大数据精准营销的关键因素
进入21世纪，大数据技术逐渐发展，并在各行各业得到广泛应用，精准营销是大数据在移动互联网广告领域的体现。大数据分析和大数据存储是大数据技术的最大特点，而移动网络广告正是利用这两个特点，确立了精准营销的理念。因此，在处理精确营销大数据的时候，哪些因素是必须优先考虑的？下面就让小编为大家介绍大数据精准营销的关键因素。
大数据精准营销的关键因素
大数据精准营销的关键因素
01用户画像
用户画像是根据用户的社会属性、生活习惯、消费行为等信息，抽象出有标签的用户模型。
特别包括以下几个方面：
使用者特征：性别、年龄、地区、学历、生辰八字、职业、星座。
使用者兴趣特征：兴趣爱好，使用APP、网站、浏览/收藏/评论内容、品牌偏爱、产品偏好。
使用者社会特征：生活习惯、婚恋、社交/资讯渠道、宗教信仰、家庭成份。
使用者消费特征：收入状况、购买力水平、商品种类、购买渠道偏好、购物频率。
02数据细分用户
进行3小时的大数据分析，可以很容易地达到以下目标：将1%的VIP客户准确地发送390份问卷，在3小时内回收35%的问卷，问卷5天内就可回收超过目标数86%的问卷数。
如何做到在问卷发送后3小时内回收35%的问卷？这是因为数据做到了“一对一定制”发送时间，根据这些数据，可以得出A先生最有可能在什么时候打开邮件，然后在那个时候发送问卷。
例如，有些人在上下班路上打开邮件，但如果是司机，却没有时间填写答案，而乘坐公共交通的人，在上下班途中玩手机，填写答案的概率就很高，这些都是对受众进行数据细分的好处。
03预测
"预测"使您能够集中精力于一小批顾客，而这群顾客代表了特定产品的大部分潜在买家。在收集和分析用户的画像时，能够实现精确营销。它是最直接、最有价值的应用，广告主可以通过用户的标识将广告发布给想要触达的用户，这也可以通过上面提到的搜索广告、社交广告、移动广告等多渠道营销策略、营销分析、营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化。
再一次强调营销时代的变化，传统的企业仍停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统消费需求，进入“营销2.0”，以社会价值和品牌为使命，并不完全符合个性化需求。在数据时代营销3.0时代，我们要对每一位消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确计算出成交率，提高投资回报率。
04精确推荐
大数据最大的价值不在于分析，而在于预测和推荐。我以大数据为例，以“精准推荐”为例，成为大数据改变零售的核心功能。例如服饰网站Stitchfix就是个例子，在个性化推荐机制上，大多数服装订购网站都是采用用户提交身形数据+风格数据+人工推荐的模式，StitchFix的不同之处在于它还结合了机器算法推荐。通过这些客户提供的体形比例，主观数据，再加上销售记录的交叉检查，挖掘出每个人独有的服装推荐模式。这样一对一的营销是最佳服务。
资料整合改变了企业的营销方式，经验已不再是靠人来积累，而是依靠消费者行为数据来做推荐。将来，销售人员不再仅仅是销售人员，而是可以通过专业的数据预测，配上人性化的互动推荐商品，升级为顾问式销售。
05技术手段
对于预测营销的技术能力，有几个备选方案：
1、利用预测分析工作平台，以某种方式将模型输入到活动管理工具中；
2、对市场服务提供者实施以分析为驱动的预测活动；
3、评估和购买预测营销的解决方案，例如预测式营销云和多渠道活动管理工具。
不管采用哪一种方法，都需要识别三种基本能力：
1)连接不同来源的客户数据，包括在线、离线，为预测分析准备好数据；
2)利用系统和定制的预测模型分析客户数据，进行高级分析；
3)在正确的时间，正确的顾客，正确的场景，可以进行交叉销售，跨越不同的营销体系。
以前我们会被动地看数据，但预测营销强调决策价值，如购买时间等，你要看的不是她最后的购买日，而是看下一次购买的时间，以及未来存活的概率，最终形成顾客终身价值(CLV)。预见性营销催生了一种新型的数据驱动营销方式，即以客户为中心，其核心在于帮助企业完成从以产品或渠道为中心的转变。以上就是小编为大家介绍的大数据精准营销的关键因素，感谢观看。
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