精准营销公司排名，教你精准营销的7个关键点？

说到大数据精准营销，就不得不提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！

首先，用户画像

用户画像是从用户的社交属性、生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的标签化用户模型。

具体包括以下维度:

用户的固定特征:性别、年龄、地域、教育程度、生日、职业、星座。

用户兴趣特征:兴趣爱好，使用APP，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、婚恋、社交/资讯渠道偏好、宗教信仰、家庭构成。

用户的消费特征: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、周边人群、新闻事件如何产生用户的精准画像，大致可以分为三步。

1.收集和整理数据:用已知预测未知。

首先，我们要掌握复杂的数据来源。包括用户数据、各种活动数据、电子邮件订阅、在线或离线数据库和客户服务信息等。

这是累积数据库；这里最基本的是如何收集网站//APP用户行为数据。例如，当您登录到一个网站时，它的Cookie总是驻留在浏览器中。当用户触摸动作、点击、按钮、喜欢、评论、粉丝、访问路径时，它可以识别并记录他/她的所有浏览行为，然后持续分析浏览的关键词和页面，分析他/她的短期需求和长期兴趣。

通过分析朋友圈，你可以非常清晰地了解对方的工作、爱好、学历等。，比个人填写的表格更全面，更真实。

既能巩固老会员，又能分析未知客户和需求，利用已知数据寻找线索，不断挖掘素材，进一步开拓市场。

2.用户分组:按类别标记。

描述是最基本的分析统计方法，描述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，包括数据的总量、范围和来源。

(2)指标统计:对分布、比较、预测指标进行建模。这里经常会有一些数据挖掘的数学模型，如回复率分析模型、客户导向模型等。这种分组用的是Lift图，用打分的方式告诉你哪类客户接触和转化价值更高。

在分析阶段，数据会转化为影响指数，然后就可以进行“一对一”的精准营销。举个例子，一个80后的顾客喜欢早上10点在生鲜网站订餐，晚上6点回家做饭，周末在附近吃日本料理。收集转化后，会在消费者身上贴上一些标签，包括“80后”、“生鲜”、“料理”、“日本料理”。

3.制定策略:优化和重新调整。

有了用户画像，就能清楚了解需求。在实践中，你可以深度管理客户关系，甚至找到传播口碑的机会。比如上面的例子，如果有生鲜折扣券，是一家日本料理店新推荐的，营销人员会精准地把适合该产品的相关信息推送到这个消费者的手机上；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，及时了解客户的行为和喜好。

除了客户分组，营销人员还观察不同时间阶段的增长率和成功率，对比前后阶段，确认整体经营策略和方向是否正确；如果效果不好，应该用什么策略来应对。试错并调整模型，实现循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值，然后根据客户需求精准营销，最后跟踪客户反馈信息，完成闭环优化。

我们从数据集成和导入开始，汇总数据，并进行数据分析和挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别的。

数据分析侧重于观察数据，纯统计，KPI涨跌原因。

数据挖掘从细微和模型的角度研究数据，从学习集和训练集中发现知识规则。除了一些商业软件SAS和WEKA强大的数据分析和挖掘软件，这里更推荐R和Python，因为SAS和SPSS比较贵，很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以和WEKA的差不多。

第二，数据细分受众

大数据分析3小时内，可以轻松完成以下目标:精准选择1%的VIP客户发送390份问卷，3小时内收集全部问卷的35%，5天内收集超过目标的86%。需要的时间和预算都在之前的10%以下。

如何在问卷发出后3小时内收回35%？那是因为数据在发送时间上是“一对一定制”的。利用数据可以得出，A先生最有可能打开邮件的时候，他会在那个时候发出问卷。

比如有的人会在上班的路上打开邮件，但如果是司机，就没时间填答案了。坐公交的人上班路上会玩手机，填答案的概率大。这些都是数据细分受众的好处。

三。预报

“预测”使您能够专注于一小组客户，但这组客户可以代表特定产品的大多数潜在买家。当我们收集分析用户画像，就可以实现精准营销。这是最直接最有价值的应用。广告主可以通过用户标签向想要触达的用户发布广告。在这种情况下，通过后端CRM/供应链系统的多渠道营销策略、营销分析、营销优化、一站式营销优化，如上面提到的搜索广告、社交广告、移动广告的展示，可以全面提升ROI。

先说营销时代的变化。传统企业大多还停留在“营销1.0”时代，专注于产品满足传统消费需求，而进入以社会价值和品牌为使命的“营销2.0”，并不能完全精准地满足个性化需求。进入营销3.0的数据时代，要对每一个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精准计算交易转化率，提高投资回报率。

第四，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。我就以电子商务为例。“精准推荐”已经成为大数据改变零售行业的核心功能。

比如服装网站Stitch fix就是一个例子。在个性化推荐机制方面，大部分服装订购网站采用的是用户提交体型和款式数据+编辑人工推荐的模式。缝合修复的不同之处在于，它还结合了机器算法推荐。这些客户提供身材比例，主观数据，交叉核对销售记录，挖掘每个人的专属服装推荐模型。这种一对一的营销就是最好的服务。

数据整合改变了企业的营销方式。现在，体验不是积累在人身上，而是完全依靠消费者行为数据来做推荐。未来销售人员将不再只是销售人员，而是能够以专业的数据预测和人性化的友好互动推荐产品，升级为顾问销售。

动词 （verb的缩写）技术工具

关于预测营销的技术能力，有几种选择:

1.使用预测分析平台，然后通过某种方式将模型输入到活动管理工具中；

2.将分析驱动的预测活动外包给市场服务提供商；

3.评估并购买预测营销解决方案，如预测营销云和多渠道活动管理工具。

但无论哪种方式，都要确定三个基本能力:

1)连接不同来源的客户数据，包括线上和线下，并准备用于预测和分析的数据；

2)分析客户数据，使用系统和定制的预测模型，做高级分析；

3)在正确的时间，正确的客户，正确的场景开始正确的行为。可以交叉销售，跨不同的营销体系。

不及物动词预测模型

预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型(上次消费r，消费频率f，消费金额m)，但该模型的应用受到限制。本质上是一个试探性的方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现。”RFM只关注过去，不会将客户当前的行为与其他客户的行为进行比较。这使得在购买产品之前无法识别高价值客户。

我们的重点预测模型是在最短的时间内对客户价值产生最大的影响。以下是其他一些模型参考:

1。参与倾向模型，预测顾客参与某个品牌的可能性。参与的定义可以是多样的，比如参加一个活动，打开一封邮件，点击，访问一个页面。该模型可以确定电火花加工的传输频率。并预测趋势，是否增加或减少活动。

2。钱包模型，是预测每个客户的最大可能支出，定义为单个客户购买产品的年度最大支出。然后看增长模式。如果目前的总目标市场比较小，但未来可能很大，我们需要找到这些市场。

3。价格优化模型，是能使销售额、销售量或利润最大化的结构。通过价格优化模型为每个客户设定定价。在这里，你需要为你想要的产品开发不同的模型，或者一个通用的、可预测的客户价格敏感度模型，以确定哪一个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在线行为和购买记录，预测客户对某一内容的喜爱程度，预测客户对什么热点和爆款感兴趣。营销人员使用这一预测结果来决定特定客户的内容营销主题。

5。预测聚合模型。预测聚合模型用于预测客户将被归入哪个类别。

七。人工智能在市场营销领域的应用

去年人工智能特别火，尤其是机器视觉、语言识别、游戏AI等深度学习的快速发展，让人们开始恐慌人工智能是否已经可以接管人类的工作。我个人对新技术有浓厚的兴趣，也非常看好新技术与数据和现实的关系。

经常有人问我:“你有礼品卡吗？”我说没有收银台，就会赶紧劝我免费开。有折扣。我只需要填写我的手机号码和电子邮件地址，然后我就可以为我的购买记录做营销活动。当我下次来的时候，他们要求我给出我的电话号码作为消费者的身份证明。当时觉得做人脸识别会更方便，刷脸就能付款。

这个场景去年也实验过。蚂蚁金服开发了一款生物识别机器人，名为Make Mark。据说它识别人脸的能力已经超过了人眼。还有VR购物，亚马逊推出的免收银商店Amazon Go，通过手势识别、物联网以及后续的数据挖掘技术实现购物体验。

对于营销领域，主要有以下三种预测营销技巧:

1.无监督学习技术

无监督学习技术可以在不明确预测结果的情况下识别数据中的隐藏模式。例如，在一群客户中找到一个兴趣小组，也许是滑雪或长跑，通常会放入一个聚类算法中，以揭示数据集中真正的潜在客户。聚类意味着自动发现重要的客户属性，并相应地对它们进行分类。

2.监督学习技术

通过案例训练机器，学习识别数据，得到目标结果。这一般是给定输入数据的预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。

3.强化学习技能。

这就是利用数据中的潜在模型来准确预测最佳选择结果，比如应该向某个用户提供哪些产品进行推广。与监督学习不同，强化学习算法不需要只进行输入输出训练，学习过程是通过试错来完成的。

从技术角度来说，推荐模型使用了协同过滤、贝叶斯网络等算法模型。强化学习被谷歌大脑团队负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)认为是最有前景的AI研究方向之一。最近，Google的AI团队DeepMind发表了一篇名为《学习强化学习》的论文。

按照团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者说是解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，我们还在转移学习。学习就是把一个通用的模型转移到一个小的数据上使之个性化，在新的领域也能产生结果，类似于人的类比。