另外，精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取用户的需求，甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例，不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告，往往会变得毫无用处。通过分析用户数据，获取各类信息进行精准营销，可以大大提高下载率，延长留存时间。因此，提高利用大数据分析用户需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样，它掌握了利用AI技术分析海量用户数据，利用先进的人工智能算法，实现了广告投放时千人千面，有效提升了程序化广告的精准性。
另外，在进行精准营销时，也要注意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而，缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步，使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析，消费者需求与耳目一新的创意相结合，理性的数据与感性的艺术相结合，才能创作出点击率高、推广效果好的广告。
互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销人员更好地定位目标群体，掌握分析大数据的技术，结合创意进行精准营销。
什么是精准营销什么是精准营销？
精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代资讯科技手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路！
精准营销有三个层面的含义：
第一、精准的营销思想，营销的终极追求就是无营销的营销，到达终极思想的过度就是逐步精准。
第二、是实施精准的体系保证和手段，而这种手段是可衡量的。
第三、就是达到低成本可持续发展的企业目标。
精准营销的核心思想
精准的含义是精确、精密 、可衡量的。精准营销比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。
1、精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限；
2、精准营销借助先进的资料库技术、网路通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能；
3、精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增殖，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。
4、精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模组式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。
精准营销的个性化体系
1、精准的市场定位体系
市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。
通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析，并建立相应的资料体系，通过资料分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。赢家同盟在精准营销的实践中借助自己开发的《市场定位技术》营销测试系统很好的实现了对产品的精准定位。《市场定位技术》系统采用复合的数字理论模型，在模拟的真实市场环境中得到真实实验资料。资料模型是以求证营销为蓝本设计的，在小的真实市场环境下模拟大规模销售。模拟的市场环境包括：货架实验 网路实验
使用者走访DM模拟等。（有时还可以采用模拟报纸投放来实现）
对一个大规模上市的产品投入很少的测试费用就可以知道上千万投入的效果。这就是精准定位的魅力。
2、与顾客建立个性传播沟通体系
从精准营销的字面上大家就可以看到它采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式：DM、EDM、直返式广告、电话、简讯、网路推广等。这些东西并不新鲜。DM就是邮件，EDM就是网路邮件 。
直返式广告是对传统大众广告的改良。一般的传统广告主要是讲自己的产品怎么好，鼓动大家去什么地方购买。有的也给些打折让利什么的优惠。这需要很大的篇幅去做，需要的广告费当然也不少。而直返式广告主要是宣传一个活动让感兴趣的人参与。
直返式广告的设计核心是活动诱因设计，原则是让我们精准定位的人群对广告感兴趣，设计这部分人群感兴趣的活动，感兴趣的东西达到让他们参与的目的，实现我们下一步一对一的沟通。活动诱因指让特定的客户感兴趣的东西。它更多涉及到消费心理 研究 、购买行为研究。
3、适合一对一分销的整合销售组织
精准营销的销售组织包括两个核心组成部分： 精准营销颠覆了传统的框架式营销组织架构和渠道限制，它必需有一个全面可靠的物流配送及结算系统，另一个顾客个性沟通主渠道 呼叫中心。
便捷快速的物流配送体系和可靠的结算体系是制约精准营销的两个主要因素，赢家同盟在精准营销的实践中借助国家邮政网路来实现货物配送及货款结算。
传统营销关心的是市场份额，而精准营销关心的是客户价值和增殖。精准营销的运营核心是CRM。
CALL CENTER是通过网路技术和电话建立起来的实现和顾客一对一沟通的平台：它的主要职能是处理客户定单、解答客户问题、通过客户关怀来维系客户关系。
精准营销摆脱了传统营销体系对渠道及营销层级框架组组织的过分依赖，实现一对一的分销。
4、提供个性化的产品
与精准的定位和沟通相适应，只有针对不同的消费者、不同的消费需求，设计、制造、提供个性化的产品和服务，才能精准地满足市场需求。
个性化的产品和服务在某种程度上就是定制。以戴尔为例：计算机本身标准化很高，要全方位地满足客户对计算机效能、外观、功能和价格等各方面的综合需求，相对比较容易。通过综合运用先进的供应链管理、流程控制、呼叫中心、电子商务等多种手段，戴尔能够实现按需生产，即大规模定制。
而对于其它标准化程度不高、客户需求更加复杂，既要实现大规模生产，实现成本最优，又要适应日益差异化的客户需求，就必须有选择地满足能够实现规模和差异化均衡的客户需求。通过精准定位、精准沟通找到并“唤醒”大量的、差异化的需求，通过个性化设计、制造或提 *** 品、服务，才能最大程度满足有效需求，获得理想的经济效益。
精准的、个性化的产品和服务体系依托的是现代化的生产和流程管理，包括供应链管理、ERP、BPR等。如BMW（宝马）已经实现了按照客户订单来完成整车配置并及时送达的精准生产模式。
5、顾客增殖服务体系
精准营销最后一环就是售后客户保留和增殖服务。对于任何一个企业来说 ，完美的质量和服务只有在售后阶段才能实现。同时，营销界一般认为，忠诚顾客带来的利润远远高于新顾客。只有通过精准的顾客服务体系，才能留住老顾客，吸引新顾客，达到顾客的链式反应。
实现精准营销的核心---CRM
1、CRM是面向客户，关心客户，一切围绕客户为中心来运作的管理体系，它通过一套软体来实现企业的管理思路和管理模式。
2、CRM系统的核心是客户资料的管理 CRM包括：Inter和电子商务、多媒体技术、资料仓库和资料探勘、专家系统和人工智慧呼叫中心等等。
3、CRM的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支援等领域的客户关系有关的商业流程。
4、CRM可以做到：深度开发目标客户，支援公司发展战略，实现会员资讯的管理与应用，建立客户为中心的集中式营销管理平台，实现业务与管理规范化，效益最大化。
它的运营有几个主要模组：第一、资料管理：把内部资讯与资料接触点管理起来，实现资料的跨区域跨部门的集中管理与共享应用；第二、流程管理：实现相关业务流程管控和自动处理，固化管理流程；第三、智慧管理：实现企业分析智慧，据此对外为客户提供有效的客户关怀服务，对内为企业提供有效的准确的分析决策依据。
精准营销的理论依据
精准营销应该由以下四个主要理论构成
1、4C理论
4C理论的核心：强调购买一方在市场营销活动中的主动性与积极参与，强调顾客购买的便利性。精准营销为买卖双方创造了得以即时交流的小环境，符合消费者导向、成本低廉、购买的便利以及充分沟通的4C要求，是4C理论的实际应用。
①、精准营销真正贯彻了消费者导向的基本原则。4C理论的核心思想，便是企业的全部行为都要以消费者需求和欲望为基本导向。精准营销作为这一大背景下的产物，强调的仍然是比竞争对手更及时、更有效地了解并传递目标市场上所期待的满足。这样，企业要迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。这是由于，一方面，资讯经过多个环节的传播、过滤，必然带来自然失真，这是由知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈和选择性接受所决定的；另一方面，由于各环节主体利益的不同，他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小资讯，从而带来资讯的人为失真。精准营销绕过复杂的中间环节，直接面对消费者，通过各种现代化资讯传播工具与消费者进行直接沟通，从而避免了资讯的失真，可以比较准确地了解和掌握他们的需求和欲望。
②、精准营销降低了消费者的满足成本。精准营销是渠道最短的一种营销方式，由于减少了流转环节，节省了昂贵的店铺租金，使营销成本大为降低，又由于其完善的订货、配送服务系统，使购买的其它成本也相应减少，因而降低了满足成本。
③、精准营销方便了顾客购买。精准营销商经常向顾客提供大量的商品和服务资讯，顾客不出家门就能购得所需物品，减少了顾客购物的麻烦，增进了购物的便利性。
④、精准营销实现了与顾客的双向互动沟通。这是精准营销与传统营销最明显的区别之一。
2、让客价值
世界市场学权威、美国西北大学教授菲利普·科特勒在其1994年出版的《市场营销管理——— 分析、规划、执行和控制》中，提出了“让客价值”的新概念。这一概念的提出，是对市场营销理论的又一发展。“让客价值”是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额。其中顾客总价值是指顾客购买某一产品或服务所期望获得的一组利益，包括产品价值、服务价值和形象价值等。顾客总成本是指顾客为购买某一产品或服务所支付的货币及所耗费的时间、精力等，包括货币成本、时间成本及精力成本等等。
由于顾客在购买时，总希望把有关成本降至最低，同时又希望从中获得更多的实际利益，因此，总是倾向于选择“让客价值”最大的方式。 企业 为在竞争中战胜对手，吸引更多的潜在顾客，就必须向顾客提供比竞争对手更多的“让客价值”。
精准营销提高了顾客总价值。精准营销实现了“一对一”的营销，在这种观念指导下，其产品设计充分考虑了消费者需求的个性特征，增强了产品价值的适应性，从而为顾客创造了更大的产品价值。在提供优质产品的同时，精准营销更注重服务价值的创造，努力向消费者提供周密完善的销售服务，方便顾客购买。另外，精准营销通过一系列的营销活动，努力提升自身形象，培养消费者对企业的偏好与忠诚。
其次，精准营销降低了顾客总成本。消费者购买商品，不仅要考虑商品的价格，而且必须知道有关商品的确切资讯，并对商品各方面进行比较，还必须考虑购物环境是否方便等。
所以，工商企业为了扩大商品销售，提高自身竞争力，既要考虑商品价格的制定能否被消费者所接受，更要考虑消费者在价格以外的时间与精力的支出。这些支出我们在这里称之为交易费用。它的大小，直接制约交易达成的可能性，从而影响着企业营销效果。因此，降低交易费用也便成为营销方式变革的关键动因。精准营销方式，一方面既缩短了营销渠道，又不占用繁华的商业地段，也不需要庞大的零售商业职工队伍，因而降低了商品的销售成本价格，也就降低了顾客购买的货币成本；另一方面，精准营销通过直接媒体和直接手段及时向消费者传递商品资讯，降低了消费者搜寻资讯的时间成本与精力成本。另外，在家购物，既节省了时间，又免去了外出购物的种种麻烦，也使这两项成本进一步降低，因而减少了交易费用，扩大了商品销售，成为众多企业乐意采用的营销方式。
3、一对一直接沟通理论
两点之间最短的距离是直线，所以精准营销在和客户的沟通联络上采取了最短的直线距离。精准营销的线性模式：沟通是直线的，双方向的互动交流过程，它包括三个重要的概念：
①既然是历程就有时间性，也就是在一段时间内进行，
②而且是有意义的，
③同时是互动交流的；沟通的主要元素：情境．参与者．讯息．管道．干扰．回馈
1973 年,领导行为理论代表人物、美国行为科学家明茨伯格H.Mintzberg指出“管理工作有10种作用,而沟通和人际关系占3成。”明茨伯格首先创立了经理角色理论,指出“爱用口头交谈方式”和 “重视同外界和下属的资讯联络”为经理角色六个特点中非常重要的两个特点。直接强化了直接沟通。
从泰勒科学管理初始探索下行沟通开始,管理沟通理论的发展历程主要经历了从 研究 “行政沟通”,向研究“人际沟通”发展、从以“纵向沟通”研究为主,向以“横向沟通”研究为主,进而向以“ 网路化沟通”研究为主发展、从以研究“单一的任务沟通”为主,向“全方位的知识共享沟通”研究发展等一系列过程。
20世纪80年代以来,管理思想随世界经济政治的变化发生了重大的转变,管理沟通理论的研究也遇到新的挑战,主要表现资讯网路技术在沟通中的 应用 , 学习型组织及知识型企业的建立等等。伴随现代管理理论呈现出的管理理念更加人性化、知识化、管理组织虚拟化、组织结构扁平化、管理手段和设施网路化、管理文化全球化等总体趋势,管理沟通理论也出现了企业流程再造沟通趋势、管理更加柔性化的文化管理沟通趋势、知识管理沟通趋势、网路经济和全球经济一体化的管理沟通的国际化趋势。
精准营销的直接沟通，使沟通的距离达到了最短，强化了沟通的效果。
4、顾客链式反应原理
① 精准营销关心客户细分和客户价值：精准营销的CRM体系强调企业对与客户之间的“关系”的管理，而不是客户基础资讯的管理。关心客户“关系”存在的生命周期，客户生命周期(Customer Life Cycle)包括了客户理解、客户分类、客户定制、客户交流、客户获取、客户保留等几个阶段。管理大师彼得·德鲁克说：“企业的最终目的，在于创造客户并留住他们”。一个完善的CRM应该将企业作用于客户的活动贯穿于客户的整个生命周期。
而以前的大多数营销理论和实践，往往集中在如何吸引新的客户，而不是客户保留方面，强调创造交易而不是关系。当前，企业争夺客户资源的竞争加剧，而客户总体资源并没有明显增长。在这种情况下，实现客户保留无疑是 目前 企业最关心、最努力要实现的工作。
② 精准营销关心客户忠诚度：客户理论的重点在于客户保留。客户保留最有效的方式是提高客户对企业的忠诚度。商业环境下的客户忠诚 (Customer Loyalty)可被定义为客户行为的持续性。客户忠诚是客户对企业的感知(Perception)、态度(Attitude)和行为 (Behavior)。它们驱使客户与企业保持长久(Long-term)的合作关系而不流失到其它竞争者那里，即使企业出现短暂的价格上或和服务上的过失。客户忠诚来源于企业满足并超越客户期望(Expectation)的能力，这种能力使客户对企业产生持续的客户满意。所以，理解并有效捕获到客户期望是实现客户忠诚的根本。
③
精准营销着重于客户增殖和裂变
物理学关于链式反应是这样解释的：铀核裂变时，同时放出 2 ～ 3 个中子，如果这些中子再引起其它铀核裂变，就可以使裂变反应不断地进行下去，这种反应叫做链式反应。
我们把物理学的链式反应引入对精准营销的研究，精准营销客户保留价值更重要的是客户增殖管理，传销是一种典型的链式反应过程。她通过“一传十，十传百”形成爆炸发展。而精准营销形成链式反应的条件是对客户关系的维护达到形成链式反应的临界点。这种不断进行的裂变反应使企业低成本扩张成为可能。
多米诺骨牌是一种非常古老的游戏。人们按照自己的意愿将骨牌码成千奇百怪的图形，调整好骨牌间的位置，然后只需轻轻d动手指，推倒第一张牌，后面的骨牌便会一个接一个地倒下去，并且推动他的“邻居”。
精准营销的思想和体系使顾客增殖这种“链式反应”会不断地进行下去，并且规模越来越大，反应越来越剧烈。
网易精准营销平台
什么是网易精准营销？
网易精准营销是网易向企业提供的一系列网路营销服务的总称，首期推出的是精准广告投放服务。
网易精准广告投放是网易首创的一种网路推广方式。根据网易使用者的年龄、性别、职业、地区、爱好等特征，投放精准广告并按实际效果付费。少量投入就可以给企业带来大量潜在顾客，是有效提升企业销售额的极佳途径。
产品优势：精准的广告投放，让企业以更低的投入，获得更多的商机！
网易精准营销优势：
·更精准的投放广告 企业（个人）依据对顾客的了解，可以根据地区、年龄、性别、学历、职业、婚姻状况、兴趣爱好等自主选择广告投放的物件，实现广告的精准投放。 *** 作简单方便，自由灵活。
·更多的商机 广告只投放给企业的潜在顾客，即只有您的潜在顾客可以看到广告，因此每次的广告投放都蕴藏着可能的商机，每次使用者的点选都很有可能给您带来新的订单。
·更低的成本投入 精准广告按照给企业带来的潜在顾客的实际访问数量计费，使用者点选企业的广告才收取费用，不点选不收费，保证企业每一分钱的效果。
·更可信的推广效果 精准广告只有使用者登入网易产品后才可以看到，而且根据使用者不同的特征和爱好，不同的使用者看到推广资讯各不相同，即使是同一位使用者在不同的时间看到的资讯也各不相同。使用者点选广告并不获得任何收益，因此杜绝了使用者故意或恶意点选广告的动机。同时，我们有完善的监控系统措施，可以有效的发现和防止可能出现的恶意点选行为。
·更合理的费用控制 企业可以自主设定每个广告的每次最高点选价格，系统会自动根据企业的设定帮助企业以最低的成本获得最好的展示位置和排名，且每次点选收费一定不超过企业设定的最高点选价格。同时，企业还可以设定广告每天的最高消费额，从而更加有效和灵活的控制推广费用。
精准营销
精准营销就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资.
怎样的营销模式才能定义为精准营销呢？三大基本要素缺一不可.
首先是精确：目标越准，资源集优，营销才能更有效方可做到事半功倍。其次，巧妙的推广策略，潜移默化的渗透。第三就是市场情报的收集和研究。
什么是dsp精准营销？服务于广告主，帮助广告主在网际网路或者移动网际网路上进行广告投放，DSP可以使广告主更简单便捷地遵循统一的竞价和反馈方式,以合理的价格实时购买高质量的广告库存，一般采用CPC(点选付费)或CPM(显示付费)两种方式。
DSP精准平台，基于目标人群的精准广告投放，通过对使用者的cookie资讯蒐集，分析使用者资料，进行型别匹配，当有广告投放时，系统会判断这个广告的目标使用者什么，从而自动筛选符合的目标群体，当这部分使用者在浏览网站的时候，让使用者看到广告。说通俗点它就相当于是一个流量超市，广告主可以通过这个平台根据自己的喜好来采购自己想要的目标流量
什么是精准营销，仅仅是营销简讯精准营销是面对具有相同消费特征的消费人群进行的销售。
精准营销有一个重要的基础是有消费者资料库，简讯只是营销的一种方式，还有很多种，如公开课、电话、公众号推送等等。
精准营销是很多企业市场与销售策划的趋势。
什么是电话精准营销模式？怎么跟你说呢，其实所谓的精准营销模式只不过是概念。所谓的电话精准营销，说白了就三点：1：营销的过程是点对点的 2：营销物件是筛选过的 3：导向性很强
精准营销精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代资讯科技手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。
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。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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