客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法与注意事项

  俗话说，酒不怕巷子深。然而，工业革命后，生产力的爆炸式增长使商品比以往任何时候都更加丰富多彩。因此，有时即使产品优秀，也往往因为营销不科学而陷入“酒也怕巷子深”的两难境地。

因此，我们从与产品打交道转变为与客户打交道，然后我们可以通过洞察客户的需求来处理我们自己的商品。互联网的发展是传统产业的一场革命。互联网公司从第一天起就是数字化的。因此，如果传统产业想成为世界上最大的产业，他们只能做一件事——数字化转型。

大家都在谈论数字化转型，大家都在谈论内容营销和数字化运营，但真正做精准营销的公司并不多。

目前有这样一个概念：CIO或CDO将取代公司的CMO，越来越多的公司将不设立CMO。未来，公司将用数据说话，用数据成果进行精准营销，不断“支撑”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、维度尽可能多

如果你想更准确地定位你的客户，你需要更详细的维度。它不仅包括基本的自然信息，如性别、年龄、生日、地区等，还包括相关的购买信息，如购买类别偏好、最新购买时间、折扣敏感度、客户单价、购买地区等行为信息。此外，即使是其所在地的天气信息也可以与其关联，为精准营销做准备。

2。标签应该是分层的

我们给客户贴上标签后，在精准营销的实施过程中应该选择多个标签，比如发短信、微信。在这些标签中，应该有标签级别，包括第一级标签、第二级标签等。每个级别的标签应符合MECE原则，以确保筛选的用户不重复。

3。关注系统性能

在系统建设过程中，发送大范围短信或微信时，要保证调用接口的时间，避免信息无法及时到达客户。

4。触摸结果分析

对于每个营销结果，都有必要进行回顾和总结。如果营销效果不好，应及时纠正营销策略，确保下一步营销取得更好的效果。

精准营销标签建立的模型和方法：

精准营销的用户分类和标签设置有很多经典的分析方法。这里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，我们可以通过人、货、市场的路径，通过RFM、客户生命周期、采购保留、周分析、销售跟踪等手段和模型，进行不同维度的分析，而分析的路径则是通过感知数据，进而对营销支持过程中的“支撑”数据，进而对数据进行深度挖掘。在数据处理上，要注意趋势判断、比较分析和细分。

总之，了解零售业务，配合适当的数据分析方法，不断完善经营数据，零售销售效率将得到提高。你知道吗