關於精準營銷，除了傳統的打電話、發短息郵件，還有什麼好的辦法嗎？

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公司最近正在新產品做營銷推廣，手裡有目標人群的客戶數據。但除了打電話，簡訊郵件外，想不到什麼好的辦法讓其了解我們的產品。又不想純騷擾的方式進行推廣，我該做些什麼那？
註：公司是幫銀行做企業貸款的，目標人群主要是企業主和財務總監級的。資料為合法所得，並非買的那種資料庫。

為何不試試大數據？

針對企業主和財務總監的行為習慣做數據分析，建立精準的人群畫像。洞察他們的付費習慣，小菲方式及娛樂方式。

舉個栗子：最近半年的牛市很讓人眼紅，企業主和財務總監註定會對證券市場汲汲期待，通過豐富的市場表現和切入點，將產品形象融合在證券市場中進行曝光和露出，註定效果會更好。

精準營銷的基礎是在用戶行為的獲取上，以大數據的方式可以獲得更多用戶行為畫像，知己知彼才能百戰百勝。

多簡單啊……找知乎里的C*O們~

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你知道安利嗎？

本文為Datatist原創，轉載請聯繫作者。

隨著渠道和運營的成本越來越高，很多公司對於拉新和留存客戶這個難題都感到頭疼，傳統的營銷方案已經很難達到令人滿意的效果。

此時一套預測性的營銷方案也許可以幫你用最少的支出，找到最精準的用戶。

然而想要做好精準營銷並不是一件容易的事。今天小編準備了滿滿乾貨，教你如何一步步做好精準營銷。

大數據技術是預測性營銷的基石

數據挖掘和機器學習助你拉新和留存客戶

對於外部營銷優化，我們可以通過機器學習內部客戶的特徵，結合word2vec，神經網路多種模型精準預測最可能轉化的潛在外部客戶。

對於內部營銷優化，我們可以通過機器學習客戶的行為特徵，精準預測最可能活躍的客戶，最可能購買的客戶等。並且通過內部觸達渠道刺激用戶轉化，A/B test，效果跟蹤和持續優化等一站式解決方案提高內部客戶的轉化率。

拉新和留存是很多客戶最關心的，可以通過數據挖掘和機器學習的方式提升效率，並且兩者是有關聯，通過內部留存每一步的跟蹤和轉化，我們可以刻畫用戶的精準畫像，對不同分類的客戶做不同刺激，預測可能轉化的用戶，並將特徵記錄下來，對外部的拉新數據能夠重用。

以最常使用的電子郵件推送為例，以往只能盲目發送，消費者沒反應就再發一次。導入大數據分析後，可以很精準地掌握消費者的打開情況，消費者沒有點開閱讀一定有原因，一種策略是規劃促銷活動，再次發送給沒點開的消費者，觀察哪些消費者對促銷內容有反應，不斷回饋修正。

還有一種策略是建立每個消費者的消費習慣周期，比如顧客A是每隔30天購買，顧客B每隔60天購買，那麼通過建模，第30天是顧客A的最可能購買點，之後購買概率衰退，最好在30天前的那一周發送電子郵件提醒刺激。如果太早提醒還沒發現，太晚又錯過了。因此在適當的時機，營銷才能事半功倍。

總之，客戶的資源有限，如何將人、時間、金錢等資源得花在刀刃上？通過數據進行有效資源分配，可以降低營銷預算，只要在關鍵購買點觸動他們，就可以達到很好的效果。但是對於即將流失的顧客，就應該投入相對高的營銷預算，產生資源最大化的效果。

三種預測營銷的可選擇方案

關於預測營銷的技術能力，有幾種選擇方案:

1 使用預測分析工作平台，然後以某種方法將模型輸入活動管理工具；

2 以分析為動力的預測性活動外包給市場服務提供商；

3 評估併購買一個預測營銷的解決方案，比如預測性營銷雲和多渠道的活動管理工具。

但無論哪條路，都要確定三項基本能力：

1 連接不同來源的客戶數據，包括線上，線下，為預測分析準備好數據；

2 分析客戶數據，使用系統和定製預測模型，做高級分析；

3 在正確時間，正確客戶，正確的場景出發正確行為，可能做交叉銷售，跨不同營銷系統。

營銷領域的六種模型

RFM模型

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標來描述該客戶的價值狀況。

參與傾向模型

預測客戶參與一個品牌的可能性，參與定義可以多元，比如參加一個活動，打開電子郵件，點擊，訪問某頁面。可以通過模型來確定EDM的發送頻率。並對趨勢做預測，是增加還是減少活動。

錢包模型

就是為每個客戶預測最大可能的支出，定義為單個客戶購買產品的最大年度支出。然後看增長模型，如果當前的總目標市場比較小，但未來可能很大，就需要去發現這些市場。

價格優化模型

就是能夠去最大限度提升銷售，銷量或利潤的架構，通過價格優化模型為每個客戶來定價，這裡需要對你想要的產品開發不同的模型，或者開發通用，可預測的客戶價格敏感度的模型，確定哪一塊報價時對客戶有最大的影響

關鍵字推薦模型

關鍵字推薦模型可以基於一個客戶網路行為和購買記錄來預測對某個內容的喜愛程度，預測客戶對什麼熱點，爆款感興趣，營銷者使用這種預測結果為特定客戶決定內容營銷主題。

預測聚集模型

預測聚集模型就是預測客戶會歸為哪一類。

內外閉環一體化精準數字營銷

講到這裡，小編就不得不說一說Datatist大數據家了~

Datatis作為國內預測營銷雲第一家，專註於用大數據機器學習技術自動支持企業的智能決策和商業優化。我們產品融合內外海量數據，深度挖掘和學習客戶行為畫像特徵，通過預測和優化技術，提供內外閉環一體化精準數字營銷，個性化產品定位和智能決策支持。

想要了解更多乾貨？掃碼關注大數據家Datatist吧~

本文Datatist原創，轉載請聯繫作者。

http://weixin.qq.com/r/HTqLk_nEnrThra3w928P (二維碼自動識別)

很難想像在現在這個時間點還會有人在提到精準營銷的時候會覺得只有打電話，發簡訊郵件的方法。因為這樣的電話郵件簡訊，在本質上來說都是cold call/email。就算你篩選出了一個合適的通訊錄，但是在你聯繫的那一步還是一個重新開始建立聯繫的過程。我對精準營銷的一個理解是在對的時間，對的地點，給到對的人，而在問題裡面提到的方式就只可能是對的人，但是當你再重新開始建立聯繫cold call的過程這個對的人也有可能因為不是對的時間點而變成了不對的人。

舉幾個我理解的精準營銷的例子，

一個15-17歲的女性，來到了一個shopping mall比如說大悅城，然後在連上這家mall的wifi的時候被推送了一家instagram上拍照很火的網紅日料店。這是一個基於她分享的地理信息位置的

一個18-25的男性，用關鍵詞搜索了演唱會，那然後我看到第一條sponsored link是明年五月天的演唱會

一個25-29的男性，收入在100k-120k，消費很存款都很多但是沒有什麼投資的時候，然後我收到了一個關於American Express的插在了新鮮事里

。。。

再具體一點的例子，我的這個瀏覽器的cookie，被劃分到了某一種demographic裡面，在今天點進去了一個新聞頁面的時候，不斷的跳出賣登山靴。這可能是因為我的性別年齡，也可能是因為我一個月前買過帳篷。。

總結一下就是我認為精準營銷應該可以是把需要的東西被需要的人主動看到，而不是被動的發給他們。

那麼說這些有用么？我覺得雖然很恐怖，但是應該是有用的。

但是再舉兩個反面例子，

Pamp;amp;G to Scale Back Targeted Facebook Ads,但是有些公司比如保潔認為這種精準營銷的效果是沒有很好地。

再比如，美國生活的同學都應該會在家收到大量的開信用卡的mail，我和室友同時收到了一家開卡，我的是100k積分的offer而我的室友是50k的offer。而我在兩周前剛剛申請這張卡被拒了因為超過了兩年五卡。。。。

如果你問何為精準營銷？相信每個人給出的答案各不相同，行業、產品、市場的差異化決定了精準營銷答案的多元化，但有一種說法顛覆了人們的認知即「精準營銷不是推銷」。

精準營銷不是推銷，過去的推銷著重在於「推」，換言之，推銷也就是運用一切可能的方法把產品或服務提供給顧客，使其接受或購買.比如一些促銷打折、降價活動，更甚者採用密集的廣告活動對消費者狂轟濫炸，結果效果反而適得其反，讓人反感。以廣告投放來說，很多用戶感到反感，推送類廣告之所以不受歡迎，查看度、參與度和分享率較低的原因更多是因為與用戶的相關性太低，十分不精準，並且撲面而來，讓用戶招架不住。

與推銷所不同的是，精準營銷應該更加精細化，多元化。從產品需求、用戶定位（畫像）、市場情報、需求分析、媒體屬性、內容創意、方法、工具等八個方面進行管理、分析，讓精準營銷更加全面，有區別於推銷的簡單粗暴單一模式。

大數據助力實現「精準營銷」

既然精準營銷涵蓋多方面，那麼營銷者如何做「精準營銷」呢？在無數據不營銷的時代，通過大數據進行分析管理，以廣告投放來說，從前期推送廣告給用戶，到後期用戶瀏覽廣告，再到用戶購買，直至最後成為會員，這一整個的營銷全流程進行數據挖掘，以產品定位來說，根據其產品特徵，尋找定位目標用戶，首先要搜尋採集用戶數據，包括性別、職業、年齡、婚姻狀態、收入情況、用戶瀏覽行為、購買行為等等這些數據，通過對這些數據的收集和分析，對用戶進行用戶畫像分析，掌握用戶需求，進而做差異化產品和精準營銷策略。概括的來說這是一個對營銷全流程關注、分析、管理的過程。

精準營銷的實現是基於大數據的基礎上來實現的，對於企業來說：

1、要有全營銷、大數據一體化的意識，企業要把這種意識上升到營銷戰略的角度去看待，這是精準營銷的指導思想。

2、要有系統的營銷工具，工欲善其事必先利其器，而這個利器就是「營銷雲」藉助營銷雲平台，打通內部數據，將各個環節之間的數據整合為一個整體，再對這些數據進行採集、處理、分析，從中提取用戶需求，形成決策，從而實現企業、用戶體驗雙贏，讓巧婦不再「難為無米之炊」。在這方面，我們欣喜的看到很多行業領先型企業率先通過第三方營銷雲公司（例如國外的Adobe、IBM、Oracle和國內的99Click等）的幫助運用完整的營銷雲產品，建立了自身的全營銷生態體系。

3、企業要有把握全局的營銷人才，新型的營銷人需要有CEO的戰略視野、CFO的數字敏感度、CIO有技術頭腦、COO對企業管理的思維，營銷者將成為企業大數據變革的先鋒官。

所有的企業通過以上三點的改變，將真正實現「精準營銷」，用科技的力量幫助企業追求更高的成就。

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先用工具進行數據清洗，去重，查空等；然後電話call一邊將空號和錯號刪除掉；然後可以定期發送一些edm讓數據活躍起來。最後國內客戶以微信為入口，匯聚到微信之後，做互動、直播等收集用戶基本信息和行為信息（建議賽諾貝斯smarket），最後做客戶培育（建議甲骨文的eluoqua）——精準營銷

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傳統的營銷活動缺乏精細化管理工具，導致做廣告和營銷推廣時非常隨意和粗放。比如：不管客戶是否價格敏感，都進行大量的低價促銷甚至免費贈送；不管這個地方是否有自己的客戶，都投放大量的廣告；不管這個營銷活動效果好不好，先做了再說……

對此，我們提出大數據的營銷「試錯」工具，即首先做小規模的試點營銷；然後基於小數據營銷結果，定位存在問題的環節與出現問題的原因；並對存在問題快速修正，用數據來優化營銷各環節效果。幫助企業要實現資源配置優化，提高營銷轉化率。

具體包含了以下三個方面：目標客戶識別，產品包裝定位，觸達戰略制定。目標客戶識別——營銷前篩選潛在客戶，提高命中率；產品包裝定位——確定用什麼樣的腳本、話術等，提升客戶感知；觸達戰略制定——選取什麼樣的載體、渠道，在什麼時機接觸客戶，提高成功率。

一、目標客戶識別

傳統的營銷對於客戶的篩選向來比較粗放，局限於憑感覺地把產品的特性與客戶某種特徵關聯，如簡單地把收入與購房意願關聯。但通過數據可以發現，這樣的標準並不能篩選出真正有效的潛在需求客戶，而年齡、性別、所在區域、職業、婚姻家庭狀況等信息對於營銷成功率有很大的影響。

（原力大數據營銷試錯平台對於iphone分期購買人群的客戶畫像，用於精準定位目標客戶）

以房地產銷售為例，房產中介每天撥打成百個電話，漏斗轉化率通常卻很低。對此，利用前期數據刻畫購房者客戶畫像，可據此選取目標客戶。進而通過試錯更改篩選標準，以數據驗證，不斷迭代優化，識別出業務成功率最高的客戶人群，就能幫助大大節省房產中介的時間精力，提升成交率。

二、產品包裝定位

做營銷最難的就是揣摩客戶的心理，什麼樣的話語最能夠激起客戶的購買慾望。通過怎樣的腳本、話術等對產品進行包裝定位，會影響客戶的獲得的感知，直接決定客戶的選擇。過去營銷人員需要學習大量的心理學、社會學知識才能夠對客戶行為有所預判。 而通過量化分析，客戶喜好能夠得到清晰的呈現。以微信推廣為例，不同板式、不同內容的頁面，所能帶來的效益效果不同。通過分析用戶路徑，能追溯客戶來源，發現什麼樣的內容、版面比較吸引客戶。通過不斷調試內容板式，監測指標的變化趨勢，便能篩選出最能打動用戶腳本

（原力大數據試錯平台對微信某次活動客戶來源路徑的還原，便於清晰把握客戶偏好內容和頁面)

三、觸達戰略制定

在營銷戰略決策中，慣用歷史數據作為參考。但營銷要素並不是一成不變的，而是受時間周期影響的。比如，某客戶3年前偏愛諾基亞，現在是果粉，未來喜歡什麼手機，根本無法準確預判。因此我們不建議直接用歷史營銷數據作為100%的營銷指導，而是在歷史營銷數據的指導下得出一批試點數據，然後執行試點營銷，根據實時效果反饋，迭代試錯，找准最佳觸點。 在一個外呼中心的案例中，我們通過初步數據得知中午12-1點，晚上6點後外呼業務成功率高。但對於不同性別、不同年齡段的客戶外呼成功時間段是有所差異的。據此，選取不同的時機對某一特徵客戶群嘗試外呼，觀察各時間段業務成功率，逐步調整外呼時機，就能針對不同人群制定最佳的外呼時機。

（原力大數據營銷試錯平台對某次外呼渠道營銷結果的標準輸出，用於營銷執行調整）

對於渠道選擇，車身廣告效益高還是地鐵廣告效益高，普通的廣告代理無法告知答案。制定不同的投放方案進行試點投放，在投放過程中觀測指標數據，對轉化率高的渠道增加投放，反之減少。再根據調整後的數據進一步優化投放方案，如此往複，就能找到最優的渠道整合方案。

無論是產品的推廣營銷還是企業運營，我們都需要運用數據思維來定位問題、制定相應策略和措施。在數據量不斷膨脹、信息來源不斷擴張的今天，單憑主觀意識和大腦往往容易產生偏差，必須需要藉助大數據的工具和方法才能做到「客觀判斷」。因此我們需要非主觀判斷，而大數據營銷「試錯」能提供客觀的指標，幫助我們科學決策和執行。

更多內容請看我的專欄文章拒絕主觀，用大數據「試錯」工具做高效營銷

有別於美博會的首次.國際性.抗衰老醫學美容.專業展會。展會名稱：紫亞蘭國際抗衰老醫學美容博覽會展會時間：2017年12月15日-17日展會地點：深圳.會展中心聯系人：胡春雨 13590483566、0755-25979190 招展時間：2017年10月30日之前

可以在打電話和發郵件之外，針對性地向這些目標人群進行新產品的投放推廣，也就是現在比較紅的DSP程序化購買。不知道你手裡的資料庫是屬於哪一種，DSP可以根據這些人群的標籤投放到匹配的媒體，既能做到品牌曝光，也可以觸達目標人群。

數據說以「大數據技術」為基礎，從社交網站和電商平台等渠道收集海量數據，結合企業已有數據，從產品、品牌、客戶、營銷四個維度，完成相應的數據清洗、提取、整合，並進行科學、準確的數據分析。數據說由數據說營銷、數據說微平台和數據說網推組成。

廣點通是由騰訊公司推出的效果廣告系統。它是國內領先的效果廣告營銷平台，依託於騰訊海量優質流量資源，給廣告主提供跨平台、跨終端的網路推廣方案，並利用騰訊大數據處理演算法實現成本可控、效益可觀、智能投放的互聯網效果廣告平台。

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