說到大數(shù)據(jù)精準營銷，不得不提到精準營銷的關鍵要素，今天創(chuàng)新互聯(lián)就來分享一下大數(shù)據(jù)精準營銷的七個關鍵要素！

一、用戶畫像

用戶畫像是根據(jù)用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。

具體包含以下幾個維度：

用戶固定特征：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業(yè)，星座

用戶興趣特征：興趣愛好，使用APP，網(wǎng)站，瀏覽/收藏/評論內(nèi)容，品牌偏好，產(chǎn)品偏好

用戶社會特征：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分

用戶消費特征：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次

用戶動態(tài)特征：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

1.采集和清理數(shù)據(jù)：用已知預測未知

首先得掌握繁雜的數(shù)據(jù)源。包括用戶數(shù)據(jù)、各式活動數(shù)據(jù)、電子郵件訂閱數(shù)、線上或線下數(shù)據(jù)庫及客戶服務信息等。

這個是累積數(shù)據(jù)庫；這里面最基礎的就是如何收集網(wǎng)站／APP用戶行為數(shù)據(jù)。比如當你登陸某網(wǎng)站，其Cookie就一直駐留在瀏覽器中，當用戶觸及的動作，點擊的位置，按鈕，點贊，評論，粉絲，還有訪問的路徑，可以識別并記錄他／她的所有瀏覽行為，然后持續(xù)分析瀏覽過的關鍵詞和頁面，分析出他的短期需求和長期興趣。

還可以通過分析朋友圈，獲得非常清晰獲得對方的工作，愛好，教育等方面，這比個人填寫的表單，還要更全面和真實。

我們用已知的數(shù)據(jù)尋找線索，不斷挖掘素材，不但可以鞏固老會員，也可以分析出未知的顧客與需求，進一步開發(fā)市場。

2.用戶分群：分門別類貼標簽

描述分析是最基本的分析統(tǒng)計方法，描述統(tǒng)計分為兩大部分：數(shù)據(jù)描述和指標統(tǒng)計。

（1）數(shù)據(jù)描述：用來對數(shù)據(jù)進行基本情況的刻畫，包括數(shù)據(jù)總數(shù)，范圍，數(shù)據(jù)來源。

（2）指標統(tǒng)計：把分布，對比，預測指標進行建模。這里常常是Data mining的一些數(shù)學模型，像響應率分析模型，客戶傾向性模型，這類分群使用Lift圖，用打分的方法告訴你哪一類客戶有較高的接觸和轉化的價值。

在分析階段，數(shù)據(jù)會轉換為影響指數(shù)，進而可以做"一對一"的精準營銷。舉個例子，一個80后客戶喜歡在生鮮網(wǎng)站上早上10點下單買菜，晚上6點回家做飯，周末喜歡去附近吃日本料理，經(jīng)過搜集與轉換，就會產(chǎn)生一些標簽，包括"80后""生鮮""做飯""日本料理"等等，貼在消費者身上。

3.制定策略：優(yōu)化再調(diào)整

有了用戶畫像之后，便能清楚了解需求，在實際操作上，能深度經(jīng)營顧客關系，甚至找到擴散口碑的機會。例如上面例子中，若有生鮮的打折券，日本餐館最新推薦，營銷人員就會把適合產(chǎn)品的相關信息，精準推送這個消費者的手機中；針對不同產(chǎn)品發(fā)送推薦信息，同時也不斷通過滿意度調(diào)查，跟蹤碼確認等方式，掌握顧客各方面的行為與偏好。

除了顧客分群之外，營銷人員也在不同時間階段觀察成長率和成功率，前后期對照，確認整體經(jīng)營策略與方向是否正確；若效果不佳，又該用什么策略應對。反復試錯并調(diào)整模型，做到循環(huán)優(yōu)化。

這個階段的目的是提煉價值，再根據(jù)客戶需求精準營銷，最后追蹤客戶反饋的信息，完成閉環(huán)優(yōu)化。

我們從數(shù)據(jù)整合導入開始，聚合數(shù)據(jù)，在進行數(shù)據(jù)的分析挖掘。數(shù)據(jù)分析和挖掘還是有一些區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析重點是觀察數(shù)據(jù)，單純的統(tǒng)計，看KPI的升降原因。

而數(shù)據(jù)挖掘從細微和模型角度去研究數(shù)據(jù)，從學習集、訓練集發(fā)現(xiàn)知識規(guī)則，除了一些比較商業(yè)化的軟件SAS，WEKA功能強大的數(shù)據(jù)分析挖掘軟件，這邊還是更推薦使用R，Python，因為SAS，SPSS本身比較昂貴，也很難做頁面和服務級別的API，而Python和R有豐富的庫，可以類似WEKA的模塊，無縫交互其他API和程序，這里還需要熟悉數(shù)據(jù)庫，Hadoop等。

二、數(shù)據(jù)細分受眾

在執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析的3小時內(nèi)，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發(fā)送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內(nèi)回收35%的問卷 5天內(nèi)就回收了超過目標數(shù)86%的問卷數(shù)所需時間和預算都在以往的10%以下。

這是怎么做到在問卷發(fā)送后的3個小時就回收35%？那是因為數(shù)據(jù)做到了發(fā)送時間的"一對一定制化"，利用數(shù)據(jù)得出，A先生最可能在什么時間打開郵件就在那個時間點發(fā)送問卷。

舉例來說，有的人在上班路上會打開郵件，但如果是開車族，并沒有時間填寫答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的時間會玩手機，填寫答案的概率就高，這些都是數(shù)據(jù)細分受眾的好處。

三、預測

“預測”能夠讓你專注于一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產(chǎn)品的大多數(shù)潛在買家。當我們采集和分析用戶畫像時，可以實現(xiàn)精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發(fā)布廣告給所要觸達的用戶，這里面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優(yōu)化以及后端crm/供應鏈系統(tǒng)打通的一站式營銷優(yōu)化，全面提升ROI。

我們再說一說營銷時代的變遷，傳統(tǒng)的企業(yè)大多還停留在“營銷1.0”時代，以產(chǎn)品為中心，滿足傳統(tǒng)的消費者需求，而進入“營銷2.0”，以社會價值與品牌為使命，也不能完全精準對接個性化需求。進入營銷3.0的數(shù)據(jù)時代，我們要對每個消費者進行個性化匹配，一對一營銷，甚至精確算清楚成交轉化率，提高投資回報比。

四、精準推薦

大數(shù)據(jù)大的價值不是事后分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數(shù)據(jù)改變零售業(yè)的核心功能。

譬如服裝網(wǎng)站Stitch fix例子，在個性化推薦機制方面，大多數(shù)服裝訂購網(wǎng)站采用的都是用戶提交身形、風格數(shù)據(jù)+編輯人工推薦的模式，Stitch Fix不一樣的地方在于它還結合了機器算法推薦。這些顧客提供的身材比例，主觀數(shù)據(jù)，加上銷售記錄的交叉核對，挖掘每個人專屬的服裝推薦模型。 這種一對一營銷是最好的服務。

數(shù)據(jù)整合改變了企業(yè)的營銷方式，現(xiàn)在經(jīng)驗已經(jīng)不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數(shù)據(jù)去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業(yè)的數(shù)據(jù)預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

五、技術工具

關于預測營銷的技術能力，有幾種選擇方案：

1、使用預測分析工作平臺，然后以某種方法將模型輸入活動管理工具；

2、以分析為動力的預測性活動外包給市場服務提供商；

3、評估并購買一個預測營銷的解決方案，比如預測性營銷云和多渠道的活動管理工具。

但無論哪條路，都要確定三項基本能力：

1）連接不同來源的客戶數(shù)據(jù)，包括線上，線下，為預測分析準備好數(shù)據(jù) ；

2）分析客戶數(shù)據(jù)，使用系統(tǒng)和定制預測模型，做高級分析 ；

3）在正確時間，正確客戶，正確的場景出發(fā)正確行為，可能做交叉銷售，跨不同營銷系統(tǒng)。

六、預測模型

預測客戶購買可能性的行業(yè)標準是RFM模型（最近一次消費R，消費頻率F，消費金額M），但模型應用有限，本質(zhì)是一個試探性方案，沒有統(tǒng)計和預測依據(jù)?！斑^去的成績不能保證未來的表現(xiàn)”，RFM只關注過去，不去將客戶當前行為和其他客戶當前行為做對比。這樣就無法在購買產(chǎn)品之前識別高價值客戶。

我們聚焦的預測模型，就是為了在最短時間內(nèi)對客戶價值產(chǎn)生大影響。這里列舉一些其他模型參考：

1.參與傾向模型，預測客戶參與一個品牌的可能性，參與定義可以多元，比如參加一個活動，打開電子郵件，點擊，訪問某頁面?？梢酝ㄟ^模型來確定EDM的發(fā)送頻率。并對趨勢做預測，是增加還是減少活動。

2.錢包模型，就是為每個客戶預測大可能的支出，定義為單個客戶購買產(chǎn)品的大年度支出。然后看增長模型，如果當前的總目標市場比較小，但未來可能很大，就需要去發(fā)現(xiàn)這些市場。

3.價格優(yōu)化模型，就是能夠去大限度提升銷售，銷量或利潤的架構，通過價格優(yōu)化模型為每個客戶來定價，這里需要對你想要的產(chǎn)品開發(fā)不同的模型，或者開發(fā)通用，可預測的客戶價格敏感度的模型，確定哪一塊報價時對客戶有大的影響。

4.關鍵字推薦模型，關鍵字推薦模型可以基于一個客戶網(wǎng)絡行為和購買記錄來預測對某個內(nèi)容的喜愛程度，預測客戶對什么熱點，爆款感興趣，營銷者使用這種預測結果為特定客戶決定內(nèi)容營銷主題。

5.預測聚集模型，預測聚集模型就是預測客戶會歸為哪一類。

七、AI在營銷領域的應用

去年人工智能特別火，特別是深度學習在機器視覺，語言識別，游戲AI上的突飛猛進，以至于人們開始恐慌人工智能是不是已經(jīng)可以接管人類工作，我個人是對新技術有著強烈的興趣，也非?？春眯驴萍迹瑪?shù)據(jù)與現(xiàn)實的關聯(lián)。

在零售店買單的時候經(jīng)常被詢問“你有沒有購物卡”，當我說沒有收銀員會趕緊勸我免費開通，有打折優(yōu)惠，只需要填個手機號和郵箱，后面就可以針對我的購買記錄做營銷活動，而當我下次進來，他們就讓我報出電話號碼做消費者識別，當時我想如果做到人臉識別，豈不是更方便，刷臉就可以買單。

而這個場景在去年也有了實驗，螞蟻金服研發(fā)出了一個生物識別機器人，叫螞可Mark，據(jù)說其認臉能力已經(jīng)超越了人類肉眼的能力。還有VR購物，Amazon推出的無收銀員商店Amazon Go，通過手勢識別，物聯(lián)網(wǎng)和后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘等技術實現(xiàn)購物體驗。

針對營銷領域，主要有以下三種預測營銷技術：

1、無監(jiān)督的學習技術

無監(jiān)督學習技術能識別數(shù)據(jù)中的隱藏模式，也無須明確預測一種結果。比如在一群客戶中發(fā)現(xiàn)興趣小組，也許是滑雪，也許是長跑，一般是放在聚類算法，揭示數(shù)據(jù)集合中 真實的潛在客戶。所謂聚類，就是自動發(fā)現(xiàn)重要的客戶屬性，并據(jù)此做分類。

2、 有監(jiān)督的學習技術

通過案例訓練機器，學習并識別數(shù)據(jù)，得到目標結果，這個一般是給定輸入數(shù)據(jù)情況下預測，比如預測客戶生命周期價值，客戶與品牌互動的可能性，未來購買的可能性。

3、強化學習技術

這種是利用數(shù)據(jù)中的潛質(zhì)模式，精準預測好的選擇結果，比如對某用戶做促銷應該提供哪些產(chǎn)品。這個跟監(jiān)督學習不同，強化學習算法無須僅需輸入和輸出訓練，學習過程通過試錯完成。

從技術角度看，推薦模型應用了協(xié)同過濾，貝葉斯網(wǎng)絡等算法模型。強化學習是被Google Brain團隊的負責人Jeff Dean認為是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一個AI團隊DeepMind發(fā)表了一篇名為《學會強化學習》的論文。

按團隊的話來說，叫做“學會學習”的能力，或者叫做能解決類似相關問題的歸納能力。除了強化學習，還在遷移學習。遷移學習就是把一個通用模型遷移到一個小數(shù)據(jù)上，使它個性化，在新的領域也能產(chǎn)生效果，類似于人的舉一反三、觸類旁通。

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