各领域大数据精准营销

  随着移动互联网的发展，用户的所有行为在企业面前变得越来越“视觉化”。大数据时代的到来，给企业的业务发展带来了新的挑战和方法。企业逐步摒弃传统的营销方式，更加注重如何利用大数据实现产品网络营销公司，构建企业的基本用户档案数据，深入挖掘大数据的业务价值

  用户肖像，即对用户信息进行标签，就是收集用户的基本属性，社会属性、生活习惯、消费行为等数据，通过算法挖掘和分析用户数据，将用户的全景属性抽象为业务场景和应用的数据资产。用户肖像可以为企业提供基本肖像，帮助营销人员快速找到准确的用户群体，深入挖掘用户需求

  用户肖像的应用领域越来越广泛，主要体现在以下几个方面：

以下介绍了用户肖像最基本、最重要的部分——用户标签的构造一般可以从行为特征、基本属性、消费特征、交易属性等方面组织起来，潜在特征、兴趣偏好和预测需求。当然，由于业务上的差异，您可以根据业务的特点添加不同的方面来构建用户肖像。下图显示了一个基本用户标签

  用户肖像基本上是通过上述“标记”用户的方式实现的，标签通常是高度精细的特征识别，如区域、年龄、性别、用户偏好等。最后，将用户的标签集成起来，以创建用户的三维肖像。随后，可以基于用户标记构建用户概要文件基本表。只要用户配置文件宽度表可用，数据产品管理器就可以根据业务应用程序用户配置文件对用户配置文件进行分析和可视化。到目前为止，数据产品经理已经完成了从用户肖像的构建到应用的全过程

  在拥有用户档案后，通过对用户需求的进一步分析，可以为特定用户组开展营销活动，找到操作老用户、获取新用户的机会。以电子商务为例。如果有新鲜折扣券、日本餐馆最新推荐等活动，运营商可以将活动的相关信息准确推送到匹配消费者的手机上，并根据用户参与情况进一步分析用户行为和偏好，点击行为数据。最后，通过观察不同阶段的成功率，对前后进行比较，确定整体经营策略和方向是否正确。本阶段的目的是提取价值，然后根据用户需求进行精准营销，最后跟踪用户反馈信息，完成闭环优化

  只有通过大数据实现准确预测和推荐，才能发挥大数据的最大值。以最受欢迎的新零售业为例，“精准推荐”将是大数据改变新零售业的核心功能。例如，服装网站缝线修复结合机器算法推荐，根据客户的身材比例、用户肖像、历史销售记录等数据，通过服装推荐模型，为每位客户个性化推荐服装，而不是人人都看到同一件衣服，而即使是在购买时手动选择尺寸、颜色等信息，通过用户肖像和精准营销，更人性化营销，实现更准确、准确、可靠的服装推荐，大数据改变了传统企业和电子商务的营销方式。它不再完全依赖经验丰富的购物指南和销售，大数据也在扮演着越来越重要的角色。相信未来大数据精准营销在更多行业和领域将发挥越来越重要的作用

  如果你想了解更多，我推荐书《数据产品经理培训手册-从零基础到大数据产品实践》。本书将对数据产品管理人员的日常工作、基本知识和常用分析方法进行较为全面、详细的介绍，介绍数据仓库的理论与应用、大数据分析平台的构建、用户行为分析平台等数据产品的构建，数据产品在我国的应用