客户画像、精准营销和数字化运营——大数据分析方法和注意事项

  俗话说，酒香不怕巷子深。然而，工业革命后生产力的爆炸式增长带来了前所未有的商品种类。因此，有时即使产品很好，也常常因为营销不够科学而陷入“酒怕巷子深”的困境，因此，我们从经营产品转向经营客户，通过洞察客户需求经营自己的产品，互联网的发展是传统产业的一场革命。互联网企业从诞生的第一天起就是数字化的，因此，传统产业要想成为江湖的领头羊，只能做一件事——数字化转型，大家都在谈数字化转型，大家都在谈企业精准营销和数字化运营，但目前真正实现精准营销的公司并不多，有一种观念认为CIO或CDO会取代公司的CMO，越来越多的公司不会设立CMO。未来，公司将用数据说话，用数据结果进行精准营销，不断“提高”数据，以达到更好的营销效果

  为实施精准营销，我们需要注意以下几点：

1.尺寸尽可能多

如果您想更准确地定位您的客户，您需要更详细的尺寸。它不仅包括基本的自然信息，如性别、年龄、生日、地域等信息，还包括其购买信息，如购买类别偏好、最近购买时间、折扣敏感度、客户单价、购买地域等行为信息。另外，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

p<2>在微标签的过程中，我们需要在向客户发送信息的过程中准确地对客户进行标签。这些标签之间应该有标签级别，包括一级标签、二级标签等，每一级别的标签应符合MECE原则，以确保被筛选的用户不重复或遗漏

  3.在系统建设过程中要注意系统性能

  ，大规模发送短信或微信时，要保证呼叫界面的时间，防止信息及时到达客户

  4.对每次营销的结果进行触摸结果分析

  。此过程应针对指定用户单独执行。如果营销效果不好，就要及时修改营销策略，保证下次营销能取得更好的效果

  精准营销标签的建模方法：

  说到精准营销的用户分类和标签设置，经典的分析方法有很多。这里有一些分析的逻辑和方法，如图所示：

在数据分析的过程中，可以通过人、货、码的路径，通过RFM、客户生命周期、采购保留等各种手段和模型，如每周分析、促销跟踪等，进行不同维度的分析，而分析的路径则是通过对数据的感知，然后在营销支持的过程中一次次“提”出数据，从而进行深入的数据挖掘。在数据处理上，要注重趋势判断、对比分析和细分，总之，了解零售业务，配合合适的数据分析方法，不断操作数据，一定会提高零售销售效率