大数据时代，让客户数据驱动利润奔跑——大数据分析中的陷阱

大数据下的市场细分

　　　　下面，我们将讨论的问题是：大数据下，我们应该如何细分我们的目标市场，旧营销战略中的市场细分做的怎么样？

　　旧营销战略中的市场分得不够细，是显而易见的：公司白领、学生、管理人员、女人、男人、已婚、未婚......这样的市场

　　分得不够细。但是大数据的分析和使用，能够使我们更加深入和细致的进行目标人群的细分，简单地说，我们将会知道谁

　　因为什么原因买了什么东西，可以精准的测量单个用户的价值，还会知道哪些行为在购买决策中起到了关键性的作用。我

　　们将会知道当顾客去商店时哪些产品会因为什么样的原因有何种优先级，以及哪些产品可以被其他的产品取代。除了从产

　　品的层面上，我们还能够通过用户的在线行为细致的分析出他们的信息，就像前面讲到的 [ 1+X ] 公司那样。

　　　　但是一个问题出现了：到底需要多细？我们必须找到一种方法，保证我们不把客户分到他们自己也无法识别的细分市

　　场中，但是同时又能够让他们远离那些无聊的产品和广告。这对于企业和用户都是至关重要的！

　　　　这幅市场的镶嵌画到底应该有多精细，是由地板砖大小来铺就，还是用2*2cm的浴室小瓷砖铺成，可以、必须或者应

　　该由消费者自己通过对为其量身定做的产品的需求和接受程度最终决定，也就说，我们需要试探，纠正和总结！这样的机

　　会是存在的！

 

行为动机和行为

　　　　还是那个问题：那些数据是有用的？从另一个层面上回答这个问题，有两类数据：行为动机和客户的实际行为！

　　　　现在的企业的通常做法是，只关注用户的实际行为：浏览了哪些商品、买了哪些商品、买的商品具有什么样的特点、购

　　买商品的时间段是什么、使用方法、购买的附加产品、投诉和客服信息、消费历史......但是另一种至关重要的数据他们却忘

　　了：行为动机数据

　　　　什么是行为动机数据呢？宽泛地说，除了用户的实际行为数据之外的所有的有价值的数据都是行为动机数据。例如：萨

　　利是一名近30岁的妇女，生活在里士满，在通信行业工作，年收入60000美元，至少考虑过一次买一辆宝马mini或者索菲

　　特，并且她的朋友还没有人拥有。这些数据是非常容易获得的，这些数据直接决定了，这个用户的行为动机和实际行为的发

　　生。将行为动机和行为数据链接起来，我们的市场镶嵌画会更加的精准。

　　　　有一个地方我们要非常的小心：不管是行为动机和实际行为，都有可见的部分和不可见的部分，千万不要忽略不可见的

　　部分。

　　　       　

不能只做观察者

　　　　现在的很多的企业一点将自己的网站和数据系统构架好了之后，就完全的充当了一个观察者和分析者。这是远远不够的，

　　实际上，有的时候我们清楚的知道需要哪些数据，但是要想获得这些数据就非常的难，单纯的靠对数据的分析和推理是远远

　　达不到目的的。没错，我们需要为用户提供方便的工具，引导用户将这些数据自己告诉我们。

　　　　在小组27030小镇发布的”加速用户的购买行为“中已经提到了这个理念，如果我们能够合理的使用我们为用户提供的工

　　具来变相的收集我们需要的数据，那将会是极大的成功！这一点也不难，比如，我们为搜索增加一个按位置搜索的功能，那

　　么我们就可以得到用户关于位置这个信息的相关数据。这样实用工具一层一层的帮助用户脱下他们的匿名外衣，我们的目的

　　就达到了。

 

成本和边际效应

　　　　

　　　　上图展示了随着收集的数据的精度的增加，数据的营销价值的曲线走向，我们可以非常清楚的看到，并不是收集的越

　　精细越好，只有那个最佳的定位点才是我们最终的定位。在不同的公司中曲线定量是不一样的，但是曲线的趋势是没有问

　　题的。在几乎所有的市场中，都有”低挂的果实“，我们可以用相对较低的代价收获他们。目标营销一开始对营业额有很大

　　的影响，这使得公司渴望更多。企业的决策者必须注意，由于接受程度的减少，营销曲线将会趋于平缓，甚至下降，而采

　　集数据的成本将会因为更细的细分而快速上升。这导致数据营销的效果适得其反。

　　　　这个最优化的关系是营销人员一直都面临的一个重要的问题，不管是数据营销时代还是旧营销时代。

 

客户的价值

　　　　在数据驱动的营销背景下，当检视整个客户生命周期时，客户价值成为更重要的资产。这非常的容易理解：有两个客户

　　同样是买了一件李宁的T恤，但是他们两个的潜在价值往往是不同的，顾客A可能之后再也不会来了，而顾客B可能成为常客

　　，又或者A的在本店的消费的预支出额度没有B的高。所以，摸清楚用户在生命周期中的潜在价值，是非常的重要的！

 

　　　　

　　　　钱包份额——客户在本公司预算的花费份额

　　　　替代弹性——在适当的情况下，用户是否能够为其本公司的其他的产品或者服务安排客可观的预算

　　　　推荐价值——用户传播本产品的所带来的价值，即口碑效应

 　　　  大数据能够帮助我们预测客户的价值，从而将用户的等级分清楚、还能够通过适当的手段提升用户的潜在价值。但是实

　　际的情况是，从业者只在客户生命周期中的相对较晚的阶段才开始用户价值的计算，也就是等到对于一个特定的用户搜集到

　　了充足的数据之后，才开始，而这时候往往已经晚了，因为用户的生命周期曲线已经处于下滑阶段了！

　　　　好了我们提前进行预测，但是如果预测不准确的话将造成很多情况下再单个客户层面上争取到的市场价值和投入不匹配。

　　 这是一个非常艰难而又重要的工作！我们得不断地尝试和建模。

　　　　如何才能够增加客户生命周期中的价值，是一个关键问题，下面的五个步骤就能够带来成功：

　　　　（1）再单个客户层级找准市场以及潜在市场

　　　　（2）增加单个客户的钱包份额：

　　　　　　  客户现有产品类别中的销售优化，及经典升级营销

　　　　　　  竞争驱逐

　　　　　　  产品创新

　　　　（3）留住客户，增加客户关系的长度

　　　　（4）促进客户的推销（如发挥用户的口碑效应）

　　　　（5）降低营销成本或者提高营销投资回报率

　　　　

　　　　有一个值得注意的趋势是，一些公司或者销售人员会有计划的寻找社交网络中的状态更新。公开可用的社交网络中显示了

　　非常多的有价值的信息。社交媒体分析是个性化在线广告的一个很好的机会，它对关系到与客户进行私人接触的商业模式更有

　　价值。