如何达到到千人千面的营销效果，来试试营销自动化

千人千面就是建立在营销自动化基础上的个性化营销。

1，最小颗粒度的洞察 - 客户360°画像

每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。

2，人群细分

基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人，更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人，这要求品牌具备人群细分的能力。

具有一个或多个相同特征的人构成一个细分，细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。

3，人群特征分析

人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。

4，消费行为特征分析

消费行为是客户用“钱”表达出来的意愿，因此展现的客户特征更加真实可信，在数据分析中有更高的权重。

通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯（可分别从时间、场所和渠道角度）、商品或服务的偏好（品牌、品类、款式风格等偏好）。结合特定的数据挖掘模型，品牌还可以基于历史消费行为，来预测未来消费的可能性。

5，非消费行为特征分析

消费行为数据含金量很高，但量级远低于非消费行为数据。当具备了收集和整理非消费行为数据的能力后，品牌需要对积累的大量数据进行分类、加工和分析，形成客户洞察。

这些洞察可更好的优化引导到消费转化的策略，或把相同人群的消费和非消费特征进行比较，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。

6，组合分析

在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组合，以产生新的洞察。

例如：

- 分析不同人群的同维度分析结果，找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。

- 一定时间周期内，特征人群的数量变化，行为或者特征的变化趋势

- 特定行为分析路径中，对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因

总之，千人千面是建立在有足够数据分析能力基础上的。

千人千面最早是淘宝提出来的算法；

大概的做法是这样的，每个消费者都由不同的标签组成，性别，年龄，所处地域，爱好，消费习惯，学历，经济能力等等，这些标签汇集起来就变成了大数据，形成了消费者画像；

在做营销的时候，可以根据消费者画像，更精准地投放（推送）广告（产品），得到更有效的转化；

正如淘宝的排名算法就是用到了千人千面，你一进入淘宝，马上知道你喜欢哪些物品，就给你推荐什么。

京东大数据”千人千面“的用户画像模型 京东大数据”千人千面“的用户喜好模型 京东大数据”千人千面“的订单量和展示量统计什么是京东“千人千面”？““千人千面”的背后是大数据的支持“千人千面”是互联网时代到来以后，尤其是大数据催使商家提供个性化定制服务之后，各大电商都在追求的目标。过去的这几年，是3C产品（Computer,Communication, Consumer Electronics）的更新迭代是最频繁的几年，这为曾经专注于3C产品的京东赚足了眼球，也赢得了体量庞大的用户数量。“京东目前已经设立了300多个标签，用来定义用户的特征，覆盖用户基本属性、购买能力、行为特征、社交特征、心理特征、兴趣偏好等多个方面。”王晓说。“‘千人千面’在我的理解中就是在大数据的指导下，网站对用户提供个性化的精准营销的重要方法，京东历来都十分重视用户体验，其实这背后的重点还是用户画像技术。”针对为不同行为习惯和兴趣爱好，在标签定向中已经显示出有明确差异的用户，京东采用的是差异化的投放营销方式。王晓介绍，用户画像使得搜索、推荐、广告等营销系统能更加智能地服务用户，同一个搜索词在不同用户不同时刻搜索时，可能有完全不同的购物意图，针对用户的属性特征、性格特点或行为习惯，结合用户行为的上下文分析，陈列或推荐符合该用户偏好的商品，也能很大程度上提高用户购买转化率和重复购买率。京东大数据”千人千面“的个性化推荐案例 京东大数据”千人千面“的用户实时兴趣 京东大数据”千人千面“的用户画像服务 京东大数据”千人千面“的商品画像 京东大数据”千人千面“的个性化推荐需要解决的问题大数据业务是所有业务的基石此外，涵盖尽可能多的商品品类，覆盖全价值链的电商数据是京东的一个比较优势。王晓说：“这类数据在行业内是具有稀缺性的，这使得京东大数据的应用价值优势凸现。京东大数据在数据、模型、技术、工具等多个层面高度的整合和统一，大大提升了大数据在整个集团内融合和利用的效率，促进大数据的深度价值挖掘。”京东在大数据平台上的布局，一直没有离开“自主研发”这个思想。王晓介绍：“京东在大数据平台上的布局策略，就是持续在自主研发的京东大数据平台技术和产品体系加大投入，保障大数据业务可持续发展。”当然，随着业务规模的进一步扩大和丰富，京东没有排除外部数据合作的可能。“通过业务扩张和数据合作，不断丰富和扩大京东大数据平台的数据内容体系，逐步提升大数据整合价值、深度应用。这也是我们的战略之一。”王晓补充道。谈起京东数据目前遇到的挑战，王晓坦言：“目前京东的业务发展速度太快，公司规模也越来越大，如何在当前的规模之下，服务好整个集团的大数据需求，是摆在我们面前最大的挑战；其次，如何在现有的数据内容中持续深度挖掘数据的应用价值是另一个挑战。基本的统计报表分析已经不能满足决策支持的要求，我们需要在数据的宝藏中，持续挖掘出价值，通过一系列技术和分析方法帮助提升用户体验，提升内部运营效率。”

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