如何巧用大数据进行精准营销？
我的图书馆
如何巧用大数据进行精准营销？
1、什么是精准营销、预测营销？说到精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画他／她的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。比如下面就是两种典型年轻消费人群。具体又包括：用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，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&用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分&用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次&用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件当我们采集和分析这些用户画像，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM／供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI（投资回报率）。我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入“营销3.0”的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，计算下一次的购买时间。&营销3.0时代关键词就是“预测”。&预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为 20 万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4 万人）。你还可以拨出部分预算、用于吸引更小的客户群（比如 20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是他最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。2、在现代商业中大数据的价值体现在哪？大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，拿电商举例，'精准推荐'成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方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，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。&这种一对一营销是最好的服务。数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。精准营销有哪些好处？如何生成用户的精准画像？预测性营销的选择方案有哪些呢？这里的开发用到哪些技术和工具？&&营销领域有哪些预测模型？目前对于预测性营销技术，国际上有哪些技术创新和开发工具？目前的使用瓶颈和顾虑是什么？机器学习技术在预测营销领域是如何应用，会有怎样的发展？针对营销领域，主要有哪些预测营销技术？今后我们将继续为大家讲述关于大数据的故事。
喜欢该文的人也喜欢　　网舟科技数据分析组：林凯文　　亚马逊通过个性化推荐所获取的交易额占总交易额的20%；双十一期间，天猫和淘宝通过对数据的挖掘，使用了&千人千面&的个性化推荐；阿里CEO张勇在之后的媒体沟通会上肯定赞扬了个性化推荐所取得的成绩&&.。　　这一切表明，个性化推荐所突显的作用越来越受到企业的重视。　　何为个性化推荐？概括来说&人－场景－商品&这三个维度是人性化推荐的基础。推荐的过程就是通过寻找这三个维度之间的相关性，提供&人－场景－商品&的最佳组合。　　个性化推荐可分为两类：基于内容的推荐、协同过滤推荐，下面我们来分别了解一下。　　一、基于内容的推荐（Content-based Recommendations）　　第一步是统计相应的内容材料，确定样本集的正例和负例。举个栗子：如果要将iphone6s 推荐给相应的客户，那么样本集正例就是那些购买过iphone6s的人，样本集负例就是那些没购买过iphone6s的人。　　第二步就是引用学习算法，基于内容的推荐的学习算法主要有：Rocchio算法、决策树算法、线性分类算法、朴素贝叶斯算法、GBDT。这些学习算法都可以在网上找到相应的代码，可以根据相应的数据特点和所要应用的商业场景选择相应的学习算法。　　第三步是确定模型的特征变量，这需要先为每一个item（场景下的商品）提取出相应的特征数据，并且统计样本中的人对于每一个item的特征偏好（喜欢和不喜欢），这样学习算法可以算出特征变量对于模型的卡方和增益，卡方越大，说明该特征变量对于模型样本的区分度越高，增益越大，说明该特征变量给模型带来的信息熵越高。举个栗子：对于&iphone6s目标客户&模型，有地域、收入、年龄、学历、历史购买均单价等特征变量，其中卡方的大小：收入&历史购买均单价&学历&年龄&地域，那么对于&iphone6s目标客户&模型来说，特征变量的重要性大小：收入&历史购买均单价&学历&年龄&地域。需要说明的是；选择特征变量时，要结合样本集的数据量，因为当样本集数据量过大，而特征变量太少，就会导致内容推荐模型欠拟合，当样本集数据量太少，而特征变量又多，则会导致内容推荐模型过拟合。过拟合和欠拟合都会影响推荐模型的准确性。　　第四步是训练模型，可以通过调参数的方式优化模型的正确率，正确率越高，表示模型的质量越高。　　简要的说：基于内容的推荐是就是通过机器学习产生相应的规则模型，然后用模型预测用户在特定场景下对商品的偏好度。　　基于这样的思维方式，我们可以在各个场景下针对不同的商品构建出不同的模型，有了这些模型集，当新的用户进来，跑下各个模型，就可以判断该用户是哪个商品的目标客户，从而判断给她推荐什么商品。　　二、协同过滤（Collaborative Filtering Recommendation）　　第一种是基于用户的协同过滤，这种一般基于用户有足够的社会属性数据。举个栗子：用户凯文对iphone6s没有相应信息记录，那么可以(采用皮尔森系数)找到和凯文社会属性相似的晓华, 统计晓华对iPhone6s 的偏好度( 对比晓华对于所有商品的偏好度)。最后预测出凯文对于iphone6s的偏好度。　　第二种是基于物品的协同过滤，这种多应用于电商业务中，再举个栗子：用户凯文对于iphone6s没有相应的信息记录，那么可以（采用余弦算法）找到和iPhone6s具有相同的产品特征的商品x, 统计凯文于商品x的偏好度（对比凯文对于所有商品的偏好度），最后预测出凯文对于iphone6s的偏好度。　　协同过滤的算法主要有：皮尔森算法，杰西卡算法，余弦距离相似算法，欧式距离算法等。在此不做赘述，本文重点对个性化推荐相关分类内容进行阐述，以此抛砖引玉，期待与大家进一步深入探讨。　　三、案例　　网舟科技为客户提供的个性化荐服务，通过对用户线上线下数据的聚类、关联和协同过滤，建立了不同使用场景的推荐机制，实现推荐引擎从传统的大众化推荐向差异化推荐转变，协助企业实现智能商品导购，提升了用户购买过程的体验，增加了商品的销量。通过分析大量用户行为日志，精准把握消费偏好，针对用户整个浏览过程中的各个页面，给用户提供个性化页面展示。在用户购买最佳的时间，为用户推荐最适合的商品，从而提高网站的点击率和转化率。达到拉动销售额增长，增加交叉/向上销售，提升客户满意度的效果（如图所示）。　　您当前使用的浏览器版本较低，为使您获得更好的操作体验，我们推荐您使用：　
客服电话：010-&/&
全球&&用户的选择
您现在的位置： >>
大数据在精准营销应用的四个步骤
“精准营销”在最近一直是深受企业追捧的一个方向，无数的企业都希望自己的企业通过精准营销快速提升业绩。但对于很多的想要用好大数据做精准营销的企业来说，多是 听见社会上这样一个声音的流行，于是才跟着风，喊起了大数据的口号。但是对于一家企业来说，如果想要做一件事，仅仅只是跟风，不理解它是如何工作的原理，那么会对企业造成很大的损失。百会作为一家资深的CRM服务提供商，对于精准营销这样一个市场应用方向，百会早就开始布局，经过长时间的研发，在今年的四月百会发布了目前市面上第一款智能CRM，智能CRM则是企业实现精准营销的利器。对于 精准营销，百会指出：精准营销并不是某一个企业或个人发明出来的新事物，新概念，而是市场发展过程中的必然要求。
在今天的市场环境下，企业都会发现营销是越来越难做了。一方面是因为在当下企业面对的竞争品牌是在太多，在、与同类产品竞争用户的时候，往往会花费很多的资源；另外一方面则是消费者对于企业营销的审美疲劳，消费者基本都不再买企业营销的账了，你宣传了半天，结果发现消费者一脸漠视，无感，于是乎企业的营销就成了自嗨。面对这样的一个现象，企业想要缩减成本，提升营销效果，精准营销自然孕育而生。那么智能CRM是如何利用大数据帮助企业做到精准营销的呢？其主要的应用在下面四个步骤：
一，确定营销对象
在这一个阶段往往是最为重要的，随着消费者的消费行为多样化，企业发现已经很难地描述出自己的用户是什么样子了。智能CRM通过对用户数据的挖掘，识别客户的行为模式，然后建立起用户模型，帮助企业迅速认识 到自己的客户是谁，应当如何描述。
二，确定营销方式
当企业确定了营销对象之后，接下来需要考虑的就是对于这些用户什么样的营销内容才能打动他们。这里的内容不是说是纠结用H5还是新媒体，这只是营销的形式而已。内容主要的点就在于确定对这些用户的卖点，以及用什么样方式呈现。这些对于智能CRM来说自然是非常简单的事，已有的用户模型可以告诉我们答案。
三，确定营销时间和地点
这个就是关乎投放的事了，我们通过智能CRM知道用户喜欢在什么地方，什么时间活跃，然后我们只需要在合适的时间合适的地点投放下我们的内容即可。
四，营销效果的反馈
及时效果反馈对于企业来说是非常重要的，企业为了避免大量损失，往往会将小部分的用户作为先期投放目标，然后通过这些先期投放效果的反馈，再确定对否需要对营销方案进行改进，是否进行大规模投放。智能CRM可以带来的及时反馈对于企业是非常重要的。
百会指出：企业理解大数据在一个完整营销过程中的应用之后，自然会对精准营销有一个更加全面的评估。这个时候，如果企业依然觉得自己需要精准营销，智能CRM自然是企业的首选。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
百会全球用户突破2500万
有超过10万余家企业在使用百会
在中国市场，已经在超越130个行业中获得了成功实践！
微信服务号大数据精准营销怎么样?_百度知道
大数据精准营销怎么样?
最近很多小伙伴在对这个感兴趣，大家就一起来讨论看看
我有更好的答案
大数据营销主要是做好数据分析，数据挖掘。、大数据营销要更精准，首先要有大数据，数据是基础，所以开
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。大数据下的精准营销，媒介们将何去何从？-应用案例-@大数据资讯
你好，游客
大数据下的精准营销，媒介们将何去何从？
　　现在很多头部的自媒体账号，百万粉丝开价都要几十万的广告费了，有人和某大号合作，要提前一个月预约，最后投放完有一个&10万 &的阅读，之后就没有其他了。对自身品牌的影响，产品销售转化等等也无从判断。可能有人说，我就是有钱任性，或者说我是为了做品牌，不考虑销量。
　　确实营销不同阶段目标不同，即使在做品牌，对于转化、目标用户影响等数据的分析还是需要的，这对于品牌的传播延续有非常重要的作用。
　　前段时间的一次课上，学生问我： &现在的营销都要和技术结合吗?为什么总是提呢?&
　　我曾在《数字营销战役》中重点讲了&营销七星阵&，其中关于技术部分就有详细的解读，技术是数字时代对于营销来讲非常棒的助力器，技术对营销的 &分析、创意、效果、效率、管理& 有着五大支撑!
　　媒介一直是公关公司、数字营销公司中的重要岗位，手握资源一边对接着大V、自媒体人等，一边和公司策划、AM、AE进行内部协调， 对于媒介来说，有哪些痛点呢?
　　1、真实数据：
　　媒介&选号&很关心一个自媒体账号的数据如何，第三方工具如果可以准确提供，不仅仅效率提升，对于前期的分析工作也有很多帮助。
　　这是拿&十点读书&举例，同一个账号，不同平台对数据的更新是不同的，目前新榜以预估为主，预估活跃粉丝142万，易赞则是实时更新数据，以7月某天为例是843万粉丝。
　　2、海量VS精准：
　　账号那么多，哪些才会有效果?怎么来判断账号是否符合品牌特点?我曾遇到有一些山寨号，名字上很像一些"大号"，可是打开公众号发现内容就差了太多，如果可以通过智能匹配，不用大海捞针一样一个个选择人工判断，效率会大大提升，效果也会在媒介环节就有一定保障。
　　今天这篇文章要以易赞为例来讲讲大数据在营销中的作用，为什么是易赞，当它出现时，从概念到落地，都让我眼前一亮，易赞的两位创始人青龙老贼和契约都是我的好友，早期也将自己的自媒体放到了易赞平台，后来我做了自己的产品，也用易赞做过活动。
　　那么，大数据下的精准营销的主要优势和作用是什么?
　　1、精准数据让广告更加人性化
　　精准数据是对媒体、用户属性进行多维度分析，而不是媒介在&选号&时靠感性判断，或者平台方的&一面之词&。最近分答模式火爆，类似一个产品也迅速崛起，就是机遇APP推出的&打听一下&，和易赞合作，通过大，针对商界实事、专业知识共享、生活场景互动的投放范围，再基于社交媒体账号画像和大数据内容语义和用户行为数据分析，优选最佳匹配账号，比如一个有情感、有价值、有趣味的场景问答，比如&家庭月收入多少才够去迪士尼?& 这个创意主要针对亲子群体，针对匹配的账号是辣妈教室。
　　该社交媒体账号画像高频词展示
　　此次传播中自媒体运营者深入参与&打听一下&产品，从内容植入到运营者的朋友圈传播，100多个点赞互动，成功建立起消费者对品牌的关注、兴趣和互动。
　　2、有助于发布更有营销效果的广告
　　在自媒体做投放，有效果是前提也是结果，如何提升投放效果，除了创意要好，那在前期&选号&上就要足够精准，这部分是可以通过数据进行分析，比如粉丝活跃，看点赞、评论以及评论点赞等。具体体现在哪方面?
　　数据分析预判营销效果： 易赞对一个账号的 评论、点赞、商业合作等分析， 对之后投放可以达到多少效果，使用什么类型词语都可以做预判。
　　垂直行业解决方案： 通过对各个账号进行内容分析之后，易赞不会简单的按照汽车行业、金融行业这样传统账号分类方式，而是针对性定制垂直细分行业数据模块，大大提升效果。易赞在有一些细分领域的投放已经实现了1:2甚至1:3的投入产出比。
　　行业解决方案
　　精准匹配
　　内容营销一直存在，且远比推销式的硬广好的多，如何让内容更精准的触及目标用户，是广告人、营销人都在不断优化提升的， 从媒介选择到创意，选对了媒体，做好了内容，提升效果的同时也是在降低成本。
　　那么， 媒介们到底该怎么办?会不会被抢饭碗呢?
　　目前的智能是在人脑操控之后，大数据的算法、分析是提升了效率，通过对广告传播有价值的维度让媒介人员更有效的做出判断，那什么样的媒介会被淘汰，就是还不了解或者不会使用工具，一定会在精准营销面前落伍。
　　这篇文章只是分析在自媒体内容营销的精准方面，通过类似易赞这样的大数据平台进行分析、投放，大大提升效率，提高效果。
　　在数字时代做营销，技术工具是重要的辅助手段，就如同我们要从A城市去B城市，如今可以坐飞机、高铁，但是你说步行也能到，方向是对的前提下，我们就要衡量如何提升效率与效果。
　　最后总结一下：
　　内容营销要精准，
　　媒介投放不能晕。
　　数据工具智匹配，
　　效果提升传佳音。
　　(魏家东，品牌营销专家，《数字营销战役》、《借势》作者，WeMedia成员，2014年度最佳自媒体人，2015年度自媒体三剑客。转载自：魏家东公众号，ID：weijiadong2013或搜索&魏家东&)
相关新闻 & & &
& (昨 11:51)
& (昨 11:56)
　　　同意评论声明
　　　发表
尊重网上道德，遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
本站有权在网站内转载或引用您的评论
参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款