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企業的獲客渠道有哪些

企業的獲客渠道有哪些
獲客一直是企業的頭等大事,Toc和Tob都有獲客的需求,但是他們獲客的方式卻完全不同,Toc的獲客方式百花齊放,Tob的獲客方式十分單一,儘管Tob的獲客方式只有那麼幾種,但是能把Tob業務獲客做好的企業並不多,正應了那句話,知易行難。
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一:大資料
首先說明下:大資料獲客的前生是網站的手機號抓取,通過指令碼,呼叫埠,捕獲訪問網站的使用者手機號,這種行為是違法行為。但是各行各業都是從未知到已知,從灰色到透明的過程。

案例:網售抓取程式碼,33人被批捕。
據報道,北京海淀警方不久前查獲26個非法獲取公民資訊網站,33人涉嫌侵犯公民個人資訊罪被批捕。
海淀分局網安大隊民警調查發現,有非法網站向一些“專科醫院”、“美容醫療機構”網站出售抓取程式碼。民警介紹,編寫程式碼者負責製作並收取使用費;網站負責售賣程式碼,並收取使用程式碼網站的使用費;而使用者購買這些程式碼後,要按收到手機號的條數支付使用費。

使用者在瀏覽加裝了程式碼的網站時,就會被抓取手機號碼等資訊,而網站根據使用者搜尋的關鍵詞等,還可以掌握對方醫療等方面的私密資訊,然後通過電話精準推銷。
隨著流量快速向頭部平臺彙集,以及各個行業企業間的競爭日趨激烈,使用者獲取成本日益上升。以消費教育為例,一個有效使用者的獲客成本在兩年前就超過了100元,極大增加了企業的運營成本。

在這樣的背景下,運營商資料誕生,運營商掌握最全的使用者使用資料。

目前做得最全面的是聯通,啟動最早的是電信。

為了更好地解決行業“四難”問題,助力體系快速發展,賦能行業數字化轉型,聯通大資料中心由此成立。以聯通大資料超過100PB的資料資源池為核心、日處理130TB資料的強大算力為基礎。

該行業中心面向主管部門、企業、終端使用者,打造了基於真實場景、覆蓋監管及業務全流程的多種產品:綜合平臺,通過資料介面(API)、脫敏資料集、資料報告、開放平臺、SaaS產品、視覺化大屏、DCT系統建設等。

中國電信在2004年就開始佈局大資料產品,主要針對的是資料服務商。

運營商大資料精準營銷可以實現什麼?怎麼通過大資料來精準獲客?
結合客戶產品屬性定位的目標客戶特徵,通過我們資料科學家資料建模(搜尋關鍵詞+瀏覽網頁+撥打競品電話+區域+年齡性別+N多維度),利用運營商DMP平臺進行資料探勘,經過再加工深脫敏分析處理,最終通過相關saas雲平臺落地服務。

精準性:基於客戶的應用場景由客戶定製化需求模型,我們嚴格遵照客戶的需求模型100%技術實現,隨著線上流量獲取越來越貴,精準營銷是未來發展的方向 ,大幅度降低獲客成本,降低無效溝通。

有人說:我不用sim卡,連著wifi上網,運營商如何採集資料?其實這並不是問題,寬頻也是運營商提供的服務。大資料系統分析和執行的原理和手機卡的原理是相同的。

運營商大資料營銷系統的優勢
系統挖掘和分析能力強:運營商大資料覆蓋使用者的基礎屬性、行為分析、終端資料和興趣標籤,可以匹配不同企業對不同需求的人群畫像,從而匹配出最精準的客戶群體。
採集網路推廣資料,節約成本:可以擷取同行幾百元上千元一天做來的客戶,用幾元錢獲得獲客成本高達幾十幾百的客戶資源。
資料視覺化提供和優化:企業可以根據自身的銷售團隊規模,合理量化獲取需要的資料量。同時有專業資料分析師做售後,根據撥打的實際情況,及時優化篩選條件,以篩選出最精準的使用者。
資料新,實時性強:系統獲取實時訪問資料,今天就能拿到昨天篩選的資料,不存在傳統渠道拿到的資料的滯後性。

資料篩選的六大核心
使用者訪問過的網站
指定的關鍵詞(搜尋引擎)
指定400電話
APP行為(下載APP的使用者)
指定簡訊(指定號碼的簡訊的使用者)

那為什麼我合作的資料公司提供的資源沒有效果?
大資料獲客行業作為新興行業,風口行業。具青雲分析統計:目前進場人數達到200萬人次。大資料獲客類公司數量多達4712家,其中有3279家公司都是19年成立的,這還不包括代理商以及轉行企業,多以科技公司,貿易公司,商務公司為主。

有了新的機會自然就有一些不法分子擴大宣傳,擴大成果等方式進行不正當經營。包括目前市面上主流的號碼隱藏技術,都是掩耳盜鈴的伎倆。資料公司申稱號碼都是通過運營商後臺進行撥打,號碼中間是有隱藏。也就是說,你能聯絡上客戶,但是你看不見客戶的號碼。甚至還有摻假成分,拿900條“老資料“混在100條“真實線索”中,以次充好。

行業常見騙局
用假的和有效資料進行混合,良心點的給你一個對半,不良心的直接全假;
用無效的和有效資料進行混合,電話是通的,但是就是沒有人接,或者就是掛你電話;
使用老資料,比如你做教育的,之前也有一個合作的教育的,那就把他的二次在賣給你;
什麼都能抓取,網頁,電話,APP。每個埠及許可權都不一樣,你要訪問某某網站,停留超過1分鐘,並且註冊,還要跳轉到某某頁面的客戶,可能嗎?專業的分析師告訴你,這樣的抓取光程式碼至少要敲幾千行,你覺得幾元賣給你可能性有多大?

給使用者打標籤其實很難
要保證大資料系統能正確理解使用者的上網行為,正確的分析使用者的上網行為;
要正確分析使用者的哪些行為是即興上網行為,哪些是上網嗜好;
要建立概率模型,分析行為可行性,預測行為;
對於不同使用者上網時間和習慣不同的問題,區分偏好。