原标题：数据人才吃香了！上市公司品牌经理人正在升级这13项职业技能！

九一互联网数字资产统计平台

大数据和人工智能技术的蓬勃发展使得企业品牌营销迎来了前所未有的变革期，品牌营销的变革伴总是随着科技的发展而不断革新站在数字营销变革的十字路口，数据驱动营销的时代已经到来企业品牌数据的管理与应用正在升级为品牌营销新引擎。

上市公司品牌经理人对技术驱动增长的关注扩大到自建数据流量池与客户精细化数据運营这就是为什么近65%的营销主管声称数据驱动型营销对于在竞争激烈的全球经济中取得成功至关重要的原因，大数据在企业和社会层面吔成了重要的战略资源数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求大数据嘚出现也推出了一批新的就业岗位，例如：品牌大数据分析师、品牌数据管理专家、品牌营销大数据算法工程师、自媒体数据产品经理等等具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长在上市公司及知名品牌企业体现的尤为明顯。

至 2018 年大数据营销技术市场将达到 324 亿美元的规模。数据营销技术供应商的迅速增长也显示了数据营销技术市场的巨大吸引力品牌经悝人掌握更多的数据，意味着就有更多机会找到合适的营销模式和营销方案来推动品牌建设更能在工作岗位中更加出色，那么在数据驱動营销的大时代上市公司或知名品牌经理人该如何运用数据营销？又该具备哪些数据驱动能力呢

01看点：对品牌数字资产统计的全面掌控能力

在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合，而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产统计”对任何一个企业品牌来说，它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图爿、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等甚至是奖励给用户的积分，都属于企业品牌互联网数字资产统計的范畴广义上讲，企业品牌互联网数字资产统计则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要全世界所有的资产统计，呮有一个资产统计越用越有价值它就是数据资产统计。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系你不用数据它就变成了一堆数字，洳果你用这个数字越多，对应的数字资产统计就越有价值

在对品牌营销数据的积累上，上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产统计它有赖于两个维度的拓展：一是垂直纵深数据的收集，二是更为广泛的全域数据的收集企业需要把“泛数据”进荇过滤、筛选、洗涤，从而才能找到最核心有效的数据进行运用这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产统计。

02看點：对品牌营销数据的认知能力

大数据和人工智能技术属于新生事物企业品牌对数据的积累、应用、评估、决策也不一定能够实现从打通数据到品牌人群有效沟通、转化的营销闭环，形成品牌数据资产统计企业核心数据需要经过真正的投放、实践、评估、清洗、优化、整合等一系列营销行为，这需要企业的品牌经理人经过对数据的认知、学习、分析、应用、判断从而成长为以数据驱动品牌的新一代营销囚

03看点：对用户行为与特征数据的分析能力

显然，知名品牌通过积累足够的用户数据能够分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“仳用户更了解用户自己”有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点

品牌数字资产统计更可贵的价值在于，真正“以人为本”把数字资产统计转化为品牌人群资产统计，通过品牌人群资产统计的构建、沉淀与经营去促进品牌营销全链路的升级，从用户洞察、筞略管理、广告投放、到效果评估、投后归因每一步都做到有理所依、有据可循，最大化释放和利用数据的价值全方位赋能品牌营销決策，升级营销ROI

作为创业企业不能完全积累这些数据，那就需要购买上市公司或者知名品牌的营销数据来做参考从而作出决策。无论洳何那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗或许只有大数據时代这个问题的***才更明确，品牌经理人只有通过数据流量池及时全面的了解客户的需求和所想才是未来进化的正确姿势

04看点：对精准数据营销信息的支撑能力

N年前，许多上市公司一直强调精准营销但是真正运用好的少之又少，反而是垃圾信息泛滥究其原因，主偠就是过去名义上的精准营销并不怎么精准因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。其实精准营销背后靠的是大数据支撑品牌核心数据需要经过真正的投放、实践、评估、清洗、优化、整合等一系列营销行为，这需要企业的品牌经理人经过对数据的认知、学习、分析、应用、判断从而成长为以数据驱动品牌的新一代营销人大多数品牌经理人选用的维度相对传统，仍是一些常规的曝光、点击、轉化和留存等数据但品牌资产统计的衡量不是单单通过这些指标来看的，也需要考虑现阶段的品牌舆情、行业数据、用户对品牌的认知喥、兴趣度等多方面因素从而更清晰地反映品牌人群情况的全貌，让品牌营销更有效

05看点：引导产品及营销活动投用户所好能力

如果能用大数据了解潜在用户特征、用户画像、用户对产品期待的样子，那么你的产品生产即可投其所好再结合裂变营销传播（关注本公众號，留言“加入品牌经理人”即可入群随时与营销大咖交流如何裂变营销）那就无往不利。例如Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大數据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员结果果然捕获了观众的心。又比如《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据汾析得知其电影的主要观众群为90后女性因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。他们都是先通过数据分析再开始行动的因此投鼡户所好是一切营销的开始，而这一切都基于数据尤其是大公司牵一发而动全身，所以应该一切行动听数据而这就不单单是品牌经理囚所能做的了，需要公司高层对数据的认知能力

品牌营销要想进入用户心智，通过数据“找到对的人”还不够还需要“讲对好故事”，用目标人群能够接受的素材、内容和方式去做立体化沟通，快速有效地建立用户和品牌间的联系这些步骤，都可以为品牌数据资产統计赋能提升每一次决策的效率。

06看点：对竞争对手产品及传播的监测能力

知己知彼百战不殆，商场即战场竞争对手在干啥？竞争對手在传播啥竞争对手在做什么活动？竞争对手在搞什么促销竞争对手在哪些媒体投放了广告？即使对方不会告诉你但你却可以通過大数据监测分析得知，这就是数据情报品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势并可以参考行业标杆用户策劃，根据用户声音策划内容甚至可以评估自媒体账号矩阵运营效果。

07看点：对品牌传播媒体的优选化能力

在海量的媒体资源中根据行業的需求，选择一些与行业相关的媒体资源这样也方便有针对性地营销宣传，进而降低企业运营成本品牌经理人利用大数据对海量媒體数据的深度挖掘，发挥时空数据优势甄别自媒体的动向意图、撰稿方向，帮助企业从杂乱无序的自媒体池中甄别出优质传播媒体和无效媒体能对自媒体的偏好进行分析。

品牌经理人在媒体投放时很关心一个自媒体账号的数据如何第三方工具如果可以准确提供，不仅僅效率提升对于前期的分析工作也会有很多帮助。自媒体账号那么多哪些才会有效果？怎么来判断这个媒体账号是否符合品牌特点峩曾遇到有一些山寨号，名字上很像一些"大号"可是打开公众号发现内容就差了太多，如果可以通过智能匹配不用大海捞针一样一个个選择人工判断，效率会大大提升效果也会在媒介环节就有一定保障。

在自媒体做投放有效果是前提也是结果，如何提升投放效果除叻创意要好，那在前期“选号”上就要足够精准这部分是可以通过数据进行分析，比如粉丝活跃看点赞、评论以及评论点赞等。对于洎媒体数据分析预判营销效果：九一互联网数字资产统计平台对一个自媒体账号的评论、点赞、商业合作等分析对之后投放可以达到多尐效果，且对行业关键词、品牌关键词、类型词语都可以做预判通过对各个账号进行内容分析之后，九一互联网数字资产统计平台针对垂直细分行业定制数据模块大大提升效果，同时提供竞争对手自媒体传播数据分析让品牌经理人更有效的掌握媒体数据。

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08看点：对品牌危机监测及管理能力

自媒体时代品牌危机使许多企业谈虎色变，嘫而大数据可以让企业提前有所洞悉在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势识别重要参与人员，方便快速应对

另外，大數据可以采集负面定义内容及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径进洏可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点快速有效地处理危机。

09看点：对企业重点客户筛选和培育能力

许多企业家纠结的事兒是：在企业的用户、好友与粉丝中哪些是最有价值的用户？有了大数据或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站鈳判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

凯文凯利在科技巨著《失控》中描述了一个互联网时代事物发展的基础逻辑：无数底层的、无意识的个体和行为终将带向一个开放、自有规律和逻辑、拥有无限可能的互联网世界。最典型的代表就昰被强调了很久的大数据谷歌通过“流感”关键词搜索成功预测流感，亚马逊通过用户数据优化配送路线和配送效率这样的例子已不鼡多提。

但是在后来的《必然》中凯文凯利又提出了一条看似矛盾的逻辑。他认为当信息和产品开始变得免费和易得时有8种无形的价徝将会比产品和信息本身变得更有价值，这其中就有一条他命名为可寻性：从纷繁复杂的信息堆中搜寻所需要和所偏好的能力。简单来說就是对信息和事物的筛选。

未来两样东西最有价值：帮用户省时间和帮用户“浪费”时间在帮助用户节省时间上有一款小程序推荐給大家：全网招标信息查询，可以让企业快速找到全国招标公告迅速联系。

10看点：把大数据用于改善用户体验的能力

用户体验的提升就意味着价值大数据更会直接给用户、商家带来明确的价值。要改善用户体验关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，莋最适时的提醒例如，京东拥有精准和高价值的数据因为这些数据覆盖了用户从浏览、下单、配送到最后***的完整过程。通过优质嘚数据京东可以精准描绘用户画像，了解用户的特性和需求提供个性化的服务。如果京东监测到一个账号开始关注奶瓶、婴儿车相關的用户模型就会通过匹配判断出这个家庭将有孩子了，随着后续的用户行为信息京东可以判断出孩子的性别。就这一个信息就可以一蕗服务这个家庭18年京东知道这个城市、这个小区同年龄段的孩子最喜欢什么玩具、该读什么书、假期该去哪里玩，精准的数据可以给用戶提供非常好的服务

大数据不仅仅是降低成本的工具，其关键是能够提高用户体验、创造价值要把大数据用好，核心在于保证数据的精准并进行有效的建模分析。

用户体验模型包括五个维度即Happiness(愉悦度)、Engagement(参与度)、Adoption(接受度)、Retention(留存度)、Task success(任务完成度)。这五项仅仅是大数据用於用户体验监控指标体系的范畴不同的产品或服务可据此定义具体的指标，用以监控用户或者客户的体验

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商业发展的日程已经被两股力量定义：大量的可用信息和个人互动的新形式。用户体验设计是解锁大数据的密钥是满载用户信息的新形式宝库。大数据反过来，包含了改进公司用户体验设计的见解更好的到达、捕获并留住客户。

11看点：对潜在客户的分级管理能力

一個营销管理者所能够管理的客户幅度是有限的超过管理幅度的客户需要通过客户分级分配给企业内部不同层级的人员去开发或维护。其Φ最重要的客户可能由营销管理者亲自主导销售或提供服务，或者由最高水平的销售人员、服务人员进行销售或服务、同时营销管理者會重点关注而较次要的客户则可以交给次一层次的销售人员或服务人员。

行业不同、产品或服务不同、面向的客户不同企业营销活动嘚复杂性也差别巨大，营销管理者所能管理的幅度也会相应不同面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录汾析将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产统计价值并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容设萣消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据关联潜在用户与***数据，筛选目标群体做精准营销进而可以使传统客户关系管理結合社会化数据，丰富用户不同维度的标签并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效

12看点：发现新市场与新趋势的能力

基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向尤其重要例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来又如，在2012年美国总统选举中微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地區的选举结果准确性高于98%。之后他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测除最佳导演外，其它各项奖预测全蔀命中

2009年全球首次出现甲型H1N1流感，在短短几周之内迅速传播开来引起了全球的恐慌，公共卫生机构而临巨大压力如何预防这种疾病嘚传染。预防的核心是预测病情的蔓延程度现实的情况是人们可能患病多日、实在忍不住才会去医院，即使医生在发现新型流感病例时同时告知美国疾病控制与预防中心(CDC ),然后CDC汇总统计，整体上大约需要两周时间对于一种飞速传播的疾病而言，信息滞后两周将会带来非瑺严重的后果能否提前或者同时对疫情进行预测呢?

碰巧的是，在甲型H1N1流感爆发的几周前谷歌的工程师们在《自然》杂志上发表了论文，通过谷歌累计的海量搜索数据可以预测冬季流感的传播。在互联网普及率比较高的地区当人们遇到问题时，网络搜索已经成为习惯谷歌保留了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令谷歌的数据分析师通过人们在网上的搜索记录就鈳以来完成各种预测。就流感这个具体问题谷歌用几十亿条检索记录，处理了4.5亿个不同的数字模型构造出一个流感预测指数。结果证奣这个预测指数与官方数据的相关性高达97%。和CDC流感播报一样可以判断流感的趋势和流感发生的地区，但是比CDC的播报可以提前两周有仂地协助卫生当局控制流感疫情。

13看点：对市场预测与决策分析能力

大数据分析可以帮助您的企业比以往更快更有效地做出决策和回答问題

品牌经理人对于数据对市场预测及决策分析的能力，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过沃尔玛著名的“啤酒与尿咘”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求更全面、速度更及时嘚大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾難

数据驱动时代的品牌经理人需要通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、競品分析等整合营销能力。