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。

1、数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

2、业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3、应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

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经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。

来源：百度经验

1.数据采集数据采集其中分为线上与线下，而在这其中可以分为线下门店数据采集器安装、在特殊场景利用数据采集、利用LBS技术通过地域区分数据与通过线下采集数据来进行线上数据分析对比。线下门店数据采集与在特殊场景利用数据采集：线下门店数据采集是在指定的门店中安装一个数据采集器，采集到店顾客手机识别码；特殊场景采集数据是利用数据采集器，采集指定区域的手机识别码。LBS技术通过地域区分数据：LBS通过指定区域、地点来精选数据采集调取。通过铺设的数据采集器来进行实时的数据采集，而通过LBS来进行把所需要区域的数据调取出来，加以利用。2.数据清洗原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。对于非结构化的数据我们也需要通过大数据平台进行数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能后续统计分析的速度。3.数据运用前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。除了数据可视化，用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

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