大数据时代，怎么做好精准营销

大数据时代下，如何精准获客？

现如今，大数据的使用无论是在商务层面还是我们的日常生活中，都变得越来越普遍，但是说到对大数据的使用，最常见的还是在我们的商业服务行业中，比如当下很火的大数据营销。

目前，大数据已经渗入到了各个行业，如何根据大数据精准定位用户，达到获客目的？

1、精准定位消费者

在打营销战之前，我们最先要做的就是梳理出我们的目标人群，即消费人群。而在这其中，目标人群又可以划分为以下三大类：直接目标人群、间接目标人群和二级目标人群。

直接目标人群指的是购买和后期使用该产品的都是同一人，间接目标人群指的是对直接目标人群购买行为有一定影响力的人，类似于种草安利；二级目标人群指的就是使用该产品的人。

当我们弄清楚以上几大人群的定义之后，我们就可以根据自己的产品属性找出对应的目标用户，再根据目标人群的年龄阶段、兴趣爱好、购买习惯等找出他们真正的需求。

2、媒体推广

借助于部分主流网络媒体，树立企业正面形象，传播企业品牌信息，从而增强企业传播声量，有效提高企业品牌在目标客群中的知名度和号召力，最终影响到用户的合作意向。

3、自媒体运营

通过在常见的自媒体平台如今日头条、百家号、大鱼号等，长期稳定的发布和企业相关的优质内容（如企业动态、所获荣誉等），进而强化品牌在用户心中的形象。举个简单的例子，我们某个企业在今日头条、百家号等自媒体平台，长期有较为稳定的品牌信息露出，作为普通用户，看到该企业的好感度远大于同行业中没在这些平台做内容的企业，当用户真的有需求的时候，自然而然先想到的就是有稳定信息露出的品牌了。

4、微信获客

作为全民使用频率较高的的社交软件，微信获客也逐渐成为各大企业常用的获取方式之一，企业通过微信群，朋友圈等途径做宣传，用户与企业之间可以有个比较直接的沟通，用户有什么问题，也能得到最及时的反馈。

5、短视频营销

在快节奏的生活里，越来越多的用户倾向于通过短视频来获得企业相关的信息，时间短、传递信息快，相较于以往的图文形式更加有趣且易于接收。

值得一提的是，以上几种方式并非是完全独立存在的，想要精准获客，我们可以根据企业实际情况，选择最为合适的一种或者若干种营销方式，最大化实现精准获客。

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大数据时代下，如何做好市场营销的推广工作?下面我为大家整理了在大数据时代，做好市场营销推广工作的要点和技巧，欢迎大家阅读参考!

如何做好市场营销

大数据对用户行为与特征分析

显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

过大数据支撑精准营销信息推送

过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

大数据让营销活动更能投其所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

大数据帮助企业筛选重点客户

许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的'各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

大数据分析消费者的特点

面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。

大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。

今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。

但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。

好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。

成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1、通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

2、通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

3、通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。

大数据时代的营销手段更多，更全面，必须要做到精准营销。大数据以整个市场的数据为支撑，将原本耗时耗力的数据分析通过大数据技术解决，更快的发现市场变化，找到最优营销渠道组合，挖掘消费者痛点，扩大市场份额。

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