正在而今“互联网+”与古代行业深度协调的情况

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正在而今“互联网+”与古代行业深度协调的情况

2019-03-19 15:52栏目:智能汇

  在如今“互联网+”与传统行业深度融合的环境下,不仅企业的商业模式发生了巨大改变,营销模式也发生了颠覆性的变化。今天的移动互联网营销环境呈现出移动化、碎片化与场景化的新特点。传统

  在如今“互联网+”与传统行业深度融合的环境下,不仅企业的商业模式发生了巨大改变,营销模式也发生了颠覆性的变化。今天的移动互联网营销环境呈现出移动化、碎片化与场景化的新特点。传统的消费模式被打破,不限时间、不限地点、不限渠道的新型消费模式成为主流。但无论移动互联网营销环境发生怎样的变化,互联网营销的本质始终没有发生变化以最低的成本投入,精准对接用户,借助绝佳的创意来完成营销。

  进入流量红利衰退期,能否创造出吸引消费者的有丰富内容的场景化营销,成为衡量企业营销战略成功与否的重要标准。当消费者的消费行为和环境之间的关联性越来越强,营销对于场景化和精准化的要求就随之越来越高。新的要求更加强调面向不同的用户获取合适的、全方位的接触点和接触方式,要求和用户深度互动增强忠诚度,要求将复杂繁多的碎片化渠道重新分配比重。

  面对数据时代的营销痛点,为了更好的解决碎片化的数据生态环境中大数据技术应用难点和营销难点,MobData推出了营销评分模型产品,以高覆盖和高精准的大数据帮助企业打破数据壁垒,整合数据改善营销规划,在流量红利消失,获客成本骤增的今天制定最好的营销策略,从而更加适应移动化、碎片化、场景化的移动互联网营销环境。

  作为全球领先的第三方全景数据服务平台,MobData经过6年积累,数据实力已覆盖国内95%的独立设备,月活跃用户高达10亿。在强大数据实力的基础上,MobData在营销领域具有先天优势。为了更适应移动化、碎片化、场景化的移动互联网营销环境,节省营销成本,MobData提供了一种有效的、经验性的解决方法,就是通过对各方数据的整理,在建模评分体系的构建下,对用户的线上线下行为进行详细分析。

  客户评分由一系列特征项组成,每个特征项相当于申请表上的一个问题(例如,年龄、银行流水、收入等)。每一个特征项都有一系列可能的属性,相当于每一个问题的一系列可能答案。在开发评分系统模型中,给各个属性分配适当的分数权重,分数权重越大,说明用户忠诚度越高。

  通过建模评分体系,可以了解用户的行为偏好,消费习惯,竞品使用情况等,可以对各类用户进行忠诚度的总体评定,用户价值的有效评估,从而对人群包进行分层。基于自身的业务特点定义出相对应的高分客户,中分客户,中低分客户以及低分客户,并针对不同客户进行需求细分。

  根据用户画像的不同属性,MobData为用户设计不同的触达渠道,通过对不同的用户实行不同的触达方式。因为不同产品之间存在产品特性差异,同一产品的用户所处的产品周期也存在差异,因而评判触达渠道的标准也会发生相应调整,在营销时需要找到最合适的触达渠道。MobData在确认用户分群和用户场景后,实现自然的在目标用户常出没的场景中触达用户,达到产品宣传推广的目的,以圈中用户。

  比如在某汽车品牌的营销评分案例中,基于MobData线上汽车移动应用数据和线s店场景数据,建立了用户价值分层评分模型,用于洞察用户属性,区分用户价值。在对不同类型的客户进行更有针对性的营销后,该品牌节省了约20%的广告成本,单个用户获客成本降低35%。

  面对互联网带来的巨大能量,传统企业转型已经成为必然的选择。未来,MobData将继续深度挖掘各行业多维度数据,利用大数据可视分析、深度学习等技术,致力打造全链路的营销生态圈,帮助企业以不同形态推广内容的输出提供渠道和道具的同时,进行智能化营销策略支持,实现多场景的高度触达,可以灵活应对市场变换。