如何达到到千人千面的营销效果，来试试营销自动化

千人千面就是建立在营销自动化基础上的个性化营销。

1，最小颗粒度的洞察 - 客户360°画像

每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。

2，人群细分

基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人，更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人，这要求品牌具备人群细分的能力。

具有一个或多个相同特征的人构成一个细分，细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。

3，人群特征分析

人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。

4，消费行为特征分析

消费行为是客户用“钱”表达出来的意愿，因此展现的客户特征更加真实可信，在数据分析中有更高的权重。

通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯（可分别从时间、场所和渠道角度）、商品或服务的偏好（品牌、品类、款式风格等偏好）。结合特定的数据挖掘模型，品牌还可以基于历史消费行为，来预测未来消费的可能性。

5，非消费行为特征分析

消费行为数据含金量很高，但量级远低于非消费行为数据。当具备了收集和整理非消费行为数据的能力后，品牌需要对积累的大量数据进行分类、加工和分析，形成客户洞察。

这些洞察可更好的优化引导到消费转化的策略，或把相同人群的消费和非消费特征进行比较，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。

6，组合分析

在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组合，以产生新的洞察。

例如：

- 分析不同人群的同维度分析结果，找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。

- 一定时间周期内，特征人群的数量变化，行为或者特征的变化趋势

- 特定行为分析路径中，对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因

总之，千人千面是建立在有足够数据分析能力基础上的。

千人千面最早是淘宝提出来的算法；

大概的做法是这样的，每个消费者都由不同的标签组成，性别，年龄，所处地域，爱好，消费习惯，学历，经济能力等等，这些标签汇集起来就变成了大数据，形成了消费者画像；

在做营销的时候，可以根据消费者画像，更精准地投放（推送）广告（产品），得到更有效的转化；

正如淘宝的排名算法就是用到了千人千面，你一进入淘宝，马上知道你喜欢哪些物品，就给你推荐什么。

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