数据驱动营销需要解决以下问题

香烟知识 admin 暂无评论

 

  数字化转型是烟草行业正在面临的新挑战,也是我们生存和发展的新机遇。构建以数据为关键要素的数字营销,能提升现代营销模式转型升级水平,从而推动营销工作朝着更加开放、智慧的方向发展。

  目前,行业大数据建设工作正逐步开展并取得一定成效,但仍存在“数据资源未向数据资产转变、数据平台未向数据应用转变”的问题。

  一是重数据采集,轻业务应用建设。通过支付宝结算、终端数采、移动拜访等采集了大量营销数据,但仅用于查验或简单的统计分析,难以根据实际的市场行情与客户需求做到精准营销。

  二是重信息化建设,轻智能化数据应用。以往的信息化过程已建立营销系统、专卖系统、物流作业系统、营销综合审批等多个独立子系统,尚未实现业务上的数据交互,无法形成一个多维、全量、联动、鲜活的数据链,导致单一业务系统在营销决策、经营指导等场景下难以实现“数据智能化”应用。  

  三是重模块层级管控,轻应用体验提升。当前数据平台的开发侧重于模块功能建设,数据应用的开放权限逐级递减,使得数据留存于后台,沉淀于高层,而不是武装一线人员,支撑一线决策,造成数据链的断层,导致数据应用体验不佳。

  要想解锁数据营销问题,其核心方略为“以用促通,以通带算,以算助学,以学致用”。概括地说,“用”指大数据应用,“通”指数据联通,“算”指智能算法,“学”指持续学习模式。

  一是以用促通。从数据指导经营的角度来说,就是用数据说话,将数据驱动贯穿于品类布局、标签供货、终端推广等营销环节,构建全新的营销场景。特别是在“用”的层面,通过抓住具体的营销场景以及构建和赋能核心“爆款”应用,促使各个层级提供数据,倒逼数据的打通,最终实现数据“共享共建”的目标。

  二是以通带算。在“通”与“算”的层面,通过围绕“人”“物”“场景”进行数据盘点、打通,构建一套营销大数据应用标签体系,当大规模营销数据被采集、清洗、结构化、标签化之后,有了足够的数据资产存储,而基于海量数据的算法模型将被快速产出,通过“标签+算法”的模式快速构建营销大数据应用场景,服务于各业务单元,实现数据的流动交互,从而使更多的数据被存储上来,并形成“活”的数据,源源不断地供应到大数据平台上,进而使大数据应用的业务处理能力变得更强大、更智能。

  三是以算助学、以学致用。现阶段,商业系统要充分利用一体化经营管理平台,将人、物、场景的数据组织起来,通过“算”,让营销数据变“活”,真正实现可流动、可增值、可管控、可计量,进而以数据业务化为驱动,服务于各个营销部门和业务场景,形成交互流动的营销大数据平台,使更多的数据围绕一个个业务应用场景存储起来,实现更加多维、全量的数据。

  一言以弊之,只有遵循“学、用、通、算”四步法,通过数据找问题、数据找业务、数据画场景,促使营销数据真正被拉动起来,才能真正解锁数据驱动营销的秘密。


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