首先做好資料分析，知道自己的使用者都是哪些群體組成，平時使用習慣、消費習慣、客單價等特性，然後相應做出反應，其次做使用者分群進行訊息push、簡訊push、定向商品定向廣告投放給定向人群做到精細化運營，我一直在從事這塊兒的工作，可以加關注私信我，可以探討更多關於大資料的技術。

大資料時代，教你怎麼用大資料裡賺錢!

在大資料時代想賺錢必須會運用大資料，掌握了大資料技術就可以賺到大錢。

當數字營銷技術已經普遍得到認同，並且在過去一些年當中日漸成熟，收集和利用資料的迫切希望也開始加快了步伐。

在交際圈和客戶體驗領域，“資料”已經成為一切跟數字有關的事物的相聯絡的統稱。包括聯絡方式、交易記錄、行為資訊，甚至是錄影、影像之類的內容。這種現象已經不可避免地導致了對數字價值的濫用和投機。

我們認為資料的價值不在於它的蒐集和儲存，而應該源於資料分析的過程、基於資料創造深刻的見解，和在這些見解基礎上的採取行動。這種價值在當品牌透過改進的商品和服務可以為資料的創造者——顧客提供更好的體驗時才會顯現。

一般來說，有三個模型可以幫助營銷者學會更好地利用資料，更好地最佳化營銷預算，以及驅動市場導向創新。

1.利用模型識別演算法改善市場細分

2.透過傾向分析做出精確的預測

3.對顧客資訊進行過濾以提出更好的推薦建議

細分模型當演算法是用來分析顧客資料集的時候，受眾市場細分就變得更加複雜精細。人類只能處理不多的一些的跟消費者細分相關的變數，而計算機軟體就不受這個限制。這對於要計算特定顧客群的真正價值來說非常重要。此外，營銷者可以很快速地擺脫傳統的市場細分模型，這種傳統模型通常建立在小範圍的基礎人口資料點上。它們包括產品細分（人們買或者不買的產品種類、群體）、品牌細分（人們喜歡或不喜歡品牌種類、群體）、行為細分（人們購買頻率、在購買點停留時間、與客服接觸頻率以及降價打折對他們的影響）。

傾向模型

傾向模型可以讓你預測單個顧客或細分顧客群在未來的行為表現。假設你掌握了正確的資料，你就有可能用相應演算法將某一個消費者與其他消費者進行比較，從而預測出這個消費者將會花費他們生命當中多少的時間來與你的產品共同度過。舉個例子，一個很高數額的一次性購買所帶來的價值就不如一個數額低但是持續性地購買帶來的價值高。在這種情況下，專注於研究後者市場就顯得意義非凡。預測客戶的參與傾向也是可以的，只要弄清楚某一個特定客戶點選你的內容營銷或的可能性有多少，或者郵件溝通能夠產生多大的效率提高作用。另一個有價值的傾向模型就是可以測量購買的傾向。它會告訴你消費者是不是準備要開始購買行動，它可以幫助你用合適的報價觸達目標消費者。這種模型也可以使那些不準備購買的客戶呼之欲出，以便於品牌可以用更有競爭力的報價去觸及他們。

推薦模型

亞馬遜有一個自動推薦的程式，最為著名的就是“買了這個產品的人也購買了......”。運用推薦演算法，商家不再侷限於向上銷售，而是能夠提供資料服務以便真正幫助消費者找到他們想要的產品和服務。交叉銷售推薦對消費者來說是一個非常有用的功能。不僅僅是推薦同一種產品的其他版本，而是建議消費者購買其他型別的產品，從而達到捆綁銷售的目的。這一功能在服裝上作用得很好，但同時在其他產業如娛樂產品也可以發揮作用。比如提前購買電影票附帶點心，享受快遞服務，就是一個很好的例子。“下一步銷售”推薦使用的資料支援更加廣泛，它是用來向消費者建議她想購買的下一件物品，這個在價值附加服務領域表現尤其突出。比如，如果一家自行車廠商知道某一顧客剛剛更新了他的腳踏車，他就可以提供一套工具或者配件幫助消費者從購買中得到更多價值。運用以上三種模型，企業可以透過資料探勘所收集的資料資料的真正價值。