现如今进入大数据时代,不仅是企业开始利用大数据浪潮为自身创造价值,个人或组织也开始利用此机会谋求发展。对于普通的信息或数据来说,在这个时代最明显的特征就是去中心化,去中心化也让各个企业或个人能够直接与目标客户接触,并积累数据。而每个与目标客户接触的企业或个人呢的最终目的还是营销。那么一旦关联到营销,数据分析带来的价值就会马上凸显。很多人也渐渐的开始使用一些企业或个人能够轻松使用的BI工具,如DataFocus Standard、DataFocus MINI等。没有做数据分析的营销就像无头苍蝇,无论是对内的广告组织和商品搭建,还是对外的消息推送,都需要数据分析支持。我们以前说到过营销应重视互动数据,那么对于这些互动数据,有一个非常常见的分析结论,叫做互惠行为。

什么叫做互惠行为呢。不知道你有没有这样的经历,朋友圈里长时间不联系的好友某一天突然赞或评论了你的内容,作为回应,除了回复评论外,你下次看到对方的内容也至少会去赞一下。这就是互动中所存在的互惠行为,同样的还有互相帮投票、帮转发等。这一部分数据分析的结果都可以归结于此,不仅能够反应营销活动或是客户体验的效果,还能够为下一次的互动数据分析提供很好的数据源和分析方向。

并且,互惠行为中比较常见的转发行为则是一个放大器,将原本或者平淡无奇的小事,在无数转发和评论中被推演成全民热点,让互动拥有了扩散和放大效应。比如我们以前说到过的6大法则,就是利用互惠行为为基础的数据参考维度。对于免费、简单敏感的客户群体反映出降低了用户参与门槛,有趣充分激发了自娱现象;而透明、可累积、可兑现的客户数据则可以很好地利用其获利冲动等等。

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