hello大家好,今天小编来为大家解答以下的问题,精准营销的三大要素,很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

精准营销的三大要素

精准营销已经成为现代营销领域的关键策略之一。它帮助企业更准确地了解目标受众,精确地传递信息和产品,以提高销售效果。精准营销的成功与否取决于三个关键要素:目标市场,个性化定制和数据分析。

明确定义目标市场是精准营销的第一要素。目标市场是指企业要针对的具体人群,这个人群具备购买产品或服务的潜力。企业必须通过市场调研和数据分析来确定目标市场的特征,包括年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等。只有明确了目标市场,企业才能更好地了解目标受众的需求和偏好,从而为他们提供更符合其期望的产品或服务。

个性化定制是精准营销的第二要素。由于目标受众的需求各异,企业需要提供个性化的解决方案。个性化定制是根据目标受众的特征和需求,为其量身定制产品或服务。通过了解目标受众的个人喜好、购买行为和消费习惯,企业可以为其提供定制化的营销内容和推广活动,以实现更高的转化率和忠诚度。

数据分析是精准营销的第三要素。数据分析帮助企业深入了解目标市场和个性化定制的效果。通过跟踪和分析目标受众的行为数据,包括网站访问量、购买行为和社交媒体互动等,企业可以获取有价值的洞察,帮助企业优化营销策略。数据分析还可以帮助企业预测目标受众的行为趋势,及时调整策略以应对市场变化。

精准营销的三大要素是目标市场、个性化定制和数据分析。只有在明确定义目标市场的基础上,企业才能为目标受众提供个性化的解决方案,并通过数据分析不断优化营销策略。精准营销的成功将帮助企业获得更高的销售效果和市场竞争力。

精准营销的三大要素

问题一:什么是精准营销? 精准营销 精准营销就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资. 怎样的营销模式才能定义为精准营销呢?三大基本要素缺一不可. 精确:目标越准,资源集优,营销才能更有效方可做到事半功倍。巧妙的推广策略,潜移默化的渗透。第三就是市场情报的收集和研究。 问题二:企业为什么必须要做精准营销 当互联网上的竞争开始变得激烈起来,一般的网络营销便再也无法满足企业的发展需求,精准营销被推向前台。企业之所以需要精准营销,是因为精准营销更有针对性,更一针见血,更能高效捕捉目标客户、降低企业运营成本。 什么是精准营销? 精准营销依托现代信息技术手段,在精准定位的基础上建立个性化的顾客沟通服务体系,最终实现可度量的、低成本的可扩张之路。精准营销相对于一般的网络营销,更加注重精准、可衡量和高投资回报。 为什么要做精准营销? 在这么多的网络营销手段中,企业为什么认定精准营销比其它营销手段更好?也就是说,企业为什么要做精准营销?互联网精准营销的优势是什么? 1、可量化。传统的营销定位具有局限性,依靠现代信息技术精确定位市场的精准营销,可量化营销的结果,所以比一般的网络营销效果更好; 2、可度量、可调控。传统的广告沟通成本高,企业想要通过低成本达到快速增长根本不可能,精准营销借助的是数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段,保障了与客户的长期个性化沟通,使结果可度量、可调控,成本更低; 3、保持企业和客户的互动沟通。开发新客户的成本比维持老客户的成本要高,精准营销提供的系统手段可以保障企业和客户的长期沟通,从而不断满足客户的需求,提高用户粘度; 4、简化过程。精准营销依赖现代科技手段,实现高效营销,简化了中间的环节,脱离了传统营销模块,使营销成本大大降低。 互联网精准营销公司哪家好? 看到这里,企业对于精准营销的需求可谓呼之欲出。现在的问题在于,哪家做精准营销的公司更好、更专业?在选择具有良好精准营销手段的整合网络营销公司时总是很纠结,所谓公说公有理,婆说婆有理,如何判断还真是个难题。 现在先不急于判断做精准营销的公司哪家更好,先看一看,做得好的精准营销公司需要具备哪些职能。 1)精准的市场定位 精准的基础在于细分,市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分,才能保证有效的市场、产品和品牌定位。在市场调查、企业调查的前提下才能对企业定位进行细分、否则市场细分将是无本之木、无源之水,只有对市场进行准确区分,才能保证有效的市场、产品和品牌定位。 有高端车的人基本是消费比较高的人;想做整形的人大多数是女性;想购买奶粉的基本是年轻妈妈......在这些精准人群的平台中实现营销和销售,精准网络营销就是在精准定位的基础上,实现营销目的,为企业精确锁定目标客户。 2)精准的数据挖掘和分析 通过行业领先的精准数据挖掘和分析技术,层层过滤找出真正的消费者,引导他们的信息寻找行为,使其在消费行为之前,浏览商家信息,并主动与商家电话沟通,形成销售机会。 3)全方位的互动式传播沟通体系 从精准营销的字面上大家就可以看到它采用的不是大众传播,它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式:DM、 EDM营销、直返式广告、电话、短信、网络推广、微博营销、微信营销等。 4)时时监控广告投放效果,实现可视化管理 通过技术优势,进行消费者行为分析,媒体受众特征分析,广告质量跟踪分析,行业发展趋势分析,把专业、复杂环节用最透明、严谨、实用的评估方式呈现给企业决策者,企业决策者通过强大、便捷的广告管理平台,可以随时调整广告出价,查询广告数据,随时回访客户电话,不错过任何商机。 5)零风险 全新的考核方式,打破传统的按照广告展现、点击收费模式;真正和客户绑定一起,实现双赢的合作模式;避免了无效广告、低效广告的风险,使所有的费用透明、有效。 无独有偶,以上所描述的精准营销功能,赣州搜赢网络一一......>> 问题三:精准营销是什么啊? 欧赛斯精准客户传播是通过锁定精准目标客户、采集客户信息等等,并通过整合传播将信息传播给客户。 问题四:「精准营销」有什么不足 精准营销,是在大数据基础上以现代信息技术手段为支撑精准定位,建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业的可持续化发展。 精准营销的不足在于: 精准营销需要较大的数据库支持,很多情况下,用户数据难以深入挖掘分析,精准定位比较难。 现行条件下精准营销推送方式比较粗暴,引起用户的不满,广告效果比较差,离真正精准还有较大距离 目前的精准营销与用户的关系只是简单的相关,并不是深入挖掘用户的需求进行的精准营销。 问题五:精准营销需要的条件是什么? 精准贵在 找对地方 找对人群 找对方法 合适的成交流程 无法抗拒的成交主张 问题六:精准营销主要功能是什么? 精准营销就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要更注重结果和行动的营销传播计划,还有越来越注重对直接销售沟通的投资.。 问题七:大数据精准营销是什么? 大数据精准营销师通过大数据来定位你的精准客户,例如通过BAT方面提供的数据,选择适合你的客户人群进行投放针对性广告,这种营销方式在最大程度上将广告效益扩大化,经济效益增加,成本减少。 问题八:精准营销和传统营销的本质区别是什么? 传统营销的本质就是借助市场了解客户需求,然后生产出他们需要的产品。 传统营销的特点: 1.服务思想急待提升,服务体系不完整。 服务思想事实上是一种意识,是一种责任,更是一种情感。冷冰冰的产品通常只具有使用价值和交易完成后的价格,而一旦渗入了服务思想就会很快变得生动起来。由于在产品的制造、设计和流通过程中渗透了人们的意识、责任和情感,产品本身和整个营销过程就变得充满了服务精神。在传统的服务概念中,诸多企业对此根本就不强调,甚至于淡化这种服务思想,因而其整个服务就表现得异常单薄,其服务体系的建设也表现的不完整。 这种服务状况的出现对企业的发展事实上是非常不利的,因为服务思想会渗透到立体服务流程的每一个环节中去,会渗透到为顾客提供服务过程中的每一个岗位、每一个执行体中去。而现在我们来看,因为服务思想不到位,整个服务体系的内在核心不到位,这就会影响整个服务的功能和服务体系的水准。 2.服务流程长,服务效果差。 在传统营销形态所包含的服务体系中,通常有两方面的情况:一方面是生产型企业本身所提供的各项服务;另一方面是它所倚仗通路经销商的配合提供的各种服务。这两种服务最后转化成为现实,转化成为消费者可以亲身感受到的实实在在的服务,都必须有通路经销商的有序配合才能够很好地去完成。但是由于许多中小型企业所倚仗的通路过长,而且在这种过长的通路中,企业所遇到的各种通路经销商的情况有差异,大家各自谋求的利益点,谋求利益回馈的机制均不一样。这就决定了在整个漫长的通路线上,对服务概念的理解不一样,对服务体系建设的重视程度不一样,在服务体系的建设过程中所使用手段、方法均不一样。这样每个流通环节中所表现出来的服务效果也不一样。追根溯源到生产型企业,其最后所表现出来的服务在综合测评指数上则比较低。 这种状况就好像湖南卫视《快乐大本营》栏目中的一个节目。在这个节目中,群体的参与者每一个都用挡板隔开,带上耳机,由第一位嘉宾开口说话,做动作,按照题板上的题目进行表演,结果最后复制下来的结果非常可怕,第一个表演者的语言、动作全都变了形。这样一个节目取名叫做快乐传真,它却能引发人们许多生动的启示:管理复制和服务复制的变形。 3.一线服务缺乏力度,整体服务形象不醒目。 在传统企业传统营销形态中,由于缺乏服务思想的整体贯彻,由于缺乏必要的服务章程,所以通常在其服务系统的人力资源系统中,往往缺乏专业化的一线服务人员。即便是有这样的服务人员,往往也没有把它当做一个重要的岗位,因而没有对处于这样一些岗位上的服务人员和以这些服务岗位相互连缀而成的一线服务体系的系统培训。正是由于这些原因,所以它们表现在具体的服务中缺乏特色、缺乏力度,有时甚至是敷衍了事;这种服务哪里会有光彩夺目的形象呢?真正的问题就在于,传统的服务体系也许作为企业、作为从业人员均付出了很多,投入了一定的时间和精力,但往往在效果上表现不好,这样一种状况到底原因在哪里呢?原因就在于传统营销本身的经营特点和我们服务体系的系统化建设。 传统营销中的传统服务体系,除了少部分具有一定规模,具有很强的国际经营意识的企业有一定的水准和深入人心的服务体系之外,大多数经营企业并没有把这种服务体系的建设延伸到系统化、专业化和科学化的道路上来,没有真正地沿引到实现市场化的竞争优势上来。 问题九:大数据精准营销到底是什么? 5分 根据客户的需求,可以很精准的定位到企业的潜在客户的搜索习惯,客户的需求是什么,然后制定出切实可行的计划,对潜在客户进行精准的营销,我们的定位在哪,这些都需要考虑在内,大数据,我们就能知道,客户的兴趣爱好,和消费能力,还有就是我们的目标客户年龄都在那一阶段,如果我们能得到这样的数据,我们就能够提高转化,降低投入成本, 问题十:精准营销包括什么样的销售行为? 你得先搞清楚精准营销的定义,什么是精准营销?精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上,依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路。 我理解这里面应该包含三层内容:1)精准定位,这里面包括产品定位,市场定位,人群定位,价格定位等等,我觉得最起码,应该做到对目标人群的精准定位,换句话说,就是我需要对我的销售对象有非常清晰的认识,也就是我知道我的目标人群是谁、他喜欢什么样的内容(内容营销)、喜欢什么样的媒体(触媒习惯),喜欢什么样的阅读形式,以及什么时间阅读等等。2)低成本信息触达;3)结果可衡量;这两条是基于精准定位的基础上进行的,利用现代化的技术手段,实现对销售对象的低成本信息触达,且结果可以预知。如利用大数据进行人群分析,画出人群画像,通过DSP广告投放,直接找到目标人群,进行信息传播;通过点击消费的形式,保障每次投入成本能够达到我事先预估的传播率等等。 以上,希望能帮到你~~

精准营销的三大要素是什么

你得先搞清楚精准营销的定义,什么是精准营销?精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上,依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路。

我理解这里面应该包含三层内容:1)精准定位,这里面包括产品定位,市场定位,人群定位,价格定位等等,我觉得最起码,应该做到对目标人群的精准定位,换句话说,就是我需要对我的销售对象有非常清晰的认识,也就是我知道我的目标人群是谁、他喜欢什么样的内容(内容营销)、喜欢什么样的媒体(触媒习惯),喜欢什么样的阅读形式,以及什么时间阅读等等。2)低成本信息触达;3)结果可衡量;这两条是基于精准定位的基础上进行的,利用现代化的技术手段,实现对销售对象的低成本信息触达,且结果可以预知。如利用大数据进行人群分析,画出人群画像,通过DSP广告投放,直接找到目标人群,进行信息传播;通过点击消费的形式,保障每次投入成本能够达到我事先预估的传播率等等。以上,希望能帮到你~~

精准营销的营销方式

推荐精准营销方法如下:

1、以用户为导向,用大数据把用户实实在在“画”在了面前,营销者能够依据数据库内的数据构建用户画像,从而对产物、用户定位、营销做出指导性的分析。

2、一对一特性化营销好多出售在倾销产物时经常会遇到如许的题目:产物是一样的,但是用户的需求是各不相同的,怎样把相同的产物卖给差别的用户?这就需求我们进行“一对一”特性化营销。

3、深度洞察用户,挖掘用户潜在需求,是数据营销的根本。数据标签人群画像,能够精确获知用户的潜在消费需求。

大数据营销精准营销

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务,而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下:

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的,而大数据把用户实实在在“画”在了眼前,营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像,来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况,从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题:产品是一样的,但是用户的需求是各不相同的,如何把相同的产品卖给不同的用户?这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析,可以构建完善的用户画像,了解消费者,从而做出精准的个性化营销。 3、深度洞察用户。

深度洞察用户,挖掘用户潜在需求,是数据营销的基础。利用数据标签,可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如:我们得知一位用户曾购买过奶粉,那么我们可以得知,家里有小孩,相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放,营销的效果将比撒网式有效且更易成交。 4、营销的科学性。

实践证明,数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”,向意向客户推荐他们感兴趣的东西,远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、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。具体包含以下几个维度:

用户固定特征:性别,年龄,地域,教育水平,生辰八字,职业,星座。

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

用户社会特征:生活习惯,婚恋,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分。

用户消费特征:收入状况,购买力水平,商品种类,购买渠道喜好,购买频次。

用户动态特征:当下时间,需求,正在前往的地方,周边的商户,周围人群,新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内,就可以轻松完成以下的目标:精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷,全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时,可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用,广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告,展示社交广告,移动广告等多渠道的营销策略,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,全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐,我就拿电商举例,"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式,现在经验已经不是累积在人的身上,而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。销售人员不再只是销售人员,而能以专业的数据预测,搭配人性的亲切互动推荐商品,升级成为顾问型销售。

精准营销的要素有

数据精准营销的七个关键要素

说到大数据精准营销,不得不先提个性化的用户画像,我们针对每一类数据实体,进一步分解可落地的数据维度,刻画TA的每一个特征,在聚集起来形成人群画像。01用户画像

用户画像是根据用户社会属性、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。具体包含以下几个维度:

用户固定特征:性别,年龄,地域,教育水平,生辰八字,职业,星座

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

用户社会特征:生活习惯,婚恋,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分

用户消费特征:收入状况,购买力水平,商品种类,购买渠道喜好,购买频次

用户动态特征:当下时间,需求,正在前往的地方,周边的商户,周围人群,新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

1.采集和清理数据:用已知预测未知

首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库;这里面最基础的就是如何收集网站/APP用户行为数据。比如当你登陆某网站,其Cookie就一直驻留在浏览器中,当用户触及的动作,点击的位置,按钮,点赞,评论,粉丝,还有访问的路径,可以识别并记录他/她的所有浏览行为,然后持续分析浏览过的关键词和页面,分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈,获得非常清晰获得对方的工作,爱好,教育等方面,这比个人填写的表单,还要更全面和真实。

我们用已知的数据寻找线索,不断挖掘素材,不但可以巩固老会员,也可以分析出未知的顾客与需求,进一步开发市场。

2.用户分群:分门别类贴标签

描述分析是最基本的分析统计方法,描述统计分为两大部分:数据描述和指标统计。数据描述:用来对数据进行基本情况的刻画,包括数据总数,范围,数据来源。指标统计:把分布,对比,预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型,像响应率分析模型,客户倾向性模型,这类分群使用Lift图,用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。

在分析阶段,数据会转换为影响指数,进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子,一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜,晚上6点回家做饭,周末喜欢去附近吃日本料理,经过搜集与转换,就会产生一些标签,包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等,贴在消费者身上。

3.制定策略:优化再调整

有了用户画像之后,便能清楚了解需求,在实际操作上,能深度经营顾客关系,甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中,若有生鲜的打折券,日本餐馆最新推荐,营销人员就会把适合产品的相关信息,精准推送这个消费者的手机中;针对不同产品发送推荐信息,同时也不断通过满意度调查,跟踪码确认等方式,掌握顾客各方面的行为与偏好。

除了顾客分群之外,营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率,前后期对照,确认整体经营策略与方向是否正确;若效果不佳,又该用什么策略应对。反复试错并调整模型,做到循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值,再根据客户需求精准营销,最后追踪客户反馈的信息,完成闭环优化。

我们从数据整合导入开始,聚合数据,在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据,单纯的统计,看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据,从学习集、训练集发现知识规则,除了一些比较商业化的软件SAS,WEKA功能强大的数据分析挖掘软件,这边还是更推荐使用R,Python,因为SAS,SPSS本身比较昂贵,也很难做页面和服务级别的API,而Python和R有丰富的库,可以类似WEKA的模块,无缝交互其他API和程序,这里还需要熟悉数据库,Hadoop等。

02数据细分受众

“颠覆营销”书中提到一个例子,可以引述一下,大家思考一个问题:如果你打算搜集200份有效问卷,依照以往的经验,你需要发多少份问卷,才能达到这个目标?预计用多少预算和时间来执行?

以往的方法是这样的:评估网络问卷大约是5%的回收率,想要保证收到200份的问卷,就必须有20倍的发送量,也就是发出4000份问卷,一个月内如果可以回收,就是不错的表现。

但现在不一样了,在执行大数据分析的3小时内,就可以轻松完成以下的目标:

精准挑选出1%的VIP顾客

发送390份问卷,全部回收

问卷寄出3小时内回收35%的问卷

5天内就回收了超过目标数86%的问卷数

所需时间和预算都在以往的10%以下

这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%?那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化",利用数据得出,A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。

举例来说,有的人在上班路上会打开邮件,但如果是开车族,并没有时间填写答案,而搭乘公共交通工具的人,上班路上的时间会玩手机,填写答案的概率就高,这些都是数据细分受众的好处。

03预 测

“预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。

当我们采集和分析用户画像时,可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用,广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户,这里面又可以通过上图提到的搜索广告,展示社交广告,移动广告等多渠道的营销策略,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,全面提升ROI。

我们再说一说营销时代的变迁,传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代,以产品为中心,满足传统的消费者需求,而进入“营销2.0”,以社会价值与品牌为使命,也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代,我们要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,提高投资回报比。大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论,Product,Price,Place,Promotion,取而代之的是新的4P,People,Performance,Process,Prediction。在大数据时代,线下地理的竞争边界早就不存在,比的是早一步的先知能力,利用大数据,从顾客真实交易数据中,预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。

预测营销能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例,你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户,其中包括特定产品的大多数买家(4万人)。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群(比如20% 的客户),而不是整个客户群,进而优化你的支出。

过去我们看数据可能是被动的方式,但预测营销强调是决策价值,比如购买时间,你该看的不是她最后的购买日期,而是下次购买的时间,看未来的存活概率,最后生成客户终身价值(CLV)。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式,就是以客户为中心,核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。

04精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析,而是预测和推荐,我就拿电商举例,"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子,在个性化推荐机制方面,大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式,Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例,主观数据,加上销售记录的交叉核对,挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。

数据整合改变了企业的营销方式,现在经验已经不是累积在人的身上,而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。销售人员不再只是销售人员,而能以专业的数据预测,搭配人性的亲切互动推荐商品,升级成为顾问型销售。

05技术工具

关于预测营销的技术能力,有几种选择方案:

1、使用预测分析工作平台,然后以某种方法将模型输入活动管理工具;

2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商;

3、评估并购买一个预测营销的解决方案,比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

但无论哪条路,都要确定三项基本能力:

1)连接不同来源的客户数据,包括线上,线下,为预测分析准备好数据 ;

2)分析客户数据,使用系统和定制预测模型,做高级分析 ;

3)在正确时间,正确客户,正确的场景出发正确行为,可能做交叉销售,跨不同营销系统。

06预测模型

预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型(最近一次消费R,消费频率F,消费金额M),但模型应用有限,本质是一个试探性方案,没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”,RFM只关注过去,不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

我们聚焦的预测模型,就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考:

参与倾向模型,预测客户参与一个品牌的可能性,参与定义可以多元,比如参加一个活动,打开电子邮件,点击,访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测,是增加还是减少活动。

钱包模型,就是为每个客户预测最大可能的支出,定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型,如果当前的总目标市场比较小,但未来可能很大,就需要去发现这些市场。

价格优化模型,就是能够去最大限度提升销售,销量或利润的架构,通过价格优化模型为每个客户来定价,这里需要对你想要的产品开发不同的模型,或者开发通用,可预测的客户价格敏感度的模型,确定哪一块报价时对客户有最大的影响。

关键字推荐模型,关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度,预测客户对什么热点,爆款感兴趣,营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。

预测聚集模型,预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

07AI在营销领域的应用

去年人工智能特别火,特别是深度学习在机器视觉,语言识别,游戏AI上的突飞猛进,以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作,我个人是对新技术有着强烈的兴趣,也非常看好新科技,数据与现实的关联。

我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”,当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通,有打折优惠,只需要填个手机号和邮箱,后面就可以针对我的购买记录做营销活动,而当我下次进来,他们就让我报出电话号码做消费者识别,当时我想如果做到人脸识别,岂不是更方便,刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验,蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人,叫蚂可Mark,据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物,Amazon推出的无收银员商店Amazon Go,通过手势识别,物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。

针对营销领域,主要有以下三种预测营销技术:

1、无监督的学习技术

无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式,也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组,也许是滑雪,也许是长跑,一般是放在聚类算法,揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类,就是自动发现重要的客户属性,并据此做分类。

2、 有监督的学习技术

通过案例训练机器,学习并识别数据,得到目标结果,这个一般是给定输入数据情况下预测,比如预测客户生命周期价值,客户与品牌互动的可能性,未来购买的可能性。

3、强化学习技术

这种是利用数据中的潜质模式,精准预测最佳的选择结果,比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同,强化学习算法无须仅需输入和输出训练,学习过程通过试错完成。

从技术角度看,推荐模型应用了协同过滤,贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。

按团队的话来说,叫做“学会学习”的能力,或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习,还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上,使它个性化,在新的领域也能产生效果,类似于人的举一反三、触类旁通。

强化学习加上迁移学习,能够把小数据也用起来,我认为是很激动人心的,通过AI来创造AI,数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

关于“精准营销的三大要素”的具体内容,今天就为大家讲解到这里,希望对大家有所帮助。