先要看到自己想做什麼，再去看拿了運營商的大資料如何用，有不少行業和行為，運營商手裡的資料價值並不大。運營商的資料要能被使用，都是要脫敏和標籤化的，相當於你是看不到手機號之類資訊的，直接應用是很困難的。最好的模式就是在運營商的大資料中，做承載於其上的大資料應用，這樣就可以在內部直接分析使用。

給你舉一個例子，一看就明白！

馬上就要到母親節了，很多商家都要借勢營銷。紛紛在這一天推出各種促銷活動，以做到最大限度的節日獲客。

這個時候，在你的隔壁，你的同行把你的一切行為都看在眼裡，並悄悄地用起了數聚酷運營商大資料精準獲客工具，將獲客觸角直接伸向了你的H5連結和你的客服諮詢電話。

他是怎麼做到的？

原來，數聚酷運營商大資料精準獲客工具，可以輕鬆識別並提取所有訪問了你推廣連結和打了你客服諮詢電話的使用者，然後對你的使用者展開猛烈電銷攻勢，把你引流來的客戶輕鬆據為己有。

數聚酷大資料精準獲客的誕生，讓營銷行業一夜進入大資料時代。

孫子兵法雲：人無常師，水無常形。兵無常勢，文無定法。

商場如戰場，兵不厭詐。市場競爭就是同行之間的競爭，只要能提升營銷，擴大市場佔有率，贏的同行，就能在殘酷的商戰中生存下來，成為真正的王者。自古，沒有一位帝王不是踏著同行的屍體走過來的。

資料酷：母親節，你在賣力營銷，他在坐享其成（同行的絕密手段）

數聚酷大資料的精準獲客，可以讓營銷獲客更粗暴簡單，讓你打劫同行，吃他鍋裡的，搶他碗裡的，奪他嘴裡的，所向披靡，無所不能，魔擋殺魔，佛擋殺佛。

首先來看下精準獲客，運營商或者其他公司一般都會有大量的使用者資料，有了海量使用者之後怎樣找到我們需要的目標使用者是精準的核心，不同的公司或者不同的業務他的目標使用者群體一般會有區別，所以精準獲客一般兩個方面考慮，一個是我們的使用者長什麼樣子他的需求是什麼這個是精準獲客的前提，要了解我們的使用者，另外一個是我們需要什麼樣子的顧客，這個是目標或者結果了。

顧客長什麼樣子他的需求是什麼這個我們可以透過以下資料分析來了解。

一，使用者基礎（畫像），包括使用者的性別、年齡、出生地、工作地、目前的狀態（工作，學習）、職業等這些每個人的基礎資訊，可以透過收集使用者的基礎資訊這些來獲取然後分析歸檔。

二，使用者行為，這個差異很大不同的業務使用者行為差別很大，能夠採集到的使用者行為也不一樣，主要包括使用者的消費水平（買東西），消費方式（網路還是線下），價格敏感度（是不是優惠才買），活躍時間，瀏覽路徑等以上這些是消費場景比較容易拿到的。

三，使用者偏好，這個範圍比較廣可以包含使用者的品牌喜好，型別喜好（比如電影，閱讀這種），地點喜好，等

透過以上資料我們可以進一步拿到使用者的消費水平，感興趣的類別（比如電影這種影片型別演員，知識類的科技，金融等），目前的狀態（學生，白領，是否有孩子，是否有車，有房，結婚或者要結婚等）。有了這些內容結合我們的需要可以定向的做一些營銷活動來框選需要的人群做到精準營銷。

以上資料分析我們可以透過使用者的基礎資訊，消費資訊，就看資訊，搜尋收藏等資訊來做分析。大資料精準營銷最終決定的點就是資料夠不夠精細夠不夠全面。

不得不說隨著網際網路這幾年的發展 ，很多企業認識到資料的對企業發展的重要性，就拿王健林的萬達集團來說，從92年是地產商到今天的城市配置商，人家就是利用國民經濟生活水平來進行資料分析，企業每次轉型都是圍繞著消費者的轉換，因此成為行業中的霸主。

但我們從阿里騰訊的企業看來，它們在網際網路行業的影響力越來越大，他們對使用者資料更是知根知底，因此透過使用者流量資料轉換變現。

所以當一家企業在該領域擁有主導權的時候，資料庫對他們幫助非常大，不僅僅可以商業變現，更多的可以瞭解使用者的喜好。更好地利用大資料服務於各行業的發展。

現在在做運營商精準大資料的暫時只有聯通，主要是透過下面這些維度抓取提供客戶聯絡方式。

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擷取同行400、固話呼入撥出的客戶

擷取同行競價網址，app的訪問客戶

擷取簡訊驗證碼客戶

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聯通大資料有的行業可以使用，有的行業確實使用這個大資料的話是不划算的。公司專門從事這部分業務，有合作的可以看過來。

這個問題是精準營銷的一個問題。

就好比說如果你在一個網站上面買了某樣東西的話，系統會自動給你推送和這個東西相關的一些產品，或者和這個東西很類似的一些產品。並且他能從有類似購買行為的客戶那裡推算出你對什麼商品感興趣。

從根本上說這是一個數據分析的演算法問題。所以我理解運營商大資料在提升服務的這方面也是類似的。

因為運營商那裡掌握你的通訊消費記錄，你的手機定位資訊。還有各種你註冊時留下的個人資訊。這些資訊我認為運營商的資料庫裡都會有。所以，他很容易就可以獲取個體一些資訊。就是說使用者畫像。

然後，他也需要知道企業的產品。或者企業的服務。這些產品和服務都有自己的標籤。也就是自己的特性。這些產品和服務的物件群的特點。

在使用者和產品的特點都掌握了之後。剩下的就是演算法的作用了。這裡邊的演算法就包括機器學習資料探勘這些。透過演算法把客戶和產品服務連線起來。這樣的話就達到了精準獲客的目的。

嗯，說到這裡，我想你已經明白了這個問題的答案。

資料越多，可以標識的客戶標籤越準確，以這些標籤結合企業銷售，命中率自然就高了。

這就是所謂的精準營銷了，當然營銷推送的時機也很重要。