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如何结合互联网数据做市场精准营销

发布者:山东华拓时间:2019-03-22

精准营销(Precision marketing)简单来说就是5个合适,在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样,让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生,实现产品与用户多维度的契合。伴随着我国互联网及计算机科学技术在人们生活中的日益深入,由此产生的信息呈现出几何式增长态势,并且引发数据量激增,通过对数据进行深入挖掘、再利用、重新组合和扩展来持续发挥其潜在价值。在这样的环境中,人们的生活、工作和思维方式在大数据的快速发展和影响下发生深刻改变。如何更为深入的采集和整合数据,并且利用数据分析的结果做市场精准营,,成为各个行业尤其是中小型企业亟待解决的新命题。

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那么,企业下的大数据精准营销该如何应用呢?想必是很多资源有限的中小型公司最想了解的。

数据驱动大数据精准营销

在移动互联网迅猛发展的背景下,用户的网络活动所产生的海量数据,将会对消费者和企业的行为带来诸多的改变与重塑。一方面,消费者的个性化需求不断凸显,已成为企业商业行为的主宰者;另一方面,企业对消费者的特征偏好不再陌生,将日益聚焦于挖掘海量数据背后的价值。以互联网公司为代表的很多企业,已逐渐觉察到大数据精准营销所带来的商业价值,不断思考如何通过对海量数据的有效整合和充分利用,准确地分析用户的特征和偏好, 了解用户所需所想,挖掘产品的潜在高价值用户群体,帮助企业找到最精准的受众,实现市场营销的精准化、场景化。

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精准营销,和客户谈一场不分手的恋爱

     精准营销是大数据应用的一个重要场景,在细分市场下可快速获取潜在用户并提高市场转化率,堪称“获客神器”。它的本质是根据用户在不同阶段的身份属性,结合用户特征和偏好,进行目的针对性营销活动,具体包括潜在客户挖掘、价值客户转化、存量客户互动和流失客户挽留等。其中,潜客挖掘和客户挽留是精准营销的重中之重。

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大数据精准营销模型构建

基于大数据挖掘的精准营销模型包括数据层、业务层和应用层等,其中,业务层包括用户画像和模型构建两部分。该模型基于可采集的全量数据源,从人口属性、金融征信、通信行为、兴趣偏好、APP偏好、常驻区域等维度构建用户的全息画像,基于对存量用户的历史数据挖掘出的典型特征,构建预测模型来输出产品的目标用户群体,并通过模型置信度以及预测效果的评估对模型进行修正,最终得到目标客户群体,为市场营销策略提供有效支撑。

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大数据精准营销是趋势所向,在未来的很长一个阶段都会成为企业营销模式的主流。企业在运用大数据精准营销的同时还需要不断探索创新,才能不被时代所淘汰。

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