该如何将大数据应用在网络营销上？

什么是大数据？

根据我个人理解：在网络营销中，大数据就是通过不同的方法收集到客户以及潜在客户的信息资料，如客户喜好、联系方式、姓名、消费习惯等。

为何会想到使用大数据？

以前做SEO、电商推广的时候想的更多的是如何带来更多的流量，但是这几个月重新回到传统行业中，更加明白客户才是根本，而维护一个老客户的成本与开发一个新客户的成本是完全不对等的，流量旨在开发新客户，固然重要，但是网络营销想要营销，客户关系的维护与管理就更显重要了，而这其中大数据的收集与使用就是呼之欲出的了。

怎样收集大数据？

1.诱饵设计方案。如何获得客户信息资料，只有让客户主动将信息告诉我们才是最真实、有用的客户数据库。那么，如何让客户主动告知呢，这就是诱饵设计，有相应的诱饵，满足客户的需求与欲望，辅以相应的客户信息收集机制，客户不难将信息告知于你。譬如，你有一个行业内的精品且不公开的资料，需要这份资料的需要留下邮箱地址（当然也可以是QQ、微信、手机等），然后发送给留下的邮箱，相信需要这份资料的人不会不愿意留下他的邮箱地址的，这就是一份成功的用于收集客户数据的诱饵设计方案。

PS：因为这样的客户信息收集是客户主动提供，所以我们设计诱饵方案时必须考虑到用户的操作简单方便，越简单方便越好。

2.线下数据收集。其实，每个人、每一个生意都是有线下的圈子、客户的。尤其是对于现在进入电商的传统企业来说，线下客户数据是一份优质的资源，譬如经销商的客户购买信息的录入与整理等等。

3.相关相近行业合作。尤其是不同产品但是属于相同或相近行业的。萧伯纳说过：“你有一个苹果，我有一个苹果，我们彼此交换，每人还是一个苹果；你有一种思想，我有一种思想，我们彼此交换，每人可拥有两种思想。”，同理，这个道理用于客户数据的收集与整理也同样适用，如果有2个公司同为出售汽车产品，一个公司出售汽车灯，一个公司出售汽车坐垫，这样2家公司完全可以达成合作关系共享客户数据，这样可以增加一倍的潜在客户。

4.其他。如有某些平台出售客户信息资料。

常用的大数据信息有哪些？

个人觉得客户信息的收集当然是越完善越好，如客户喜好、阅读习惯、消费习惯、收入情况、工作、职位等等，这样能够更加完善的分析客户需求，当然，考虑到方便于利于分析的原因，我们现在网络营销中常规使用的客户信息主要有邮箱、QQ、电话、微信号等联系方式，然后根据对应行业分析几个重要的信息维度，以此组成完善的客户信息数据库。

大数据如何使用？

1. 信息的收集与整理。收集自然不必多说，重要的是在数据的整理。根据不同的维度有条理的整理，譬如根据联系方式（影响到内容推送渠道）、信息收集渠道（影响到内容推送政策、时间、产品需求等）。很简单的一个例子，一个公司经营有不同的产品，如果你没有在客户信息数据库中将客户信息分开整理列表，而是将所有的信息一股脑的都推送给同一个客户，那么造成的结果可能是：轻则推送的内容信息、产品不能达到应有的效果，做无用功，费时费力罢了；重则导致客户对推送的信息产生厌烦、抵触情绪，或取消关注的信息，或直接忽略，或直接放弃购买产品……。

2. 内容的推送。这个涉及到内容推送渠道（如微信、QQ、邮箱等）的选择与内容推送机制（如内容推送周期、内容定位、内容展示方法等）。确保信息能够及时、准确的传达到客户手上。这一个步骤与上一个步骤：信息的收集与整理是一脉相承的。

3. 效果的监控。内容发送到客户手上并不代表万事大吉，信息的展示量、点击量、咨询量、成交量（转化率）等数据监控是保证效果是否优秀的凭证，也是后期方案制定和改进的参考，所以一个合理的数据监控机制是必不可少的。

4.持续改进。大数据的利用是否合理，内容推送的时间是否恰当，内容推送是否合理，这个不是一蹴而就，不能一次性的完美，只有通过一次次的实践与数据分析，然后才能一步步的改善，使大数据的使用更加完美。

使用大数据的好处？

1.潜在客户的增加；1+1=2，信息的交流不同于2个人苹果的交换，如果能够建立相同、相近行业之间（其实相同的产品也是可以存在的，毕竟存在品牌、地区等方面的差异，要视具体情况而定）的合作联盟，并能够互相共享客户资源，如果有20个相同规模的企业，那么这20个企业就都有了相对于自己20倍的客户资源了；

2.客户关系的管理与维护；不论是传统企业与网络营销，客情关系的管理都是不可缺少的部分，利用大数据对客户分类整理，不同的时间、节日等等奉上不同的内容与活动，这对于企业的客户关系、企业形象、订单成交量、企业曝光量等等方面都有积极正面的作用。

3.赢利能力大大增强。网络营销的根本就是赢利，老客户多次购买能力的增强，更多潜在客户的挖掘，无疑会网络营销订单的增加有很大的促进作用。

结尾

当然，以上内容本人并没有亲自实践操作，只是本人经过电商推广工作后的一些想法！说起来容易，做起来当然不会简单，中间也会遇到更多的问题。

最后

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