㈠ 聯通大數據精準營銷是什麼
聯通大數據積累了豐富的數據能力、平台能力、產品交付能力和行業解決方案能力,累計服務17個行業。聯通大數據在精準營銷、數達營銷和數言輿情標准產品的基礎上形成了針對各個行業的解決方案。
今天我們就來講解一下,聯通大數據精準營銷,究竟厲害在哪?
一、用戶畫像
用戶畫像是聯通大數據根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。
具體包含以下幾個維度:
當我們採集和分析用戶畫像時,可以實現精準營銷,這是最直接和最有價值的應用。
廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。
這裡面又可以通過搜索廣告、展示社交廣告、移動廣告等多渠道的營銷策略,營銷分析,營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化,全面提升ROI。
三、技術工具
運營商大數據具備全面性、多維性、中立性、完整性是其它企業很難比擬的,而且通過這些不同維度數據的交叉關聯,可以創造更多的新數據和新價值 。
(01)身份-運營商不僅客戶信息覆蓋完整,還可以基於實際行為進行驗證,通過身份信息,快速判定用戶的信用程度。
(02)上網-基於用戶訪問什麼網址、下載什麼應用、訪問什麼內容等,得到上網喜好。
(03)位置-運營商的通過位置信息,可以掌握用戶出行特徵,給用戶帶來生活的極大便利。
(04)社交-基於通信交往圈的大小、主被叫、時間序列、得到用戶的社交特徵。
(05)支出-運營商有客戶最為詳實的消費賬單、比如流量費、簡訊費、語音費、新業務費等,能反映用戶的一些特徵。
(06)通信-通過用戶的通信使用情況,比如本地、漫遊、長途、了解用戶通話行為特徵。
(07)終端-識別記錄手機終端型號,了解用戶手機使用特徵、發展趨勢、用戶換機周期等。
(08)時序-通過用戶上網、位置、通話等行為按照時間排列,了解更多規律提供更多服務。
㈡ 大數據精準營銷到底是什麼
大數據營銷的精準獲客,你真的懂嗎?
數字化轉型的大趨勢下,大數據的作用越來越凸顯出來。當大數據的概念被引入營銷領域後,大數據營銷應運而生。大數據營銷需要幫助銷售單位及銷售人員鎖定潛在客戶、對銷售內容、方式、時機進行預判和調整,並實現轉化交易。
那麼,大數據營銷要如何實現以上功能呢枯瞎?小編為您細細道來。
01大數據營銷的特點
大數據營銷具有多平台數據採集、強調時效性、個性化營銷、性價比高、關聯性等特點。
多平台數據採集指的是通過互聯網、廣電網、智能電視等多樣化的平台收集用戶數據,由此,可以對用戶行為進行更全面而精準的刻畫。
強調時效性是指在互聯網時代,用戶的消費行為很容易在短時間內發生改變。因此,針對用戶需求點,進行時機恰當的營銷是尤為重要的。對此,大數據手段可以充分理解用戶需求,及時提出營銷方案。
個性化營銷是指通過大數據手段,讓不同的用戶接收到差異化的信息,實現營銷的私人訂制。
性價比高是指大數據營銷最大程度地節約了成本,並根據實時效果及時調整策略。
關聯性是指大數據營銷建立了用戶和營銷內容直接的關聯性,實現與用戶的深度互動。
02大數據營銷的優勢
精準獲客。大數據營銷可以精準描述用戶畫像,詳盡分析用戶特徵、消費行為、需求特點,將產品更好地觸達用戶。
收獲更全面的客戶。受眾更加全面。大數據對所有數據進行分析處理,制定精準的營銷方案,使客戶面擴大,促動非意向客戶向意向客戶轉化。
提高轉化率。大數據營銷篩選出耐拆的客戶更加精準,對此類客戶進行廣告投放,既節約了成本,也可以顯著提高轉化率。
03如何用好大數據營銷
精準鎖定客戶。通過大數據分析用戶偏好、興趣、習慣等特沒畝空征,挖掘用戶深層需求,實現對潛在客戶的精準鎖定,並供給他們最合適的產品與服務。
個性化產品定製。客戶的需求多種多樣,通過大數據分析,可以將客戶與產品建立關聯,針對客戶的偏好進行個性化定製,為客戶匹配出最合適的產品。
充分挖掘營銷渠道潛力。在大數據的背景下,企業與各渠道之前應建立系統的大數據營銷平台。通過各營銷渠道對產品的推廣,激發客戶的消費慾望。
尋找新市場和新趨勢。基於大數據的分析能力,把握市場趨勢。
數據支持決策。根據大數據的梳理,對市場進行預測和分析,由此制定營銷決策。
總而言之,大數據營銷是大勢所趨,抓緊利用起來吧。
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㈣ 如何利用大數據做到對客戶的精準營銷
大數據營銷等同於精準營銷,或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而,數據本身不會產生價值。為此,我們要把數據組織成數據資源體系,再對數據進行層次、類別等方面的劃分。在此基礎上,通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度,以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用,從而產生大數據的大價值,真正實現了從數據到知識的轉變,為領導決策提供服務依據本例根據工作實踐。
本例以三個工作實例,展示如何通過對數據分析進行對客戶的精準營銷。
工具/原料
大數據營銷
大數據營銷三個案例分析
案例一:筆者在銀行工作,通過對儲戶身份證信息進行海量剖析,發現一個有趣的現象,即購買理財產品的客戶以40-50歲的女性居多。
根據這一信息,有經驗的理財經理通過身份證信息即能准確的分析出支行有哪些符合條件的客戶,迅速的對新推出的理財產品進行電話營銷,做到不出門即可實現銷售,較快的完成了銷售任務。
而另一些更具創新性的理財經理,通過身份證信息,在情人節期間組織了網點沙龍客戶邀約活動,對符合18-30歲、30-45歲這兩個年齡段的男性客戶進行了電話營銷,通過贈送愛人鮮花、化妝品以及高價值的禮品進行金融產品營銷,較好的引起男性客戶的興趣,有力的拉升了業績增長。
這些數據分析手段就能夠做到個性化營銷和定位,加強對客戶的認知,為客戶找到價值,從而帶動銷量。
案例二:在與供電部門合作期間,供電部門提供了一條信息,市裡每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前。供電部門認為,出現這種「怪現象」的原因是因為現在的人們普遍睡覺前都會有上網的習慣。
這條信息當時很多人沒有注意,似乎與銀行搭不上關系,但我們市場經營部門的一個年輕的大學生針對人們這種「強迫症」,通過手機銀行與商家合作,在晚上12點進行促銷秒殺活動,即推動了手機銀行業務量的提升,同時也帶動商家銷量的倍增,實現了雙贏。
案例三:在為企業代發工資數據中,我們曾發現一個現象,即一般企業員工代發帳戶每月都會沉澱一定的余額,金額不大,1000元也有,幾千的也有,長期不動的也有,活期利率很低,但是這些客戶的帳戶金額又達不到理財產品的起售金額,這些客戶工資用了也就用了,成了「月光族」,沒有理財理念。
如何通過分析這些數據信息直接進行客源組織,為這些具有相同需求的人群量身定做金融服務,並享受」一客(群)一策「的定製服務,我們進行專題研究。
最終,我們在零存整取、基金定投和適時到帳理財產品上進行了產品打包宣傳,同步利用信用卡宣傳,幾場現場專題沙龍下來,引起了不少企業員工的注意和興趣,著實為這些收入不高的人群提供了一條實實在在的理財渠道。
這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果,反映的是數據層面的規律,它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據,從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
簡單來說就是:5個合適,在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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具體來講,當我們通過對完成數據分析之後,找出相同的規律,當然還有一些個性化數據體現,為此具體的應用場景需要根據企業、業務的具體情況進行精準營銷策劃、設計。
概括來講,我們需要以下三個步驟:
第一步:數據採集,了解用戶,通過收集用戶所有的數據,主要包括靜態信息數據、動態信息數據兩大類,靜態數據就是用戶相對穩定的信息,如性別、地域、職業、消費等級等,動態數據就是用戶不停變化的行為信息,如消費習慣、購買行為等;
第二步:分析這些數據,給客戶畫像,畫像代表客戶對營銷內容有興趣、偏好、需求等,分析推算客戶的興趣程度、需求程度、購買概率等;
第三步,也就是最後一步,將這些畫面綜合起來,拼成一張較為完整的圖,這樣我們對客戶就有了一個大概的了解。