如何玩转精准营销

  毫无疑问，会员是企业最宝贵的财富，但在进行会员营销时，品牌经常会遇到这样的问题：如果会员收集好了，我们接下来该怎么做？显然，收集成员数据有望创造更多价值。然后，问题来了，如何使用数据创造销售？“企业营销策划”似乎有助于品牌回答这个问题

  精准营销，这四个词似乎很简单，但实际上是包罗万象的。首先，我们需要知道成员喜欢什么——价值观？折扣服务活动？还是别的什么？这与品牌的消费水平有关，也决定了受众的划分。作为品牌方面，我们需要客观地考虑目标客户有哪些类似的标签。精细化的数据分析已经成为满足他们需求的第一步

  通过后台的大量数据，我们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。然而，当我们进行数据分析时，我们不仅应该根据单个会员的行为预测推荐的产品，还可以根据标记的数据类别预测推送的相关文档的内容。简而言之，不同类型的会员推送的文件和产品应该是不同的，而不是一个统一的模型

  同样，你也可以根据会员的消费积累来了解会员的购物行为，这就是所谓的购物周期，并根据会员的积分和商场推送相关内容。例如，从购物行为的角度来看，如果会员a每三个月购买一次，他会在接近三个月的时间点通过粘性文案、折扣或其他个性化内容立即吸引顾客到商店。因此，分析客户的属性是第一步，之后我们可以制定后续相关的营销计划和内容

  在会员活动营销中，触发营销有规则可循。每一代数据背后都有强大的需求。当数据进入规则模型时，它应该主动向市场推广，而不是像传统方式那样，在需要开展活动时寻找符合规则的成员。此时，一些满足需求的成员已经流失。从长远来看，失去成员的数量将继续增加。

  当成员具有相似的基本标签、年龄、性别等时，基于人口统计的推荐是一种推荐方法。例如，成员a和B具有相似的标签。当a喜欢拥有一个产品时，我们可以向C成员推荐a产品

  用户推荐过滤的基本原理如上图所示。基于用户协同过滤，会员有类似的产品，我们会推荐其他会员购买类似的产品。它的基本假设是，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信息中，我们可以发现用户a和用户C的口味和偏好相对相似，用户C也喜欢项目D，因此我们可以推断用户a也可能喜欢项目D，因此，我们可以根据项目向用户a推荐项目d

  基于项目的协同过滤推荐：假设用户a喜欢项目a和项目C，用户B喜欢项目a、项目B和项目C，用户C喜欢项目a。从这些用户的历史偏好来看，可以分析出项目a和项目C是相似的。喜欢项目a的人喜欢项目C。根据这些数据，可以推断用户C很可能喜欢项目C，因此，系统会在应用程序中将项目C推荐给用户C，根据成员偏好信息可以形成推荐模型，然后根据用户的实时偏好进行预测，计算出可能消费的产品

  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与A相似，那么他会在对成员进行标记和有效分析后，将电影C推荐给A

  ，需要通过准确的推送渠道进行补充。传统策略仅限于商店活动、购物中心、户外媒体和其他促销渠道。在互联网时代，我们需要采取不同寻常的方式，以不同的方式传播和引入互联网元素。

  总体而言，要实现精准营销，根本原因是要找到准确的客户群，做好会员分析，呈现差异化的营销内容，开展可以实施的活动，并在活动结束后进行数据整理。通过这种方式，最大限度地利用成员数据资源和