2022-05-13-Meltwater融文-媒体_大数据_与_小数据_如何赋能市场决策_19页_2mb

媒体“大数据”与“小数据”如何赋能市场决策

核心内容

本文探讨了“大数据”与“小数据”在市场决策中的应用价值，强调了两者结合的重要性。通过分析不同场景下的实际案例，展示了如何利用外部媒体数据与内部企业数据，实现更精准的市场洞察与策略制定。

主要观点

• 大数据：指企业从外部媒体获取的广泛数据，如社交媒体、新闻、行业报告等，可用于趋势洞察、统计复盘等宏观层面的分析。
• 小数据：指企业内部或特定场景下的深度数据，如CRM数据、KPI数据、消费者反馈等，能够提供更具体的、可执行的洞察。
• 结合应用：通过将大数据与小数据结合，企业可以实现更全面的市场决策支持，避免仅依赖数据而无法转化为实际行动的困境。
• 场景化应用：文章围绕三个主要场景展开，分别是“赢得媒体提及”、“企业策略转型”和“加码消费者旅程全链路数字洞察”。

关键信息

场景1：赢得媒体提及

• 核心：利用媒体提及数据挖掘潜在商机。
• 案例1：某在线教育品牌
  • 通过海外华人媒体报道，发现海外华人市场商机。
  • 转向海外营销传播，制定相应的Action策略。
• 案例2：某食品生产厂家
  • 通过社交媒体端的消费者讨论，挖掘真实用户需求。
  • 分析用户购买与食用场景，制定新产品功能与推广手法。

场景2：企业策略转型

• 核心：从B2B转型B2C，利用小数据洞察C端用户需求。
• 案例1：某齿科正畸仪器生产商
  • 通过社会化聆听，探索竞品的B2B2C营销策略。
  • 利用C端用户反馈，反向优化自身营销传播策略。
• 案例2：某医美仪器商
  • 监测用户对皮秒项目的讨论，获取用户对功能、隐患、恢复过程的关注点。
  • 借助这些洞察，提升消费者在医院选择仪器时的用户心智。

场景3：加码消费者旅程全链路数字洞察

• 核心：通过定制消费者旅程框架，结合话题聚类分析，挖掘改善点。
• 案例1：某跨境电商平台
  • 通过分析消费者旅程各阶段的声量，发现“Awareness”到“Purchase”的转化率较低。
  • 识别出“Experience”阶段的负面评价，主要集中于发货速度。
  • 提出优化建议，提升整体用户体验。
• 案例2：某出海硬件品牌
  • 通过消费者旅程聆听与洞察模型，挖掘用户痛点与成长因素。
  • 将社会聆听数据转化为洞察与行动，提升市场策略的有效性。

消费者旅程模型

• Aipl模型：阿里巴巴集团提出的模型，强调用户人群资产定量化运营，打通Uni-ID。
• AISAS模型：小红书提出的模型，聚焦“搜索”“分享”行为体验，实现深度人群触达。
• 社会聆听模型：从社交媒体数据出发，挖掘用户痛点与成长因素，实现精准洞察。

结论

通过合理利用“大数据”与“小数据”，企业能够更全面地理解市场动态与消费者需求，从而制定更具针对性和可执行性的市场策略。数据的真正价值在于其转化为洞察与行动的能力，而非仅仅停留在报表与大屏上。