大數據應用,幫助數位行銷三種方式

Posted by Yun羅 ● 2019/8/26 下午 04:34:02

隨著時代進步,大數據的應用隨處可見,而這些數據資料更包含許多圍繞在你我身邊的資料,像是營收、來客人數、消費支出等等。此外會員資料、消費次數、偏好也是數據收集的要素,這些東西累加起來就會變成我們常常聽見的「大數據」,然而與傳統資料處理不同的是,大數據在蒐集的資料必須具有背後的洞見與邏輯。

簡單來說,有助於商家的資料,都可以視為大數據來進行分析。

 

過往時日,行銷策略受到這些數據的影響而開始轉變,這代表著以前處理資料的過程,已經無法負荷現在既複雜又大量的資料了。因此新技術的正確使用,不只可以帶來更好的業績表現,還能加速資料處理過程,使策略能有更佳的規劃。

 

隨著商品的增加和消費者特性的多樣化,企業開始面對更多量化及非量化資料,在以下內容中,你可以從三個例子了解大數據如何幫助數位行銷成功,並學習透過數據應用執行更精準、合適的數位銷策略!

 

1. 設計更精準的廣告活動:

target-1955257_1920大數據可以透過了解消費者喜好,更加專注於目標族群,向其投放豐富且有趣的資訊。公司是如何透過資料收集來了解消費者喜好的呢?其中一個就是「Cookie」,當有消費者瀏覽你的網頁時,消費者的瀏覽器會被一個Cookie 追蹤,他可以幫忙分析這個顧客平常瀏覽的網頁及喜好,並將資料彙集到你的工具中。

 

透過這樣的方式,廣告活動可以投放的更精準且更為有效,而行銷企劃的決策過程也不再是行銷人的個人主觀意見,而能利用實際的數據去判斷目前消費者的喜好、消費者行為、購買頻率、背景與喜好分析等,規劃出更完整的潛在消費者輪廓(buyer persona),再依據客戶真正的需求進行規劃並發展後續的廣告活動。舉例來說,透過數據發現,女性比較會點閱email的廣告、使用折價券、比價等等,換言之如果公司的主要客群是女性,在行銷策略的規劃上就可以考慮使用e-mail當成主要的行銷管道,增加行銷訊息的曝光。

數據導向廣告(DATA-DRIVEN ADVERTISING),精準抓住消費者的眼睛

2. 訂下更合適的價格標準:

conclusion-of-the-contract-3100563_1920傳統的價格制定常依據基本的資訊進行決策,例如成本、競爭價格、衡量消費者的接受程度等,但現在大數據可以幫助店家使用更多的元素來考量定價,像是利用已完成的訂單、消費誘因、績效表現等進行交叉比對,深入了解消費者的消費動機。

 

當使用大數據來協助價格策略時,可能會包含你沒想到的大量數據,例如消費者偏好或經濟狀態的資訊等等。然而真正的挑戰在於,要如何從大量數據中彙整你所需的資訊?舉例來說,你的定價策略是否考慮了特定客戶在過去五年購買的產品?他們的可支配金額是多少?他們能為商品付出多少?另外,你的訂價策略是否有涵蓋經濟狀態的指標,如GDP、通膨指數和匯率?試著在訂價時考慮並加入這些指標,也可以幫助你制定更合適的價格策略!

 

3. 展現客製化的網站內容:

259193052_624線上的經營者能夠利用資料庫發掘消費者有興趣的內容,並發展出客製化的廣告或文章推薦。

 

在這部分,Netflix發展的十分出色,它利用消費者已看過的節目找出其興趣,並向顧客推薦其他相似的產品。而一般商家也可以利用相同的概念,提供消費者想觀看的內容,並觀察哪個網頁的瀏覽時間最高,來判斷消費者的興趣所在,或是提供消費者曾經瀏覽過的相關商品進行推薦。

 

由於每次搜尋的結果會因為各種因素而不同,因此客製化內容也面臨許多困難及挑戰,然而隨著越來越多消費者對於客製化消費體驗的需求高漲,在現今時代下,沒有辦法提供客製化服務的店家,可能也會遲早被市場淘汰。

 

大數據的趨勢與未來

雖然資料處理的過程相較以前更加複雜,但大數據透過技術的整合,可以讓店家一目瞭然策略的好壞,以此對症下藥,進行後續的優化與整合,增進企業策略決策的效率及客觀性,換言之有能力整合大數據技術及策略考量的公司,在未來更能服務眾多各式各樣的消費者,也將會是未來數據趨勢下的贏家。

 

對於行銷資源、人力受限的品牌而言,數據的處理和分析的確需要花費許多心力,此時可以透過dipp的圖像廣告設計分析,協助品牌分析過往的廣告投放成效、深入挖掘不同受眾對於視覺的反應,並找出不同客群喜愛的廣告視覺特徵及建立視覺模型,更能在未來精準預測該廣告視覺的點擊率及成效。最終協助品牌透過強大的數據基礎,建立更有效、精準的行銷策略,讓消費者的數據發揮最深遠、強大的影響力!

 

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