如何利用数据进行精准营销？

  著名的广告大师约翰·沃纳·米克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费用有一半被浪费了，但我不知道哪一半没有浪费。

  最近，很多来咨询晓克的品牌都在关注客户画像、会员制和自动营销。品牌红利和流量红利结束后，企业的需求从对曝光、流量和新客户的粗暴追求回归到精细化营销需求：如何准确接触高价值客户，实现有效的业务增长？而上述所有焦点问题都离不开大数据。

大数据的主要功能是描绘准确的客户肖像，构建完整的会员体系，最终实现可持续的自动精准营销。对于营销人员来说，它直接反映在目标KPI的改进上，如保留和转换。正如小米前顾问金错道在爆料策略中提到的，我们不仅要盲目使用数据，更要善于“数据拷问”，挖掘真实有用的数据，为我所用。金错道认为数据拷问有以下三个关键维度，可以应用于营销中：

关键客户数据：在营销中寻找决定性的用户/客户数据。如RFM模型中的客户价值数据和客户肖像数据。

横向比和纵向比：对于现有数据，通过对比朋友的相关数据（横向）和品牌本身的历史营销事件数据（纵向）。

细分追溯：尽可能多维度细分数据，从源头分析客户消费行为，主要是为后续系列精准营销铺路，节约营销资源。

奈特利用大数据技术帮助一家著名的餐饮网络营销建立忠诚会员计划：

这家餐饮策划公司从19世纪80年代开始涉足餐饮业，其合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特酒店、南美人、，星巴克等企业。

  客户挑战：

  解决方案：

  项目效果：

  客户接触面广：覆盖微信、私家店、商场、天猫、京东等主流渠道，全球营销

  洞察维度多样化：能准确区分品牌是否正式入会，会员级别，是否有任何品牌粉丝的任何官方账号，

  信息来源准确。客户群细分洞察：根据客户群价值，客户群细分包括客户旅程阶段、价值、忠诚度、活动等，为精准营销提供最有效的数据利好等；系统智能自动贴标；根据用户需求自定义添加标签分类，让工具更符合品牌营销的需要