企业精准营销的案例(精选5篇)

【关键词】大数据时代大数据营销海尔营销案例

其实海尔只做了营销步骤中的第一部分――分析用户的行为特征,大数据营销的基本思路还应包括:分析竞争对手的数据,品牌危机监测及管理支持,市场预测与决策分析支持。通过完整的营销思路,企业方能从多方面考虑并保证成功实施营销方案。

营销手段瞬息万变,数据也源源不断,想要成为一个成功的marketer,除了了解大数据营销还应贴近社会现状,迎合现展趋势,出奇制胜,实现进一步成功。

参考文献:

[1]阿生.海尔的大数据营销案例[Z].2014-04-24.

[2]中国电子报.大数据的四个典型特征[Z].电子信息产业网,2012-12-4.

[3]36大数据,大数据营销名词解释[Z].2014-06-25.

6月9日,昌荣互动学院邀请了百度全国新行业的销售总监们和昌荣精准总经理朱宏刚先生,就新媒体环境下,企业应该如何认识搜索营销在整合营销中的价值和众多国内知名企业营销负责人进行了互动交流。

2012年,中国电子商务持续快速发展,交易总额达8.1万亿元,同比增长31.7%,是中国GDP增速的4倍。截止到2013年6月,全国电子商务交易额达4.35万亿元,同比增长24.3%。中国的网购人数超过2.71亿人,与美国的总人口数接近。毫无疑问,这是一个电商莅临且不断扩大的时代。而移动电商、大数据分析、SocialCRM的发展进一步引爆了电商市场,更多的企业开始了电商之路。

正因为大量企业均看到了电子商务市场的庞大潜力而纷纷涌入,让白热化的烽烟也延伸到线上,可是,电子商务也快速进入到平台级对抗与同质化竞争并存的境地,在用户与市场份额的争夺中,电商企业为确保用户的购买决策倾向,不断采取更高额的营销投资,并不惜血本以低利润吸引顾客数量。当这一切成为电商常态化的格局,便意味着哪一家电商可以提供破局之道,便可在混战中提前占据制高点阵地。

沉于局中,常常无法处身局外看待战略问题,电商环境有其与众不同的特征:

首先,国美、苏宁、京东、天猫等电商平台聚合了大量注册用户,尤其像天猫这样的巨头级电商平台,注册用户数量达到4亿之多,某种意义来说,这是针对性传播与用户大数据精准匹配的良好契机。

再次,电商平台的品牌传播形式极其丰富,从产品的收发,到品牌的专区,从抢购的预售,到免费试用,无一例外均能对精准用户传播提供传播素材。

即便如此,基于电商的传播价值探讨,依旧存在着认知误区:其一,企业常常在电商平台上盲目追求销售业绩,忽略品牌建设对消费者决策的驱动作用;其二,电商平台的运营通常独立且真空,与企业整体大营销战略脱节,缺少配合与默契;其三,面对电商带来的海量用户行为数据,企业缺少快速处理与整合分析利用的能力,空置电子商务最大的黄金资源。

面对机会与困局,匹配电商平台的传播策略,应该匹配三大维度,分别为定位,整合与评价。定位需要明确目标消费者与匹配企业诉求的平台,制定精准策略便于电商环境中的精准转播;整合在于沟通可调度资源在电商平台上的规模应用以发挥最大化效应,科学解析各类资源在营销矩阵中的作用并且予以整合;而评价则需要从转化力、互动力、转化力三大方向了解用户认知,分析用户数据,核算精确成本。

映盛中国于2013年成功操作东风雪铁龙天猫旗舰店案例,可作为电商传播价值洞析的代表作。

分释放了本次活动的营销价值,轻松实现事半功倍的效果。

案例详情

精准锁定目标用户

2010年5月,佳能举办了第三届“感动典藏”摄影大赛,邀请明星成龙担任活动代言人,在酷爱摄影艺术的年轻群体中掀起一轮热潮。佳能选择悠易互通为其制定网络宣传方案,进一步扩大活动和品牌影响力,并重点为EOS系列数码单反相机做深度推广。

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1.精准营销及推广,商业智慧之舟引领时代浪潮精准营销与推广,作为现代市场营销领域的核心策略之一,早已成为企业竞相追逐的制高点,随着互联网技术的飞速发展,大数据、人工智能等先进技术的融合应用,营销领域正经历着一场革命性的变革,精准营销,正是在这样的时代背景下应运而生,它强调以精准的数据分析为基础,以细致入微的客户需求洞察为手段,实现营销信息的精准投放,https://wb.hnmshk.com/post/134.html
2.网络营销个性化推荐策略实现精准营销之道项目案例案例分析 随着互联网的发展,网络营销已成为企业推广产品和服务的主要手段,面对激烈的市场竞争,如何有效利用网络营销手段实现精准营销,成为了企业面临的重要问题,个性化推荐技术作为网络营销的一种重要手段,能够有效提高营销精准度,实现个性化服务,进而提升企业的市场竞争力,本文将探讨网络营销如何利用个性化推荐实现精准营销。https://shoufuyun.com/post/420.html
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13.分享:16个大数据热门案例,看完别说还不懂大数据!慧都智能制造大数据在金融行业的应用可以总结为以下3个方面:精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐;风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈;效率提升:利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点,利用大数据技术加快内部数据处理速度。 https://bigdata.evget.com/post/19235.html
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