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大数据怎样做精准营销

 

当涉及大数据的精确营销时,我们必须提到精确营销的关键要素。

今天,让我们分享大数据精准营销关键要素的用户资料。用户个人资料是从用户的社会属性,生活习惯和消费行为中抽象出来的带标签的用户模型 它包括以下维度: 用户固定功能:性别,年龄,地区,教育程度,出生日期,职业,星座 用户兴趣特征:兴趣,使用应用程序,网站,浏览/收集/评论内容,品牌偏好,产品偏好 用户的社会特征:生活习惯,婚姻,社交/信息渠道偏好,宗教信仰,家庭组成 用户消费特征:收入状况,购买力水平,商品类型,购买渠道偏好,购买频率 用户动态特征:当前时间,需求,他们要去的地方,周围的商人,周围的人群以及新闻事件如何产生准确的用户画像,可以大致分为三个步骤。

描述性分析是最基本的分析和统计方法。描述性统计分为两部分:数据描述和索引统计。 数据描述:用于描述数据的基本情况,包括总数,范围和数据源。 指标统计:对分布,比较和预测指标进行建模。这里是一些数据挖掘的数学模型,例如响应率分析模型和客户倾向模型。对于这种聚类,可以使用提升图通过评分方法告诉您哪种类型的客户具有较高的联系和转化价值。 在分析阶段,数据将转换为影响指数,然后可以进行“一对一”精确营销。例如,90后的客户喜欢在上午10:00下订单,然后在下午6:00回家做饭。在新网站上。周末,他们喜欢在附近吃日本料理。收集并转换后,将生成一些标签,包括“ 90后”,“新鲜”,“烹饪”,“日本料理”等,这些标签将粘贴到消费者身上。 使用用户画像,您可以清楚地了解需求。

除客户细分外,市场营销人员还观察不同时间阶段的增长率和成功率,并比较之前和之后的时期,以确认总体业务策略和方向是否正确;如果效果不好,应该采用什么策略。反复试验和调整模型以实现周期优化。

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