企业的获客渠道有哪些
获客一直是企业的头等大事,Toc和Tob都有获客的需求,但是他们获客的方式却完全不同,Toc的获客方式百花齐放,Tob的获客方式十分单一,尽管Tob的获客方式只有那么几种,但是能把Tob业务获客做好的企业并不多,正应了那句话,知易行难。
一:大数据
首先说明下:大数据获客的前生是网站的手机号抓取,通过脚本,调用端口,捕获访问网站的用户手机号,这种行为是违法行为。但是各行各业都是从未知到已知,从灰色到透明的过程。
案例:网售抓取代码,33人被批捕。
据报道,北京海淀警方不久前查获26个非法获取公民信息网站,33人涉嫌侵犯公民个人信息罪被批捕。
海淀分局网安大队民警调查发现,有非法网站向一些“专科医院”、“美容医疗机构”网站出售抓取代码。民警介绍,编写代码者负责制作并收取使用费;网站负责售卖代码,并收取使用代码网站的使用费;而使用者购买这些代码后,要按收到手机号的条数支付使用费。
用户在浏览加装了代码的网站时,就会被抓取手机号码等信息,而网站根据用户搜索的关键词等访客营销效果数据,还可以掌握对方医疗等方面的私密信息,然后通过电话精准推销。
随着流量快速向头部平台汇集,以及各个行业企业间的竞争日趋激烈,用户获取成本日益上升。以消费教育为例,一个有效用户的获客成本在两年前就超过了100元,极大增加了企业的运营成本。
在这样的背景下,运营商数据诞生,运营商掌握最全的用户使用数据。
目前做得最全面的是联通访客营销效果数据,启动最早的是电信。
为了更好地解决行业“四难”问题,助力体系快速发展,赋能行业数字化转型,联通大数据中心由此成立。以联通大数据超过100PB的数据资源池为核心、日处理130TB数据的强大算力为基础。
该行业中心面向主管部门、企业、终端用户,打造了基于真实场景、覆盖监管及业务全流程的多种产品:综合平台,通过数据接口(API)、脱敏数据集、数据报告、开放平台、SaaS产品、可视化大屏、DCT系统建设等。
中国电信在2004年就开始布局大数据产品,主要针对的是数据服务商。
运营商大数据精准营销可以实现什么?怎么通过大数据来精准获客?
结合客户产品属性定位的目标客户特征,通过我们数据科学家数据建模(搜索关键词+浏览网页+拨打竞品电话+区域+年龄性别+N多维度),利用运营商DMP平台进行数据挖掘,经过再加工深脱敏分析处理,最终通过相关saas云平台落地服务。
精准性:基于客户的应用场景由客户定制化需求模型,我们严格遵照客户的需求模型100%技术实现,随着线上流量获取越来越贵,精准营销是未来发展的方向 ,大幅度降低获客成本,降低无效沟通。
有人说:我不用sim卡,连着wifi上网,运营商如何采集数据?其实这并不是问题,宽带也是运营商提供的服务。大数据系统分析和执行的原理和手机卡的原理是相同的。
运营商大数据营销系统的优势
系统挖掘和分析能力强:运营商大数据覆盖用户的基础属性、行为分析、终端数据和兴趣标签,可以匹配不同企业对不同需求的人群画像,从而匹配出最精准的客户群体。
采集网络推广数据,节约成本:可以截取同行几百元上千元一天做来的客户,用几元钱获得获客成本高达几十几百的客户资源。
数据可视化提供和优化:企业可以根据自身的销售团队规模,合理量化获取需要的数据量。同时有专业数据分析师做售后,根据拨打的实际情况,及时优化筛选条件,以筛选出最精准的用户。
数据新,实时性强:系统获取实时访问数据,今天就能拿到昨天筛选的数据,不存在传统渠道拿到的数据的滞后性。
数据筛选的六大核心
用户访问过的网站
指定的关键词(搜索引擎)
指定400电话
APP行为(下载APP的用户)
指定短信(指定号码的短信的用户)
那为什么我合作的数据公司提供的资源没有效果?
大数据获客行业作为新兴行业,风口行业。具青云分析统计:目前进场人数达到200万人次。大数据获客类公司数量多达4712家,其中有3279家公司都是19年成立的,这还不包括代理商以及转行企业,多以科技公司,贸易公司,商务公司为主。
有了新的机会自然就有一些不法分子扩大宣传,扩大成果等方式进行不正当经营。包括目前市面上主流的号码隐藏技术,都是掩耳盗铃的伎俩。数据公司申称号码都是通过运营商后台进行拨打,号码中间是有隐藏。也就是说,你能联系上客户,但是你看不见客户的号码。甚至还有掺假成分,拿900条“老数据“混在100条“真实线索”中,以次充好。
行业常见骗局
用假的和有效数据进行混合,良心点的给你一个对半,不良心的直接全假;
用无效的和有效数据进行混合,电话是通的,但是就是没有人接,或者就是挂你电话;
使用老数据,比如你做教育的,之前也有一个合作的教育的,那就把他的二次在卖给你;
什么都能抓取,网页,电话,APP。每个端口及权限都不一样,你要访问某某网站,停留超过1分钟,并且注册,还要跳转到某某页面的客户,可能吗?专业的分析师告诉你,这样的抓取光代码至少要敲几千行,你觉得几元卖给你可能性有多大?
给用户打标签其实很难
要保证大数据系统能正确理解用户的上网行为,正确的分析用户的上网行为;
要正确分析用户的哪些行为是即兴上网行为,哪些是上网嗜好;
要建立概率模型,分析行为可行性,预测行为;
对于不同用户上网时间和习惯不同的问题,区分偏好。
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