一下大数据精准营销的七个关键点！

说到大数据精准营销，就不得不提到精准营销的关键要素。今天我们就来分享大数据精准营销的七大要点！

一、用户画像

用户画像是从用户社会属性、生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的有标签的用户模型。

具体包括以下几个维度：

用户固定特征：性别、年龄、地区、文化程度、出生日期、职业、星座

用户兴趣特征：兴趣爱好、APP使用、网站、浏览/收藏/评论内容、品牌偏好、产品偏好

用户社交特征：生活习惯、婚姻爱情、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成

用户消费特征：收入状况、购买力水平、商品种类、购买渠道偏好、购买频率

用户动态特征：当前时间、需求、你要去哪里、周边商家、周边人物、新闻事件 如何生成精准的用户画像，大致分为三个步骤。

1.收集和清洗数据：用已知预测未知

首先，你必须掌握复杂的数据源。这包括用户数据、各种活动数据、电子邮件订阅、在线或离线数据库以及客户服务信息。

这是一个累积数据库；这里最基本的是如何收集网站/APP用户行为数据。例如，当您登录网站时关键词，它始终驻留在浏览器中。当用户触摸动作，点击位置、按钮、点赞、评论、粉丝、访问路径时精准营销，可以识别并记录他/她的所有浏览行为整站优化，进而不断分析浏览过的关键词和页面网站排名，分析他/她的短-长期需求和长期利益。

还可以通过朋友圈分析，非常清楚的了解彼此的工作、爱好、学历等。这比个人填写的表格更全面、更真实。

我们利用已知数据寻找线索，不断挖掘素材，既可以巩固老会员，又可以分析未知的客户和需求，进一步开拓市场。

2.用户分组：按类别标注

描述性分析是最基本的分析和统计方法。描述性统计分为数据描述和指标统计两部分。

(1）数据描述：用于描述数据的基本情况，包括数据的总数、范围、数据来源。

（2）指标统计：对分布、比较、预测指标进行建模。Data的一些数学模型关键词整站优化，比如响应率分析模型、客户倾向模型，这样的分组使用Lift 和打分的方法告诉你哪些类型的客户具有最高的联系和转化价值。

在分析阶段，将数据转化为影响力指标，进而进行“一对一”精准营销。例如，一位 1980 年代出生的顾客喜欢早上 10:00 在生鲜网站订餐，下午 6:00 回家做饭，周末喜欢在附近吃日本料理。采集转换后会生成一些标签精准营销关键词SEO，包括“80后”“新鲜”、“烹饪”、“日本料理”等，贴在消费者身上。 \ 制定策略：再次优化调整。当你有一个用户画像，可以清晰的了解需求。在实践中，可以深度管理客户关系，甚至可以找到传播口碑的机会。例如，在上面的例子中，如果有新鲜的优惠券和日本餐厅的最新推荐，营销人员将准确匹配产品的相关信息推送到消费者的手机；发送不同产品的推荐信息，同时通过满意度调查和跟踪码确认，不断掌握客户各方面的行为和偏好。

让我们谈谈营销时代的变化。大部分传统企业还停留在“营销1.0”时代，专注于满足传统消费者需求的产品，进入“营销2.0”时代。，以社会价值和品牌为使命，并不能完全满足个性化需求。进入营销的数据时代3.0，我们需要个性化每个消费者，进行一对一的营销，甚至精确计算交易转化率，以提高投资回报率。

四、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐。我将以电子商务为例。“精准推荐”已成为大数据改变零售业的核心功能。

以服装网站Fix为例，在个性化推荐机制方面，大部分服装订购网站采用用户提交体型、款式数据+编辑人工推荐的模式。Fix 的不同之处在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例、主观数据，加上对销售记录的交叉核对，挖掘出每个人的专属服装推荐模型。这种一对一的营销是最好的服务。

数据整合改变了企业的营销方式。现在经验不再是在人身上积累seo，而是完全依靠消费者行为数据进行推荐。未来，销售人员将不再仅仅是销售人员，而是可以通过专业的数据预测和人性化的友好互动来推荐产品，并升级为顾问式销售。

五、技术工具

预测营销的技术能力有多种选择：

1、使用预测分析工作台，然后以某种方式将模型输入活动管理工具；

2、分析驱动的预测活动外包给市场服务提供商；

3、评估和购买预测营销解决方案新站SEOseo，例如预测营销云和多渠道活动管理工具。

但无论哪种方式，都必须确定三个基本能力：

1）连接来自不同来源的客户数据网站优化网站推广，包括线上和线下，为预测分析准备数据；

2）分析客户数据，使用系统化和自定义的预测模型，进行高级分析；

3）在正确的时间，正确的客户，正确的场景网站排名，正确的行动，可能交叉销售，跨越不同的营销系统。

六、预测模型

预测客户购买概率的行业标准是RFM模型（最近消费R，消费频率F，消费金额M），但该模型应用有限网站推广，本质上是一个没有统计和预测依据的试验方案。“过去的表现并不保证未来的表现”，RFM 只关注过去，并没有将客户当前的行为与其他客户的当前行为进行比较。这使得在购买产品之前无法识别高价值客户。

我们专注的预测模型旨在在最短的时间内对客户价值产生最大的影响。以下是一些其他模型参考：

1.参与倾向模型，预测客户参与某个品牌的可能性网站排名，参与的定义可以是多种多样的网站推广，比如参与某个活动、打开邮件、点击、访问某个页面。EDM的传输频率可以通过模型来确定。并对趋势进行预测，无论是增加还是减少活动。

2.钱包模型是预测每个客户可能的最大支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果现在的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要找到这些市场。

3.价格优化模型是一种可以使销售额、销售额或利润最大化的结构，通过价格优化模型对每个客户进行定价。这里你需要为你想要的产品开发不同的模型，或者开发一个通用的、可预测的客户价格敏感度模型，来确定哪条报价对客户的影响最大。

4.关键词推荐模型，关键词推荐模型可以根据客户的网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜欢程度关键词，预测客户感兴趣的热点和热门商品。营销人员使用这个预测结果，为特定客户确定了内容营销主题。

5.预测聚合模型，预测聚合模型就是预测客户会落入哪一类。

七、人工智能在营销中的应用

去年，人工智能非常火爆，尤其是深度学习在机器视觉、语言识别、游戏AI等方面的飞速发展，让人们开始恐慌人工智能是否已经可以接管人类的工作。我个人对新技术有着浓厚的兴趣，也非常看好新技术，数据与现实的联系。

当我在零售店付款时，经常会被问到“你有购物卡吗”。当我说没有收银员时，他们会迅速说服我免费打开它。有折扣。只需填写我的手机号码和电子邮件地址，然后我可以稍后进行购买。为营销活动录制的，下次我进来的时候关键词排名，他们让我报告我的电话号码，以便消费者识别。当时就想，如果实现了人脸识别，是不是更方便，刷脸支付。

而这一场景也在去年进行了测试。蚂蚁金服开发了一款名为“马克马克”的生物识别机器人。据说它的人脸识别能力已经超过了人眼的能力。还有VR购物，推出无人店Go，通过手势识别、物联网及后续数据挖掘等技术实现购物体验。

对于营销领域，预测营销技术主要分为三种类型：

1、无监督学习技术

无监督学习技术可以识别数据中的隐藏模式SEO，而无需明确预测结果。例如，在一组客户中寻找兴趣组，可能是滑雪，可能是长跑，通常放在聚类算法中，以揭示数据集中的真实潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性网站推广，并据此进行分类。监督学习技术迁移学习是将通用模型转化为小数据并使其个性化。从一个例子可以推断，它也可能对新领域产生影响。

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