如何进行精准营销

  毫无疑问，会员是企业最宝贵的财富。但在营销会员时，品牌往往会有这样一个问题：会员收藏好了，接下来该怎么办？显然，收集会员数据是为了创造更多的价值，所以，问题是，如何利用数据创造销售“品牌营销公司”似乎有助于品牌回答这个问题

这四个字看起来简单，实际情况包罗万象。首先，我们要知道会员真正喜欢什么-价值观？折扣？服务活动？或者别的什么？这与品牌的消费水平有关，也决定了受众群体。作为品牌方面，需要客观地思考目标客户有哪些相似的标签，精细化的数据分析已经成为充分利用目标客户的第一步

通过大量的后台数据、购物习惯、购物周期、商场、，可以分析会员的购买能力和风格。然而，在进行数据分析时，我们不仅要针对个别成员的行为预测推荐产品，还需要根据标注的数据类别预测相关文件的内容。总之，不同类型的会员推送的文件和产品应该是不同的，而不是统一的模式

同样，我们也可以根据会员消费的积累来理解会员的购物行为，这就是所谓的购物周期，并根据会员积分和商场推送相关内容。例如：会员a从购物行为的角度，每三个月购买一次，然后在近三个月的时间点，通过粘性文件和优惠或其他个性化内容，立即吸引a到店。因此，分析客户属性是第一步，它可以制定以下相关的营销计划和内容

在会员的事件营销中，触发营销是有章可循的。在每一代数据的背后，都有着强烈的需求。当数据进入规则模型时，需要主动营销，而不是传统的方法，当需要进行活动时，再找到符合规则的成员。在这个时候，一些满足需要的成员已经失去了。在过去，丢失的成员会增加

基于人口统计的推荐方法是当成员具有相似的基本标签、年龄、性别等时的一种推荐方法，例如，两个成员a和B具有相似的标签。当a喜欢拥有商品时，我们可以向成员C推荐产品a

上图展示了基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理。基于用户协同过滤，会员拥有相似产品，我们推荐其他会员购买相似产品。基本假设是，喜欢类似商品的用户可能有相同或相似的口味和偏好。假设用户a喜欢项目a、项目C，用户B喜欢项目B，用户C喜欢项目a、项目C和项目D。从这些用户的历史偏好中，我们可以发现用户a和用户C的口味和偏好是相似的，用户C也喜欢项目D。然后我们可以推断用户a也可能喜欢项目D，因此我们可以向用户a推荐项目D

基于文章协同过滤的推荐是用户a喜欢项目a和C，用户B喜欢项目a、B和C，用户C喜欢项目a。从这些用户的历史偏好中可以发现，a和C是相似的，喜欢a的用户喜欢C，根据这些数据可以推断用户C很可能喜欢C，因此系统会在应用程序中将C推荐给用户C，根据会员的偏好信息，建立推荐模型，预测用户的实时偏好，计算出可能消费的推荐商品

内容推荐的实际内容是与社区评论相关的内容。A评论电影A，新的C电影类似于A，然后在标记和有效分析后推荐给A

，还需要精确的推送通道。传统的营销策略局限于店铺活动、商场、户外媒体等的推广渠道，在互联网时代，我们需要采取一种不同寻常的方式，通过不同的方式来传播和引入互联网元素

一般来说，要实现精准营销，根本原因是要找到精准的客户群，分析成员到位，呈现差异化营销内容，然后开展可以实施的活动。事件完成后，将整理数据。这样，最大限度地利用会员数据资源，有效促进品牌销售