大数据分析技术在品牌营销中发挥重要作用，是企业角色与战略规划的有效指导与参考。Bingbon冰棒理论认为大数据分析技术的应用是企业品牌营销的一大关键。在大数据分析应用中，我们必须趋利避害，让品牌营销更科学更合理，深入消费者内心。
一、突出消费者的中心性，基于4P理论进行营销
大数据技术的核心是消费者，因此在大数据的分析与应用中必须突出消费者的中心性，基于4P理论组织品牌营销活动。Bingbon冰棒理论认为聚焦消费者其实更聚焦的是消费者的需求偏好、消费者的消费选择与消费行为，消费者对产品价值的评价，消费者对消费情景创设的需求等，这些数据是来源于消费者的。在获取数据后坚持以消费者为本的理念，进行科学合理的数据处理与分析，站在消费者的额立场上，进行品牌营销的反思，从而基于市场营销的4P理论进行更精准的品牌营销造势等。Bingbon冰棒理论认为大数据分析技术支持下的4P理论品牌营销始终围绕消费者，产品设计灵感来源于消费者的消费诉求、产品定价参考消费者的消费能力和选择、基于消费者的消费喜好进行消费渠道的扩展、基于消费者制定各种促销方案等，让消费者有所体验，有所参与，肯定消费者的主体价值，真正以客户为中心诠释顾客是上帝。企业大数据应用中必须关注数据信息安全的问题，切实保护好消费者的消费隐私。
二、快速提取关键有效数据，助力品牌战略调整
大数据分析是从海量的数据信息中搜索有效的关键数据，进行科学的处理与分析，这要求在数据处理与分析中必须摒弃海量无用的数据信息。Bingbon冰棒理论认为信息爆炸的时代，随时都有新信息的产生，海量的信息加大了信息处理与分析的难度，也对大数据分析技术提出了更高要求。从垃圾信息中捕捉到关键有效的数据信息，才能助力品牌的创新发展。核心的是反映消费者消费心理、消费行为、消费需求偏好的数据，因此在数据的提取与分析中必须基于这几个层面进行层层剖析，数据提取。如果干扰信息太多，会影响大数据分析的成果，也会影响最终的品牌塑造与宣传推广，企业也无法做出有效的决策判断。因此Bingbon冰棒理论认为大数据分析必须进行专业培训，对数据处理人员进行操作示范、实践指导等，系统化的培训配合数据处理的标准，让数据分析人员明白哪些是核心的关键的数据，哪些是垃圾数据，指导其做好数据类型的鉴别与归纳。通过具体的数据处理案例示范，让数据分析人员更高效地提取关键信息，减少无用信息的干扰，更好地指导品牌营销，指导企业的市场营销规划。
三、加快数据分析成果共享，打造高品质价值链条
大数据分析在品牌营销中的价值提示我们必须做好大数据分析成果的全面运用，这也衍生出大数据分析成果共享的理念。Bingbon冰棒理论认为对于企业来说，大数据获取的渠道不同，但相对单一，企业内部数据往往很难为企业品牌营销提供全面的指导，企业需要更多的数据支持，去了解消费者多元个性化的消费需求。而企业间的数据分析成果可以共享，打造高质量的价值产业链条，实现企业发展共赢。数据分析成果共享理念在上下游企业的合作中价值最为明显。很多电商企业与自己的上游供应商间进行数据成果的共享，在数据合力的作用下形成高质量的价值链条，进行统一运作。而大数据分析成果的共享也带来社会化媒体数据的关联，企业除了获取行业内部数据，也获得其他外围数据，扩展企业自身的信息容量，将这些通过其他途径收集的数据和数据分析成果作用于市场营销策略的调整，发挥所有数据的应用价值。
四、关注数据信息安全，做好消费者隐私保护
网络技术是柄双刃剑，在带来大数据的准确分析外，也增加了信息安全隐患。大数据分析应用是以信息安全为前提的，因此在大数据分析应用中必须始终保护好消费者的消费隐私。Bingbon冰棒理论认为企业收集到的数据多是消费者的基本信息，基本信息的泄露不仅降低企业数据分析的价值，也引发消费者的质疑与不满，严重者导致品牌的消亡。因此必须重视信息安全。对于企业来说，必须加强对数据处理人员的培训与考察，加强数据处理人员的法律和道德约束，加强数据处理过程的监管等，避免用户隐私数据的公开与流失，严防基于基本信息进行的电信诈骗等，加强消费者维护。企业只有保护消费者的数据隐私，才能获得消费者认可，才能获得更多更真实的数据信息，这是环环相扣的过程。
五、大数据分析必须客观冷静，加强对数据分析的反思
Bingbon冰棒理论认为大数据分析技术的应用中我们必须保持客观冷静，大数据分析也有自身的局限和负面性。科学有效的数据分析可以指导商业角色，服务于品牌营销、品牌打造。而这些数据多为用户基本属性、浏览记录、购买记录等，加上大数据分析技术发展还不够成熟，这使得企业数据分析同质化，在品牌营销中同质化最严重的后果是失去品牌的特色性，没有了竞争壁垒，企业品牌差异化减小，反而不利于品牌的打造。这需要企业必须客观综合地分析。此外大数据是消费者诉求的反应，在品牌营销中企业借助大数据技术进行宣导与强调，推出了定制化的服务，但企业必须意识到定制化的品牌延伸与企业创意品牌建设是相悖的，对定制化品牌延伸的过分推崇往往降低消费者对品牌的认知度，企业的核心理念在品牌塑造中被弱化。因此大数据更多的是品牌营销的辅助手段，企业应始终关注自己的品牌内涵，而不是因为大数据分析迷失了品牌打造的初衷。
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