数据精准营销的七个关键要素

Question

如题所述

Answer 1

数据精准营销的七个关键要素
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
2. 数据细分受众
通过数据细分受众，可以精准挑选出目标客户群体，提高营销活动的效果。例如，可以根据消费者的购买历史和行为数据，预测其未来的购买需求，从而有针对性地推送相关的促销信息和产品推荐。
3. 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。通过采集和分析用户画像，可以实现精准营销。例如，可以根据用户的历史购买记录和行为数据，预测其未来的购买需求和偏好，从而有针对性地推送相关的产品推荐和促销信息。
4. 精准推荐
在电商领域，精准推荐成为大数据改变零售业的核心功能。例如，可以根据用户的浏览历史和购买行为，推荐符合其兴趣和需求的商品，提高用户的购买满意度和转化率。
5. 技术工具
在预测营销的技术能力方面，有几种选择方案：
- 使用预测分析工作平台，将模型输入活动管理工具；
- 将分析外包给市场服务提供商；
- 购买一个预测营销的解决方案，如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
6. 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。其他预测模型包括参与倾向模型、钱包模型、增长模型、价格优化模型和关键字推荐模型等。
7. AI在营销领域的应用
人工智能在营销领域的应用包括深度学习在机器视觉、语言识别、游戏AI上的应用，如人脸识别、VR购物等。在营销领域，主要有无监督的学习技术、有监督的学习技术和强化学习技术等。