大数据精准营销如何做

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

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，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，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，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

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。

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

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