广州seo小雨边肖：大数据营销是指基于数据挖掘，从收集和分析数据到将其应用于营销的过程，以提升用户体验、营销效果和支持营销管理决策。上周听了中欧教授的创新策略，分享了一个
“大数据营销”是指在数据挖掘的基础上，从收集和分析数据到将其应用于营销的过程，以增强用户体验、营销效果和支持营销管理决策。
上周听了中欧教授的“创新战略”，已经分享了一段文字。其实方教授也可以写两篇与相关的文章，包括客户成功部的NPS研究和国内市场的竞争情况。我正在与SaaS公司各领域的专家交流，并与您分享经验结论。
这门课是《大数据营销》，也有几个启发。我一个个写，这是尽我作为“结构洞”(两组之间的连接节点)的职责。
一、大数据营销的几个基本概念
“大数据营销”的定义是基于数据挖掘从收集和分析数据到应用于营销的过程，以提升用户体验、营销效果和支持营销管理决策。
它将影响经典营销4P理论的每一个环节：产品、价格、促销和地点。
大数据营销会影响互联网环境的4C应用：语境、内容、连接、社区。
大数据营销基础知识包括：个性化推荐、信息小屋、数据源(一手、二手、第三方数据)、欧盟GDPR数据安全保护规定、如何冷启动大数据营销.
这些资料网上都有，就不说了。我要说的是toB公司的启示，它是一家像SaaS这样的服务企业。
第二，关于社会交往的一些推论
新话题或新产品的传播途径是：
明星(影响很大，但传播是单向的，缺乏与大众的互动)
意见领袖
党羽
公众的
在这节课中，我发现KOL的影响力模型应该与技术产品市场拓展的“缺口理论”相结合。
先说差距理论。一个新产品进入市场，影响客户购买的因素很多，而且很多因素是相对独立的，所以在占据市场份额的顺序上存在“正态分布”。(这个知识点可以学习获取App的万维岗精英日班《模型思考者3：三种分布模型》)
在社交媒体理论中，新产品的早期购买者接受新事物的速度更快，这个人群中的“创新型”KOL起到了“快速传播”的作用。
但是，这种KOL可能不被“主流市场”的人所喜爱，因为这群人更喜欢稳定而深沉的KOL。所以，在市场开发中期，企业要培养“后续”KOL。
第三，客户聚类分析
先从客户入手，介绍一个工具“聚类分析”。
这种方法通常用于toC产品，我认为它与SaaS企业的传统软件有很大的不同：客户群体更大(许多SaaS公司有一万多个甚至几十万个客户)，客户管理更数字化，所以有机会用“聚类法”来分析客户。
我看到大多数SaaS公司的客户画像都比较简单。是某个行业，某个规模，某个类型的需求。
在实际市场中，一些SaaS产品会陷入困境。今天遇到一个客户，他的重点是A；明天见另一个客户，关注另一个遥远的点b …
有没有一些SaaS客户应该分成两三个集群？
如果可以分隔几个集群，其值为：
虽然还是SaaS产品版，但是不同集群的客户对价值点的关注程度不同，所以营销方式和营销内容也不同；
不同集群的客户关注的功能集不同，所以服务重点不同，促进增购续用的重点也不同；
从战略的角度，我们需要思考——哪些客户是我们真正的客户，应该重点支持；哪些客户会买单，但就需求和企业属性而言不是我们的目标，应该彻底抛弃；
从产品的角度来看，如何专注于每个集群的核心需求，而不是做出一个看似符合“平均”点(下图中我标注的P点)的功能，其实每个集群的客户对此并不满意。(
我认为像SaaS这样的toB公司可以对客户进行分类的维度有：
行业(和子行业)按照某个特征(例如，互联网化程度)进行排名；
企业规模(按收入金额或员工人数细分)；
企业管理水平(制度化程度和流程)；
企业信息化水平(覆盖业务和行政流程的现有信息系统的比例和应用状况)；
与产品相关的其他维度(例如SaaS CRM产品会关注客户企业的销售团队规模和销售方式等。)。
以上是我的一些想法，下面简单介绍一下教授的“K- means聚类法”的操作步骤：
随机选择N个客户(从3个客户开始)；
将其他客户按相似度分为三组(如果是二维图，则是接近这三个客户的点)；
找到每组的中心点，重组，找到新组的新中心点；
如此循环，直到分成三组：组内差异最小，组间差异最大；
分为一组、二组、三组、四组、五组，分别计算不同组距中心点的平均距离，找到效用拐点。比如每组中所有点与中心点的平均距离分为1、2、3、4、5、6组后分别为40、20、10、5、4.8、4.7，就意味着可以分为4组(平均距离为5，分多组后效用增加不明显)。
四、爱普尔营销阶段理论
本文介绍了一个理论，它同样适用于toB和toC营销。其核心观点是客户的购买行为是阶段性的，不同阶段的潜在客户应该以不同的方式进行推广。
根据AIEPL理论，营销有五个阶段：
觉察：觉察阶段(教授讲“认知阶段”，感觉这个词模棱两可)；
信息：信息收集阶段；
评价：评价阶段；
购买：购买阶段；
忠诚：忠诚客户阶段。
企业可以通过广告、社交媒体和搜索引擎来影响A认知阶段的客户。
我在信息搜集阶段的客户，受到博客、视频、线上线下讲座的影响。
E评估阶段的客户由KOL(关键意见领袖)和周围的朋友引导。
p购买阶段：通过线下店直销、电商、KOL实现。
l服务阶段：远程电话或实体店服务。
我已经总结了toB产品的营销在每个阶段都不同于toC，我在下表的第三列中显示了这一点：
显然，toB营销需要乙方人员更多的人为干预和与客户的面对面沟通。
第四，西方toB营销的变化趋势
那么未来toB营销的趋势是什么？这节课，教授还讲解了一个美国知名企业IT产品和服务公司的营销改革案例。想和大家分享一下2013年美国企业市场的变化，以及这家知名公司的反应。
2013年，公司发现toB营销发生了以下变化：
信息获取方式：从线下到线上，新的影响者出现。以前企业采购是“熟人业务”，厂商熟悉大客户的SI(系统集成商)，经常邀请SI去厂商公司参观学习；SI与客户有多年的客户关系，在新需求后很快被发现讨论解决方案。现在客户从有相同需求的朋友、社交媒体、KOL那里获得的信息更多，更容易受到“网络舆论”的影响，更容易从“陌生人”(新供应商)那里购买产品。
品牌导向到客户导向：客户已经通过社交媒体做出了购买选择，70%的购买决策是在销售代表到来之前做出的。销售代表不再是唯一的信息来源。
营销内容：从专业到“泛专业”。换句话说，toB营销的内容不再那么死板，开始变得有趣。
在真实案例中，知名企业的c
关注社交媒体，找出关键指标和评分模型；
用矩阵图展示各品牌的话语权份额和KOL在该领域谈论品牌的影响力份额，实施互动策略。
V.国内toB市场发展趋势
通过对上述内容的分析，我们可以发现一个现象――在欧美市场，toB营销方式实际上正在接近toC营销方式：
(1)企业的信息获取方式更社会化、自主化。
影响企业决策的人也从销售代表转向该领域意见领袖KOL和KP(关键决策者)身边的朋友。
加上美国使用SaaS产品的企业，数百家公司将购买近100种SaaS产品。我们可以看到另外一点：(3)采购决策者分散，各个部门的技术人员可以决定购买一些SaaS工具来提高效率。
这三点显然有利于SaaS的推广。
但在国内企业采购的上述三点中，第一点(信息获取方式)有了一些新的迹象，第二点(影响人的变化)还是比较少见的。目前国内企业客户明确需求，形成解决方案的过程需要乙方销售代表的大力参与；第三点(分散购买力)还没有出现。
个人感觉中国企业市场比美国落后8-10年。2013年美国企业市场的走势要到2021年才会在中国出现。
但是，在消费互联网的引领下，工业互联网和SaaS的进步可能会更快。至于风险投资，虽然有泡沫的负面影响，但也给toB领域带来了人才和技术沉淀，一般是正面的。
现在只能说趋势。估计没人能真正预测到时间点。好在toB是一个比较慢的工作，让我们静下心来，一步一步来。
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