python中的大数据品牌运营策划营销

python中的大数据品牌运营策划营销

不要被“大数据”仨字儿给唬住了~

落地一点，其实可以理解为企业利用数据驱动增长的方式~定义为“数字化营销”可能更为贴切，过去也会用数据，基于数据迭代产品、制定规划，只是现在数据的可依赖性更高了，数据获取和应用效率更高，并且已经渗透和流转在企业各部门各角色日常的工作决策中~

过去的营销只是重创意，这与市场环境(比如重线下、数据离线)、技术发展(存储、计算)有关，对人的需求和画像的把握也难以做到像现在这样精准，比如银行，其实已经算是拿到数据最全了，比如一个人的真实姓名、年龄、家庭地址、亲属关系、银行存款以及其他一些信用数据，但同样是存款100w，两个人会有不同的理财偏好、不同的风险喜好、不同的兴趣爱好、购物习惯以及当下的不同需求，这些数据，在过去的获取成本往往比较高、市场环境也还时机未到。

而现在，人们的生产生活方式发生了巨大的改变，线上化、数字化沉淀了丰富的数据，加上技术的发展让我们越来越能勾勒出比过去更加丰富的用户画像，用户是谁？是什么样的人？有什么样的偏好和需求，看过什么买过什么以及对人需求的变化过程实现了追踪和记录，甚至是预测，你甚至可以通过实时的数据反馈，提前设计策略去引导用户，让用户尽可能朝着你预设的方向发展。

以上这些，都决定了企业在数字时代营销方式的变革，他不只是通过数据找到啤酒纸尿裤这样的关系，也不只是天猫大数据告诉你不同地域女性购买bra的size。对很多企业来说，自身就有一座很大的数据金矿，或者需要大数据小数据结合起来。你可能能通过外部数据知道某用户具有购买力，但你更需要知道用户在你产品中为什么没有转化以及如何影响他完成转化。

数据未来会在一家企业中扮演什么样的角色，新的技术会如何驱动业务，但就在当前，我们应该做的是：

1、数据的采集和打通。数据可以理解为产品、企业运营过程中的组织过程资产，数据来源可以分为两部分：外部数据和内部数据，外部数据可能是存在在第三方平台的，不如广告投放数据、SEM数据以及其他，虽然在第三方平台也可以看到，但一定要放在自己数据库，特别是打通自己业务库中的用户数据，不断的了解你的用户，还原你的用户画像，你可以知道用户是怎么来的，又可以基于用户转化情况反推自己的广告投放策略。

当然，这些我们已经全部产品化并提供了技术解决方案，还有一部分三方数据可能来自用户社交平台或其他渠道，这里不作展开；

内部数据的采集也即自己产品中的数据，比如用户在产品内的行为数据、CRM系统中的数据、客服系统中的咨询数据、线下离线数据等。

2、以人为中心。采集是第一步，对这些数据的整合和关系计算才是真正利用数据的第一步。而以人为中心的数据模型和分析方法是数据驱动的核心。我们推荐UTSE四要素构建的用户模型(关于UTSE)

以上提到的是采集以后用户模型构建的用户思维，在分析中，同样重要，比如人群细分，这几乎可以认为是数字化营销的核心思维，你需要基于不同阶段提供的不同产品或服务(比如营销创意、提供的商品和服务以及特定的活动)的特性面向更加细分的人群，以此来“讨好”你的用户，以他的需求和感受为中心。你会用好看的图表和工具呈现出各种结果，但对数据的解读需要回归到数字背后的人，人的需求、以及当下的情感，以此来指导产品迭代和运营策略。

3、营销自动化。说智能化可能还没达到普及，在智能化之前还有个过度阶段就是营销自动化。比如下图：智能触达平台

对用户的触达、时机、人群、策略本质上可能有成百种，如何实现高效率的运营和用户触达是营销的核心。你甚至可以基于数据反馈不断的调整和优化，而且是通过可视化的方式自行进行管理。

以上三点其实理解面对大数据的三板斧，全面的采集、以人为中心的模型和分析、以及对数据的智能化应用(从自动化到智能化)。

数字化营销一定离不开数据、离不开算法，对人的需求洞察可能也会越来越精准，但是，人的因素也依然离不开，比如策略的设计，策略背后情感的表达和设计。技术驱动的世界会有很有意思，不止是营销，值得期待~

以上~

蹭个流量，以下是自我介绍：

关于我们：

诸葛io定位于为企业提供基于用户行为数据的采集、分析和营销的整体解决方案。是国内领先的数据智能服务商 www.zhugeio.com

目前我们正在为互金/教育/新零售/保险/汽车等行业提供大数据整体解决方案并提供咨询服务。服务客户有：光明随心订、食行生鲜；人人贷、阳光保险、众安保险、平安；宝马、奥迪、大众、NEVS；饿了么；东易日盛等