企业如何利用数据进行精准营销？

  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。

  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。

  Knight利用大数据技术帮助某著名饮食企业精准营销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：

  解决方案：

  项目成效：

  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