大数据精准营销如何做

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。

数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。

1）数据分析报告怎么制作出来的？

无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。

这是一个闭环、不断优化的过程，只要最终没有充分解决问题，这个流程就会不停迭代循环下去。

具体每一个环节如何理解呢？

第一、商业问题的理解：这个模块是为了明确分析思路及目标的，我们报告目的是什么，需要用什么样的分析思路，就是在这个模块进行思考。

第二、数据梳理：这个阶段是数据准备工作阶段，主要思考的问题是，需要什么数据源，具体数据源要什么样的字段以及思考采集方法。

第三、数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。

第四、数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。而第二部分则是建模挖掘，当然这个部分得看具体需要。如果需要，则应进行相应的建模算法 *** 作，从而得出相关结论。

第五、制作报告：这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化 *** 作，最终输出的形式可以多种多样，但是常见的还是以PPT、Dashboard为主，并且这里还要写明具体结论。

第六、解决问题：任何的报告并不是自嗨，还需要解决实际问题，这样报告的价值才能凸显，譬如了解消费者，指导精准营销。

2）数据分析报告的种类

数据报告一般而言分为四种：市场/行业分析、用户画像洞察、竞品研究以及具体经营或业务问题分析。

1.市场/行业分析：对某个市场或者行业进行现状分析，并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境，典型企业、大事件分析、发展趋势等。

2.用户画像洞察：对目标用户进行洞察，包括基本属性、行为属性以及态度属性等。

3.竞品监测：对同类产品或者品牌现状进行分析，包括市场占比，功能诉求、用户满意度分析等。

4.具体经营或业务问题分析：对某个细致业务问题或经营问题进行专题分析，譬如XX投放效果营销分析。

3）报告数据来源

报告数据来源有很多，最常见的包括以下几种情况：

1.网页爬虫数据，譬如微博评论数据，大众点评评论数据。

2.互联网公开数据，譬如统计局数据，各大协会数据。

3.市场调研数据，这块是根据自己报告目的，通过相关调查问卷来得到某些数据样本，从而分析得到有价值的信息。

4.企业内部数据，主要是以客户数据为主，多见于具体经营或业务问题分析报告中。

5.运营商数据，如果和运营商有合作，可以得到这方面的数据，价值高，但价格也贵。

4）数据分析报告的学习建议

想要制作好一份数据分析报告的话，除了上述所说，还需要你平时多看一些咨询、数据报告，学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等，然后多总结，多模仿。当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候，恭喜你，你就小有成就了。

这里推荐一些网址：

1.199IT互联网数据中心：http://www.199it.com/

2.艾瑞网：http://report.iresearch.cn/

3. 易观智库：https://www.analysys.cn/

4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/

5. CBNDATA：http://www.cbndata.com/report

另外，你还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司的微信公众号及发布的报告观点。

这就是我想对你说的，希望对你有所收获。

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