客户形象、精准营销、数字化运营——大数据分析方法及注意事项

  俗话说，酒不怕巷子深。然而，在工业革命之后，生产力的爆炸性增长使商品空前丰富。因此，有时即使产品再好，也常常因为营销不够科学而陷入“酒香怕巷子深”的两难境地。因此，我们将业务从产品转向客户，然后通过深入了解客户需求，管理自己的产品。当前互联网的发展是对传统产业的一场革命。互联网公司从诞生的第一天就开始数字化。

因此，传统产业只能做一件事——数字化转型。

大家都在谈论数字化转型、品牌营销公司和数据运营，但真正实现精准营销的企业并不多。

有一种观念，即CIO或CDO将取代公司的CMO，越来越多的公司不会设立CMO。未来，公司将以数据说话，用数据结果进行精准营销，不断“培育”数据，取得更好的营销效果。实施精准营销需要注意以下几点：

1。尽可能多的维度

如果您想更准确地定位客户，则需要更详细的维度。它不仅包括基本的自然信息，如性别、年龄、生日、地域等信息，还包括应关联的购买信息，如：购买类别偏好、最近购买时间、折扣敏感度、客户价格、购买面积等行为信息。此外，甚至可以将其所在地的天气信息与之关联，为精准营销做准备。

2。标签应该有层次

我们给客户贴上标签后，在精准营销的实施过程中，我们需要结合多个标签进行筛选，例如发送短信和微信。这些标签之间应该有一个标签层次结构，包括一级标签、二级标签等，每一级标签都应该遵循MECE原则，以确保所选用户不重复或丢失。注意系统性能

3。在系统建设中要注意系统性能

在大规模发送短信或微信时，要保证调用接口的时间，以免信息无法及时到达客户手中。

4。触摸结果分析

对于每次营销的结果，我们需要做一个回顾总结。如果营销效果不好，需要及时纠正营销策略，以保证下一步营销取得更好的效果。

精准营销标签的建模方法：

对于精准营销的用户分类和标签设置，有许多经典的分析方法。这里我们总结了一些分析的逻辑和方法，如图所示：

在数据分析的过程中，我们可以利用人、货、市场的路径，通过RFM、客户生命周期、购买保留、每周分析、促销跟踪等手段和模型进行不同维度的分析，而分析的路径是通过感知数据，然后在营销过程中“提出”数据，再进行深度数据挖掘。在数据处理上，要注意趋势判断、比较分析和细分。总之，了解零售业，配合适当的数据分析方法，不断的经营数据，一定会提高零售业的销售效率。在