数字营销平台如何操作(数字化营销怎么做)

数字营销平台如何操作

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第五点,呵,过去做的时间和成本(人效成本和学习成本)太高了。但不是没有,部分头部公司是有这种科学手段的,如果我们没见过,也不可能凭空造出来。

这个时候我们再谈精准营销,这件事应该是落在营销部门自己来闭环去做的,而数据部门则作为一个类似数据内审的第三方,来维护指标的合理性,平台计算的稳定性,当然,也需要一部分人产出更宏观的分析内容(比如评估整体营销的效果),这就和精准营销是两件事了。

此时数据分析师已经被分成前后台的区别,运营团队里有数据专精的同学,一方面十分熟悉业务,另一方面熟悉数据平台的操作,能整合出老板看的报告和纠错。后台的数据分析师更偏向对管理层汇报,与业务的数据同学对接回收结果,对业务保持一定程度的了解即可,或从经营或者管理层面对业务团队进行纠错。

当运营打*台,看到第一条订单的曲线时,已经有机器人可以解读近三十天的趋势变动,进一步点击订单,拆解到城市和其它业务指标,并且做好了关联分析,然后你就可以思考今天的营销方案(我要给谁,什么时候,用什么动作(发券,短信,活动)),需要新增什么指标才能解决问题,最后我今天或者我本周的方案投入产出比达到目标,工作结束

数字化营销怎么做

钱永远可以有更精准的花法,最理想的情况是,每一分钱都能找到利益最大化的方式,如果高价值用户里面又有不同类型的用户,比如高价值-价格敏感,高价值-价格不敏感,如果价格敏感里面又有多种用户比如女性和男性的喜好差异,一线城市和三线城市的差异,安卓和ios的差异。

在第三点和第四点,过去基本依赖一个数据分析师作为中转站,运营有很多想法,这些想法基于长期对业务的理解(优势)和对数据的不擅长(劣势),与其把昂贵的数据分析师培养成业务能手,不如把数据能力下放给运营且保持培养,这才符合商业逻辑。

要达到这个目的,公司需要把成本从数据分析师挪移到数据产品的建设上,减少业务不合理的数据需求,搭建更宏观、科学的管理、测试框架,尊重数据结果和经营结果。业务团队的方案应该从原来的十多个手段变成上百个策略,虽然可能从最基本的(活动、发券、短信)等延伸出来,但只要结果和数据表现是好的,就行。这方面有时候很依赖管理层改变固有观念。

指标的展示并不是智能,只是功能,不管图表做的有多花哨,没有解决:总体的投入产出比,如何更快的指向某个问题,如何证明方案的投入产出比等,都只是一些图表堆砌的花架子。在炫酷的图表下套所谓的RFM的壳,本质还是不变的,可视化是为智能服务,而不是反过来

投入产出比应该表现在每个用户或群体上,能随时聚合,运营能借助bi平台看到投入效果。投入产出比的评估和归因逻辑应该由数据部门统筹或审核

营销平台

这种差异具体体现在,比如你有100块,本来你把80块花给高价值用户,现在进一步把60块花给价格敏感用户给优惠券,紧接着又把里面的40块分给男性用户,剩下20块用更便宜的营销方式吸引女性用户,最后又拆分出一线城市的男性用户。

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这件事,平台提供拆解能力(比如点击某个曲线开始下钻),数据分析师提供拆解建议(应该如何拆才能解决问题),算法和模型提供解读和产出简单的分析结论。

生成新的方案,投入测试平台,测试通过后作为日常策略开始迭代,按标准回收成果,数据部门阶段性验收和评估,最终体现在核心指标和评估方案内