做客户的贴心人：根据需求做事，提供人性化服务。客户之所以会需要你来唤醒，是因为他们对你的产品或者服务有着需求，这是企业必须要了解的事情。企业不能觉得自己奇货可居，反而应该放低姿态，来为顾客提供全方位的人性化服务，企业的推送广告也要尽可能的做到人性化，最好能从客户的角度来考虑问题，广告的内容要尽量是他们想要看到的。就比如南航的推送广告，都是与航班运营有关系的，不管是喜欢旅游还是经常出差的人，都会需要他们提供的航班信息。坚持人性化的服务理念，有助于加深用户对广告内容的理解，也能够增强他们对品牌的归属感和认同感。值得注意的是，企业要注意营销推送的时间，要在合适的时候给顾客定时分批发送，不能打扰他们的休息和工作。企业还要注意保障用户信息的安全，把维护用户隐私作为主要的任务来看待，才会让更多的人信任企业。
有话直接说：开门见山，简洁易懂的推送内容。这也是一个不可忽视的问题，用户使用的大多是2G、3G网络，是要支付流量费用的，这就决定了企业的推送内容应该“身材娇小”，最好不要超过100KB，不然浪费了客户的流量，客户也不会高兴，甚至拒绝接收。标题、摘要等也不要太复杂晦涩，直接一点，告诉用户，他想要的东西降价了，或者是店内又有什么新的优惠了，此时不买，更待何时？有着购买需求的用户，不用你多费口舌，看到广告自然会怦然心动。
7.3客户战略：数据分析最靠谱
如今，各行各业的管理者都逐渐认识到，大数据的步伐已经是不可阻挡的了，那么，如何利用大数据来为企业的营销服务，就成为了当前的主要问题。数据收集，数据管理，数据分析，数据预测，数据决策，这些都是人们能够用数据干的事情。单单从重要性来看的话，其实各个数据处理环节并没有主次之分，对于企业来说都是重要的营销过程。但是，我还是想把数据分析作为除了数据收集之外最值得重视的一个环节。因为数据收集毕竟是数据技术基础中的基础，这个没法比。
话虽这么说，可数据分析被单独提出来，作为一个独立的概念，其实并不合理，这并不是在自相矛盾，而是数据的各大环节都是密不可分的，是有着一定的处理顺序和规律的。数据分析，肯定是排在数据收集的后面，它是对于收集回来的数据的一个整理和处理。但是数据分析的相对独立性，就在于它可以拿出来当作一个数据的处理分析技术，既可以依赖于电脑，也可以依赖于人为的分析。
至于数据分析的内容，当然就是数据了，这些数据可以是企业的销售额，可以是产品的生产指标，可以是宣传广告费用，也可以是客户本身的数据。说到这里，我们就要强调数据分析与客户之间的关系了——分析来分析去，我们要分析的终归是客户的需求，那么企业就要根据数据分析，来确立自己的客户战略。
很多企业的前车之鉴表明，他们的客户战略其实并不合理，有可能是因为他们不了解客户的需求到底是什么，也有可能是他们没有抓住属于自己的客户，还有可能是他们对客户的年龄阶段、消费能力、个性特征等属性没有明确的概念和区分。这些失败者的共同点，就是没有使用数据分析的方法，或者说使用的过程中出现了偏差。如何真正了解客户，通过分析客户已经发生的购买行为，来预测客户未来可能出现的行为，就成为了落在数据分析肩上的重担。
有坏的自然也有好的，腾讯的营销策略和客户战略，就与数据分析紧密地结合在了一起。
2014年，腾讯发布了第二季度移动数据，这已经是他们对于大数据技术运用的第四个年头了，腾讯公司从手游的角度出发，收集玩家数据，对国内移动行业的发展趋势进行了一个详尽的预测。腾讯大数据显示，随着手机和移动网络技术的发展，手游市场持续火热，手游、端游、页游的用户数所占比例分别为4：2：5。这个数字表明，手游已经从之前的不显山不露水，成为了主流玩家的选择之一，值得投入更多的成本去做。数据还显示，手游当中目前的“王者”，当属动作类手游——平均每天玩家游戏的时间最长，充值的费用最多，发展的速度最快，已经超越跑酷类、消除类等前些年比较热门的游戏了。为了吸引更多的玩家，腾讯手游推出了以“全民”打头的系列动作游戏，低成本，动作流畅，操作简便，画面清新，除道具外免费游戏……这些特征无不牢牢地抓住了手游玩家的心，玩家群体日趋扩大，也使得腾讯手游越做越好。
山重水复疑无路，柳暗花明又一村。如果腾讯手游不是通过数据分析，又有谁能想到在策略游戏、跑酷游戏、消除游戏这些热门游戏的包围下，动作游戏能够脱颖而出呢？腾讯手游就用他们的成功经验给我们上了一课。
根据腾讯的案例，我们一起来探讨一下；在做数据分析的时候，我们还要注意哪一些问题，才能够让数据分析全程参与到客户战略的制定当中呢？
注意点一：学会换位思考，了解企业能够提供什么价值给客户，而不是客户能给你什么。腾讯手游就很清楚这一点，他们知道，游戏的使用主体始终是用户，而且游戏的功能也仅仅是娱乐，如果用一些多余的东西去打扰用户，影响他们的游戏体验，游戏就不可能受欢迎。腾讯手游把相关的数据拿来进行分析对比，再结合市场的大环境，就很容易发现市场上对于手游种类的需求，然后再有针对性地去制作新的游戏。企业有时候学会换个角度看问题，那就不存在任何问题了。
注意点二：开源节流，数据分析不应该局限于招揽新客户，还要重视保留老客户。我们做营销，不能像狗熊掰棒子一样，抓了一批客户，又丢了一批客户。只有同时做好新客户的吸纳和老客户的保留两项工作，才是数据分析的最终目的。腾讯手游在做新游戏的时候，就从来没有放弃过他们以前的老牌游戏，如《天天酷跑》、《天天爱消除》等主打游戏，依旧还是有条不紊地运行着，让它们给自己带来稳定的收益，同时给新类型的产品提供更加广阔的宣传平台和用户基础——开源节流，这就是腾讯一直在做的事情。
7.4数据决策：营销数据是决策的最好依据
数据的最终目的是要帮助企业盈利的，但是它的直接目的是要帮助管理者做出判断。有的管理者就会问这样的问题：“我们为什么要数据来帮我们做这些呢？我自己管理企业时，做出的判断也没有错过呀！”
以前没有错过，不代表你以后永远不会犯错。有自信是好事，但是你如果认为你的大脑比电脑更强，那就是自大了。没错，人的脑容量是很大，大到全世界电脑的容量加起来也比不上一个人的大脑。可是如果论计算速度，全世界的人加起来也比不上一台超级计算机。
而且，以人为主做出的判断，存在着很多致命的缺陷。其中最明显的一点，也是人脑和电脑最大的差别，就是人的判断中很容易出现感性的因素。举个简单的例子，我明明知道竞争对手玩价格战，我们公司的成本并不占优，经不起这样的消耗，可是我这个老板跟对手的老板有私怨，就是看不惯他的嚣张气焰，于是跟他斗到底，然后也降价，甚至是亏本经营，最后整个公司都被玩垮了。这就是感情色彩太浓的结果，但这样的戏码就实实在在地在我们身边不断上演着，又怎能不引起我们的重视和忧虑呢？
所以，在我们做决断的时候，除了要多听听他人的意见，还要多问问数据的建议。数据也会提建议？不但会提，数据还会“说话”。耐克公司的所有新产品的开发决策，都是听取数据的建议的。
耐克公司作为国际顶级的运动品牌，旗下的产品门类众多，耐克鞋、耐克运动服、耐克运动器材等，都是市场上的热卖产品，一有新品上市，立刻就能引发火爆的抢购。那么，耐克公司是如何保证每一款产品都会受到欢迎的呢？它借助的是一款专属于自己品牌的收集APP。在这个软件上，用户只要打开界面，就可以看到耐克所有产品的公开化数据，包括材料、环保指数、重量、透气性等属性，均一目了然。这些数据被公开化，消费者可以很直观的感受到耐克的诚意，也愿意亲自通过APP参与到新产品的研发建议当中，他们可以通过点击投票，来表示自己对新产品的期望值。最后在归拢信息的时候，耐克可以得到一个非常简洁易懂的饼状图，表示消费者期望值的百分比。如一款新的跑鞋，超过60%的人投给了“轻便”，30%的人选择“环保”，10%的人则是有其他方面的诉求。数据团队就会把这个要求反映给研发部门和材料部门，让他们对消费者的要求加以重视。
这就是让消费者的需求数据，完全地参与到了耐克产品的研发当中，最后等于是消费者在给自己的东西出谋划策，新产品就是他们的智慧结晶，消费者又怎么会不去买呢？
正如上文所说，人的决策不见得都是理性的，但是无数消费者的意见汇聚到一起所组成的数据，就足以给企业提供很大的参考价值了。数据就是用来分析和推测的，不管你在强调自己的思维很理性，你总不会比电脑、比数据更不具备感情色彩吧？所以，营销数据才是帮助企业进行决策的最好依据，才是伴随企业同行的最佳搭档。
那么，在使用数据来帮助决策的时候，企业应该注意一些什么样的问题呢？
一、数据要与业务挂钩，不能与现实脱节。数据团队和营销团队不能是分离的，否则一部分人闭门造车搞数据，不知道企业的重点和外界的情况，另一部分人只会拿着他们的数据去办事，至于办的事什么他们自己也不清楚，这样的公司能发展好吗？数据是为业务服务的，业务也应该对数据有所了解，这二者是不可分割的孪生子。案例中，耐克公司就是这样做的，他们的新产品研发部门，与数据部门的关系是难以想象的密切，效率之高，可能今天早上到手了一份刚出炉数据，下午就把新产品的模板给建好了。企业的数据部门，要能根据企业的发展要求和市场的情况，找到什么才是数据研究的核心内容，才能提出有针对性、建设性的意见。反之，业务部门也要了解数据团队天天在做什么，在为什么做准备，这样一把数据拿到手，他们就能知道自己应该做出怎样的决定。
二、尊重数据，尊重你辛苦得到的成果。数据决策的好处是如此之多，得来的过程是如此之难，以至于如果你拿到数据却不听它的话，简直就是一种暴殄天物。耐克的APP，从数十万的消费者那里收集来的，不单单是一个个数字，还是顾客对于新产品的要求，对于耐克公司的期望。需求决定一切，这些数据就是需求的真实写照。哪怕你不完全按照数据的要求去做，在你的决断中还掺杂了个人的风格或是感情色彩，都是不重要的，重要的是利用数据找到你的大方向，让数据全程参与到决策当中，这就够了。
三、不能对数据偏听偏信，要有属于你自己的决断。在利用数据给我们提供参考意见的时候，很多企业喜欢走极端，要么不信数据，要么迷信数据。过度迷信数据，夸大数据给企业带来的利益，这是不科学的。虽说数据全能，但也不是万能，如果盲目在全公司去渲染数据氛围，让全体员工办事时都把数据奉为唯一真理，唯一准则，那这个企业就是死板的。
