Todo tipo de métodos de marketing han sido deslumbrantes durante mucho tiempo, pero su esencia es estudiar a los clientes (consumidores), estudiar lo que los clientes quieren y necesitan, y hacer que los productos o servicios sean objetivo. La era del big data le ha dado un nuevo término: marketing de precisión. Los primeros campos de aplicación del big data son principalmente industrias orientadas al cliente, y los primeros escenarios son principalmente marketing de precisión.

"el vino es bueno pero le teme a los callejones profundos", la información de los productos o servicios debe entregarse a los clientes para facilitar las transacciones. Generalmente se cree que transmitir información de productos o servicios a los clientes depende de la publicidad. La publicidad existe desde hace mucho tiempo, y la apariencia de "tres tazones de vino no son suficientes" es publicidad. En la era sin Internet, estamos familiarizados con Anuncios de televisión, anuncios de radio, anuncios impresos, carteles publicitarios fuera del hogar, etc., y por supuesto, gritos y ventas. Pero en el pasado, la publicidad era unilateral y no distinguía entre audiencias. Más tarde, los comerciantes recopilaron información del cliente y tenían CRM. Después de la clasificación de clientes, pudieron servir mejor a diferentes grupos de clientes. La era de Internet + big data ha abierto nuevas oportunidades de desarrollo para el CRM. Gestionar clientes ya no es una simple cuestión de estadísticas digitales y correo directo e inversión fija sin personalidad (o simple agrupación). A medida que los comerciantes saben más sobre los clientes y tienen una comprensión más profunda, tienen la oportunidad de proporcionar a los clientes con soluciones de marketing personalizadas, mejorar aún más la experiencia del cliente y convertirse en marketing personalizado o marketing de precisión. La era del big data ha hecho posibles muchas cosas imposibles en el pasado, y las actividades de marketing también han ganado nuevas oportunidades de desarrollo.

La era es diferente, y la forma de operación comercial cambiará, pero la esencia son dos cosas: código abierto y estrangulamiento. El código abierto es abrir nuevos clientes y descubrir nuevas oportunidades comerciales; estrangulamiento es reducir los costos operativos internos y mejorar la eficiencia de la utilización de recursos. Para lograr todo esto se requieren decisiones basadas en datos. En el pasado, las personas también recopilaban y utilizaban muchos datos muy relevantes relacionados con las actividades comerciales en actividades comerciales a largo plazo, y también formaban los criterios para seleccionar clientes. En vista de los cuellos de botella técnicos en ese momento, el costo de la recopilación de datos y el análisis de datos para muestras grandes era demasiado alto para ser utilizado ampliamente. En la era del big data, es posible recopilar y almacenar datos de forma barata, y los recursos informáticos baratos hacen posible el análisis de datos.

Detrás del marketing de precisión del big data, se utiliza para observar a los clientes con datos multidimensionales, describir a los clientes, es decir, retratar a los clientes. No es exagerado decir que "confiar en el big data permite a los comercializadores comprender a los clientes mejor que en el pasado y comprender sus necesidades mejor que los propios clientes". Los comercializadores no quieren saber quiénes son los clientes, dónde están, cuáles son sus hábitos de consumo, qué necesitan, cuándo los necesitan y cómo comunicarles información de manera más efectiva. A través de la recopilación de datos y el análisis de datos, se puede encontrar la respuesta. El marketing de precisión no solo puede ayudar a los comerciantes de código abierto --- encontrar clientes potenciales, sino también ayudar a los comerciantes a reducir costos --- encontrar riesgos latentes. Cuando sepamos más sobre los clientes, sabremos qué clientes pueden estar en riesgo en nuestro negocio.

Si le pregunta a cada operador si usará su experiencia para comercializar, la mayoría de las respuestas son afirmativas. Pero si le pregunta al operador si usarán datos para marketing, me temo que la respuesta es variada. Generalmente se cree que la aplicación de datos para marketing es un asunto de grandes empresas y no es relevante para las pequeñas empresas. De hecho, las grandes empresas multinacionales, los pequeños vendedores ambulantes, utilizan datos para marketing, recibirán resultados inesperados. ¿No lo crees? Los vendedores ambulantes prestan atención al pronóstico del tiempo (viento, lluvia o exposición al sol) para saber qué oportunidades de negocio están disponibles mañana y luego saber cómo abastecerse. Se recomienda que las personas de las pequeñas y medianas empresas no rechacen el concepto de marketing de precisión, sino que quieran aprender el método de pensamiento del marketing de precisión. Incluso si el operador tiene una rica experiencia, será muy útil digitalizar la experiencia a la operación.

El libro "Subversion Marketing" es para enseñar a los lectores a utilizar big data para hacer marketing. El libro es rico en casos y muy legible en lenguaje. Vale la pena leerlo para amigos de todos los ámbitos de la vida que estén preocupados por el marketing de big data.

Estoy de acuerdo con en muchos puntos del libro: "Big data redefine las reglas de la competencia industrial, no el tamaño de los datos, no la tecnología estadística, ni la gran potencia informática, sino la capacidad de interpretar los datos centrales". En el mundo actual, donde muchas personas están desgarradas por la definición de big data, deberíamos prestar más atención a la comprensión del valor central y la aplicación de los datos. El "hacer las preguntas correctas" que se plantea en el libro también es muy importante. Los operadores deben tener muchas preguntas en momentos normales, pero cuando se les hacen, puede haber desviaciones, lo que resulta en "mil millas perdidas". Mejorar la capacidad de hacer las preguntas correctas implica pensar y métodos, que deben mejorarse mediante el ejercicio. Verificar si la pregunta se hace correctamente es precisamente donde los analistas de datos pueden contribuir.

El libro también plantea dos preguntas dignas de una consideración más profunda:

No es suficiente simplemente descubrir los hábitos de consumo de diferentes grupos de clientes y recordar a los clientes que gasten de manera oportuna. Por ejemplo, el consumo normal racional de un consumidor está en el nivel de 2.000 yuanes al mes, que generalmente se consume en dos tiendas, A y B. La tienda A utiliza el concepto de marketing de precisión para hacer que los consumidores gasten todos los 2.000 yuanes en la tienda A, y a medida que la tienda B se ponga al día, los consumidores pueden volver a la tienda B para gastar los 2.000 yuanes. En el exceso de oferta y la demanda insuficiente de hoy, la cantidad de consumo existente no se puede distribuir o migrar entre diferentes comerciantes para aumentar el consumo social total. Una aplicación de mayor nivel del marketing de big data es conocer de antemano las necesidades de los clientes que no se han satisfecho o incluso descubierto. La minería de valor del big data tiene la oportunidad de conectar a los comerciantes (incluidos los fabricantes) y los clientes, lo que permite a los comerciantes ofrecer más productos o servicios que satisfagan las necesidades personalizadas de los clientes y aumentar la voluntad de gasto de los clientes. Este es un nuevo desafío para los trabajadores de minería de valor de datos.

¿Son realmente mejores más datos? Muchas empresas de big data están dispuestas a utilizar software de rastreo para "rastrear" todo tipo de datos en Internet. Sin embargo, la densidad de valor del mismo conjunto de datos es diferente en diferentes escenarios de aplicación, y para escenarios de aplicación específicos, no es que cuantas más dimensiones de datos sean mejores. Es necesario recopilar datos y utilizar datos en torno al objetivo de la aplicación. Aumentar la dimensión para recopilar más datos definitivamente ayudará a describir las cosas con más detalle, pero sin duda aumentará la complejidad del procesamiento de datos. Cada avance tecnológico aporta un nuevo espacio de imaginación a los seres humanos. Es inevitable que el deseo se expanda y la confianza sea plena, y la cognición del mundo también aumente en dimensión, incluso en dimensión incontrolada. Después de eso, se encuentra que el aumento de dimensión trae la ocupación de recursos y la sabiduría no puede seguir el ritmo. El aumento de dimensión incontrolado complicará la solución. Si te calmas, reiniciarás el pensamiento de reducción de dimensionalidad. Quizás la cognición y la sabiduría humanas están en dimensión ascendente, dimensión reductora y luego dimensión ascendente, y luego dimensión descendente alternativamente hacia adelante. El pensamiento de reducción de dimensionalidad en este libro, cuando es necesario, vuelve al pensamiento original para inspirar a las personas.

Las herramientas y los medios son importantes en la era de los grandes datos, pero los métodos de pensamiento son más importantes.