現在都在說大資料，它肯定是跟之前簡單的客戶關係管理系統是有區別的，大資料分析是將眾多資料按照一定的規則先進行分類，找出一定的規律，按照這些規律提供一對一的服務，這才叫精準營銷，那麼具體要怎麼做？我個人認為需要有以下幾個方面：1、對使用者和產品畫像。公司和企業首先要提煉出產品的特點和賣點，然後去大資料庫當中挑選對應的使用者群體，通常是我們所說的目標群體。這樣做的目的就是精準。比如一個酒店如果能夠做好客戶入住資訊的統計，那麼酒店就能分析出一個客戶一年需要住幾次、住幾天，這樣在客戶需要的時候提前打電話詢問，能讓客戶感覺到非常的受重視。2、建立完整的資料分析模型。這主要依靠統計學、機率學等分析方法，按照一定的規則將客戶群體進行精準分類，對客戶的痛點和需求點有更準確的把握，也能挖掘出賣點。3、轉化——達成。有了分析模型，有了適合的產品，才能更好的為客戶提供“1對1”精準的服務，輕鬆的獲取客戶，從而達成公司或企業的營銷目的。

企業大資料精準營銷的目的

提高使用者轉化率

一、合適的人

二、合適的產品

三、合適的渠道

這三個為你的的優勢及壁壘，你能為你的使用者解決他們所需要的產品。

在這三個為你的殺手鐧，在加上合適的時間和合適的場景，定能讓你轉化率節節攀升！

舉個例子，你透過大資料找到了一批需要膝上型電腦的人，剛好你有蘋果電腦渠道資源，且你拿到的是代購的貨，那麼你就擁有了三把殺手鐧。

合適是場景就是心動的營銷了，你的產品在正好在他們剛發薪資的時候被看到了，那麼增加了他們對你產品的購買率。

透過這個列子，我們能夠簡單地理解什麼叫做精準營銷了，那麼怎麼才能更加深入的瞭解呢？

一、收集客戶大資料

我們需要收集客戶的那些方面的資料呢？身份資訊、行為資訊和交易資訊。

我們獲得資訊渠道有哪些呢？

如何獲得第一資料呢？

企業在運營過程中，會與不同的消費人群擁有更多的觸及點，當然，獲得這些多維度的觸及點的資料，是我們需要深耕的資料渠道。

若想做到精準化營銷，必要建立企業資料戰略！

二、處理大資料、精準推薦產品

獲得資料的第一步，當然是處理這些資料！

建立不通的維度框架，收集客戶不通維度資訊，然後對資料統一整理

建立使用者畫像

我們的客戶基本資訊可以瞭解到，什麼樣的人在購買自己的產品，自己的哪一款產品比較受客戶青睞等一些資訊

鎖定我們的人群

當我們多維度考慮到購買我們產品的使用者，可以篩選並縮小我們使用者的圈子。更能精準推薦自己的產品。

精準引流

選擇不同的媒體，讓使用者產生購買慾望

三、建立長期關係

採用會員制或者圈子制度，除了能夠提高使用者的復購率，且能夠起到口碑宣傳的作用，因此我們要用心呵護我們的使用者，去和我們的使用者做朋友，提供我們的價值！

企業大資料精準營銷第一步是拿資料開刀，透過大資料分析精準地找到你的目標人群，刻畫其畫像，針對其消費習慣、消費喜好、消費水平等特點策劃最優營銷。而大資料分析，推薦你瞭解下大資料視覺化分析，也就是當下很火的BI工具。我家今年剛上線的OurwayBI V2.0新增了AI功能，可幫助企業及時獲取行業資料（外部資料）；自動識別金蝶用友等主流ERP;創新性實現了行計算自定義，複雜聚合什麼的，都能完美hold住；如果您是外資企業，我家新增的語言功能還能避免你每次做資料分析都要為語言而煩惱呢。OurwayBI V2.0智慧資料視覺化功能，做出來的資料分析報表直觀易懂，關鍵是他讓資料之間的關聯清清楚楚地呈現在你眼前，讓企業不必絞盡腦汁就能第一時間獲取資料資訊。如果您有興趣，可進入我們的官網看看，或直接上我們的體驗地址體驗一番。

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什麼是精準營銷？

簡單來說，就是在合適的地點、合適的場景下，透過合適的途徑，把合適的產品賣給適合的人。

在移動網際網路迅猛發展的當下，越來越多的企業開始重視資料背後的價值，透過挖掘資料，分析使用者，用資料驅動業務，實現精準營銷。

為何要實現精準營銷

1、隨著市場的發展，消費者成為商業行為的主宰者，不考慮消費者的需求閉門造車的時代已經一去不復返，即已經從以往的“以產品為中心”轉變成了“以客戶為中心”。企業必須轉變觀念，瞭解消費者實際需求，“對症下藥”，才能降低成本、提高銷量。

2、商業智慧（BI）等大資料分析工具的發展，使得海量的資料得以有效地收集、整合、分析，讓資料驅動業務成為可能。以網際網路公司為代表的很多企業，已經認識到大資料精準營銷所帶來的商業價值。

如何實現精準營銷？

主要分三個層面：

1、 資料層面：資料的採集與處理

處於資料大爆炸時代，我們並不缺少資料，而是缺少對資料的有效採集和處理。根據企業戰略目標，找到需要分析的目的，根據目的選取適合的資料內容，避免選取太多無關資料干擾分析。

2、 業務層面：構建模型，實現使用者分析

在業務層面，主要是將收集到的資料進行加工和分析，針對客戶特徵、行為特徵、個性化關聯等幾個方面進行資料深挖。常用的分析方法主要有：分類模型、聚類模型、迴歸模型等。

在這個過程，實現了客戶畫像，即透過對客戶進行“打標籤”，綜合各個標籤資訊，勾勒出客戶全貌。這為進一步精準、快速地預測使用者行為提供了資料基礎。

3、應用層面：確定營銷策略

資料指導營銷最重要的是解讀。透過對客戶的多維度的分析，找到客戶消費行為特徵，以此制定企業的產品策略、銷售策略、營銷策略，實現精準營銷。

BI起到了什麼作用？

1、資料來源：

實現對資料的整合和抽取

2、資料分析：

透過建模實現資料分析

3、資料視覺化：

分析結果視覺化展示

4、實時監控：

實時觀測營銷動態，做出預警

精準營銷戰略意義

1、對內產品研發：客戶角度出發，完善產品運營

根據大資料分析，找到客戶的實際需求，提升使用者體驗。這就是做產品時先了解市場，從市場需求中找到產品定位，改變了以往閉門造車的生產模式，設計並製造出符合客戶需求的產品。

2、對外渠道精準：識別細分市場，實現精準營銷

根據產品的特點和賣點，找到目標客戶群，並根據目標客戶偏好的渠道進行營銷，以提高產品成交率，實現精準營銷。

大資料時代講的就是看大資料分析，哪些是產品的購買客戶，有了這些客戶的資料，就能夠明確的知道這些消費者的得購買習慣，有的放矢的做針對性的推廣活動。但是，也不要迷信大資料，有時候大資料也不是精準的，有些資料是假的，最終還是玩聰消費者心裡座精準營銷。

大資料的分析只能作為企業精準營銷的一個參考資料，並不能作為精準營銷的標準。企業的精準營銷應該建立在提升企業提供產品和服務質量的前提下，在自己的使用者中收集使用者的反饋資訊，根據使用者的反饋，逆向分析使用者的核心需求，在維護和滿足好現有使用者的前提下，新的使用者也就不請自來。所以最精準的營銷是營銷企業自身，而不是去營銷使用者。

1．零售企業資料管理

資料收集是零售企業實現精準營銷的基礎。透過POS機、觀測裝置、移動終端、網際網路、智慧終端等收集企業與顧客的互動資料，同時在企業運營過程中重視對商品資料、銷售資料、會員關係資料等交易資料的收集。另外，企業外部的資料如市場調查資料、專家意見、第三方機構資料等也可收集，並對資料進行清洗、重構、填補，保證資料質量，補充到資料庫。根據企業的商業目標，對資料進行分類，將原始資料整理為目標資料集。

2．消費者分群及理解

消費者的消費行為，利用收集到的資料進行消費者分群，分析不同消費群體的特徵、消費偏好，進行消費需求預測。

對得到的消費者類別進行描述性分析，根據帕累託的二八原則，企業80%的利潤是由20%的重要消費者創造的。零售企業只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優先滿足重要消費者的需求。

3．營銷方案設計

零售企業首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業知名度等。

總的來說，可描述為最佳化消費者價值、獲取新消費者、實現消費者保持、實現交叉銷售和增量銷售，最終提升企業利潤。

透過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，並保持其忠誠度。

4．營銷方案實施

利用資料分析選擇最合適的營銷方案實施渠道，並對營銷活動進行活動效果跟蹤。既需不斷保證方案實施的靈活性，也要對實施過程中出現的意外情況保持警惕，才能在競爭對手發現其市場份額被搶佔之後再發起反擊之前，將營銷活動的影響開展到儘可能大的局面。

5．營銷結果反饋

透過對營銷方案實施過程中的資料進行分析並總結經驗，用於指導下一階段的營銷方案制定。

對整個營銷過程效果的評估可從營銷成本、銷售收入、企業知名度、消費者滿意度等方面進行綜合分析。

在當今大資料時代，資訊科技不斷髮展和完善，為零售企業帶來了海量資料，同時資料探勘技術使得零售企業能夠有效應用資料，資料被提升到前所未有的高度。

所謂精準營銷，其精準與否，關鍵在於是否能夠準確對使用者進行細分，一般來說，可以從五個步驟來細分使用者

第一步，使用者特徵細分。

使用者的經濟狀況和社會背景一般能夠決定他的需求，因此對使用者的特徵細分，也就是對他的經濟狀況和社會背景進行了解。這些瞭解包括居住的地址、小區的規模、年齡、經濟收入、工作行業、職位、受教育程度、宗教信仰、家庭成員數量、心理個性和消費行為等要素。

第二步，使用者價值區間細分。

在眾多的使用者當中，不同的使用者給企業帶來的價值也是不盡相同的，有的使用者可以只持續的為企業帶來價值和利益，因此企業需要為不同使用者規定不同的價值。第一步對使用者進行細分之後，需要對使用者進行高價值到低價值的進行分類： 長久使用者、重要使用者、一般使用者和小使用者等，以便根據20%的使用者為企業帶來80%利潤的原理進行高價值使用者的重點關注。使用者價值區分的變數包括：使用者購買能力、使用者經濟收入、使用者利潤貢獻、對企業的忠誠度和對企業產品的推薦等。

第三步，使用者共同需求細分。

使用者之間有共同的需求，但給企業帶來的價值是不同的，選定最有價值的使用者作為企業目標使用者細分，提煉它們的共同需求，以使用者需求為導向來定義服務產品和業務流程，為每個細分的使用者提供相適應的營銷服務。

第四步，選擇細分的聚類技術。

這種技術對使用者細分已經普遍使用。企業可以根據使用者的資料和不同的使用者需求，選擇不同聚類演算法來對使用者進行細分，同時將收集來的資料轉化為相應的資料模型所支援的格式，這個過程稱為資料初始化和預處理。

第五步，評估細分結果。

完成上面四個步驟之後會得到多個細分的使用者群體，但是，有的細分群體是沒有效的。細分的結果還應該透過規則進行測試：細分的群體與業務相關的程度有多大、它們的特徵是否容易發生變化、群體的技術是否大、是否可以對它們進行宣傳活動等。

大資料時代，想要真正做到精準營銷，資料的支撐必不可少。以一物一碼資料convertlab系統為例，一體化客戶資料平臺全權交給企業自身管理，消費者每一次掃碼後臺都會有資料留存，不會被第三方平臺截留，所獲的資料真實性、精準性都有所保證。DM hub可以整合金融、銀行、運營商、出行、快消等資料，並對這些資料加以分析建模，以資料為核心建立使用者消費畫像，搭建多維度大資料應用體系。

一體化營銷雲之後就可以在資料分析的基礎上，幫助品牌商制定個性化營銷活動，對指定人群做活動、指定區域做活動、指定時間段發放指定的獎品、控制首次掃碼100%中獎以及按照消費者購買產品的次數設定對應獎勵。品牌商利用DM hub系統可根據不同的場景來匹配不同的策略，實現差異化、精準化的營銷，恰如其分地運用大資料進行精準化的場景營銷，讓品牌的每一分促銷成本都花在刀刃上。

企業做精準營銷，重點在於精準，何為精準，就是我的營銷物件剛好是我的目標使用者，例如，我是一個賣中高檔口紅的，如果我將我的營銷物件指向了一個沒有收入能力的老農，就證明我的營銷不夠精準，而我將物件鎖定在年齡為35歲以下的都市白領，這個就比較精準了。如果提高營銷的精準性？第一，你得知道你的目標客戶的標籤和畫像，知道標籤，透過大資料就能將具有對應標籤的使用者提取出來，其次，能夠將營銷資訊推送給這些精準的使用者，將我的產品活動資訊成功推送到我的目標使用者那，才算是精準營銷第一步。而不是所有營銷方式都能實現這一步，例如，電梯廣告就很覆蓋到精準人群。但是小區簡訊，基本上可以滿足精準營銷需求，為什麼呢？第一，小區簡訊可以篩選標籤，只要符合目標使用者標籤的才能收到我的簡訊，不符合的收不到，節約了成本，其次，只要我知道目標使用者經常出入的場所，及時沒有他的號碼，依據他 的位置，我也可以將營銷資訊推送給他，這就是小區簡訊最大的優勢！

當經濟社會發展到後工業化時代時，賣方市場是市場經濟發展的必然階段：在市場上，幾乎沒有誰能夠擁有壟斷市場的產品。而市場上，相同競品的競爭核心在於企業的營銷戰略。而在移動網際網路時代，營銷戰略的對決，集中表現在對流量的爭奪上。

在以中心化為特點的pc端時代，網際網路營銷的方式相對簡單：企業透過在流量聚集的高地——平臺埠，付費購買流量。流量越多，成單的機率也高。在網際網路普及的初級階段，正是流量紅利的爆發期，只要敢於進行廣告投放，企業就不愁沒有客源。

但隨著時間的推移和傳播方式的改變，人們獲取資訊的方式也呈現出碎片化、垂直化的特徵。與此同時，隨著流量紅利的逐漸消退，流量貴和轉化困難的營銷困境，也就日益凸顯。依然沿襲此前的營銷邏輯，是難以適應全新的市場環境的。

從營銷的底層邏輯上，這就要求，企業的經營者在規劃營銷戰略時，要從以前冷冰冰的自說自話的廣告投放，轉變為以內容為驅動的口碑傳播。讓粉絲產生內容，粉絲說、粉絲傳，再借由事件營銷，線上和線下活動整合並用，為傳播提供素材，進而實現粉絲層面的口碑裂變。一言以蔽之：以往我們看重的是地段和流量，現在必須看重的是粉絲和互動。

從粉絲的拓展裂變，到線上的即時溝通；從強大的人工智慧粉絲畫像，到全過程的痕跡瀏覽追蹤，可實現對粉絲的精準定位，對粉絲進行精準營銷。

以上是我的回答，如有疑問，可關 注 我隨時聯絡～

沒難度嘛，不管你什麼企業，什麼公司，什麼產品。 都是有同行的，沒錯吧

那你同行有的做得好，有的差，你就直接全網找出做得好的20家，一個個來做記錄，他們的模式，他們賣那個品類多？ 他們的價格，話術，引流推廣的渠道，統統一網打盡！

然後就去做了，別人能辦到的，我們照樣可以的，不要想著自己去創新什麼路，你那個小腦袋能想到的東西，別人做了那麼多年，早就嘗試過，早就測試過了，坑也踩過不少的！

你需要的就是，先模仿，後微創新！ 這就是最安全，最快捷，最穩妥的盈利模式了！

懂了麼？？