智能营销的大步调

2021-12-10 16:34:25 ywym

智能营销需要利用用户肖像模型进行精准定位,而用户肖像是根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为抽象的标签用户模型。

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详细包括以下维度:

  • 用户可靠性特征:性别、年龄、地区、教学程度、出生日期、职业、星座

  • 用户乐趣特征:乐趣偏好,使用APP、网站、欣赏/保存/评论内容、品牌偏好、产品偏好

  • 用户社会特征:生活习惯、婚姻、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭身份

  • 用户消费特征:收入状况、购买力度、商品类型、购买渠道爱好、购买频率

  • 用户动态特征:当前时间、需求、正在前往的地方、周边商家、周边人群

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如何生成用户准确肖像的新闻事件大致分为三步:

  1. 收集和清理数据:用已知预测未知  

  2. 用户分组分类贴标签  

  3. 制定策略。

优化调解用户肖像后可以了解需求,在实际操作中,可以深入规划主要关系,甚至找到传播口碑的机会。

例如,在上述例子中,如果有新鲜的折扣券,日本餐厅的最新推荐,营销人员会准确地将适合产品的相关信息推送到消费者的手机上;向不同的产品发送推荐信息,同时,通过满意度观察、跟踪码确认等方法,不断掌握业主各方面的行为和偏好。除业主分组外,营销人员还在不同时期调查增长率和成功率,前后比较,确认整体规划策略和偏好是否正确;如果结果不好,应该用什么策略来处理?重复试错,调解模型,实现轮回优化。

2、数据细分受众《颠覆营销》一书中提到的一个例子可以引用。每个人都在思考一个问题:如果你计划收集200份有效问卷,根据你以前的经验,你需要发送多少份问卷才能达到这一目的?估计需要多少预算和时间来实施?过去的要点是这样的:评估网络问卷约为5%接受率,如果你想保证收到200份问卷,你必须有20倍的发送量,也就是说,如果你能在一个月内发送4000份问卷,这会收获一个很好的表达。然而,目前存在差异。在实施大数据澄清的3小时内,您可以轻松完成以下目标:准确选择1%的VIP顾主发送390份问卷,全部接受;3小时内接受35%的问卷;5天内,我接受了数量高于86%问卷数所需时间和预算在过去的10%以下。问卷发送后3小时如何接受35%的问卷?这是因为数据实现了发送时间"一对必然制化"。操作数据得出,A先生什么时候打开邮件,在谁的时间点发问卷。

比如有的人上班路上会打开邮件,但如果是司机,防伪追溯系统就没有时间填答案了。乘坐公共交通工具的人上班路上会玩手机,填答案的概率很高。这些都是数据细分受众的优势。第三,预测预测可能会让你专注于一小群客户,但这些客户可以代表大多数潜在买家的特定产品。当我们收集和澄清用户肖像时,我们可以实现准确的营销。这是最直接、最昂贵的应用。广告公司可以通过用户标签向要接触的用户发布广告,通过上图中提到的搜索广告,展示社交广告、移动广告等多渠道营销策略、营销澄清、营销优化、后端CRM/购买供应链系统的一站式营销优化,全面提升ROI。

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我们来谈谈营销时代的变多数传统企业仍然停留在营销1.0时代:以产品为中心,满足传统消费者的需求。进入营销2.0时代:以社会成本和品牌为使命,不能完全准确地满足自然需求。进入营销3.0数据时代,我们应该对每个消费者进行自然匹配,一对一营销,甚至准确计算交易转化率,提高投资回报率。大数据下的营销颠覆了经典营销4P理论:Product(产物),Price(价值),Place(渠道),Promotion(推广),取而代之的是新营销4P观念:Purpose(意义),Presence(参加),Proximity(靠近),Partnership(帮助)。在大数据时代,线下地理的竞争边界早已不存在,比先知技能更早,操作大数据,从业主的真实业务数据中预测下一次购买时间。

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