各领域大数据应用精准营销

  随着移动互联网的发展，所有用户的行为越来越“看得见”在企业面前。大数据时代的到来，给企业的经营和发展带来了新的挑战和方法。企业逐渐摒弃传统的营销方式，更加注重如何利用大数据实现产品的企业营销，建立企业的基本用户档案数据，深度挖掘大数据的商业价值。

用户档案即对用户信息进行标注，收集用户的基本属性、社会属性、生活习惯、消费行为等数据，通过算法挖掘和分析用户数据，将用户的全景属性抽象为数据资产，实现业务场景和应用。用户档案可以为企业提供基本的档案表，帮助营销人员快速找到准确的用户群体，深入挖掘用户需求。用户配置文件的应用领域越来越广泛，主要体现在以下几个方面：

让我们介绍一下用户配置文件最基本、最重要的部分——用户标签的构造。一般来说，用户档案可以按照行为特征、基本属性、消费特征、交易属性、潜在特征、兴趣偏好、预测需求等进行组织。当然，由于业务的不同，可以根据业务的特点添加不同的方面来构建用户配置文件。一个基本的用户标签如下图所示。

用户画像基本上是通过上述“标记”用户的方法实现的。标签通常是一个高度精细化的特征标识，如地区、年龄、性别、用户偏好等。最后，用户的标签可以被整合来描绘用户的三维肖像。在未来，用户配置文件的基本表可以基于用户标签基础构建。只要用户配置文件宽表可用，data product manager就可以根据业务应用程序的用户配置文件对用户配置文件进行分析和可视化。至此，数据产品经理已经完成了从用户配置文件构建到应用程序的整个过程。

在有了用户档案后，通过对用户需求的进一步分析，可以针对特定的用户群体制定营销活动，找到经营老用户和获取新用户的机会。以电子商务为例，如果有新鲜的折扣券、日本餐馆的最新推荐等活动，运营商可以准确地将活动的相关信息推送到匹配消费者的手机上，并根据用户的参与度和点击行为数据，进一步分析用户的行为和偏好。最后，通过观察不同阶段的成功率，运营商前后进行对比，以确认整体经营策略和方向是否正确。该阶段的目的是细化价值，然后根据用户的需求进行准确的市场营销，最后跟踪用户的反馈信息，完成闭环优化。

只有对大数据进行准确的预测和推荐，才能发挥大数据的最大价值。以最热门的新零售业态为例，“精准推荐”将成为大数据改变新零售业态的核心功能。比如时尚网站stitch Fix结合机器算法推荐，根据顾客的身材比例、用户肖像、历史销售记录等数据，通过服装推荐模型，为每位顾客个性化推荐服装，而不是大家看到的统一服装，而且甚至在购买时人工选择尺寸、颜色等信息，从而实现更准确、更人性化的营销。

通过用户写真和精准营销，大数据改变了传统企业和电子商务的营销方式，不再依赖有经验的导购和销售。大数据扮演着越来越重要的角色。相信未来大数据精准营销将在更多行业和领域发挥越来越重要的作用。

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