数据精准营销的七个关键要素

数据精准营销的七个关键要素说到大数据精准营销，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TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。 01用户画像用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：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，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。1.采集和清理数据：用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。2.用户分群：分门别类贴标签描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。3.制定策略：优化再调整有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际 *** 作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。02数据细分受众“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收问卷寄出3小时内回收35%的问卷5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。03预 测“预测”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。当我们采集和分析用户画像时，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。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，预测下一次的购买时间。 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，你该看的不是她最后的购买日期，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。04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。05技术工具关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。但无论哪条路，都要确定三项基本能力：1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。06预测模型预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，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，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，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，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。07AI在营销领域的应用去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：1、无监督的学习技术无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。2、 有监督的学习技术通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，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、强化学习技术这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

大数据建模的具体好处如下：1、基于大数据形成用户画像，获取用户偏好和使用习惯，可以使企业的产品更有竞争优势。2、通过客户精准营销提高消费体验和顾客粘度，增加销售及提升企业名牌形象。3、通过数据挖掘和在此基础上的科学预测，及时发现企业短板或管理漏洞，降低企业损失。4、利用数据反馈指导企业的下一轮产品设计方向，有利于企业的产品创新。

对于想要进行数字化转型的企业，应该对大数据分析建模的步骤重视起来。首先需要开展业务调研和数据调研工作，明确分析需求其次应开展数据的准备工作，即选择数据源、进行数据抽样选择、数据类型选择、数据标准化、数据簇分类、异常值检测和处理、变量选择等。随后应对数据进行处理工作，即进行数据采集、数据清洗、数据转换等工作，最后开展数据分析建模及展现工作。

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大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值：

随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。

大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?

大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。

问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？

当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？

问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？

营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。

问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？

企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

大数据营销系统组成：

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台

营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。

大数据精准营销实现方式：

通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。

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