精准营销理论（精准营销理论模型）
今天悠久博客给大家分享一下关于精准营销理论与精准营销理论模型相关问题，具体如下。
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基层市场部如何开展精准营销
对于烟草行业来说，精准营销的关键是追求“依据状态、全面覆盖、动态匹配、全程服务”，在销售策略制订和市场调控中，务求“不断档、不积压、稳价格、促销售”。衡量精准营销的指标是销量、库存、价格和份额。 基层市场部精准营销有四个层面的含义：第一是要树立精准的营销思想。第二是要实施精准的服务。第三是要建立精准营销数据库，通过可量化的精确的市场定位和服务定位，突破传统营销定位的局限性。第四是要密切与客户的互动沟通，不断满足客户个性需求。那么作为基层市场部该如何推进精准营销呢？ 一、树立精准营销思想，提升基层市场部综合把握市场能力。 随着烟草市场化改革的深化，以市场需求为导向思维模式对卷烟营销提出更高的要求。“精准营销”已经成为经济运行上水平的重要抓手，只有做好“精准营销”这篇文章，才能推动企业做精做强和可持续发展。 1、要想迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。因此基层市场部是精准营销的先头阵地。市场部也是信息传递的第一环节，在众多的市场信息中经过多个环节的传播、过滤，才能上传到决策部门，这就需要基层市场部对市场信息进行知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈。例如：客户经理对零售客户开展新品牌培育，零售客户往往无法正确传达新品牌信息，或者无法实现营销推荐。因此，精准营销应构建面向消费者的服务营销体系，已实现终端营销的延伸，强化品牌培育效果。由于各环节主体利益的不同，他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小信息，从而带来信息的人为失真。例如：零售客户为获得更多紧俏货源，夸大虚报市场需求，经常出现紧俏烟多报、常销烟少报的问题。因此，市场部需要定期对对社会库存、客户销量进度数据进行科学采集分析，对市场卷烟价格行情进行监控，为品牌培育与货源精准投放提供数据支撑。 2、精准营销是渠道最短的一种营销方式，实现货源从生产企业到消费者需求的直接匹配，或者形成匹配的最优方案。因此作为烟草公司直接面对客户的基层部门，就必须把把握市场需求作为工作的重点，通过日常市场拜访和市场调查，发现市场需求的变化趋势和变化类型，利用信息传递渠道上传决策部门，实现货源投放与客户个性化需求的匹配，确保零售客户拥有较高的货源满足率。例如，客户经理经营指导就是为了充分挖掘市场的需求潜力，调动卷烟价格行情，确保零售客户赢利水平的提升。通过我们对市场情况的反馈，使决策部门把握货源投放节奏，保持市场货源“稍紧平衡”，达到货源能够满足市场需求，又能稳定市场价格，使零售客户获得合理的利润。 3、精准营销中管理精细是关键，市场部通过客户经理的市场拜访掌握更多客户信息，来了解市场的实际需求和品牌发展趋势，同时利用我们的专业知识为客户提供更精确的服务。例如，利用引进新品牌来补充产品线的不足，利用外部网站、自助语音系统、短信平台等信息系统来开展宣传营销，网上订货来方便零售客户订货，缩减优化服务流程，提高服务的效率，实现与客户的双向互动沟通。例如，对客户进行分层分类，细化服务标准，精准服务方向，通过关心客户细分和客户价值，强调客户关系管理，采取面对面、一对一的个性化服务和指导，满足客户的个性化需求。利用提供超过客户期望的服务，来留住客户，提高客户的忠诚度，打造亲情服务品牌，为客户提供高满意度服务，并通过口碑宣传，实现客户的链式反应。 二、实施精准服务内容，提升基层市场部综合服务市场能力。 1、实施精准服务，就必须对客户进行分层分类，分类的标准可以根据客户的综合情况进行分类。A型客户：经营能力强、经验丰富、资金足、城区、集镇繁华地段零售客户。该型零售客户大部分卷烟以整条销售为主，对公司价格信息较敏感。以长期经商积累的人际关系为基础，拥有良好的信誉口碑，具备一定的协作营销能力与积极性。B型客户：经营规模中上等、经验相对丰富、地理位置好的零售客户。该型客户一般卷烟、副食兼营，卷烟品种齐全，是卷烟销售、新产品推广、市场价格等信息反馈的重要来源，也是新品牌推向市场的重要桥梁。AB型客户：学历较低、经营实力较弱、地理位置较差，城郊、农村、山区零售客户。该型客户配合程度较高，待人热情，将卷烟经营看作副业（以妇女为主）。O型客户：中高学历、经营具有潜力的重要路段客户。该型客户经营头脑灵活，卷烟经营资历较浅，主要依靠地段便利、店面形象、聚众娱乐（看电影电视、闲聊乘凉）、增值个性服务等优势吸引消费者。N型客户：新办证零售客户，一般年龄较轻，接受能力较强，但销售经验缺乏。该型客户经营模式没有固化，销售潜力需要不断挖掘。W型客户：违规零售客户，一般存在违规、违法情况，但经营能力强。该型客户经营方式灵活，经营知识丰富，销售需要不断跟踪。 2、调整心态，端正服务态度。始终要牢记我们的服务职责，端正服务态度，拜访中要首先和客户打招呼，向客户问好，让客户感受到对他们的尊重，获得其好感。在了解客户的性格后，有时可以跟他们拉拉家常、开一些玩笑，拉近彼此距离。用心服务，延伸服务内容。在服务过程中，除了按公司服务方案要求完成“规定动作”外，也要力所能及地帮助客户。但是我们对于客户的要求一定要量力而行，力所不及的一定要向他讲明原因，当场要委婉的拒绝他，不要采取敷衍态度，答应后不办，这样会直接导致客户不信任，工作开展难以获得客户支持配合。 3、强化指导，提升客户经营能力。在摸清客户经营薄弱环节的基础上，深入分析辖区客户经营状况和市场变化动态，帮助客户熟悉周边消费群体的变化，发现和挖掘新的销售增长点。通过高度关注客户价格执行情况，进、销、存数据，引导客户在保证正常销售的同时，客观定位自身需求，做到不积压、不脱销、不断档，逐步引导客户转变经营思想，提高经营能力。加强大户监控，保障客户经营利益。农村市场价格执行不到位很大程度上是由于“大户”的影响，要坚持“控制大户、扶持中小户”的工作原则，控制“大户”的同时，客户经理要跟踪其周边小户的经营状况是否得到改善，通过数据跟踪和拜访调查相结合，对工作效果进行验证，查找原因，总结经验。 三、建立精准营销数据库，提高基层市场部了解市场能力。 1、现行CRM主要是对客户基础信息进行采集、维护和提取，所起作用只是数据式作用。卷烟精准营销理念下，CRM改善市场营销与客户服务和支持等范围内的客户关系相关营销流程，深度开发目标客户，支持公司发展战略，实现群体信息的管理与应用，建立以消费为中心的集中式营销管理平台。卷烟精准营销的指向在于创造客户并留住客户。客户忠诚度是指客户寻某一品牌的消费行为的持续程度，客户忠诚表现为客户对品牌的认知（Perception）、态度（Attitude）和行为（Behavior）等三方面，客户忠诚度决定了客户与品牌保持长久的消费关系而不流失到竞争品牌那里，即使品牌出现短暂的价格上或营销服务上的过失。 2、在众多的客户数据库中，必须进行整合，畅通渠道，客户数据库进行分类分级。类别可以分为普通客户、维护客户、监控客户。根据客户的类级收集市场信息和销售数据，并把销售数据、市场信息、客户类级进行归纳总结形成客户类级数据库。其实上面的客户类级划分是为建立用户数据库而服务，精准营销也都是以数据库为核心，但我们厘清的一个观念就是对于企业精准营销的关键不是利用现有的数据库，而是建立起适合自己企业营销需求的用户数据库。因此首先我们要利用现有的数据库资源，实现自身的营销目标，其次建立个性化数据库，对客户进行类级优化。所以在市场拜访中要获取更多的有效客户的信息，扩大的潜在客户边界。 3、数据库是卷烟精准营销的支撑点。数据库是维系顾客关系，提高销售额的有效手段。在市场拜访和市场调查中，了解客户和消费者的购买情景、购买频率、购买金额，通过计算客户的价值，制定有效的营销方案，通过有效的指导提升客户的价值，从而提高客户对我们的忠诚度和满意度。数据库建立的关键是要直接面向客户和消费者，通过数据挖掘手段，开展并实施与零售终端和消费者长期、有效的互动沟通，培养消费者的品牌忠诚度。通过核心零售终端数据库、消费者数据库，逐步建设主动宣传推介卷烟品牌的营业员群体、中高端品牌消费群体、（婚庆、会议等）特定消费群体、零售终端中的核心零售户群体等四大消费群体，运用数据来计算客户的价值，进行市场预测和经营之道，并且获得客户的实时响应，在消费者和零售终端建立长期有效的可我关系。 四、通过精准沟通实现客我互动，提高满足客户个性需求的能力。 1、与客户进行双向沟通。双向沟通是站在消费者的角度，抓住消费者的心理，开辟出双向渠道，在掌握消费者忠诚度的同时，既满足了消费者参与的成就感，同时更增加了产品的实际销售。卷烟精准营销就是运用DM（邮件）、EDM（网络邮件）、直返式广告、电话、短信、网络推广来实现个性化沟通，依据客户的消费心理、消费行为，进一步实现品牌消费规模的可循式增长。 2、目前客户经理采用一对多沟通模式。一对多的沟通模式，通常是在对客户的商圈进行划分后，对客户进行细分后选定目标商圈，根据商圈的的特点，同时向一群目标客户穿递信息以达到沟通目的。在沟通媒介的选择上更加的精准，更加贴近客户的实际需求，一对多沟通需要具备以下几个条件。首先，要对目标市场进行商圈划分，保证选定的目标市场具有一定的相似性，符合企业产品的定位。其次，在确定了较为准确的目标商圈后，对于顾客沟通而言，就是确定了准确的沟通对象。对已确定的沟通对象进行研究，选择有效地沟通媒介，传递我们的信息。再次，要有精准的信息组织能力。针对选定的目标顾客的特征，将要传达的信息进行有策略的组织，在信息到达客户时能够吸引顾客的注意，充分表达出公司与客户沟通的目的。最后是具备对客户信息的追踪能力。一对多的沟通与一对一的沟通是同时存在的，同时也使一对一的顾客沟通的基础，要对客户传递出来的信息进行追踪，进一步了解客户的特征，对于完善客户信息数据库，提高一对一的顾客沟通效果有很重要的意义。 3、一对一沟通模式是一对多沟通的具体化。一对一直接沟通理论是精准营销的理论基础之一。一对一直接沟通是最理想的传播沟通方式，不仅实现了沟通距离的最短，也使沟通的效果得到强化且容易按照信息传播方的希望进行传播，很大程度地降低了信息传播过程中的失真。一对一的直接沟通模式建立在目标客户进行精准定位的基础上。
客户经理应如何实践精准营销
张志奎国家局文件中指出：精准营销的出发点和落脚点在于培育行业知名品牌，在深入推进精准营销工作中应聚焦品牌，以“三维五率”作为精准营销的关键指标，重点关注品牌发展态势。
精确信息是精准营销的前提和基础，要通过行业卷烟生产经营决策管理系统、全国卷烟市场信息采集与分析系统和商业企业数字仓储管理系统分别收集获取品牌产销存信息、零售价格和社会库存信息、“三维五率”关键指标信息并进行精确分析，准确把握高端品牌的市场状态。烟草行业如何实施精准营销，客户经理又如何在实际工作中实践精准营销，笔者有如下几点看法：
要进一步明确客户经理职责定位。对于客户经理来说，传统访销中采集订单的功能已经完全丧失，订单采集工作已彻底由电访员承担。这是烟草行业一线人员专业化分工的结局，客户经理早已不仅仅是烟草公司的访销员和促销员，更是承担起客户的经理人这一重要职责。面对公司，代表零售客户，反映客户意愿，维护客户利益；面对零售客户，代表公司，培育品牌，维护市场。客户经理就是架设在商业企业与零售客户之间的一座桥梁，既能为企业提供必要、准确的市场信息，又能通过对客户的全面及时服务，传达企业政策，培育重点品牌，是精准营销体系中不可或缺的关键角色。
提高把握市场动态的能力，及时准确反映市场信息。“三维五率”（三维是指时间、区域和客户分类等三个维度；五率是指覆盖率、上柜率、动销率、断货率、成长率等五个指标）是精准营销的关键指标，其中绝大部分信息是要通过客户经理对市场走访，对客户服务才能获得的。客户经理“135工作法”中也强调，客户经理要在市场经理、品牌经理的支持下，做好服务客户、培育品牌、维护市场等工作；同时，将收集到的市场信息、品牌信息和客户意见传递给市场经理、品牌经理。并通过分析，把握客户、品牌、市场动态，找到存在的主要问题和原因，为制订月度营销工作计划提供依据。客户经理不但要掌握信息的内容还要提高信息辨别能力，提供有价值的准确信息。例如：在市场信息员在上报零售客户库存和价格信息时，首先要对零售户盘点的库存进行核实，准确无误后才能上报。真实准确的市场信息是商业公司营销决策的关键因素，只有客户经理提供了准确的市场信息，才能为市场分析提供准确的素材，才能保证货源投放的精准和有效。
提升客户服务水平，维护和谐的客我关系。精准营销4C理论中有一条就是要和客户保持双向互动沟通。而客户经理作为烟草企业活跃在市场最前沿的一员，能实现与客户最直接的沟通。关心客户价值的实现，通过不断的走访实现对客户采取面对面、一对一的个性化服务，收集客户意见及建议、解答客户疑惑、了解客户状态、传递货源信息、与客户商定总量、帮助客户经营分析、个性化服务、营销建议、情感沟通等，满足其个性化需求，用真诚有效的服务来留住客户，提高客户的忠诚度，并通过口碑宣传，实现客户的链式反应。在不停的走访中，还要注意有计划、有总结，在这种工作的循环往复、螺旋式上升过程中，客户经理的服务质量和水平不断得到改进，自身的素质和能力也得到持续提升。“源于客户需求，终于客户满足”，才能不断提升客户满意度、忠诚度和依存度，与客户建立起“平等互利、长期合作、共同发展”的和谐的客我关系。
理解品牌战略，提升品牌培育能力。精准营销的出发点和落脚点在于培育行业知名品牌。这也是实施精准营销中的一个十分重要的环节。在深入推进精准营销工作中客户经理应聚焦品牌，要深刻理解行业“532”、“461”知名品牌战略，了解营销品牌的文化、包装特点，吸味、卖点、品牌定位，把握品牌的发展状态。由于烟草行业的特殊性，加上国际控烟组织的要求，一个新品牌的推出不能像普通商品一样通过大面积电视等媒体广告形式向消费者宣传新品牌，最直接有效的方法就是通过零售户直接向消费者进行宣传，再结合产品自身优势在消费者中产生好口碑，以群体效应实现品牌的成长。因此，零售户能否掌握好品牌信息以及销售技巧将是品牌培育中至关重要的环节，而客户经理直接与零售终端打交道，如何将品牌信息准确传达给零售户和消费者，引导、推介重点培训品牌在工作中需要努力的方向。客户经理在推介重点品牌的同时还要密切关注重点品牌销售走势、市场表现、重点品牌宣传促销效果、客户品牌陈列情况、客户对品牌的意见及反馈等。从某种程度上说，客户经理付出多少，会决定一个重点品牌在市场上传播多广、多深、多透，精准营销的效果也在某种程度上会取决于客户经理对品牌的精准培育力度。
精准营销 如何的精准？如何的营销
精准营销有三个层面的含义：第一，精准的营销思想，营销的终极追求就是无营销的营销，到达终极思想的过渡就是逐步精准。第二，精准的体系保证和手段，而这种手段是可衡量的。第三，就是达到低成本可持续发展的企业目标。 Precision的含义是精确、精密、可衡量的。 Precision marketing比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。 1.精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术（market test）突破传统营销定位只能定性的局限。 2.精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能。 3.精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性化需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。 4.精准营销借助现代高效分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道、环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。 首先是精确：目标越准，资源集优，营销才能更有效方可做到事半功倍。 其次，巧妙的推广策略，潜移默化的渗透。 第三就是市场情报的收集和研究。[三大基本要素缺一不可.] 精准营销的个性化体系 1.精准的市场定位体系，市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。 通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析，并建立相应的数据体系，通过数据分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。赢家同盟在精准营销的实践中借助自己开发的 Marketing Test营销测试系统很好地实现了对产品的精准定位。 Marketing Test系统采用复合的数字理论模型，在模拟真实市场环境过程中得到真实实验数据。数据模型是以求证营销为蓝本设计的，在小的仿真市场环境下模拟大规模销售。模拟的市场环境包括：货架实验、网络实验、用户走访 DM模拟等（有时还可以采用模拟报纸投放来实现）。 对一个大规模上市的产品，投入很少的测试费用就可以知道上千万元投入的效果。这就是精准定位的魅力。 2.与顾客建立个性传播沟通体系。从精准营销的字义上大家就可以看到，它采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式： DM、EDM、直返式广告、电话、短信、网络推广等。这些东西并不新鲜，DM就是邮件，EDM就是网络邮件。 直返式广告的设计核心是活动诱因设计，原则是让精准定位的人群对广告感兴趣，设计这部分人群感兴趣的活动、感兴趣的东西，达到让他们参与的目的，实现我们下一步一对一的沟通。活动诱因指让特定的客户感兴趣的东西，它更多涉及消费心理研究、购买行为研究。 3.适合一对一分销的集成销售组织。开展精准营销的销售组织包括两个核心组成部分：精准营销颠覆了传统的框架式营销组织架构和渠道限制，它必须有一个全面可靠的物流配送及结算系统，另一个是顾客个性沟通主渠道 CALL CENTER。 便捷快速的物流配送体系和可靠的结算体系是精准营销的两个主要因素。 传统营销关心的是市场份额，而精准营销关心的是客户价值和增值。精准营销的运营核心是 CRM。 CALL CENTER是通过网络技术和电话建立起来的实现和顾客一对一沟通的平台，它的主要职能是处理客户订单、解答客户问题、通过客户关怀来维系客户关系。 精准营销摆脱了传统营销体系对渠道及营销层级框架组织的过分依赖，实现一对一的分销。希望我的回答能够帮助你
数据精准营销的七个关键要素
数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。
01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1.采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2.用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3.制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。
大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。
针对精准营销理论和精准营销理论模型的分享在此就完成了，不知道大家从文中找到需要的内容了吗？如果大家想要了解此类的内容，切记收藏关注该站。
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