宋美昕

大数据时代，想要真正做到精准营销，数据的支撑必不可少。以一物一码数据convertlab系统为例，一体化客户数据平台全权交给企业自身管理，消费者每一次扫码后台都会有数据留存，不会被第三方平台截留，所获的数据真实性、精准性都有所保证。DM hub可以整合金融、银行、运营商、出行、快消等数据，并对这些数据加以分析建模，以数据为核心建立用户消费画像，搭建多维度大数据应用体系。

一体化营销云之后就可以在数据分析的基础上，帮助品牌商制定个性化营销活动，对指定人群做活动、指定区域做活动、指定时间段发放指定的奖品、控制首次扫码100%中奖以及按照消费者购买产品的次数设置对应奖励。品牌商利用DM hub系统可根据不同的场景来匹配不同的策略，实现差异化、精准化的营销，恰如其分地运用大数据进行精准化的场景营销，让品牌的每一分促销成本都花在刀刃上。

Convertlab

1．零售企业数据管理

数据收集是零售企业实现精准营销的基础。通过POS机、观测设备、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据，同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系数据等交易数据的收集。另外，企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集，并对数据进行清洗、重构、填补，保证数据质量，补充到数据库。根据企业的商业目标，对数据进行分类，将原始数据整理为目标数据集。

2．消费者分群及理解

消费者的消费行为，利用收集到的数据进行消费者分群，分析不同消费群体的特征、消费偏好，进行消费需求预测。

对得到的消费者类别进行描述性分析，根据帕累托的二八原则，企业80%的利润是由20%的重要消费者创造的。零售企业只要把握住这部分消费者，针对不同价值的消费者群体投入相应的营销资源，优先满足重要消费者的需求。

3．营销方案设计

零售企业首先设立营销目标，如增加销售10%、提升消费者忠诚度、提升消费者价值、扩大企业知名度等。

总的来说，可描述为优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售，最终提升企业利润。

通过营销活动，将以前低价值消费者转换为重要消费者，并保持其忠诚度。

4．营销方案实施

利用数据分析选择最合适的营销方案实施渠道，并对营销活动进行活动效果跟踪。既需不断保证方案实施的灵活性，也要对实施过程中出现的意外情况保持警惕，才能在竞争对手发现其市场份额被抢占之后再发起反击之前，将营销活动的影响开展到尽可能大的局面。

5．营销结果反馈

通过对营销方案实施过程中的数据进行分析并总结经验，用于指导下一阶段的营销方案制定。

对整个营销过程效果的评估可从营销成本、销售收入、企业知名度、消费者满意度等方面进行综合分析。

在当今大数据时代，信息技术不断发展和完善，为零售企业带来了海量数据，同时数据挖掘技术使得零售企业能够有效应用数据，数据被提升到前所未有的高度。

创新思维分享

所谓精准营销，其精准与否，关键在于是否能够准确对用户进行细分，一般来说，可以从五个步骤来细分用户

第一步，用户特征细分。

用户的经济状况和社会背景一般能够决定他的需求，因此对用户的特征细分，也就是对他的经济状况和社会背景进行了解。这些了解包括居住的地址、小区的规模、年龄、经济收入、工作行业、职位、受教育程度、宗教信仰、家庭成员数量、心理个性和消费行为等要素。

第二步，用户价值区间细分。

在众多的用户当中，不同的用户给企业带来的价值也是不尽相同的，有的用户可以只持续的为企业带来价值和利益，因此企业需要为不同用户规定不同的价值。第一步对用户进行细分之后，需要对用户进行高价值到低价值的进行分类： 长久用户、重要用户、一般用户和小用户等，以便根据20%的用户为企业带来80%利润的原理进行高价值用户的重点关注。用户价值区分的变量包括：用户购买能力、用户经济收入、用户利润贡献、对企业的忠诚度和对企业产品的推荐等。

第三步，用户共同需求细分。

用户之间有共同的需求，但给企业带来的价值是不同的，选定最有价值的用户作为企业目标用户细分，提炼它们的共同需求，以用户需求为导向来定义服务产品和业务流程，为每个细分的用户提供相适应的营销服务。

第四步，选择细分的聚类技术。

这种技术对用户细分已经普遍使用。企业可以根据用户的数据和不同的用户需求，选择不同聚类算法来对用户进行细分，同时将收集来的数据转化为相应的数据模型所支持的格式，这个过程称为数据初始化和预处理。

第五步，评估细分结果。

完成上面四个步骤之后会得到多个细分的用户群体，但是，有的细分群体是没有效的。细分的结果还应该通过规则进行测试：细分的群体与业务相关的程度有多大、它们的特征是否容易发生变化、群体的技术是否大、是否可以对它们进行宣传活动等。

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企业大数据精准营销第一步是拿数据开刀，通过大数据分析精准地找到你的目标人群，刻画其画像，针对其消费习惯、消费喜好、消费水平等特点策划最优营销。
而大数据分析，推荐你了解下大数据可视化分析，也就是当下很火的BI工具。我家今年刚上线的OurwayBI V2.0新增了AI功能，可帮助企业及时获取行业数据（外部数据）；自动识别金蝶用友等主流ERP;创新性实现了行计算自定义，复杂聚合什么的，都能完美hold住；如果您是外资企业，我家新增的语言功能还能避免你每次做数据分析都要为语言而烦恼呢。

OurwayBI V2.0官网：http://www.powerbi.com.cn/

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奥威软件大数据BI

企业大数据精准营销的目的

提高用户转化率

何为精准营销？

一、合适的人

二、合适的产品

三、合适的渠道

这三个为你的的优势及壁垒，你能为你的用户解决他们所需要的产品。

在这三个为你的杀手锏，在加上合适的时间和合适的场景，定能让你转化率节节攀升！

举个例子，你通过大数据找到了一批需要笔记本电脑的人，刚好你有苹果电脑渠道资源，且你拿到的是代购的货，那么你就拥有了三把杀手锏。

合适是场景就是心动的营销了，你的产品在正好在他们刚发薪资的时候被看到了，那么增加了他们对你产品的购买率。

通过这个列子，我们能够简单地理解什么叫做精准营销了，那么怎么才能更加深入的了解呢？

三步走

一、收集客户大数据

我们需要收集客户的那些方面的数据呢？身份信息、行为信息和交易信息。

我们获得信息渠道有哪些呢？

根部不同来源的性质，我们划分为第一数据、第二数据和第三数据。

第一数据企业自身获得的数据，第二数据是通过合作企业获得的数据，第三数据是通过购买获得的数据，根据不通来源，最靠谱的是第一数据，但是第一数据需用心沉淀积累。

如何获得第一数据呢？

企业在运营过程中，会与不同的消费人群拥有更多的触及点，当然，获得这些多维度的触及点的数据，是我们需要深耕的数据渠道。

如，我们大家都喜欢喝可口可乐，竟让会有用扫一扫出现AR场景，这个时候，我们需要用我们的微信等进行授权，企业通过此触及点，可以获得客户的信息。

若想做到精准化营销，必要建立企业数据战略！

二、处理大数据、精准推荐产品

获得数据的第一步，当然是处理这些数据！

建立不通的维度框架，收集客户不通维度信息，然后对数据统一整理

建立用户画像

我们的客户基本信息可以了解到，什么样的人在购买自己的产品，自己的哪一款产品比较受客户青睐等一些信息

锁定我们的人群

当我们多维度考虑到购买我们产品的用户，可以筛选并缩小我们用户的圈子。更能精准推荐自己的产品。

精准引流

选择不同的媒体，让用户产生购买欲望

三、建立长期关系

采用会员制或者圈子制度，除了能够提高用户的复购率，且能够起到口碑宣传的作用，因此我们要用心呵护我们的用户，去和我们的用户做朋友，提供我们的价值！

磕科技

不知道你是否注意到，当你在淘宝商城购买过几次母婴用品后，它会根据你的搜索、购买情况为你推荐一些母婴用品；当你在刷微博、朋友圈时总会看到一些广告，而恰恰这个广告还是你所关注的…这就是大数据时代下的精准营销。

什么是精准营销？

简单来说，就是在合适的地点、合适的场景下，通过合适的途径，把合适的产品卖给适合的人。

在移动互联网迅猛发展的当下，越来越多的企业开始重视数据背后的价值，通过挖掘数据，分析用户，

为何要实现精准营销

1、随着市场的发展，消费者成为商业行为的主宰者，不考虑消费者的需求闭门造车的时代已经一去不复返，即已经从以往的“以产品为中心”转变成了“以客户为中心”。企业必须转变观念，了解消费者实际需求，“对症下药”，才能降低成本、提高销量。

2、商业智能（BI）等大数据分析工具的发展，使得海量的数据得以有效地收集、整合、分析，让数据驱动业务成为可能。以互联网公司为代表的很多企业，已经认识到大数据精准营销所带来的商业价值。

如何实现精准营销？

主要分三个层面：

1、 数据层面：数据的采集与处理

数据是分析的基础。数据类型的多样性及数据来源的差异化是影响数据质量乃至挖掘效果的重要因素。

处于数据大爆炸时代，我们并不缺少数据，而是缺少对数据的有效采集和处理。根据企业战略目标，找到需要分析的目的，根据目的选取适合的数据内容，避免选取太多无关数据干扰分析。

2、 业务层面：构建模型，实现用户分析

在业务层面，主要是将收集到的数据进行加工和分析，针对客户特征、行为特征、个性化关联等几个方面进行数据深挖。常用的分析方法主要有：分类模型、聚类模型、回归模型等。

在这个过程，实现了客户画像，即通过对客户进行“打标签”，综合各个标签信息，勾勒出客户全貌。这为进一步精准、快速地预测用户行为提供了数据基础。

3、应用层面：确定营销策略

数据指导营销最重要的是解读。通过对客户的多维度的分析，找到客户消费行为特征，以此制定企业的产品策略、销售策略、营销策略，实现精准营销。

1、数据源：

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实现对数据的集成和抽取

2、数据分析：

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通过建模实现数据分析

3、数据可视化：

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分析结果可视化展示

4、实时监控：

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实时观测营销动态，做出预警

1、对内产品研发：客户角度出发，完善产品运营

根据大数据分析，找到客户的实际需求，提升用户体验。这就是做产品时先了解市场，从市场需求中找到产品定位，改变了以往闭门造车的生产模式，设计并制造出符合客户需求的产品。

2、对外渠道精准：识别细分市场，实现精准营销

根据产品的特点和卖点，找到目标客户群，并根据目标客户偏好的渠道进行营销，以提高产品成交率，实现精准营销。

数钥分析云，企业值得拥有！

数钥分析云

现在都在说大数据，它肯定是跟之前简单的客户关系管理系统是有区别的，大数据分析是将众多数据按照一定的规则先进行分类，找出一定的规律，按照这些规律提供一对一的服务，这才叫精准营销，那么具体要怎么做？我个人认为需要有以下几个方面：1、对用户和产品画像。公司和企业首先要提炼出产品的特点和卖点，然后去大数据库当中挑选对应的用户群体，通常是我们所说的目标群体。这样做的目的就是精准。比如一个酒店如果能够做好客户入住信息的统计，那么酒店就能分析出一个客户一年需要住几次、住几天，这样在客户需要的时候提前打电话询问，能让客户感觉到非常的受重视。2、建立完整的数据分析模型。这主要依靠统计学、概率学等分析方法，按照一定的规则将客户群体进行精准分类，对客户的痛点和需求点有更准确的把握，也能挖掘出卖点。3、转化——达成。有了分析模型，有了适合的产品，才能更好的为客户提供“1对1”精准的服务，轻松的获取客户，从而达成公司或企业的营销目的。

莘菲965

大数据的分析只能作为企业精准营销的一个参考数据，并不能作为精准营销的标准。企业的精准营销应该建立在提升企业提供产品和服务质量的前提下，在自己的用户中收集用户的反馈信息，根据用户的反馈，逆向分析用户的核心需求，在维护和满足好现有用户的前提下，新的用户也就不请自来。所以最精准的营销是营销企业自身，而不是去营销用户。

紫夜流星

大数据时代讲的就是看大数据分析，哪些是产品的购买客户，有了这些客户的数据，就能够明确的知道这些消费者的得购买习惯，有的放矢的做针对性的推广活动。但是，也不要迷信大数据，有时候大数据也不是精准的，有些数据是假的，最终还是玩聪消费者心里座精准营销。

關鍵字: 大数据 精准 财经