精準(zhǔn)營(yíng)銷的六大步驟

一、用戶畫像

用戶畫像是根據(jù)用戶社會(huì)屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息而抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型。具體包含以下幾個(gè)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(ài)好，使用APP，網(wǎng)站，瀏覽/收藏/評(píng)論內(nèi)容，品牌偏好，產(chǎn)品偏好

用戶社會(huì)特征：生活習(xí)慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分

用戶消費(fèi)特征：收入狀況，購(gòu)買力水平，商品種類，購(gòu)買渠道喜好，購(gòu)買頻次

用戶動(dòng)態(tài)特征：當(dāng)下時(shí)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(zhǔn)畫像大致分成三步

1.采集和清理數(shù)據(jù)：用已知預(yù)測(cè)未知

2.用戶分群：分門別類貼標(biāo)簽

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(shí)際操作上，能深度經(jīng)營(yíng)顧客關(guān)系，甚至找到擴(kuò)散口碑的機(jī)會(huì)。例如上面例子中，若有生鮮的打折券，日本餐館最新推薦，營(yíng)銷人員就會(huì)把適合產(chǎn)品的相關(guān)信息，精準(zhǔn)推送這個(gè)消費(fèi)者的手機(jī)中；針對(duì)不同產(chǎn)品發(fā)送推薦信息，同時(shí)也不斷通過(guò)滿意度調(diào)查，跟蹤碼確認(rèn)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(yíng)銷人員也在不同時(shí)間階段觀察成長(zhǎng)率和成功率，前后期對(duì)照，確認(rèn)整體經(jīng)營(yíng)策略與方向是否正確；若效果不佳，又該用什么策略去應(yīng)對(duì)。反復(fù)試錯(cuò)并調(diào)整模型，做到循環(huán)優(yōu)化。

二、數(shù)據(jù)細(xì)分受眾

“顛覆營(yíng)銷”書中提到一個(gè)例子，可以引述一下，大家思考一個(gè)問(wèn)題：如果你打算搜集200份有效問(wèn)卷，依照以往的經(jīng)驗(yàn)，你需要發(fā)多少份問(wèn)卷，才能達(dá)到這個(gè)目標(biāo)？預(yù)計(jì)用多少預(yù)算和時(shí)間來(lái)執(zhí)行？

以往的方法是這樣的：評(píng)估網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷大約是5%的回收率，想要保證收到200份的問(wèn)卷，就必須有20倍的發(fā)送量，也就是發(fā)出4000份問(wèn)卷，一個(gè)月內(nèi)如果可以回收，就是不錯(cuò)的表現(xiàn)。

但現(xiàn)在不一樣了，在執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析的3小時(shí)內(nèi)，就可以輕松完成以下的目標(biāo)：

精準(zhǔn)挑選出1%的VIP顧客

發(fā)送390份問(wèn)卷，全部回收；問(wèn)卷寄出3小時(shí)內(nèi)回收35%的問(wèn)卷；5天內(nèi)就回收了超過(guò)目標(biāo)數(shù)86%的問(wèn)卷數(shù)；所需時(shí)間和預(yù)算都在以往的10%以下。這是怎么做到在問(wèn)卷發(fā)送后的3個(gè)小時(shí)就回收35%？那是因?yàn)閿?shù)據(jù)做到了發(fā)送時(shí)間的"一對(duì)一定制化"，利用數(shù)據(jù)得出，A先生最可能在什么時(shí)間打開郵件就在那個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)送問(wèn)卷。

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

三、預(yù) 測(cè)

“預(yù)測(cè)”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(dāng)我們采集和分析用戶畫像時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。這是最直接和最有價(jià)值的應(yīng)用，廣告主可以通過(guò)用戶標(biāo)簽來(lái)發(fā)布廣告給所要觸達(dá)的用戶，這里面又可以通過(guò)上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動(dòng)廣告等多渠道的營(yíng)銷策略，營(yíng)銷分析，營(yíng)銷優(yōu)化以及后端CRM/供應(yīng)鏈系統(tǒng)打通的一站式營(yíng)銷優(yōu)化，全面提升ROI。

我們?cè)僬f(shuō)一說(shuō)營(yíng)銷時(shí)代的變遷，傳統(tǒng)的企業(yè)大多還停留在“營(yíng)銷1.0”時(shí)代，以產(chǎn)品為中心，滿足傳統(tǒng)的消費(fèi)者需求，而進(jìn)入“營(yíng)銷2.0”，以社會(huì)價(jià)值與品牌為使命，也不能完全精準(zhǔn)對(duì)接個(gè)性化需求。進(jìn)入營(yíng)銷3.0的數(shù)據(jù)時(shí)代，我們要對(duì)每個(gè)消費(fèi)者進(jìn)行個(gè)性化匹配，一對(duì)一營(yíng)銷，甚至精確地算清楚成交轉(zhuǎn)化率，提高投資回報(bào)比。

大數(shù)據(jù)下的營(yíng)銷顛覆經(jīng)典的營(yíng)銷4P理論：Product（產(chǎn)品），Price（價(jià)格），Place（渠道），Promotion（推廣），取而代之的是新的營(yíng)銷4P概念：Purpose（意義），Presence（參與），Proximity（接近），Partnership（合作）。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，線下地理的競(jìng)爭(zhēng)邊界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大數(shù)據(jù)，從顧客真實(shí)交易數(shù)據(jù)中，預(yù)測(cè)下一次的購(gòu)買時(shí)間。 營(yíng)銷3.0時(shí)代關(guān)鍵詞就是“預(yù)測(cè)”。

預(yù)測(cè)營(yíng)銷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。過(guò)去我們看數(shù)據(jù)可能是被動(dòng)的方式，但預(yù)測(cè)營(yíng)銷強(qiáng)調(diào)是決策價(jià)值，比如購(gòu)買時(shí)間，你該看的不是她最后的購(gòu)買日期，而是下次購(gòu)買的時(shí)間，看未來(lái)的存活概率，最后生成客戶終身價(jià)值（CLV）。預(yù)測(cè)營(yíng)銷催生了一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷方式，就是以客戶為中心，核心在于幫助公司完成從以產(chǎn)品或渠道為中心到以客戶為中心的轉(zhuǎn)變。

四、精準(zhǔn)推薦

大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值不是事后分析，而是預(yù)測(cè)和推薦。以電商為例，"精準(zhǔn)推薦"成為大數(shù)據(jù)改變零售業(yè)的核心功能。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(duì)，挖掘每個(gè)人專屬的服裝推薦模型。這種一對(duì)一營(yíng)銷是最好的服務(wù)。

數(shù)據(jù)整合改變了企業(yè)的營(yíng)銷方式，現(xiàn)在經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)不是累積在人的身上，而是完全依賴消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)去做推薦。未來(lái)，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業(yè)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，搭配人性的親切互動(dòng)推薦商品，升級(jí)成為顧問(wèn)型銷售。

五、技術(shù)工具

關(guān)于預(yù)測(cè)營(yíng)銷的技術(shù)能力，有幾種選擇方案：

1、使用預(yù)測(cè)分析工作平臺(tái)，然后以某種方法將模型輸入活動(dòng)管理工具；

2、以分析為動(dòng)力的預(yù)測(cè)性活動(dòng)外包給市場(chǎng)服務(wù)提供商；

3、評(píng)估并購(gòu)買一個(gè)預(yù)測(cè)營(yíng)銷的解決方案，比如預(yù)測(cè)性營(yíng)銷云和多渠道的活動(dòng)管理工具。

但無(wú)論哪條路，都要確定三項(xiàng)基本能力：

1）連接不同來(lái)源的客戶數(shù)據(jù)，包括線上，線下，為預(yù)測(cè)分析準(zhǔn)備好數(shù)據(jù) ；

2）分析客戶數(shù)據(jù)，使用系統(tǒng)和定制預(yù)測(cè)模型，做高級(jí)分析 ；

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

六、預(yù)測(cè)模型

預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買可能性的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是RFM模型（最近一次消費(fèi)R，消費(fèi)頻率F，消費(fèi)金額M），但模型應(yīng)用有限，本質(zhì)是一個(gè)試探性方案，沒(méi)有統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)依據(jù)?！斑^(guò)去的成績(jī)不能保證未來(lái)的表現(xiàn)”，RFM只關(guān)注過(guò)去，不去將客戶當(dāng)前行為和其他客戶當(dāng)前行為做對(duì)比。這樣就無(wú)法在購(gòu)買產(chǎn)品之前識(shí)別高價(jià)值客戶。

我們聚焦的預(yù)測(cè)模型，就是為了在最短時(shí)間內(nèi)對(duì)客戶價(jià)值產(chǎn)生最大影響。這里列舉一些其他模型參考：

參與傾向模型，預(yù)測(cè)客戶參與一個(gè)品牌的可能性，參與定義可以多元，比如參加一個(gè)活動(dòng)，打開電子郵件，點(diǎn)擊，訪問(wèn)某頁(yè)面。可以通過(guò)趨勢(shì)做預(yù)測(cè)，是增加還是減少活動(dòng)。

錢包模型，就是為每個(gè)客戶預(yù)測(cè)最大可能的支出，定義為單個(gè)客戶購(gòu)買產(chǎn)品的最大年度支出。然后看增長(zhǎng)模型，如果當(dāng)前的總目標(biāo)市場(chǎng)比較小，但未來(lái)可能很大，就需要去發(fā)現(xiàn)這些市場(chǎng)。

價(jià)格優(yōu)化模型，就是能夠去最大限度提升銷售，銷量或利潤(rùn)的架構(gòu)，通過(guò)價(jià)格優(yōu)化模型為每個(gè)客戶來(lái)定價(jià)，這里需要對(duì)你想要的產(chǎn)品開發(fā)不同的模型，或者開發(fā)通用，可預(yù)測(cè)的客戶價(jià)格敏感度的模型，確定哪一塊報(bào)價(jià)時(shí)對(duì)客戶有最大的影響。

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