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的粗暴追求中回归，流量和新客户对精细化营销的需求：如何准确接触高价值客户，实现有效的业务增长，而上述所有的焦点问题都离不开大数据，大数据的作用主要是刻画准确的客户肖像，构建完整的会员体系，并最终实现可持续的自动化精准营销，这直接体现在营销人员的保留、转化等目标KPI的提高上。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纵向数据

  横向比率和纵向比率：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）

  细分和追溯：尽可能多的维度细分数据，从源头上分析客户消费行为，主要是为后续一系列精准营销铺路，节约营销资源

奈特利用大数据技术帮助某知名餐饮品牌营销公司打造忠诚会员计划：

  餐饮策划公司从19世纪80年代开始涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特酒店、俏江南、星巴克等企业

  客户挑战：

  解决方案：

  项目效果：

  客户联系广泛：覆盖微信、自营店、微信商城、天猫、京东等主流渠道，并进行全球营销

洞察维度多元化：能准确区分客户是否为官方品牌会员、会员级别、品牌名称，品牌名称任何官方账号粉丝来源及其他信息来源是否准确：能准确收集客户来源渠道及详细客户信息

  客户细分洞察：根据客户价值、客户价值、忠诚度、活动等进行客户细分，为精准营销提供最有效的数据，根据

  自动化、定制化、多样化的客户标签：科学预设标签，如触摸模式、社交行为、积分使用偏好，等；系统具有智能化、自动化的标签功能；根据用户需求自定义添加标签分类，使该工具更适合品牌营销的需要