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以客户为中心,依托强大的数据库资源,通过对数据的分析整合,对客户进行精确的分析定位,做到合适的时间、合适的地点、合适的价格、通过合适的营销渠道,向准确的顾客提供需要的产品,实现企业效益的最大化。精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务,而大数据就是手段。1,以用户为导向。真正的营销从来都是以用户为中心的,而大数据把用户实实在在“画”在了眼前,营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像,来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况,从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。2,一对一个性化营销。很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题:产品是一样的,但是用户的需求是各不相同的,如何把相同的产品卖给不同的用户?这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析,可以构建完善的用户画像,了解消费者,从而做出精准的个性化营销。3,深度洞察用户。深度洞察用户,挖掘用户潜在需求,是数据营销的基础。利用数据标签,可以准确获知用户的潜在消费需求,例如:我们得知一位用户曾购买过奶粉,那么我们可以得知,家里有小孩,相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放,营销的效果将比撒网式有效且更易成交。4,营销的科学性。实践证明,数据指导下的精准营销相对与传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”,向意向客户推荐他们感兴趣的东西,远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。
赖鸿华2019-12-21 19:15:55
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大数据精准营销系统是由郑州鹰眼大数据自主研发的系统,正版可以实现大数据信息抓取、各类营销等多种功能。具有内存占用低、运行速度快、体积小巧、阿里云平台支持、采用云服务器保证了软件的安全性和稳定性,目前系统主要是定制Windows10系统。在应用排行榜上领先于其他竞争对手,居同类应用之首。
齐景丽2019-12-21 20:22:03
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基于大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。1、数据层:采集和处理数据大数据处理的数据类型包括:括图片、文本、网页、社交网络,还有传统的交易数据。不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集2、业务层:建模分析数据使用的数据分析模型,例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。3、应用层:解读数据数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后,采集对应的数据,然后根据确定的建模或分析框架,数据进行分析,验证假设,进行解读。解读的空间是有限的。而大数据提供了一种可能性,既可以根据营销问题,封闭性地去挖掘对应数据进行验证,也可以开放性地探索,得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。大数据营销数据类型:人口统计学数据:包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息;用户行为数据:访问、页面停留时长、触点等。用户内容偏好数据:感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。交易数据:实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景:从企业营销应用层面上看,主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系,每个独立要素都可制定营销策略,同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。官方电话官方网站向TA提问。
车小霞2019-12-21 19:58:45
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大数据因为数据基数很大,具有普遍性,那么利用大数据就可以做市场分析,可以达到精准营销的目的了。
黄益江2019-12-21 19:40:04
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1、针对性营销大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点,可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选,提供现金管理产品,帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息,针对特定人群提供精准营销产品,增加新卡用户,例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品,保险产品。2、社交化营销人们的社交行为产生了巨大的数据,利用社交平台,结合大数据分析,金融行业可以开展成本较低的社交化营销,借助于开放的互联网平台,依据大量的客户需求数据,进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据,评测营销方案的阶段成果,实时调整营销能够方案,利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。3、数据平台如何做到精准营销,从而增加客户粘性,这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾,依靠大数据平台,类似多云数据,这样的数据平台为支点,进行客户需求的引导性作用,不断加强互联网+的实际应用,达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。4、信用风险评估银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度,提高信用风险管理水平,动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法,将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立,将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制,将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间,及时介入,降低违约概率,同时预防信用欺诈。5、欺诈风险管理信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件,即使采取措施,降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统,动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件,大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式,可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面,大数据具有较大的优势。6、提升客户体验银行可以依据大数据分析,可以对进入网点的客户提供定制服务和问候,在节假日为客户提供定制服务,预知企业客户未来资金需求,提前进行预约,提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告,帮助客户进行金融市场产品投资,赚取超额利润,形成竞争优势,提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务,提高客户体验,同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析,快速推出行业报告和市场趋势报告,帮助投资者及时了解热点,提高客户满意度。7、需求分析和产品创新大数据提供了整体数据,银行可以利用整体样本数据,从中进行筛选。可以从客户职业,年龄,收入,居住地,习惯爱好,资产,信用等各个方面对客户进行分类,依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点,为企业客户提供金融产品服务。8、运营效率提升大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本,帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表,揭示内部运营管理效率,有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况,提高营销精度,降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险,同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案,提高效率,降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告,快速帮助投资人。9、决策支持大数据可以帮助金融企业,为即将实施的决策提供数据支撑,同时也可以依据大数据分析归纳出规律,进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险,为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前,可以在局部地区进行试验,大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析,通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。
齐旭明2019-12-21 18:59:06