第2章 大数据营销概述

引入案例——网易云音乐的大数据营销

网易云音乐是网易公司推出的移动互联网领域的音乐App。在刚跨入2018年的时候，网易云音乐的“Hi，你的2017年度听歌报告”刷爆了朋友圈，一份份听歌报告在朋友圈唤起了不少用户对过去一年的回忆。在简短温馨的听歌报告中，不仅记录了网易云音乐用户一年中听歌的类型、数量、时间以及风格，也记录了歌曲中出现频率最高的歌词。报告中还特别标注了对于用户而言可能最有意义的一天，在那一天用户不断循环播放某一首歌；也记录了用户睡得很晚，与音乐为伴的时刻，以及听的年代久远的歌和专属自己的年度歌手等。这样一份来自网易云音乐利用大数据统计精心制作的报告，用大数据构建起每个用户的音乐世界，激发他们的音乐情怀。数据开始成了网易云音乐的潜在价值源泉，正是通过挖掘这些数据制定新颖的个性化营销策略，网易云音乐的用户量开始不断增长。

（1）网易云音乐的发展道路

在激烈的竞争中，网易云音乐独辟蹊径找到了一条属于自己的道路。其能在竞争激烈并不被看好的红海市场迎头追赶、后来居上，靠的是用心——对用户行为的深入洞察和对用户需求的准确把握。网易云音乐的研发团队用了更多的心思来研究人们的听歌习惯，依托大数据技术优势，整合分享、交流、评论等功能，让网易云音乐真正成为乐迷心中的圣地。在这成功的背后，大数据的应用与智能营销的结合起到了关键作用。

（2）网易云音乐的目标用户分析

网易云音乐对不同的用户进行隐形的区分，在刚开始使用网易云音乐时，每个用户都是一样的，大家的数据都是空白的。随着用户不断使用，每个用户的性格、听歌习惯，以及喜欢的音乐类型、风格等都会被记录下来，这时候网易云音乐便会对数据进行初步分析，将用户细化成几类，并对分类后的用户进行个性化分析。针对用户习惯，网易云音乐将用户分成了三类。

第一类：学生。用户特征为年轻，听歌时间多，喜欢新鲜感，比较注意娱乐新闻，爱评论且爱分享，有个性。音乐需求：该类用户学生希望通过他人对音乐的评论获得共鸣，乐于向他人分享自己的歌单。

第二类：白领。用户特征为工作压力大，听歌时间少，听歌时间多分布在上班途中，如开车、坐地铁等零碎时间里，同时也会关注一些娱乐新闻。音乐需求：该类用户可以在短时间找到自己喜欢的音乐，能获得流行音乐的推荐，能看到一些艺人的动态以及视频等。

第三类：时尚人士。用户特征为热爱音乐和潮流、有个性，愿意为个性化的设计买单。音乐需求：个性化歌单，该类用户希望能获得目前最流行歌曲的推荐。

（3）网易云音乐的智能营销策略

①个性化推荐。个性化推荐是网易云音乐的关键设计，通过结合机器智能推荐和人工推荐两种方式向用户推荐音乐，使每一个用户的App首页内容都不相同。在网易云音乐中，用户可以通过听歌列表、歌曲歌单以及电台等找到自己喜欢的音乐。网易云音乐记录并保存用户喜欢的音乐信息以及收藏的歌单数据，利用大数据挖掘技术——关联分析、聚类、分类等，对这些听歌数据进行分析，从而定向给用户推荐与用户爱好相符的歌曲，并且做到每天都对推荐的音乐进行更新。

②差异化服务。网易云音乐利用音乐推动社交互动，通过个人收藏歌单、电台以及其他社交方式，打造在线的音乐平台，并以此实现了音乐搜索、评论、转发以及点赞等功能。用户可以根据自身听歌习惯和爱好关注其他用户，这极大地满足了用户对于音乐的各种需求。同时，用户通过建立自己的歌单、收听喜欢的电台节目等，与他人分享并讨论自己收听的音乐，使音乐的社交属性增强。

③大数据分析歌曲评论。网易云音乐采取的另一个营销策略是开发评论功能。企鹅智库的报告指出过去只有5%的人会在听音乐时看评论，看评论是一种非常小众的需求。而据网易云音乐产品负责人透露，网易云音乐中已经有30%的人关注歌曲评论。由此可见，网易云音乐的评论功能深得人心。可以说网易云音乐改变了很多用户的听歌习惯，而这都源于其利用大数据实现对用户行为偏好与需求的准确把握。

从营销的角度来看，网易云音乐的大数据营销有两个亮点：一是通过大数据总结回顾用户的听歌报告，触动用户的情感；二是通过大数据分析用户年度听歌主题，如听得最多的歌、深夜里最喜欢听的歌，以及利用其他小众标签凸显用户的个性。