大数据的重要作用：为你赚钱

3.1　大数据，有大作用

大数据是一大趋势，它可能是或者说有机会成为堪比互联网本身的大市场。大数据思维为人们提供的，不仅仅是数据收集和数据分析，而是如何运用数据来更好地认知世界。甚至可以说，大数据思维正在改变着人们的生活方式、认知方式和处事方式。

1.数据提升“把妹”成功率

先来看一个有趣的恋爱学问题：

你知道她最常去的餐厅是哪家，最爱吃的菜是什么？你知道她最喜欢穿的衣服是什么牌子，最喜欢的裙子是什么颜色？如果这些问题你能熟练地回答，那表示你是一个还算有心的追求者。我们再把问题的难度调高一点：你知道她周几同意出去和你吃饭的概率更高一点，平均每顿饭要花多久？你知道她平均每次跟你打多长时间的电话，每次电话里使用的语气词都有什么特定意义？你知道她跟你约会聊天过程中突然叹气或低头是什么意思，她嘟嘴是不高兴了还是向你卖萌？

也许你会觉得这根本就是不可能掌握的神奇技能，谁要是真的能做到这一点，那肯定一追一个准。别急着下定论，如果你能详细地掌握她以往的生活习惯数据，那只要通过合理的算法进行分析，就能得到八九不离十的答案。你可以根据数据分析提供的意见来选择何时约她出来，聊天内容以什么为主，用什么判断她对某次约会的过程感到满意。甚至，你还能通过数据与数据的联系，来依据她今天的穿衣风格来判断她的心情状况，进而决定是要温情地安慰她，还是发条笑话逗她解闷。

这就是数据的魅力。

2.大数据的定位与作用

数据分析运用在恋爱上也许有点让人觉得不舒服，但对移动互联网营销来说，它却越来越受欢迎。有不少懂得数据分析价值的营销专家都知道，一个拥有许多粉丝的企业就应该及时统计、分析其粉丝的组成、喜好以及潜在需求，以此为基础就可以展开以粉丝为消费群的营销运作。这样做的好处显而易见：一、不容易引起反感。移动互联网时代一切都讲究价值，如果你打出的营销牌不能满足用户的价值需求，就会被轻易地忽略。而数据分析会增加你的营销精准度，让你提供的信息更符合用户的胃口。二、可以做到持续营销。数据越是经过积累越有价值，你可以定期向消费者发送他喜欢或需要的信息，通过得到的反馈不断优化数据分析结果，这样你的营销就能做到持久有效，甚至是越来越有效。

数据分析发展到一定的地步，就成了现在热门的“大数据”。大数据(big data)又叫巨量资料，它严格的定义指的是所涉及的资料规模巨大，无法通过目前主流的工具进行有效地处理，是需要新的处理模式才能发挥其强大的洞察力、决策力和优化流程能力的信息资产。这种信息资产拥有三个特点：海量、高增长和多样化。

早在1980年，著名社会思想家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中将大数据形容为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，直到2009年左右，“大数据”才真正成为互联网信息技术行业的流行词汇，进入大众的视野当中。

美国互联网数据中心的资料显示，互联网上的数据每年保持50%左右的增长，每两年就会翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。这意味着企业每天要处理的信息将会越来越多，而且，对企业的营销决策来说，它要统计并分析的数据还不仅来自互联网，门店的统计数据、汽车等交通工具的位置数据、以至于与人们出行相关的天气数据等，都是企业在做营销时需要搜集和分析的。任何一个微小环节数据的缺失，都有可能造成最终的计算结果失去参考价值。

由此可见，大数据及其对应的新算法、新技术必将成为未来的发展主流，甚至可以说，大数据就是“正在发生的未来”。这点对移动互联网营销来说尤其关键，聪明的企业应该学会从今天开始就着眼于移动互联网用户信息的搜集与分析，不要等到别的企业早已通过其信息积累与大数据计算进行了无数次精准营销后，自己还在摸索怎么编撰营销软文。

3.大数据的营销价值

基于移动互联网的数字化沟通，我们几乎可以测定一切。一切都能产生数据，数据又多潜藏着价值。所以，可以想见，大数据带来的将是全新的营销策略和过程。试想一下，移动互联网用户每天无论打开哪个网站，都会被各种广告淹没，其中有的是他不感兴趣的“垃圾广告”，有的是他感兴趣，但因为呈现的方式不符合他浏览习惯而被忽略的，有的则恰好既符合他的兴趣，又用最适宜的方式让他注意到了，你说他会选择哪家的点进去看？答案不言而喻。而要想达到这第三种的精准营销，就必须要有大数据的支持。

其实，这还只是大数据“十八般武艺”中的小小一个。大数据不仅可以帮你用最好的方式将广告呈现给用户，它还能从海量用户里找到能为你带来最大利润的那部分，它甚至还能教你如何开发这部分客户，并有效地管理好他们。

所以，大数据能带来企业销售额的增加，带来企业投资回报率的增长，几乎是必然的。

以谷歌为例，谷歌的数字化数据库规模之大可以说是全球之最，它每天都要捕捉世界各地约10亿个搜索数据。这么大规模的数据使得谷歌能帮助很多企业更加透彻地了解客户，与此同时，谷歌自己也获得了极大的发展，其市值已经突破了4000亿美元。

但需要的注意的是，数据的增长速度要远远大过于市场的扩张速度。也就是说，大数据的应用前景是无限的，但市场却始终是有限的。所以，谁先一步利用大数据积累营销信息，开创新营销方式，占领移动互联网营销高地，谁就能早一步立于不败之地。

3.2　大数据营销不可不知的关键词

大数据的出现对移动互联网营销来说是历史性的改变，移动互联网用户究竟受哪种媒体营销的影响进行了消费行为，他们如何进入特定的网站并以什么习惯进行信息浏览，他们对不同营销广告的反应如何……大数据使得企业可以全程观察、记录并分析用户的购物过程。而且，这种分析过程并不漫长，企业可以得到实时的数字化数据，不需要像传统营销分析那样进行长达几周、几个月的统计、分析与研讨。几乎在企业开展营销活动的同时，大数据就能为他们提供精确的数据，企业可以通过这些数据立即优化营销过程，最大限度提升营销效果。很明显，大数据带来的是一场移动互联网营销革命。

但是，要想深度参与到这场革命中来，就需要深入地掌握有关大数据营销的一切。随着“大数据”概念的火热，与之相关联的一系列名词也冒了出来，这让本来就对IT行业不太了解的人感到更加头疼。这一节就为大家理清关于大数据营销的几个关键词。

1.云计算

所谓云，是互联网的一种比喻说法。过去IT行业多在图示中用云来表示电信网，后来发展成为代表互联网及其底层基础设施的抽象概念。简单理解，现在我们所说的云计算代表着基于互联网资源（网络、服务器、存储、应用软件等）的强大的计算能力，它甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，可以用来预测气候变化、预测市场发展趋势等等。用户也可以通过电脑、手机等方式接入云计算数据中心，按自己的需求进行付费运算。

从技术上看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反两面一样密不可分。大数据正在彻底改变IT世界，也悄然改变着云计算。同时，大数据由于其海量多变数据的复杂，本身又带来了数据挖掘、分析等一系列问题，而云技术的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术则是目前解决大数据问题最重要、最有效的手段。

2.CRM

CRM就是“客户关系管理”的意思，进入20世纪90年代，分析学进一步发展，此时人们已经可以将数据应用于营销活动了，许多市场营销人员开始迷上“客户关系管理”。

弗雷德里克·莱奇赫尔德在《忠诚效应》一书中指出，如果客户保持率增加5%，那就会产生25%～100%的利润。同时，还有专家研究发现：一般公司的大部分营业收入都是由小部分客户带来的，所以客户数量与营业收入之间没有必然联系。

基于这些研究，企业开始采取种种行动维护和那类最值得珍惜的客户间的关系。在这种重视客户关系，并积极进行客户管理的大背景下，企业开始开发数据搜集、分析系统，还有的企业开发出了终身价值模型（lifetime value model），用来估算客户的长期价值，而防损耗模型（anti- attrition model）则被用来降低客户对企业失去兴趣的可能性。CRM的进化演变过程极大地增强了对数据及其相关设备的重视，大数据时代的来临从某种程度上来说，也是为了顺应移动互联网时代的CRM要求。

3.数据库营销

数据库营销就是企业通过搜集、积累会员信息，经过数据筛选、分析后，有针对性地使用电子邮件、短信、电话等各种方式进行客户深度挖掘，并维护客户关系的营销方式。可以说，它不仅仅是一种营销方法、一种工具，更是一种值得企业关注的经营理念。数据库营销正在悄然改变着企业的市场营销以及服务模式。

从过程上看，数据库营销通过搜集、积累用户的大量信息，来分析、预测其分别有多大可能购买企业的不同产品，并据此重新设计产品，或是根据不同客户推荐不同产品，同时还有针对性地根据产品选择最有效的营销方法，最终说服消费者购买企业的产品。数据库营销为企业带来的是高效和精准，为用户带来的则是更加贴心的个性服务。正是数据库营销，才使得CRM最希望实现的“一对一顾客关系管理”成为了可能。可以说，数据库营销就是CRM在移动互联网时代发展的基础。

4.商业智能

谈到大数据，谈到数据化经营，就不能不提“商业智能（BI）”。BI通常指的是一种能够将企业现有的数据转化为优质信息，帮助企业做出最佳业务经营决策的工具。BI从技术上来说并非最新的，它是数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术的综合运用。从定义上来说，衡量一个BI是否成功的重要标准就是它能否有效地辅助企业的商业决策制定。但是，由于BI之前的采集数据的方法已经无法适应移动互联网时代暴增的数据量与数据结构，因此其对企业的决策制定愈发缺乏应有的作用。所以，BI与大数据的结合势在必行。

当然，BI和大数据的紧密联系还体现在BI的“小数据”对大数据的补充上。大数据强调的是关联关系，而BI强调的是因果关系。大数据在处理一些问题上并不具备全然的优势，因此，BI依然可以将基础放在自己早已搭建成熟的小数据模型上，然后将其放到大数据上进行修正，这样协同合作才能帮助企业做出最明智的商业决策。

3.3　营销数据分析少不了CRM

通过移动互联网数据库、营销情报和营销调研收集的信息，企业通常需要做进一步的分析才能真正为己所用。正如科特勒所言：“只有当企业利用信息做出了更好的决策时，营销信息才具有价值。”

有了充足的营销信息后，下一步就是整理这些数据信息，然后进行分析、使用。通常，为了挖掘各组数据之间的相互关系以及可信程度，都需要用到数理统计分析的方法。随着IT技术与统计学科的发展，目前许多信息分析的统计软件甚至拥有能够帮助营销人员做出最佳决策的功能，比如可以帮助营销经理设计销售计划、选定最优销售区域以及对新产品销量做出科学预测等。当然，营销信息分析是为应用服务的，其中一个非常重要的应用领域就是顾客关系管理（CRM），其被用于解释和应用数据库里大量的个体顾客数据，从而进行维护与管理顾客的关系。

【案例缩影】联邦快递集团：借助CRM实现精准营销

联邦快递功能多

联邦快递集团为遍及全球的顾客和企业提供了涵盖运输、电子商务和商业运作等一系列的全面服务。作为一个久负盛名的企业品牌，联邦快递集团通过相互竞争和协调管理的运营模式，形成了一套综合的商务应用解决方案，使其年收入高达320亿美元。另外，联邦快递集团非常注重客户和社会的需求，屡次被评为全球最受尊敬和最可信赖的雇主。

联邦快递曾经发动了一场价值几百万美元的CRM行动，想努力削减成本，加大它的顾客数据向潜在顾客或现有顾客交叉出售产品和高质量的服务。通过使用Clarify有限公司的CRM软件，这种新系统为联邦快递3300多人的销售力量中的每个人都提供了一份对每位顾客的综合认识，详细叙述每一位顾客的需求并提出能满足他们需求的建议。比如，一位做了很多国际船运工作的顾客打电话要求安排运送货物，销售代表会从他或她的电脑屏幕上查看详细的顾客历史，评估顾客的需求并决定当地最合适的报价。之前，联邦快递提供220种不同的服务——从后勤到运输到充当顾客经纪人——经常使推销人员很难确定适合顾客的最佳方式，而新的CRM系统也会帮助联邦快递进行促销。Clarify软件分析各个细分市场，指出市场的“芳香地点”并计算公司及个体销售人员在哪些细分市场中赢利多少。

联邦快递的新CRM系统就是其对营销信息进行分析和使用的一个工具，从中可看出，营销信息的终端是面向顾客的，其最终目的是为了给顾客提供更好的服务。对于企业来说，最有价值的资产当然就是顾客了，但建立与维护管理顾客关系却是一个漫长的流程，还需要相关IT技术的支持，这样才能高效地实行顾客关系管理。

对于顾客关系管理实施的好坏程度还取决于对顾客数据信息的分析过程，准确的数据、科学的分析，都是顾客关系管理的重要条件。可见，营销信息的分析和使用是紧紧相扣的两个环节，分析的结果会直接主导使用结果。一个优秀的企业，在营销信息的分析与使用方面，总有自己的一套科学方法，而这些方法愈发受到大数据时代的影响。

我们知道，在CRM的使用过程中会生成大量数据，包括客户资料、商机信息和订单信息等。这些信息往往纷杂而琐碎，如何快速从中获取隐藏的商机与价值，是每个企业经营者所关心的重点。

随着数据源呈现几何级数增长，营销信息的数量和复杂程度正飞速扩大，从海量数据中提取信息的能力至关重要。相信随着大数据与CRM的深度合作，随着数据和信息的不断积累，使用在线CRM的企业将会在企业的发展道路上得到更加明晰的指引。

【案例缩影】Xtools：CRM的先导

Xtools是国内第一在线CRM品牌，它从中国在线CRM开创之初就反复强调数据对CRM的重要性。Xtools的目标是通过在线CRM工具加上强大的云计算，帮助客户从积累的海量数据中直接找到最终的结果——哪怕客户根本不知道什么是大数据。为了达到这个目标，Xtools不断调整和优化自己的在线CRM，功能上加强数据的可读性，处理能力上引入云计算技术，结果上对存储在CRM中的所有数据进行关联，最后形成超过30种各类统计数据图表，达到对公司每天运营状况都了若指掌的地步。

通过近10年的积累和提升，XTools的在线CRM已经融入到各行各业中，为许许多多的企业提供了优质服务。那些最早开始使用XTools 在线CRM的企业也在数据的不断积累和分析中享受到了更加流畅、高效的管理体验。

3.4　大数据让营销更有针对性

前面我们已经提到过，在移动互联网时代，精确营销不仅可能，而且可以实现，但精确营销要依赖大数据的技术的普及和普遍应用。之前人们通过各种媒体平台铺天盖地地发送广告，而在这个性张扬的时代，这些广告只会招致更多的反感，相反，借助大数据技术这种现象完全可以得到改变，当然这主要依赖于大数据发挥的作用。

1.用数据提升推荐成功率

大数据在零售业中的应用最为广泛，零售商使用大数据分析的方式来追踪、记录、统计和分析顾客留下的各种信息，这使得他们可以为每个顾客建立一个独立而细致的顾客档案。之后，零售商就可以根据这些数据分析的结果来向顾客推荐商品和服务了。从前在移动互联网上登陆一些网站时跳出的广告都是随机的，很让用户觉得烦恼。但随着大数据分析的广泛运用，不同商家会根据你在百度、淘宝、当当等端口的搜索、浏览记录来为你推荐相关产品。

【案例缩影】亚马逊：为每一个顾客打造专属推荐系统

以亚马逊为例，它会根据你之前的购买、浏览记录来为你打造一个专属的推荐系统，每个用户看到的推荐信息都不一样。这种更有针对性的营销措施使得亚马逊的销售中有30%都来自其推荐引擎。

2.用数据提升决策正确度

数据的作用不仅在于发现消费规律在什么方面，它还可以挖掘促销活动对各种顾客的敏感性。针对不同顾客开展差异性营销，行政干部、公司白领、学生都应有所不同对待。翠微正是收集了上百万顾客的信息，才能确保顺利开展差异性营销。

【案例缩影】翠微百货：数据分析助阵商场促销

2009年10月1日，翠微大厦四天店庆活动过后，据统计除了优惠券收入外，还有1.2亿元的现金收入。有些商场尽管可能推出“买一百，送三百”这样的优惠，但也只是在短时间内由优惠券销售推动销售额，实际收入减掉优惠券部分就没有太多收益了，而通过优惠券获得的销售额，并没有什么实际赢利。据相关负责人介绍：翠微之所以能够取得如此丰厚的收入，正是后台的信息技术发挥了重要作用。相较于其他商场的促销活动，翠微在设置促销活动时，哪些人参加，哪些人不参加，都有非常确切的数据分析。

有了这套数据分析系统，进一步增加了企业进行营销决策的准确度。企业一年要分析上亿条消费记录，该系统可从中挖掘顾客消费的特征，发现顾客品牌消费的特征。同时，还能据此建立起对顾客的沟通体系。过去，顾客只在商店里和商场发生联系。现在，即便在家中，也可以通过手机、IPad、电脑等和商场联系。由此，商场的管理与营销都从内部向外部开始整合，由管理商品、库存，转向管理顾客、管理品牌形象。

翠微的数据营销经验也揭示了零售业在移动互联网时代的发展趋势：零售生命周期缩短，新的零售形式不断涌现；技术的飞速发展对零售业产生巨大冲击；大零售商着手通过大数据建立完善的CRM系统；零售企业的管理方式更加科学，水平和效率日益提高。(www.xing528.com)

随着竞争的加剧，零售技术作为竞争手段正变得日益重要。现在的零售商广泛使用先进的电子技术为其提高需求预测水平、控制仓储成本、进行赢利分析，实际上信息化使商家在零售的各个方面都享受到了便利和实惠。翠微百货正式将信息化引入客户关系管理，由原来管商品、管财务、管人、管内在主动性能控制的东西，管到外在上主动性不能控制的东西，比如说客户关系的筛选、开发、研究、判断等。

通过这套正在开发的以大数据为基础的客户关系管理系统，使得企业调整快、对人财物管理约束力强、成本效率高，能够让主要经营者拿出更多的时间不断地否定自己、完善自己。客人只要进入商店，商户就能通过信息系统分析出这个人为什么能买某些商品、不能买某些商品。我们可以预见，在未来的零售竞争里，大数据信息系统将发生越来越重要的作用。

3.数据决定细节，细节决定入住率

传统的服务理念只是满足旅客的一般心理需要，这和大数据支持的大服务相比，显得十分欠缺。在大数据时代，企业不仅要利用数据充分发掘用户的需求和习惯，还要为了满足，甚至超过用户的需求进行提前准备。

【案例缩影】丽兹·卡尔顿：一对一个性化酒店服务

无独有偶，在全世界拥有28家连锁分店的丽兹·卡尔顿酒店以高入住率闻名，从1898年创办至今，每天均保持着超过70%的入住率，其中90%以上的顾客是回头客。该酒店的秘诀就是在为顾客提供贴心“一对一”个性化服务的基础上，进行大量的数据记录。顾客若是第一次入住，负责专人接待的服务员会拿笔记本随时记下顾客在住店时的种种癖好，如：喜欢的窗帘的颜色、枕头安放的高低、倾向的楼层和房间号、喜欢房间里摆放何种鲜花和水果……这些个性化的数据都会被录入酒店客户数据库中，而且全世界各个连锁分店都可以查到。当顾客再次入住丽兹·卡尔顿酒店时，其房间就会按照顾客之前的偏好准备，给顾客真正营造出家一样温暖惬意的感觉。如果到餐厅用餐时你发现咖啡里早已按照自己的习惯加了一块糖，想必会让你觉得无比舒心。卡尔顿酒店对数据的积累和运用为顾客提供了远远超出期望的超值服务，也为自己带来了其他酒店无法企及的入住率。

无论翠微还是丽兹·卡尔顿，无论零售还是酒店，在大数据时代下，“大服务”必然是企业营销的首选战略之一。

这正如移动互联网带来的变化：一切消费行为都将不再仅仅局限在付账的那一瞬间，无论是通过移动互联网的营销将顾客吸引到你的平台消费，还是利用大数据支持的大服务将顾客变成你的回头客，都将整个营销、消费、服务过程从时间到空间上极大地延展开来。

3.5　大数据广告激活精准直复营销

前文已经提到，互联网经济是“免费经济”，在如今这个时代，移动互联网用户在期望看到质量更高、数量更多的信息的同时，还希望这些信息都是免费的。他们一再通过自己的选择表示：无论是喜爱的视频节目，还是最常浏览的新闻、咨询网站，他们都不希望是付费的。但是，如果没有广告收入，这些视频网站、新闻网站都只能选择向用户收费。因此，用户其实是在用观看广告的方式为自己的消费“买单”。

要想让移动互联网的优质内容始终保持免费，那就不能赶走广告。问题是，随着移动互联网用户对浏览体验要求的提高，移动互联网广告也需要做出相应的调整。而且，这也是大数据时代广告投放者的必然选择。设想一下，如果你是一名年轻的游戏爱好者，你想观看一段半小时的搞笑视频，但却不得不同时观看片头的一分钟广告，那么，你是愿意在这一分钟里观看随机的某种广告，还是希望看到与电子竞技相关的广告呢？相信绝大部分人都会选择后者。

当然，为了让网络运营商给你提供更符合你兴趣的广告，你就得允许其市场营销人员搜集你在移动互联网上的种种轨迹，并据此研究你的爱好和习惯。这听起来是不是有一点侵犯隐私？其实，与现实生活相对的私密性比较，身处网络世界的我们几乎就是透明的，我们浏览过的门户网站、搜索过的关键词、网络购物的清单甚至即时聊天的内容等，都会被记录下来，随时可能被网络服务商抓取，并进行深度挖掘，进而形成一个有关于你的详细“数据影像”，这是我们都无法抵挡的潮流——除非你远离互联网。

不论你愿意还是排斥，网络运营商、各种企业都会通过大数据对你进行分析，这样做的结果也许比你预期得还要好。除了你接收到的广告会更加符合你的期望，其数量也会逐渐减少。也就是说：大数据下的个性化精准营销将为企业带来更高的回报，他们可以因此减少不必要的广告投入，将更多资源用在精准广告上，久而久之，广告数量就会从整体上减少。这似乎是一桩皆大欢喜的买卖。

其实，大数据广告带来的并不只有这些表面的变化，它在很大程度上还将改变一个企业整体的营销策略及其相关体系，这种变革会带来无限可能。

以许多企业都广泛采用的直复营销为例。直复营销可说是人类最早的商业配销方式，属于直接营销中的一种。直复营销是一个与市场营销相互作用的系统，它利用一种或多种广告媒体，对各个地区的交易及可衡量的反映施加影响。也可将其理解为产品生产商、制造商、进口商通过媒体（电视购物频道、互联网等）将产品或者咨询传递给消费者的营销方式。

以在欧洲开展直复营销近30年的TNT公司为例。如果某汽车公司即将推出一款新车，一般大众广告会向所有人传递这个信息。但实际情况是，并非所有人都对购买此款汽车有兴趣。此时，TNT这样的公司就会利用已有的数据库，告诉这个公司你的目标消费群体在哪里。TNT会通过电话、信件、电子邮件或其他传递方式告诉这些有兴趣购买汽车的人，这款新型轿车的具体性能和基本价位以及公司为回馈顾客采取的优惠促销活动。之后，TNT会与这些客户沟通，了解他们对这款车型的意见，再把滚动信息反馈给该汽车公司。

通过TNT的操作流程我们可以发现，一个好的客户数据库是高效直销的前提保证。客户数据库会包括很多的信息，比如地理、人口、行为和心理等众多方面。数据库中的这些数据可帮助公司来确定潜在客户，还可以帮助公司改进、升级产品与服务，从而不断精准地满足顾客需求。

也正是有了这些传播媒体、数据库的介入，才赋予了直复营销巨大的发展潜力。另外，与顾客及潜在客户的直接互动也是复营销的一大特点。作为一种交互式的可以双向沟通的渠道，移动互联网可以很方便地在企业与顾客之间架起桥梁，顾客可以直接通过网络订货、付款、反馈及投诉，企业可以通过网络接收定单、安排生产，直接将产品送给顾客，还可以吸取顾客建议，为顾客定制个性化产品。

可以想象，直复营销在大数据支持下所带来好处的普及范围也将会越来越大。据有关统计，就美国零售业来说，近些年来，美国直复营销销售额年平均增长率为10%~15%，其发展速度为传统零售业的2倍。

3.6　基于大数据的用户行为分析

不管是利用微信进行营销，还是利用微博进行营销，最重要的是积累越来越多的用户数据，只要积累了足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，这就是所谓的用户行为数据分析。对用户数据进行分析是大数据营销的前提与出发点，也是利用微信或者微博进行营销能够取得成功的基础。

既然用户行为分析那么重要，那么，究竟该如何进行用户数据分析呢？要想做好用户行为数据分析，要从三个方面着手。第一个方面是什么是用户行为分析；第二个方面是为什么要分析用户行为；第三个方面是如何分析用户行为。

一、什么是用户行为分析

用户行为分析指的是在进行营销的时候根据访问量的基本数据，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户行为的规律，并将这些规律与营销策略等相结合，最终完成营销过程。而利用微信，或者微博营销的时候也要充分建立在用户行为数据分析的基础上。而要想把这种用户行为分析做好，就要首先知道用户是谁？他们打算在什么时候买？买的地方又是哪里？他们产生需求的动机是什么？打算买多少？具体买的方式又是哪些？

以上这些方面的数据分析是最基本的数据分析，而要想在用户数据分析的基础上把微信、微博营销做好，还要进行更深层次的数据分析，这些数据要能准确记录用户在微信或者微博平台停留的时间、回访者、回访次数、新访问者、回访相隔天数，还要做好对注册用户与非注册用户之间浏览习惯的分析。除此之外，还要分析用户所使用的搜索引擎、关键词等。这里还有一项非常重要的数据分析必须要做好，那就是用户在进入微信或者微博公众账号后所有的操作，分析网站用户行为，借此来满足用户。

这些就是用户行为分析，只有做好这些数据行为分析，才能在利用微信或者微博营销的基础上取得良好的效果。

二、为什么要进行用户行为分析

利用微信、微博进行营销，为什么要进行数据行为分析呢？因为并不是所有的“微”营销方式都能取得良好的效果，作为营销的主体要明白为什么营销的效果不好。

微信、微博等社交软件越来越受到人们的喜欢，并且有巨大的用户量，所以，很多企业都想用这两种媒介取得良好的营销效果。越来越多的企业开始借助这两个平台发布新品、推广产品信息、搞促销活动，虽说这种营销手段极具创新性，但是并不一定能够取得良好的营销效果；就算营销效果不错，也存在忙活了很长时间，销量却没有明显起色的状况。

既然营销没有起到好的效果，就要弄清“为什么”，而要想弄清为什么，企业就要进行用户行为分析。企业可以通过收集用户行为，并采用分析的方式，为营销人员提供真实用户行为参考数据，通过这些数据来了解用户对营销活动和产品特性的想法，这样就能根据具体的数据来改进营销方案，使营销最终取得良好的效果。

三、如何进行用户行为数据分析

既然用户行为数据分析那么重要，那么，应该如何进行用户行为数据分析呢？要对用户数据进行分析，首先要采集用户行为事件，只有采集了用户行为事件，才能为用户行为数据分析提供基础。那么，什么是行为事件呢？行为事件就是用户在一段时间内有哪些作为。比如，一个用户在哪个时间第一次浏览了公众账号，并且停留在公众账号上的时间有多长；第二次浏览这个公众账号又是在什么时候，停留的时间又有多长。采集了这些数据，就能为用户数据分析打下基础。

除了要对以上行为进行分析之外，还要对用户在公众账号上的各种操作事件进行采集，并分类汇总到事件库中。汇总不是最终的目的，分析才是要达到的目的，所以要对事件库中的每个用户事件进行分析，从而得出用户行为。

对用户行为进行分析之后，还要对内容进行分析。不同的内容分类代表了不同的消费群体的消费习惯，所以，对消费内容进行分类，再通过分析得到一些切实有效的营销数据，对开展更好的个性化营销活动是非常有帮助的。做好内容数据分析之后，还要做好消费内容关联性分析，但是要在技术上进行消费内容关联性分析是比较困难的，目前为止只能做一些比较简单的分析，只有在作出一些模型后分析才能深入进行。虽然内容关联性数据分析只能做比较简单的分析，但是对营销还是有比较大的促进作用的。

【案例缩影】社交游戏：社交比广告更有效

社交游戏一经出现就得到了迅猛发展。市场上的游戏数量超过了所有人的预期，从简单的字词和解谜题材游戏到大型多人冒险游戏，各种各样的游戏充斥在人们的视野之中。社交游戏的风靡带来了大量的玩家，盈利也因此获得大幅增长，并且在盈利增长的同时达到了营销的效果。

微信开始出现，并且凭借疯狂生长的态势席卷了移动互联网市场。经过不断的改进与发展，微信也开始注重向社交游戏方向靠拢，很多商家看到了微信庞大的营销潜力，纷纷借微信这个平台来开展社交游戏营销。根据数据分析，这种营销模式取得的效果出奇的好。

首先是微信自身依靠社交游戏营销取得了不错的业绩。最具代表意义的是《飞机大战》 这款游戏。在作为微信启动界面与广大的微信用户见面之后，一股玩《飞机大战》的风暴随即席卷而来。《飞机大战》之所以这么受到微信用户的追捧，就是因为它简单明了、生动有趣、上手极快，并且还不会浪费时间，非常适合打发零散时间和在工作间隙娱乐休闲。依靠这款小小的游戏微信吸引了大批的用户。在《飞机大战》后，微信又上线了《天天爱消除》《欢乐斗地主》等小游戏，这些游戏，让微信用户乐此不疲，数亿用户被紧紧圈在微信这个平台上，玩得兴高采烈。

正是看到了社交游戏重大的营销效能，所以腾讯依靠游戏运营和用户数据分析的经验逐步在微信上推广社交游戏。

当然，依靠微信平台推广社交游戏的不仅仅是腾讯自己。很多企业也看到了社交游戏的营销效能，也借助微信这个平台，来进行社交游戏营销。“疯狂猜图”就是其中最具典型性的代表。这款游戏完全是建立在微信，或是QQ好友关系上的，用户可在朋友圈或对话中邀请好友加入游戏，查看彼此的得分排名，并将游戏成就进行分享。据“疯狂猜图”开发团队提供的数字显示，从2013年5月29日开始，新增游戏用户开始快速增长，6月7日一天的新增用户数甚至达到30万，每日活跃用户数超过了50万。

这就是社交游戏的神奇魅力，它能轻松搞定营销这件事。在很多人看来，营销是一件令人非常头疼的事情，不停地打广告却不一定能够取得好的效果，因为用户的积极性不是轻易就能被激发起来的，用户积极性不高，营销就一定不会有好的效果。然而，通过社交游戏进行营销完全解决了这样的问题，新奇的游戏总是能够极大限度地调动用户的积极性，营销也能因此轻而易举地被完成。

3.7　线下客户数据分析同样重要

在“微”时代进行“微”营销最重要的是要做好客户数据分析，线上客户的数据分析固然重要，线下客户的数据分析同样不可小觑。和线上消费一样，消费者在线下消费时，同样会留下非常丰富的数据，正确分析这部分数据对整个“微”营销活动是有非常大的帮助的。

既然线下数据分析非常重要，那么企业应该如何进行线下数据分析呢？线下数据的分析主要依靠线下商业机构部署的一系列IT设备和系统，这些系统包括：客流系统(视频方案或WiFi方案)、POS销售系统、CRM系统。通过这些系统可以获得线下用户的消费数据，要对这些数据做出分析，还要建设数据分析和挖掘团队。线下客户数据分析包括很多内容，要做到尽量详实。

一、要对消费者进店时的情景进行数据分析

这些数据包括消费者是乘载什么交通工具来到店里的；是从哪条道路过来的；是从哪个门走进来的；门店人口的店招和促销信息有没有引起顾客的重视，有没有必要着重布置 。

二、要对顾客的购物路线进行数据分析

要知道顾客在购物的时候去过哪些地方，比如服装店、咖啡店等，在这些地方停留的时间大概是多少；还要仔细观察陪顾客来消费的人，看他们是家庭成员关系，还是朋友关系，亦或是情侣关系。

三、要对顾客的消费过程进行数据分析

要明白他们在哪些消费场所进行了消费，停留的时间有多长。要结合POS系统对这个过程进行分析，以此来掌握消费者的消费取向、能力。

四、通过 WiFi上网痕迹来完成数据分析

很多商家都在店铺内提供免费WiFi，在进行数据分析的时候要充分利用这一工具。因为顾客在智能终端上通过WiFi网络使用移动互联网的业务之前，都要通过WiFi登陆过程输入有效手机号码获取夹带登录密码的下行短信，然后使用下行短信里面的登录密码完成WiFi登陆的认证过程。通过这一过程，线下商业场所获取了顾客的手机号码。然后经由对手机数据分析可以得知这些人都是来自哪里，并且可以对这些人进行地域归属，了解不同地方的人的消费能力排名。

五、要依靠会员卡做数据分析

通过顾客使用会员卡消费的过程对他们进行数据分析。由会员卡可以得知他们的详细消费清单（消费品类和消费额度），通过对消费清单的分析就能知道顾客对店铺的忠诚度和贡献价值。

六、要对促销活动数据进行分析

任何企业都非常担心顾客的稳定性，很多顾客一搞促销就来，但是促销一停止，他们就立刻消失。所以，促销活动虽然可以引来新的客流，但是对企业真正能够做出贡献的还是那些活动后留存的顾客。所以，对促销活动的数据进行分析也是非常重要的。通过对促销客户的留存数据的分析，可以知道哪些是吸引来的新顾客，哪些是老顾客，二者相互转化的数据分别是多少。在掌握这些数据的基础上对其进行分析，为营销活动提供参考。

以上就是几种常用的线下客户数据搜集与分析的方式。通过对这些数据进行分析，就能知道顾客的消费趋向、能力、爱好等方面的信息，这样就能根据具体情况展开具有针对性的营销活动，让营销的效果得以最大化。

这些数据分析的过程是相当繁琐的，也是非常麻烦的，而微信却让这种数据的分析简便化。微信已经实现了向第三方开放CRM接口，这就是说微信支持闭环的CRM解决方案，为线下商户提供移动端会员管理系统。这样的改进给企业营销带来什么好处呢？

企业可以在微信端直接建立CRM服务系统，搭建会员管理体系，记录会员消费轨迹，然后根据这些消费痕迹对线下客户进行数据分析，这样就能帮助企业达成精准营销、智能营销的目的。

线下客户数据分析对整个营销活动起着非常重要的作用，微信能够帮助企业更好地完成这样一工作。因为它为企业营销提供的不仅仅是一堆冷冰冰的数据，还能对这些数据作出分析，分析出线下客户独有的特质、心理活动，通过这种数据分析，企业就能知道制定怎样的商业决策才能达到营销的效果。