说到大数据精准营销,就不得不提精准营销的关键要素。今天卓尔数科就来分享大数据精准营销的五大要素!

1、用户画像

用户画像是从用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息中抽象出来的一种贴标签的用户模型。具体包括以下几个方面:

用户固定特征:性别、年龄、地域、教育程度、出生日期、职业、星座

用户兴趣特征:爱好、APP使用、网站、浏览/收藏/评论内容、品牌偏好、产品偏好

用户社交特征:生活习惯、婚恋、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成

用户消费特征:收入状况、购买力水平、商品种类、购买渠道偏好、购买频率

用户动态特征:当前时间、需求、要去的地方、周围的商家、周围的人、新闻事件

准确的用户画像大致分为三个步骤。

2、用户分组:按类别进行标识

在分析阶段,将数据转化为影响指数,然后进行“一对一”的精准营销。例如,一位80后顾客喜欢早上10点在生鲜网点餐,下午6点回家做饭,周末喜欢在附近吃西餐。收集和转换后,会产生一些标签,包括“80后”生鲜、“烹饪”、“西餐”等贴在消费者身上。

3、制定一个策略:优化然后调整

通过用户画像,您可以清楚地了解您的需求。在实践中,你可以深入管理客户关系,甚至找到口碑传播的机会。营销人员准确地向消费者推送适合产品的相关信息;他们针对不同的产品发送推荐信息,同时通过满意度调查和跟踪码确认,不断掌握顾客在各个方面的行为和偏好。

除了客户分组,营销人员还会观察不同时间阶段的增长速度和成功率,对比前后期,确认整体经营策略和方向是否正确;如果效果不好,应该用什么策略来应对呢?反复试错,调整模型,实现循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值,然后根据客户需求进行精准营销,最后跟踪客户反馈信息,完成闭环优化。

4、精确推荐

大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐。我将以电子商务为例。“精准推荐”已成为大数据改变零售行业的核心功能。数据整合改变了企业的营销方式。现在的经验不再是靠人积累的,而是完全依靠消费者行为数据来做出推荐。未来,销售人员将不再仅仅是销售人员,而是能够通过专业的数据预测和人性化的友好互动来推荐产品,升级为顾问型销售。

5、技术工具

预测营销的技术能力有几种选择:

1. 使用卓尔数科的智慧运营工具,然后将模型以一定的方式输入到活动管理工具中;

2. 将分析驱动的预测活动外包给市场服务提供商;