基于大数据的精准营销

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在大数据时代到来之前，企业营销只能利用传统的营销数据，包括客户关系管理系统中的客户信息、广告效果、展览等一些线下活动的效果。数据的来源仅限于消费者某一方面的有限信息，不能提供充分的提示和线索。互联网时代带来了新类型的数据，包括使用网站的数据、地理位置的数据、邮件数据、社交媒体数据等。

大数据时代的企业营销可以借助大数据技术将新类型的数据与传统数据进行整合，从而更全面地了解消费者的信息，对顾客群体进行细分，然后对每个群体采取符合具体需求的专门行动，也就是进行精准营销。

精准营销概述

精准营销是指企业通过定量和定性相结合的方法，对目标市场的不同消费者进行细致分析，并根据他们不同的消费心理和行为特征，采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，从而实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。

精准营销最大的优点在于“精准”，即在市场细分的基础上，对不同消费者进行细致分析，确定目标对象。精准营销的主要特点有以下几点。

精准的客户定位是营销策略的基础。
精准营销能提供高效、投资高回报的个性化沟通。过去营销活动面对的是大众，目标不够明确，沟通效果不明显。精准营销是在确定目标对象后，划分客户生命周期的各个阶段，抓住消费者的心理，进行细致、有效的沟通。
精准营销为客户提供增值服务，为客户细致分析，量身定做，避免了用户对商品的挑选，节约了客户的时间成本和精力，同时满足客户的个性化需求，增加了顾客让渡价值。
发达的信息技术有益于企业实现精准化营销，“大数据”和“互联网+”时代的到来，意味着人们可以利用数字中的镜像世界映射出现实世界的个性特征。

这些技术的提高降低了企业进行目标定位的成本，同时也提高了对目标分析的准确度。

精准营销运用先进的互联网技术与大数据技术等手段，使企业和顾客能够进行长期个性化的沟通，从而让企业和顾客达成共识，为企业建立稳定忠实的客户群奠定坚实的基础。

得益于现代高度分散物流的保障方式，企业可以摆脱杂多的中间渠道环节，并且脱离对传统的营销模块式组织机构的依赖，真正实现对客户的个性化关怀。通过可量化的市场定位技术，精准营销打破了传统营销只能做到定性的市场定位的局限，使企业营销达到了可调控和可度量的要求。此外，精准营销改变了传统广告所必需的高成本。

大数据精准营销过程

传统的营销理念是根据顾客的基本属性，如顾客的性别、年龄、职业和收入等来判断顾客的购买力和产品需求，从而进行市场细分，以及制定相应的产品营销策略，这是一种静态的营销方式。

大数据不仅记录了人们的行为轨迹，还记录了人们的情感与生活习惯，能够精准预测顾客的需求，从而实现以客户生命周期为基准的精准化营销，这是一个动态的营销过程。

1）助力客户信息收集与处理

客户数据收集与处理是一个数据准备的过程，是数据分析和挖掘的基础，是搞好精准营销的关键和基础。

精准营销所需要的信息内容主要包括描述信息、行为信息和关联信息等 3 大类。

描述信息是顾客的基本属性信息，如年龄、性别、职业、收入和联系方式等基本信息。
行为信息是顾客的购买行为的特征，通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费记录、购买数量、购买频次、退货行为、付款方式、顾客与企业的联络记录，以及顾客的消费偏好等。
关联信息是顾客行为的内在心理因素，常用的关联信息包括满意度和忠诚度、对产品与服务的偏好或态度、流失倾向及与企业之间的联络倾向等。

2）客户细分与市场定位

企业要对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，就需要区分出不同的客户群。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。

大数据时代，利用大数据技术能在收集的海量非结构化信息中快速筛选出对公司有价值的信息，对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，使我们有可能甚至深入了解“每一个人”，而不止是通过“目标人群”来进行客户洞察和提供营销策略。

大数据可以帮助企业在众多用户群中筛选出重点客户，它利用某种规则关联，确定企业的目标客户，从而帮助企业将其有限的资源投入到这少部分的忠诚客户中，即把营销开展的重点放在这最重要的 20% 的客户上，更加关注那部分优质客户，以最小的投入获取最大的收益。

3）辅助营销决策与营销战略设计

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个客户群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标，如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，以及采取措施防止客户流失等。

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个客户群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。

4）精准的营销服务

动态的数据追踪可以改善用户体验。企业可以追踪了解用户使用产品的状况，做出适时的提醒。例如，食品是否快到保质期；汽车使用磨损情况，是否需要保养维护等。

流式数据使产品“活”起来，企业可以随时根据反馈的数据做出方案，精准预测顾客的需求，提高顾客生活质量。针对潜在的客户或消费者，企业可以通过各种现代化信息传播工具直接与消费者进行一对一的沟通，也可以通过电子邮件将分析得到的相关信息发送给消费者，并追踪消费者的反应。

5）营销方案设计

在大数据时代，一个好的营销方案可以聚焦到某个目标客户群，甚至精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的市场营销组合方案，包括针对性的产品组合方案、产品价格方案、渠道设计方案、一对一的沟通促销方案，如 020 渠道设计，网络广告的受众购买的方式和实时竞价技术，基于位置的促销方式等。

6）营销结果反馈

在大数据时代，营销活动结束后，可以对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，从海量数据中挖掘出最有效的企业市场绩效度量，并与企业传统的市场绩效度量方法展开比较，以确立基于新型数据的度量的优越性和价值，从而对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。

3. 大数据精准营销方式

在大数据的背景下，百度等公司掌握了大量的调研对象的数据资源，这些用户的前后行为将能够被精准地关联起来。

1）实时竞价（RTB）

简单地来讲，RTB 智能投放系统的操作过程就是当用户发出浏览网页请求时，该请求信息会在数据库中进行比对，系统通过推测来访者的身份和偏好，将信息发送到后方需求平台，然后由广告商进行竞价，出价最高的企业可以把自己的广告瞬间投放到用户的页面上。

RTB 运用 Cookie 技术记录用户的网络浏览痕迹和 IP 地址，并运用大数据技术对海量数据进行甄别分析，得出用户的需求信息，向用户展现相应的推广内容。这种智能投放系统能精准地确定目标客户，显著提高广告接受率，具有巨大的商业价值和广阔的应用前景。

2）交叉销售

“啤酒与尿布”是数据挖掘的经典案例。海量数据中含有大量的信息，通过对数据的有效分析，企业可以发现客户的其他需求，为客户制定套餐服务，还可以通过互补型产品的促销，为客户提供更多更好的服务，如银行和保险公司的业务合作，通信行业制定手机上网和短信包月的套餐等。

3）点告

“点告”就是以“点而告知”取代“广而告知”，改变传统的片面追求广告覆盖面的思路，转向专注于广告受众人群细分以及受众效果。具体来讲，当用户注册为点告网的用户时，如果填写自己的职业和爱好等资料，点告网就可以根据用户信息进行数据挖掘分析，然后将相应的题目推荐给用户，继而根据用户的答题情况对用户进行自动分组，进一步精确地区分目标用户。

“点告”以其精准性、趣味性、参与性及深入性，潜移默化地影响目标受众，最终达到宣传企业的目的。