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移动互联网时代品牌十诫：互联网思维下企业品牌重塑 [:1704328099]
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移动互联网时代品牌十诫：互联网思维下企业品牌重塑 第九诫 碎片化时代的三大神器：大数据营销，整合营销，社群化营销
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这是一个碎片化的时代，信息碎片化、受众碎片化、媒体碎片化。
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——阿尔温·托夫勒，美国著名未来学家
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先从一个故事说起：
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一位父亲在工作时，五岁的儿子吵着要父亲陪他玩。父亲很忙，便将一本杂志内页的世界地图撕碎，对孩子说：“你先将这上面的世界地图拼完整，我就陪你玩。”过了不到三分钟，孩子便来找他。父亲惊愕地问他原因，孩子说：“世界地图的背面是一个人的头像。我反过来拼，只要这个人拼好了，世界地图就完整了。”想想我们现在的时代极像孩子手中被撕碎的世界地图，只是我们未必有孩子那么聪明，懂得只要把人拼好，整个世界就完整了。
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互联网时代，特别是移动互联网时代，信息“碎片化”的现象日趋常态，导致我们思维碎片化、生活碎片化、工作碎片化……在现实生活中，人们等车时用手机刷微博刷微信、乘地铁时用iPad看微电影、购物时用移动终端查找店家信息、夜晚伴着微博或微信入眠……
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碎片化时代的六大特征
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“碎片化”是对当前中国社会传播语境的一个形象描述，它是移动互联网时代最明显的传播特征。2011年，时任广东省省委书记的汪洋在一次与网友互动中，被问到使用苹果产品iPad的感受时回答说：“实际上它可以有效地利用我碎片化的时间，很多碎片化的时间我可以使用，可以随时拿出来使用。”这一回答被许多主流报纸引用，其对“碎片化时间”的运用很有代表性。当人们可以利用自己的碎片化时间接收信息时，说明信息也在以碎片化的形式被传播，信息的碎片化是媒介破碎化的结果。
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移动互联网时代，便捷的移动终端让我们实现了随时随地浏览各种信息，同时信息内容进一步碎片化发展，碎片化内容沿着不同的时间线散落在浩瀚的信息海洋，但每一条碎片化信息都暗藏着消费者的个性化需求。具体来说碎片化时代的品牌传播主要有以下六个特征：
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·营销信息过剩。消费者每天被海量的信息所包围，已经失去了分辨能力。品牌传播出的信息，很容易迷失在同行嘈杂的广告轰炸中。
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·传播内容与方式同质化。众多品牌定位雷同，采用相似的画面、相似的传播语、相似的明星代言，消费者已经产生审美疲劳。
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·互联网改变了用户接受信息的习惯。在消费者接受信息呈现碎片化、快餐化、互动性的时代，受众往往几秒钟就把品牌煞费苦心制作的传播内容抛到九霄云外。
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·媒介碎片化非常严重，用户分散在不同的媒体平台上并乐此不疲。
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·用户与用户之间随时随地连接、交流，口碑变得前所未有的重要，用户不再容易被“忽悠”。
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·每个用户都是媒体，随时成为品牌的信息源，传统媒体公关失去控制力。
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数据来源：新生代市场监测机构“网络营销对消费者购买行为影响的实证研究”
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新媒体层出不穷，受众不断细分，媒介数量与日俱增。各种资讯充斥着人们生活中的每一个时间间隙和空间碎片。因此，品牌及媒体需要思考如何才能让消费者在碎片化时间选择你的内容和服务，如何进一步覆盖甚至霸占消费者更多的碎片化时间，并且能让他们快速喜欢上你的碎片化内容，乃至你的品牌。
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随着多屏时代的到来，受众的媒介接触时间愈加碎片化，接触的媒介组合愈加多元化，接受信息的渠道也越来越多，要抓住受众的眼球变得越来越难，受众的注意力正在被多屏不断分散。如今的广告传播，不仅要以创意抓住受众，更要让受众参与到广告传播活动中来，让受众从旁观者变为参与者，从信息接收者变为信息传播者，这才是多屏时代新媒体营销的核心思维。
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大数据营销：一切皆可数据化
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在移动互联网时代，企业的经营策略已从传统的以产品为中心转向以用户为中心，大数据的作用显得尤为重要。以用户为中心，首先必须清晰地掌握用户的喜好、行为习惯等特点，了解用户的真实需求与潜在需求，大数据让这一切成为可能。
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信息碎片化使得流量开始分散，流量背后的受众也随之分散在各个平台，这个时候“大数据”精准计算的必要性就凸显出来。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，帮助企业找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判和调配，并最终完成广告精准投放的营销过程。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
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当越来越多的消费行为暴露于互联网之上，个人数据、信息以及行为变得更易于获得和统计。这种个人主动或被动的信息共享行为，使得基于大数据的消费者行为研究变得更加容易。用户行为的信息曝光所产生的收益在前端表现为精准营销，在后端则让基于用户行为的产品个性化定制成为可能。
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用户在网络上一般会产生交易信息、浏览信息、购买行为、购买场景和社交关系等多个方面的大数据，这些数据的沉淀有助于企业进行预测和决策。一切皆可被数据化，企业通过大数据平台建立对消费者的洞察，尽可能及时、精确地收集到每个顾客购物活动相关的所有数据，并将其数字化，最终还原每个顾客的原貌需求。企业完全可以做到比用户更懂用户，根据每个顾客的大数据，建立自动化的个性化商品推荐系统，为每一个顾客提供精准、个性化的商品推荐。
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