如何发挥精准营销

  毫无疑问，会员是企业最宝贵的财富，但在会员的营销中，品牌往往会有这样的疑问：会员集合后，接下来该怎么办？显然，收集成员数据有望创造更多价值。所以，问题是，如何利用数据创造销售？”“网络营销”似乎有助于品牌回答这个问题。

精准营销，四个字看起来很简单，但实际上包罗万象。首先，我们需要知道会员们真正喜欢什么——价值观？折扣？服务？活动？还是别的什么？这关系到品牌的消费水平，也决定了受众群体的划分。作为品牌方面，我们需要客观地考虑目标客户拥有什么样的品牌。精细的数据分析已经成为充分利用它们的第一步。

通过大量的背景数据，我们可以对会员的购物习惯、购物周期、购物中心、购买能力、风格等进行分析，但在进行数据分析时，不仅要预测会员个人行为的推荐产品，也可以根据标注的数据类别预测和推送相关的文案内容。总之，不同类型的会员所推动的文案和产品应该是不同的，而不是一个统一的模式。同样，我们也可以根据会员的消费积累来了解会员的购物行为，这就是购物周期，并根据会员积分和商场推送相关内容。例如：从购物行为的角度来看，会员a每三个月购买一次，在快到三个月的时候，会员a会立即通过粘帖文案、打折等个性化内容吸引a到店内。因此，对客户属性的分析是第一步，之后我们可以制定后续的相关营销方案和内容。在会员事件营销中，触发营销是有规则可循的。每一次数据生成背后都有强烈的需求。当数据进入到符合规则的模型中时，需要主动进行市场营销，而不是像传统的那样在需要活动时寻找符合规则的成员。此时，一些符合需要的成员已经失去了。从长远来看，流失的会员人数将继续增加。

  基于人口学的推荐是当成员具有相似的基本标签、年龄、性别等时的一种推荐方法。例如，成员a和成员B具有相似的标签。当a喜欢拥有一个产品时，我们可以向C成员推荐产品a。

上图显示了基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理。基于用户协同过滤，推荐其他会员购买同类产品。它的基本假设是，喜欢类似商品的用户可能有相同或相似的品味和偏好。假设用户a喜欢a、C、B和D，从这些用户的历史偏好信息可以看出，用户a和用户C的口味和偏好是相似的。同时，用户C也喜欢D项，由此推断出用户a也可能喜欢D项，因此我们可以向用户a推荐D项。

基于文章的协同过滤推荐是：假设用户a喜欢项目a和项目C，用户B喜欢项目a、项目B和项目C，用户C喜欢项目a历史上的偏好，可以得出a条和C条相似的结论。喜欢a项目的人都喜欢C项目，根据这些数据，我们可以推断用户C很可能也喜欢C项目，所以系统会向用户C推荐C项目。

在应用程序中，可以根据成员的偏好信息形成推荐模型，然后根据实时用户的偏好，它可以计算出推荐的可能消费的商品。

  基于内容的推荐实际上是指与社区评论相关的内容。A点评了电影A，新制作的C电影与A相似，所以会向A推荐电影C。

在对会员进行标记和有效分析后，还需要提供准确的推送渠道。传统策略仅限于门店活动、商场活动、户外媒体等促销渠道。在互联网时代，我们需要采取不同的方式来传播和引进互联网元素。

一般来说，要实现精准营销，根本原因在于找到准确的客户群，做好成员分析，呈现差异化营销内容，然后进行可以实施的活动，并在活动结束后整理数据。在