数据化营销能活多久？
随着5G时代的到来，各个品牌内部迎来了新一轮的洗牌，在新环境的发展压力下，越来越多的企业开始意识到“数据化营销”的重要性，纷纷开始倡导“以数据为导向的精准营销”，而如何把握“数据化营销”的发展趋势并做出对策，更成为品牌商们应该思考的问题。
传统营销中，企业也会针对用户消费结果进行深度调研，且不说需要花费多少人力、物力、财力，用户数据收集本身是一件难事。因为无论是在定性或定量调研中，品牌商都会遇到这样或者那样的难题，最明显的是：
1、消费者根本不会配合市场调研，甚至消费者还会因为涉及到个人隐私而不愿意与品牌商深度沟通。当然，如果品牌商愿意砸重金就难说了，但是给消费者的感觉就是自己在卖自己的信息，整体体验感也不会好到哪里去。
2、调研是在消费者回忆阶段进行的，难免会有回忆失真的部分，导致调研结果存在一定的偏差。数据不精准，那么市场调研就不存在任何意义了。
万事开头难。虽然很多企业都清楚“数据化营销”的重要性，但是在具体用户数据收集上，却遇到了很多难解决的问题。特别是市场上的消费者需求更趋于个性化和多样化，迫使品牌商不得不提升精细化运营和精准营销能力。那么用户数据应该怎么采集才好呢？
在用户收集方式选择上，米多大数据引擎认为，需要从品牌商以及消费者两者的角度进行考虑，而一物一码会是一种成本低且最容易被消费者所接受的一种方式，特别是在互联网硬件与软件技术的全面升级下，能实现在消费者扫码的同时，实施将用户的消费数据反馈至品牌商的系统后台，在消费者无感的环境下轻松完成数据收集。
对消费者来说，参加到扫码营销活动中，还能享受到比以前更大的优惠！何乐而不为呢？
而对品牌商来说，不仅能借助扫码营销的活动提高销量，而且还能在消费者“不反感”的情况下收集到用户数据，一举两得。
比如说，与米多大数据引擎合作的可口可乐、立白、昆仑山也都是这么干的，点击以下链接了解更多：
可口可乐的自我救赎
立白正式应用米多一物一码，赋能新品营销
昆仑山携手米多！高端水的数字营销战正式开打！
「一物一码」+「一人」，采集真实消费数据。米多大数据引擎认为每一次扫码动作的背后都是一个用户数据，米多产品的核心价值在于打通了消费者“扫一扫”背后的数据链条。当你构建了自己的用户账户体系之后，你会发现营销布局更加精细化更加有针对性地解决问题，与传统营销布局截然不同。
最明显的就是数据的丰富化，以往定义消费者的维度相对传统，通常用年龄、性别、地域、婚否进行区隔。现在可以根据品牌诉求及产品特征，结合数据去定义更多消费人群，一旦消费者扫码，就会基于微信号和品牌建立起消费者的个人账户，帮助品牌统计到消费者的原生数据「是男是女，哪里，年龄」、行为数据「干了什么？参与了什么活动」、交易数据「买了什么？何时买的？买多少」、场景数据「用户从哪里来，到哪里去？」
比如说食品饮料广告通常会把消费者按照年龄、性别、使用习惯进行区隔。但是有了数据加持，我们可以对消费者进行更丰富地定义，比如当针零食的口味，可以进一步细分区分为口味偏甜、偏咸、偏辣的用户；还能进一步把特殊人群区分开来，比如把吃零售这件事与用户的身体情况、日常喜好、个人兴趣相结合，像专门给糖尿病患者推动定制类的食品等。总之，基于消费者多维度数据的分析后，能精准地地勾勒出消费者的用户画像，基于用户画像数据，可以推送定制化广告片去解答他们的需求。
而且，基于用户数据下，如果品牌商应用米多大数据引擎，还能可以实现在指定区域、指定时间、指定消费者扫码次数下，让消费者扫码。如品牌商可以指定在广州天河区A门店50米内，消费者在晚上6点到7点这个时间段内，只要购买产品，第二瓶扫码100%中奖。
除此之外，数据在自媒体广告投放上也正在发挥重要的引导作用。尤其在传统互联网和移动互联网上进行广告投放时，当不知道消费者是谁时，能够指定性推送适合他的内容。因为大数据的丰富和成熟，帮助品牌商从市场营销最早的消费者洞察、到消费者人群的区隔、到制定精准广告推广素材直至最后的精准投放，和进一步行为习惯推动及下一次投放的优化，都变得更加精准、转化更为高效。
一物一码数字化转型案例——五粮液，详情请点击以下链接查看：
《五粮液：第二我当够了！》
不管是新的营销思路也好，还是新的营销工具也好，这些都只是营销的“辅助工具”，如果品牌商想要实现“数字化营销”，必须先转变思维。比如说从传统的“以产品为中心”的营销思维转变为“以消费者为中心”的营销思维，建立基于“用户经营”思维的内容生产、运营及效果评估规范。
总而言之，大数据不仅仅是让市场营销有了更加丰富的数据，更是让人改变了看待市场营销的角度，进而给企业创造更大的发展空间，这也是众多企业纷纷转型“数字化营销”的关键。
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米多大数据引擎利用“全场景赋码理念”，在产品消费的高频场景下，对产品进行“一物一码”的改造，通过产品包装上具有防伪、防窜、溯源、营销等多种功能的二维码实现一物一码营销解决方案，同时能够实现对精准用户的大数据采集，在经过系统后台的分析，掌握消费者的“原生、行为、场景、交易”等数据，构建用户画像，与消费者产生高频关联，最终实现用户数据资产私有化。
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