如何玩转精准营销

  毫无疑问，会员是企业最宝贵的财富，但在开展会员营销时，品牌往往会出现这样的问题：如果会员收集得好，接下来该怎么办？显然，收集成员数据有望创造更多的价值。那么，问题就来了，如何使用数据来创建销售？”网络营销公司“似乎帮助品牌回答这个问题

  精准营销，四个字似乎很简单，但实际上它是无所不包的。首先，我们需要知道会员喜欢什么-价值观？打折？服务？活动？或者别的什么？这与品牌的消费水平有关，也决定了受众的划定。作为品牌方面，我们需要客观地思考目标客户有哪些类似的标签。细化数据分析已成为在后台大量数据满足会员需求的第一步，可以分析会员的购物习惯、购物周期、购物商场、购买力、风格等，但在进行数据分析时，可以通过对会员的购物习惯、购物周期、购物商场、购买力、风格等进行分析，我们不仅要根据单个成员的行为预测推荐产品，还应根据标签数据类别预测推送的相关文档的内容。总之，不同类型成员推送的单据和产品应该不同，而不是统一的模式

  类似，也可以根据会员消费积累了解会员的购物行为，即购物周期，并根据会员积分和商场推送相关内容。比如，从购物行为的角度看，如果会员a每三个月购买一次，他会在接近3个月的时间点通过粘性的文案、折扣或其他个性化内容，立即吸引a到店内。因此，分析顾客的属性是第一步，然后我们可以制定相应的营销计划和内容

  在成员事件营销中，触发营销有规律可循。每一个数据生成背后都有强烈的需求。当数据进入规则模型时，它应该主动上市，而不是像传统的方式那样，在需要进行活动时寻找符合规则的成员。此时，一些满足需要的会员已经失去了。从长远来看，如果成员有类似的基本标签、年龄、性别等，则基于人口统计的会员流失人数将继续增加

  推荐，例如，成员a和B有类似标签时，推荐方法。当a喜欢拥有产品时，我们可以向成员C推荐产品a

  上图说明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，会员有类似产品，我们会推荐其他会员购买类似产品。其基本假设是，喜欢类似项目的用户可能具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，C喜欢项目a、项目C、项目D，从这些用户的历史偏好信息中可以发现，用户a和C的口味和偏好相对相似，C用户也喜欢D项，由此可以推断出用户a也可能喜欢D项，因此，我们可以根据项目向用户推荐项目d：假设用户a喜欢项目a、项目C，B喜欢项目a、B、项目C，C喜欢项目a，从这些用户的历史偏好来看，可以分析项目a和项目C相似，而喜欢项目a的人，如项目C，基于该数据，可以推断出用户C很可能喜欢项目C，因此系统会在应用程序中向用户C推荐项目C

  项目C，可以根据成员偏好信息形成推荐模型，然后根据实时用户偏好预测，计算出可消费的产品

  基于内容的推荐实际上是指与社区评论相关的内容。A评论电影A。如果新制作的电影C类似于A，则在贴标和有效分析成员后，他将向A

  推荐电影C，需要通过准确的推送渠道来补充。传统的策略局限于商店活动、商场、户外媒体等促销渠道。在互联网时代，我们需要采取一种不同寻常的方式，以不同的方式传播和引入互联网元素，以实现精准的营销，根本原因是找到准确的客户基础，进行会员分析，呈现差异化的营销内容，承担可实施的活动，并在活动结束后实施数据排序。这样，最大化