|
|
|
|
直复营销会员数据价值探秘 7 上页：第 1 页 价值迥异——主动数据和被动数据 笔者一直想用一种词语来陈述数据价值的天壤之别，最终用主动数据和被动数据来区别数据的价值（针对客户数据）。 通过媒质（泛媒体：所有的传播中间体）吸引消费者关注并激发其欲求动机而产生的客户数据是主动数据，而所谓的倒卖或者不断转手的数据应该被称作被动数据。 自然，就客户数据转化为销售流水来说，主动数据的价值是显性而且明晰的，被动数据的价值是隐性而不可测的。主动数据价值大于被动数据价值。 主动反应数据来源明显的是：益生康健、DHC、PPG，被动数据来源是红孩子、麦考林。我们会发现两者之间在传播和影响力之间的差距。通过媒介带来的快速反应的顾客群体是前者，而后者经过了漫长的开掘和深耕，从整体的成本上来说，会有一种平衡，但是对于一个需要快速发展的企业来说，兵贵胜不贵久，前者是最好的选择。但是又存在一个资本投入的问题，所以很多在选择数据采集方式（圈客户群）上一直左右为难。 近期，中国邮政开始了邮政直复营销中心，这是一种广撒网的直复营销试水，泛泛和粗放的数据，是否能带来可观的投入产出比，需要时间和实践来考验。 泛滥的是无效的数据，不准确的数据来源和被动数据群体在很大程度上增加了企业销售目标达成的成本。 “修行”之路——客户数据直达客户购买目标必须步步为营 对于客户数据的管理，从数据一个没有活力的信息单元到客户关系和客户消费甚至重复消费，无非就是开发数据和挖掘数据两个重要过程。 开发数据需要通过各种媒介甚至渠道获取数据，这个是从事直复营销的前提，有价值的数据群就是生存基础，而这其中的转换成本，需要仔细斟酌。 而数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： 分类 （Classification）· 估值（Estimation）· 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Des cription and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)，这是一个系统的过程。 我们对数据的管理，会综合考虑众多因素，如数据参数、变量、指标、延续性、生命力、安全、合法性等等都要注意。比如前一段时间“分众无线垃圾信息事件”就闹得很不愉快。数据丢失、数据遗漏、数据失真尽量避免。数据有效提升需要媒体和不断的沟通来激活，休眠数据处理、活跃数据处理、无效数据处理需要细致入微的辛勤耕作。 会员制数据仓库构筑需要不菲的成本投入，把握好数据价值转化是提升投入产出比的关键。主动数据价值优于被动数据价值，从数据信息到客户成为忠诚客户或高附加值数据是一个“渐修”的过程。众多致力于会员制数据库营销的企业在摸索中前行，我们所选择的这种模式需要一种滴水穿石的修炼过程，唯一的捷径就是脚踏实地，步步为营。 欢迎与作者探讨您的观点和看法，联系电话：13161100901，电子邮件： wenchengyu@12.com 第 1 2 页 本网刊登的文章均仅代表作者个人观点，并不代表本网立场。文中的论述和观点，敬请读者注意判断。
|
主页 │ 关于麦肯特 │ 关于网站 │ 招聘信息 │ 广告服务 │ 联系方法
版权所有©2000－2021
深圳市麦肯特企业顾问有限公司
麦肯特®、EMKT®、情境领导® 均为深圳市麦肯特企业顾问有限公司的注册商标
未经书面明确许可，本网站所有内容禁止任何形式的复制和转载
如有任何意见或建议，欢迎与我们联系
