大数据精准营销的策略

大数据营销可以划分为三个步骤：

首先，可以做数据信息的收集，主要通过各种互联网工具实现，包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等，尤其是现代智能手机的普及，让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密，各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能，由此导致每个用户在使用各种软件时，个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库，而后便于后续的精准使用。

其次，是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘，对用户情况做特定的细致分析与分类，让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中，同时附带对应的多样信息内容。

最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据，找到用户特质，然后在数据信息中去做精准的用户投放，满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。

甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容，而后保证更广泛用户对营销内容的认可，最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准，效率更高，同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。

大数据时代市场营销策略

1、利用大数据改进企业广告投放策略

广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。

2、基于大数据的精准推广策略

没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。

3、规模个性化产品策略的实施

传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。

近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。

4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘

以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。

通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。

5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略

现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台)不同的客户需求不同的细分市场以及不同的但可以区隔的市场区域。

这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度分析各种渠道形式的测试销售数据以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

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，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，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，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

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