大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、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。

2、数据细分受众

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。

3、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。

4、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。

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。

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

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