冲突式的创意在数字传播渠道进行传播，实现与客户的共赢。
下期内容：营销档案 No.002 | 如何利用大数据投放广告？（每周三更新）
评论
评论
推荐评论
全部评论（1条）