大数据时代如何实现精准营销？
大数据时代下，数据营销开始逐渐走红。大数据营销，其本质上区别于传统营销，是一种利用数据实现精准化投放的科学化的营销方法。企业如何驾驭数据，利用数据驱动营销、支持决策，是形成差异化竞争优势的关键所在。如何通过对数据的采集、处理、分析，洞察用户需求，精准找到目标用户群并提供相应的方案，更是企业营销乃至差异化竞争中的重中之重。
大数据时代实现精准营销需要怎么做？
一、知己：明确产品定位及目标客户定位
一个企业如果想要成功营销，必须明确自己的产品定位和产品卖点，以及企业产品所针对的客户，即目标受众。只有明确了产品自身的属性和针对人群，才能找准用户，有效的传达产品卖点和理念。
从大数据的角度，可以从已有的客户中，提取标签，从而了解顾客对产品的卖点需求，和客户的群体画像。
二、知彼：大数据捕捉精准用户
所有的营销都是以用户为中心实施的，是否对精准用户投放，是精准营销与传统营销最本质的区别。
区别于传统营销方式，精准营销的关键在于利用大数据：将数据库内信息进行整理分析，构建出一套完整的以标签为主的用户画像，形成对目标客户的准确认知和判断，从而筛选出精准的目标受众。
三、作战：一对一”个性化精准营销“
首先，上一步的筛选为我们提供了精准客户，针对精准客户进行营销可提升营销成交率；其次，很多人上培训课都知道，1对1的培训效果更好。同样，营销也是同理，一对一的营销更有利于对不同的对象采取不同的策略，传达客户独特的需求卖点，个性化直击痛点，实现精准的个性化营销。
祥运网精准营销平台，可根据企业自身市场需求定制销售线索，轻松触达用户，从而快速提升销售额。
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今日搜狐热点如何应用大数据时代下，实现精准营销的分析_百度知道
如何应用大数据时代下，实现精准营销的分析
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互联网兴起，缩短了企业和消费者的距离，在市场竞争日益激烈的背景下，企业品牌形象、产品定位、推广渠道、客户挖掘等因素构成了企业成败的关键。勤智数码全网营销产品“数据说”是一款以营销理论为基础的大数据全网整合营销系统，产品以“数据”为核心，全力为企业在产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、宣传（Promotion）等各个营销环节提供服务。打造真正以”4P”理论为基础的大数据全网整合营销系统；为企业提供精确、丰富、方便、快捷、有效的品牌宣传；为企业提供精准的客户挖掘、管理及有效的沟通渠道；为企业产品决策、价格提供精准数据支撑和分析；为企业产品销售提供丰富的销售软件和工具
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　　1、针对性营销　　大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。　　2、社交化营销-善融商务　　人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。　　3、信用风险评估　　银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。　　4、欺诈风险管理　　信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。　　5、提升客户体验　　银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。　　6、需求分析和产品创新　　大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。　　7、运营效率提升　　大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。　　8 、决策支持　　大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。作者：唐?舒尔茨出版：中信出版社　　随着信息爆炸时代的成熟，消费者接受信息的途径更多，搜索引擎便是触发点的激烈竞争高地。但营销的主旨不会离开消费者，这就让营销的模式万变不离其宗。大数据时代来临，精准营销变成了一种风潮，可是无论多精准的营销实际上还是离不开“把握关键时刻，从方案出发，用信息评估，用价值打动，用途径疏通。”《SIVA范式》这本书主要探讨搜索引擎的发展给营销方式带来的革命性改变，并提出了SIVA分析范式的新理论。　　基于搜索引擎的营销方式，可以理解为：消费者通过搜索引擎留下庞大的有关偏好、需求和渴望的信息数据，企业通过这些数据，明确消费者的个性化特征，把每一个消费者视觉化。这种营销方式，不仅仅是传统的“卖产品”，更是为客户提供经验和解决方案。　　所谓SIVA范式，看上去令读者费解，其实和大多数营销术语类似，并非基于大数据时代的某种编程方法，而是一种理论概括。作者认为，传统的4P营销理论应该被新的SIVA理念代替，即“解决方案、信息、价值和途径”，营销人员不再主导一切，权力移交到消费者手上，客户或潜在客户成了发送信息的人，组织变成了接收者与呼应者。消费者在表达需求，不断寻找、修正并最终确定自己的解决方案的过程，实际上就是在S-I-V-A构成的网络路径中不断调整方向、选择新路径并最终找到入口(A)的过程。消费者在这个历程中的每一次驻足和跳转，都是营销者和消费者建立品牌沟通的机会；营销者需要利用和把握好每一次个性化的品牌对话机会，为消费者提供实时信息支持，帮助消费者缩短决策路径，快速到达入口。　　书的第一部分是营销学的历史和发展梳理。对于营销的初学者来说，这一部分立足帮助补充和拓展知识，毕竟研究一门学科，最好知道它的来龙去脉。对于老手来说，此部分可以略微快速阅读，如遇生疏地方可以再加巩固，否则可以快速切入正题。第二部分具体阐述和解释了SIVA理论，帮助读者了解和熟悉SIVA的思维方式。后面附有具体的应用和案例分析。对于从业人员或者学者，案例分析可以帮助我们学会如何将这一理论应用到具体发生的营销事件中，甚至应用到实际工作中。阅读这本书，笔者发现，虽然从消费者出发的营销理念已经深入到人们的自然意识，但书中提到的一些思考方式还是能够启发或者将未经梳理的潜意识拉到意识层面，使思路、思想更为清晰和有逻辑性。　　新时代需要新的商业模式，也需要新的营销理论，本书作者舒尔茨提出了适应新时期的SIVA范式，即以消费者的需求为基础的营销方案。这一理论与早期理论最大的不同就在于，当我们处在一个消费者有足够充分的选择权的时代，同时企业又有能力通过对大数据的处理了解他们并直接接触他们时，就应该建立以消费者为核心的营销方案。本书另外一大特色是，作者有专为中国的企业家撰写部分，分析西方营销模式的弊端和不足，并结合中国发展实际提出了自己的独到见解。当看到支付宝、QQ这些中国商业案例在书中出现时，相信读者感觉会更加亲切。
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