關于以客戶感知為核心及以大數據分析為基礎的踐行精準營銷與維系淺析

徐耀華

（中國聯合網絡通信有限公司山東省分公司，濟南 250000）

其實現在大數據環境下，只要我們通過IP上網，不管是只接受廣告信息或者直接進行交易，通過網絡記錄能夠了解到，而由于網絡在記錄方面具有實時性的特征，推進了其發展成現階段情境下廣告宣傳上營銷定位的最佳選擇。在信息技術不斷的發展過程中，廣告營銷單位在廣告的投放上的精準性得到了大幅度的提高。所以通過對廣告的精準定位方面的技術手段推動了用戶由僅進行廣告信息的瀏覽逐漸發展成為了通過網站商品的購買，實現廣告投放商利益最大化。

1 大數據的定向基礎

首先，我們將建立一個四層數據金字塔，金字塔最底層是廣告表現數據，就是關于投放廣告的位置等信息性指標。倒數第二層是受眾分類數據，現如今，網絡上數據的提供商可以通過線上或線下用戶的行為，來采集客戶信息及興趣等數據。當然這一行為不會涉及用戶個人信息泄露問題，只是根據分析出的數據將客戶根據興趣等分為不同群體。此為受眾分類數據，有了這項數據，廣告投放上可以更加精準的根據定位與需求來投放廣告。第二層是用戶搜索動機數據，搜索再定向技術可以用來挖掘網站潛在用戶及新用戶。網站捕捉曾搜索過的用戶，即可能購買的用戶，將他們篩選出來更進步的提高了廣告的商業價值，為搜索過的用戶精準提供廣告投放，使廣告的投放更精準與高效。最頂層是網站內訪客數據，這項數據指的是網站用戶在廣告投放商所投放廣告的網站上的行為數據，比如瀏覽的頁面信息，下載的數據信息，以及對購物車商品的甄選信息。要想實現網絡營銷精準定位的潛力，只有依靠大數據的支持才可以體現出來。對于廣告投放商來說，金字塔的四層數據都具有很大的獨立與合體價值。比如，廣告投放數據是每個瀏覽頁面用戶都會瀏覽的數據，廣告投放商首先根據用戶分類數據，更加精準的確定廣告投放類型及位置等信息，再根據用戶的偏愛與搜索相關數據，更加精細化的實現廣告營銷。將廣告投放精準到每一位消費者，將四層數據合理應用整合，實現廣告投放利益最大化。

2 數據投放案例分享

我們以國內知名電子商務網站愛點擊為例，分析其用戶及網站交易數量數據。首先我們了解一個名詞ROI，即網站廣告投資回報率。為了提升廣告投放利用率，首先第一步進行網站再定向，廣告投放商投放廣告前通過對網站用戶人群數據調查會發現，再網站內再定向所帶來的轉化購買量十分有限，這一現象是由于廣告投放一方僅進行網站的訪問或者只是存在對商品購買意向的群體。為了進一步提高網站再定向的成功率，最為有效的處理手段便是結合大數據反應用戶訪問過的網頁等信息數據來將用戶通過屬性分類，更加有針對性的投放廣告內容。第二步是要搜索再定向以及所購買的第三方受眾的分類數據信息。此項操作一方面可以通過再定向再次吸引曾訪問過的老客戶，增大了老客戶重新進入網站及完成購買的可能。同時，廣告投放商還要考慮要怎么增加新訪客的數量，來保證每天來訪網站的流量數據。要實現這步操作，首先我們要利用網站客戶搜索關鍵詞來捕捉對廣告投放內容有興趣的用戶，然后儲存與用戶有關的數據。最后，在廣告投放平臺上將廣告有針對性的呈現給用戶。第三步是通過機器學習來擴大客戶的群體的規模。機器學習作用的強大之處在于其能夠有助于廣告投放單位掌握到與其受眾群體訪問操作等操作相似的網站新用戶來展開精準定位投放廣告。人工智能的核心技術就是機器學習。廣告投放商通過機器學習分析大數據，來進行采集現有的用戶數據特征并推測位置的用戶數據特征概率分布，從而發現具有相同特征的信息，并儲存信息，以便精準投放廣告給所需受眾。

3 結束語

綜上所述，從網絡用戶的瀏覽目的大數據，再到訪問歸類數據，還有最后的機器網絡學習，均能夠有效推進用戶漏斗最頂端網絡訪客數量還有訪問量的增加。并且根據具有創意的定制策略，對用戶信息判斷的精準，使得用戶發展成購買群體的轉化率有了一定程度的提升，廣告投放商就可以挖掘更多商機，創造更多利益。