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seo2:企业市场的大数据营销

边肖:大数据营销是指基于数据挖掘,从收集和分析数据到将其应用于营销的过程,以提升用户体验、营销效果和支持营销管理决策。上周听了中欧教授的创新策略,分享了一个

“大数据营销”是指在数据挖掘的基础上,从收集和分析数据到将其应用于营销的过程,以增强用户体验、营销效果和支持营销管理决策。

上周听了中欧教授的“创新战略”,已经分享了一段文字。其实方教授也可以写两篇与相关的文章,包括客户成功部的NPS研究和国内市场的竞争情况。我正在与SaaS公司各领域的专家交流,并与您分享经验结论。

这门课是《大数据营销》,也有几个启发。我一个个写,这是尽我作为“结构洞”(两组之间的连接节点)的职责。

一、大数据营销的几个基本概念

“大数据营销”的定义是基于数据挖掘从收集和分析数据到应用于营销的过程,以提升用户体验、营销效果和支持营销管理决策。

它将影响经典营销4P理论的每一个环节:产品、价格、促销和地点。

大数据营销会影响互联网环境的4C应用:语境、内容、连接、社区。

大数据营销基础知识包括:个性化推荐、信息小屋、数据源(一手、二手、第三方数据)、欧盟GDPR数据安全保护规定、如何冷启动大数据营销.

这些资料网上都有,就不说了。我要说的是toB公司的启示,它是一家像SaaS这样的服务企业。

第二,关于社会交往的一些推论

新话题或新产品的传播途径是:

明星(影响很大,但传播是单向的,缺乏与大众的互动)

意见领袖

党羽

公众的

在这节课中,我发现KOL的影响力模型应该与技术产品市场拓展的“缺口理论”相结合。

先说差距理论。一个新产品进入市场,影响客户购买的因素很多,而且很多因素是相对独立的,所以在占据市场份额的顺序上存在“正态分布”。(这个知识点可以学习获取App的万维岗精英日班《模型思考者3:三种分布模型》)

在社交媒体理论中,新产品的早期购买者接受新事物的速度更快,这个人群中的“创新型”KOL起到了“快速传播”的作用。

但是,这种KOL可能不被“主流市场”的人所喜爱,因为这群人更喜欢稳定而深沉的KOL。所以,在市场开发中期,企业要培养“后续”KOL。

第三,客户聚类分析

先从客户入手,介绍一个工具“聚类分析”。

这种方法通常用于toC产品,我认为它与SaaS企业的传统软件有很大的不同:客户群体更大(许多SaaS公司有一万多个甚至几十万个客户),客户管理更数字化,所以有机会用“聚类法”来分析客户。

我看到大多数SaaS公司的客户画像都比较简单。是某个行业,某个规模,某个类型的需求。

在实际市场中,一些SaaS产品会陷入困境。今天遇到一个客户,他的重点是A;明天见另一个客户,关注另一个遥远的点b …

有没有一些SaaS客户应该分成两三个集群?

如果可以分隔几个集群,其值为:

虽然还是SaaS产品版,但是不同集群的客户对价值点的关注程度不同,所以营销方式和营销内容也不同;

不同集群的客户关注的功能集不同,所以服务重点不同,促进增购续用的重点也不同;

从战略的角度,我们需要思考——哪些客户是我们真正的客户,应该重点支持;哪些客户会买单,但就需求和企业属性而言不是我们的目标,应该彻底抛弃;

从产品的角度来看,如何专注于每个集群的核心需求,而不是做出一个看似符合“平均”点(下图中我标注的P点)的功能,其实每个集群的客户对此并不满意。(

我认为像SaaS这样的toB公司可以对客户进行分类的维度有:

行业(和子行业)按照某个特征(例如,互联网化程度)进行排名;

企业规模(按收入金额或员工人数细分);

企业管理水平(制度化程度和流程);

企业信息化水平(覆盖业务和行政流程的现有信息系统的比例和应用状况);

与产品相关的其他维度(例如SaaS CRM产品会关注客户企业的销售团队规模和销售方式等。)。

以上是我的一些想法,下面简单介绍一下教授的“K- means聚类法”的操作步骤:

随机选择N个客户(从3个客户开始);

将其他客户按相似度分为三组(如果是二维图,则是接近这三个客户的点);

找到每组的中心点,重组,找到新组的新中心点;

如此循环,直到分成三组:组内差异最小,组间差异最大;

分为一组、二组、三组、四组、五组,分别计算不同组距中心点的平均距离,找到效用拐点。比如每组中所有点与中心点的平均距离分为1、2、3、4、5、6组后分别为40、20、10、5、4.8、4.7,就意味着可以分为4组(平均距离为5,分多组后效用增加不明显)。

四、爱普尔营销阶段理论

本文介绍了一个理论,它同样适用于toB和toC营销。其核心观点是客户的购买行为是阶段性的,不同阶段的潜在客户应该以不同的方式进行推广。

根据AIEPL理论,营销有五个阶段:

觉察:觉察阶段(教授讲“认知阶段”,感觉这个词模棱两可);

信息:信息收集阶段;

评价:评价阶段;

购买:购买阶段;

忠诚:忠诚客户阶段。

企业可以通过广告、社交媒体和搜索引擎来影响A认知阶段的客户。

我在信息搜集阶段的客户,受到博客、视频、线上线下讲座的影响。

E评估阶段的客户由KOL(关键意见领袖)和周围的朋友引导。

p购买阶段:通过线下店直销、电商、KOL实现。

l服务阶段:远程电话或实体店服务。

我已经总结了toB产品的营销在每个阶段都不同于toC,我在下表的第三列中显示了这一点:

显然,toB营销需要乙方人员更多的人为干预和与客户的面对面沟通。

第四,西方toB营销的变化趋势

那么未来toB营销的趋势是什么?这节课,教授还讲解了一个美国知名企业IT产品和服务公司的营销改革案例。想和大家分享一下2013年美国企业市场的变化,以及这家知名公司的反应。

2013年,公司发现toB营销发生了以下变化:

信息获取方式:从线下到线上,新的影响者出现。以前企业采购是“熟人业务”,厂商熟悉大客户的SI(系统集成商),经常邀请SI去厂商公司参观学习;SI与客户有多年的客户关系,在新需求后很快被发现讨论解决方案。现在客户从有相同需求的朋友、社交媒体、KOL那里获得的信息更多,更容易受到“网络舆论”的影响,更容易从“陌生人”(新供应商)那里购买产品。

品牌导向到客户导向:客户已经通过社交媒体做出了购买选择,70%的购买决策是在销售代表到来之前做出的。销售代表不再是唯一的信息来源。

营销内容:从专业到“泛专业”。换句话说,toB营销的内容不再那么死板,开始变得有趣。

在真实案例中,知名企业的c

关注社交媒体,找出关键指标和评分模型;

用矩阵图展示各品牌的话语权份额和KOL在该领域谈论品牌的影响力份额,实施互动策略。

V.国内toB市场发展趋势

通过对上述内容的分析,我们可以发现一个现象――在欧美市场,toB营销方式实际上正在接近toC营销方式:

(1)企业的信息获取方式更社会化、自主化。

影响企业决策的人也从销售代表转向该领域意见领袖KOL和KP(关键决策者)身边的朋友。

加上美国使用SaaS产品的企业,数百家公司将购买近100种SaaS产品。我们可以看到另外一点:(3)采购决策者分散,各个部门的技术人员可以决定购买一些SaaS工具来提高效率。

这三点显然有利于SaaS的推广。

但在国内企业采购的上述三点中,第一点(信息获取方式)有了一些新的迹象,第二点(影响人的变化)还是比较少见的。目前国内企业客户明确需求,形成解决方案的过程需要乙方销售代表的大力参与;第三点(分散购买力)还没有出现。

个人感觉中国企业市场比美国落后8-10年。2013年美国企业市场的走势要到2021年才会在中国出现。

但是,在消费互联网的引领下,工业互联网和SaaS的进步可能会更快。至于风险投资,虽然有泡沫的负面影响,但也给toB领域带来了人才和技术沉淀,一般是正面的。

现在只能说趋势。估计没人能真正预测到时间点。好在toB是一个比较慢的工作,让我们静下心来,一步一步来。

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