【市场观察】Facebook、腾讯都在用的活动数据营销模式,是怎么进行的?

市场人差不多每天都在说数据:从大数据到小数据,从社交营销数据到全网营销数据,从常规营销性数据到线下活动数据……数据的价值在市场营销领域的重要性不言而喻,目前基本每家企业都会有自己的数据梳理方法或工具,市场部也会有专业的工具来管理每项市场工作,也许当你看完Facebook、腾讯对活动数据的运营逻辑,你会找到新的方法,或者也像这些巨头一样拥有最好用的数据运营体系。

 

1、活动数据融合,挖掘数据价值

活动数据,即使企业再大,如果不能连贯起来就会成为信息孤岛,所以当活动用户数据、每场活动数据被全方位地获取、分析之后,还能与企业其他数据相联系、才能完成数据价值的深度挖掘。

 

同样一个客户,他在活动里的数据跟CRM里的数据会存在互补,也会有相同数据类型存在差异的地方。当市场活动可以从销售CRM拉取用户行为数据,就可以完成这种互补和纠正。

 

这在技术层面实现的API数据交互。

 

2、数据展示,明白易懂

市场人不是技术人,更不是计算机头脑,采集、交互得到的数据也要重新今次那个集中化、结构化、标准化的处理,自然也要市场人能看得懂。

 

衡量数据明白易懂的尺度包括三个。其一是包括地域、来源等自然特征以及用户年龄层、行业群体等社会特征所组成的基本维度。其二是活动参与者的兴趣点、关注内容等兴趣维度,其三是参与者对活动的参与度、门票购买频率等商业维度的属性。

 

展现在市场人面前的,应该是非常直观的效果分析,而不是原始数据。技术实现通过统计分析报表来完成。

 

3、参与者数据分析

数据分析再深一个层次的话,一定是要对活动的所有参与者做深入、精细分析的。

 

每个参与者的数据信息也包括三种。一种是姓名、性别、年龄、职业等静态信息,数据运营在其第一次报名活动之初就可以抓取并保存。第二种是参与者对活动信息的关注特点,从哪个渠道看到,通常通过哪些设备登入。另外还有一种,是需要运营工具主动去获取的:参与者到现场后位置信息的变化、对活动主办方所提供服务的反馈。

 

参会者分析通常以联系人管理、标签逻辑来实现,多标签对参与者的行为习惯进行标注。

 

4、数据的再次运用

大型企业活动频繁,数据更多地会用到第二次、第三次活动中去。根据前三个环节积累的数据信息,企业市场部会得到一份报表(图表、报表及原始数据),这份报表将作为营销计划、广告策略、活动组织方案等决策的依据。

 

从用户特征来制定营销策略,从多场活动积累的数据分析报告中因地适宜制作新的活动方案,无论是各环节转化率还是活动的组织效率,都比同等条件下人工管理活动高出很多。

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