数据营销：如何利用数据更好地实现营销目标？
近期，营销大师菲利普·科特勒在中国分享了一些关于营销变化的新观点（详见《营销之父科特勒万字演讲全文实录！》）。其中，他提到了“大数据”对营销的影响。在互联网时代，如果商业计划书中不提及“大数据”、“人工智能”等，就显得不够现代化。现今，数据对企业的作用越来越大，尤其在社交媒体主导的传播时代更是如此。本文将简单探讨“数据对营销的影响”以及如何在日常营销中更好地利用数据。
营销的核心在不同的时代是不同的。在银屏时代，品牌形象传递是营销的核心。在互联网门户时代，数字化媒介购买成为营销的核心。而在以移动、社会化为代表的互联网3.0时代，营销的核心在于实现“大规模的个性化互动”。每个人打开的淘宝页面都不同，甚至同一个品牌的产品用户所看到的广告也不同。数据对营销的影响将会越来越重要。
数据营销是一种利用客户数据来更好地实现营销目的的方式。收集和积累消费者信息，通过处理后预测消费者可能购买某种产品的概率，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息，最终达到说服消费者购买产品的目的。数据化营销核心不在于数据本身，而在于数据帮助我们更好服务顾客，给顾客创造更好的价值，也就是数据对企业的赋能作用。
每个时代的企业都需要数据，只不过在现在社交媒体为主的传播时代，数据对企业的作用会越来越大。以阿里巴巴为例，阿里巴巴视数据为除了石油之外的一种竞争资源。阿里巴巴不断收购或投资各个领域的企业或平台，一旦打通了这些平台之间的用户数据，用户画像将会越来越完整，对用户的需求洞察也会更加准确。只要数据来源真实，收集数据的量越多和越完整，数据分析的结果就越准确。
大数据营销的经典案例是沃尔玛的“啤酒+尿布”。沃尔玛根据啤酒和尿布的相关性数据，将这两个看起来不相关的产品摆在一起，从而获得不错的销量。对于稍微上点规模的企业，几乎都离不开数据，如阿里巴巴就是一家数据公司。在数据来源真实的前提下，收集数据的量越多和越完整，数据分析的结果就越准确。数据对营销的影响将会越来越重要。
数据在决策分析中扮演着至关重要的角色。它不仅仅是依靠个人经验和感觉来进行分析，而是根据实际事实来提高决策的准确率。现在，数据化营销不仅仅在互联网行业中有价值，而且在其他行业中也开始受到重视，比如餐饮、美容、快消品等。实际上，每个企业都需要数据化营销，不一定每个企业都像阿里那样做到了这种程度，但一定要具备数据化营销的思维。例如，开一家店的时候，对每个顾客的性格、爱好、生日、消费习惯等信息进行记录，这样就可以对每个顾客进行针对性的营销。然而，这种记录行为在店铺数量或用户数量增加时，数据管理成本将会增加，不利于数据分析，也会影响数据的优势。随着技术的发展，云计算和CRM客户管理系统等技术的普及，让数据变得更加可测量和可预测。因此，数据已经成为营销和企业经营的重要组成部分。
数据对营销的优势在于增加个性化营销的准确率，以及对企业经营等方面进行赋能等作用。然而，并不是所有的数据营销都是好的。如果数据来源不真实，或者数据不够全，都会影响决策的正确性。如果不断向用户推荐同一个商品，也会引起用户的反感，产生不良用户体验。因此，现在很多平台采用“预测—检测—反馈调整”的方式来不断增加决策的准确性。我们不能盲目依据数据，需要考虑数据来源、数据的完整性以及如何利用现有的数据来进行营销决策。
数据在营销上的运用非常广泛，例如，通过用户行为数据来更准确地预测消费者的购买需求。为什么一个产品卖不好？为什么门店的营业额在不断下滑？我们需要从消费者的整个购买环节入手，拆解每个环节，分析每个环节出了什么问题，从而优化各个环节来实现整个销售额的增加。例如，在门店消费者的购买环节中，可以以流量、转化、客单价、复购和传播等角度进行分析，然后查看每个环节的数据，找出问题所在。我们还可以从用户行为路径的角度进行拆解，例如进店前、进店、就餐、离开等，来进行分析。
在进行营销策划时，我们需要关注顾客在进店前的购买决策过程。如果这个环节存在问题，就需要从品牌战略方向、品类发展周期等角度去寻找问题的根源。因此，消费者每个环节的购买行为都需要综合考虑，从而更好地找出问题的本质，提出针对性的解决方案。
在完成下单购买之后，营销才完成一半，还需要进行售后的客户关系管理。数据营销的“个性化的精准营销”可以帮助我们制定个性化的营销计划，提升顾客的体验感。通过记住每个顾客的基础信息和消费行为数据，构成顾客的用户画像，降低管理成本。尽管个性化营销意味着企业成本的上升，但随着技术的发展和消费环境的变化，这种方式将会越来越多，未来“规模化的个性化”也会越来越容易，成本也越来越低。
规模化的个性化商业模式是真正的“以用户为中心”的价值营销方式，它使工厂生产的产品不再是量产的单一标准产品，而是按需生产的个性化产品。在本文中，我们谈到了数据对营销的影响和数据在营销上的运用，包括利用数据找出企业增长的问题和客户关系管理的数据管理。数据营销对企业和品牌来说，将会越来越有价值。
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