如何做精准营销？

要实现精准营销，首先要明确产品的目标群体。定位与产品本身相匹配的消费群体是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，这使得大数据分析大有用武之地。互联网时代，人们可以接触到很多种东西，每个人的喜好都不一样，个性化程度高，多样性很大。所以在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，按照不同的标准划分消费群体，建立用户信息数据库，从中寻找目标用户。

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。

无论什么行业企业，客户无疑都是企业最珍贵的资产，然而每个客户的需求点又不同，企业只有找准了客户的需求点，对症下药，提供精准化的服务和营销，才能促进成交率，减少不必要的资源浪费。所谓精准营销，就是要把客户和产品有效地对接起来，起到最大的营销效果。精准营销的本质其实就是通过依托信息技术的手段，在整体把握顾客的需求的基础上，建立起一个以客户为中心且个性化十足的顾客沟通服务体系。而RushCRM客户管理系统正是基于大数据技术产生的，企业可以将平时客户的信息、企业与客户之间的往来记录等都记录在RushCRM系统中，而且将其分门别类进行管理，等到需要用的时候，可以通过系统进行标签化查询，可以对数据一目了解，根据这些数据，企业可对客户进行非常精准的营销，促使企业的销售业绩获得提高。

首先，RushCRM可以帮助企业高效地管理客户，在crm系统里面可以建立客户档案信息，把客户的各种信息都可以在CRM中进行存储，包括姓名、性别、年龄、联系方式、地址、职业（行业）兴趣，爱好，关注点等，此外，企业还可以根据自身需求添加自定义字段，在开发以及维护的过程中不断完善客户资料，形成对客户的基础认知。

这些认知可以帮助企业识别其基础需求，确定客户所需产品或者服务的方向。其次，客户的咨询记录，购买记录以及未成单记录也都会在CRM中显示，通过数据分析，企业就可以知道客户是在哪个环节流失的。为什么客户咨询了产品却没有深入了解，是因为产品不符合需求还是因为业务人员不够专业。为什么客户咨询了产品却没有购买，是价格太高还是产品功能没有完全满足客户的期望等，基于数据在进行对客户系统化的分析。

企业可以导出流失的客户信息，进行跟踪、回访和分析，得出流失的原因并尽可能地进行挽回，而当客户实现购买，并且其购买次数比较多的情况下，企业还可以利用CRM分析其购买行为，通过对用户下单时间，购买的产品种类、数量、价格，下单的频率等的分析得出客户的价值和购买倾向，那么企业就可以根据其购买周期推断出其下一次购买时间，提前备好货源，并和客户进行联系，提醒客户进行购买。而且，当公司推出功能相似的产品时，可以对其进行推荐。也可以通过系统的邮件和短信的功能，定期给客户做客情维护，提升客户对企业的好感度，RushCRM系统以精准管理为核心的全程信息化管理，以数据库营销为企业实现一对一营销。

对于企业来说，CRM的数据整理和分析可以大大减少人工统计和分析的麻烦，只要将原始数据存储在CRM的数据库，在需要时就可以即时提取并且快速进行分析，及时得到客户的需求并提供相对应的产品和服务。

对于客户来说，人性化的推荐不仅不会使自己反感，反而减少了自己搜寻的成本，还有了被重视的感觉。

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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