大數據營銷：如何利用大數據進行精準營銷

　　現如今大數據越來越熱，從而不斷髮展衍生出了很多用途，而在營銷上面的用途是徹底改變了營銷模式。那麼該如何利用大數據來進行精準營銷，就成了現在所有企業面臨的難題，那麼我就來講一講大數據的採集、數據清洗與數據運用的方法。

大數據源採集

譚正新

一、大數據源採集

1.線下數據採集：數據採集其中分為線上與線下，而在這其中可以分為線下門店數據寶安裝、在特殊場景利用數據寶採集、利用LBS技術通過地域區分數據與通過線下采集數據來進行線上數據分析對比。

大數據源採集

　　線下門店數據寶與在特殊場景利用數據寶採集：線下門店數據寶是在指定的門店中安裝一個數據採集設備，通過WiFi探針功能採集到店顧客手機mac碼，來進行精準數據採集；特殊場景採集數據是利用移動數據寶，同樣採集指定區域的手機mac碼進行線下用戶的精準行為。

　　LBS技術通過地域區分數據：LBS通過指定區域、地點來精選數據採集調取。通過鋪設的WiFi設備來進行實時的數據採集，而通過LBS來進行把所需要區域的數據調取出來，加以利用。

2.地圖數據採集：通過專業的數據挖掘工具，通過百度地圖、高德地圖、360地圖、搜狗地圖、騰訊地圖、圖吧地圖和天地圖，共7個地圖數據提供方進行全面採集商家信息，內容包含商家名稱、電話（固話+手機）、地址和經緯度（火星座標），內容去重後保存待用。

3.行業網站數據採集：從一些行業網站上進行數據採集，比如阿里巴巴、餓了麼、大眾點評等，只要是頁面可見的內容均可以通過技術手段採集到數據，採集工具有“火車頭採集、八爪魚、后羿採集器”等，還可以定製化開發一些採集爬蟲進行數據抓取。

二、大數據清洗

　　原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重複、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標籤化、分類化等等方式對這些數據進行處理。對於非結構化的數據也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能後續統計分析的速度。

大數據清洗

三、大數據運用

　　前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果的目的。

數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。

　　除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等。

大數據應用

　　具體運用的方法，比如：對數據進行AI電話機器人批量撥打，目前可以做到2000~3000通電話/天/線路，電話接通率可達35%左右，數據有效轉化能做到5%~10%，對於有意向的用戶採用CRM系統管理；對於手機號碼進行批量添加微信，採用AI機器人自動對話，培養用戶，長期潛伏在客戶的微信好友裡，通過朋友圈廣告精準推送信息，從而獲得有效用戶轉化。

　　除此之外，我們還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷效果最大化。