张文迪的博客

数据分析及数据化运营-BI仪表盘及数据运营项目咨询与实施

客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

古语云,酒香不怕巷子深。但是,工业革命后生产力的爆发式增长,让商品空前琳琅满目。所以,有时候即便产品非常出色,也往往会因为营销不够科学,而陷入“酒香也怕巷子深”的困境。

于是,我们从原来的经营产品,转向了经营顾客,然后通过洞察客户的需求,再进行经营自己的商品。

客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

而目前互联网的发展,是对传统产业的革命。互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。

所以,传统行业想做到江湖老大,只能做一件事——数字化转型。


而人人都在谈数字化转型,人人都在谈精准营销数据化运营,可是真正做到精准营销的公司并不多。


目前有这样一个概念:CIO或CDO会取代公司的CMO,越来越多的公司将会不设置CMO。未来公司将以数据说话,以数据结果进行精准营销,不断的去“养”数据,以达到更好的营销效果。


精准营销的实施,需要注意以下几点:


1、维度尽可能多


若想要更加精确的定位自己的顾客,则需要更加详细的维度。其中不仅包括基础的自然信息,如:性别、年龄、生日、地区等信息,还应该将其购买信息进行关联如:购买品类偏好、最近购买时间、打折敏感度、客单价、购买地区等行为信息。另外,甚至对于其所在地的天气信息都可以与之关联,为精准营销做准备。


2、标签要有层级

在我们给客户打标签后,在精准营销的实施过程中如发短信、发微信的时候,我们要结合多个标签进行筛选。而这些标签之间要有标签层级,有一级标签、二级标签等。每一个级别的标签之间应当符合MECE原则,保证筛选的用户不重不漏。


3、关注系统性能

在系统建设时,要保证大规模发送短信或微信时候,调用接口的时间,以免信息无法及时触达客户。


4、分析触达结果

对于每次营销的结果,要进行复盘总结。该过程要对于指定画像的用户分别进行,若营销效果不好,则需及时的修正营销策略,保障下次营销达到更好的效果。


精准营销标签建立的模型方法:


说到精准营销的用户分类和标签的设置,目前有很多经典的分析方法,这里为大家总结了一些分析逻辑和方法,如图:


客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

数据分析的过程中,可以通过人、货、场的路径,通过RFM、客户生命周期、购买留存情况、周度分析、促销跟踪等多种手段和模型,进行不同维度的分析,而分析的路径则是通过对数据的感知,然后营销支持过程中一次一次的“养”数据,进而进行数据的深度挖掘。对于数据的处理,则要注重趋势的判断、对比的分析和细分的下钻。


总之,理解零售业务、配合合适的数据分析方法,不断的运营数据,零售的销售效益,必定会有所提升。




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