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精准营销系统价值（精准营销系统功能）

发布时间：2023-03-05 23:04:29 稿源：创意岭阅读： 119 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于精准营销系统价值的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、谁知道客户经理如何把握精准营销
2、大数据精准营销系统有用吗？
3、数据精准营销的七个关键要素
4、精准营销如何做，与传统营销有什么区别？

精准营销系统价值（精准营销系统功能）

一、谁知道客户经理如何把握精准营销

随着卷烟销售网络建设的不断提升和发展，客户经理的工作职能发生了重大的变化，过去简单的客户拜访和服务已不能胜任专业化营销方式。对于烟草公司的客户经理来说，如何正确理解和把握“精准营销”，不仅是业务素质提升的关键，也是实现商业公司“卷烟上水平”和“营销上水平”的必然要求。本文从精准营销的涵义和意义、精准营销在烟草商业企业的运用以及客户经理该如何把握三个方面进行阐述，力图找到客户经理在精准营销工作上的突破口，实现岗位职能的专业化延伸。国家局副局长何泽华在2010年“中华”品牌精准营销交流会上指出，“精准营销是市场营销上水平的积极探索，是“订单供货”、协同营销的深化和延伸。市场营销上水平，关键是挖掘市场潜力，满足市场需求，精准营销将促使工商企业共同面向市场、快速反应市场。依靠精确的信息，实现投放的准确性、有效性，要从提高中国烟草整体竞争实力出发，形成促进营销上水平的合力。” 面对当前烟草行业的发展形势，如何转变客户经理工作职能，实现商业企业精准营销目标，是客户经理的职责所在。一、精准营销的涵义和意义 1.精准营销的涵义。精准营销（Precision marketing）就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。精准营销有三个层面的含义：一是精准的营销思想，营销的终极追求就是无营销的营销，到达终极思想的过度就是逐步精准。二是实施精准的体系保证和手段，而这种手段是可衡量的。三是达到低成本可持续发展的企业目标。 2.精准营销的意义。第一、精准营销是通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限；第二、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；第三、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需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增殖，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。第四、精准营销借助现代高效广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。二、精准营销在商业企业的运用对于烟草行业来说精准营销可以理解为：建立在面向市场的现代营销理念之上，以品牌培育为主线，以消费需求为导向，以工商协同营销为手段，以零售终端建设为突破口，以信息技术为支撑，运用精准营销理念最终实现“卷烟上水平”的工作目标。具体来说精准营销之于商业企业的营销运作应该包含以下三个方面： 1.精确的市场信息来源。精确的市场信息来源是开展精准营销的前提。俗话说，现代社会是信息爆炸的社会，每天我们面对成千上万的信息，哪些是有用的哪些是无用的，需要我们进行甄别和去除。卷烟市场信息也是如此，商业企业要运用现代的管理手段，在众多市场信息中筛选出有用的信息为卷烟经营提供有价值的参考。例如，行业建立的零售终端信息采集体系，掌握零售客户的第一手资料；建立消费者信息档案，把握消费者的真实需求等等。 2.科学准确的货源投放。货源的精准投放是商业企业卷烟销售的核心，也是确保品牌培育工作顺利开展的基础。因此建立科学准确的货源投放机制至关重要。做到精准投放要做好三个方面：一是对市场需求的精准把握；二是零售客户的合理分类和投放标准的制定；三是有货源投放系统作支撑。 3.高效规范的终端建设。精准营销目标之一要实现良好的客我互动，以实现消费者让渡价值最大化为目的。为此，商业企业要围绕提升客户满意度为手段，在建立高效规范的零售终端上下功夫。三、在明确了商业企业精准营销内容之后，不难找出客户经理提高精准营销能力的突破口，有以下五个方面： 1.深刻理解精准营销的意义。卷烟精准营销就是充分运用网络建设的成果，以消费者需求为中心，从时间、区域、分类三个纬度出发，以覆盖率、铺货率、动销率、断货率、成长率等五个方面为抓手，高效运用CRM系统，实现卷烟品牌扩规模。因此客户经理在工作中从把握零售终端到加强卷烟消费者的研究，对卷烟消费者进行细分、分析其消费行为变化、研究消费趋势特征，从而把握市场的真实需求。 2.提高信息辨别能力，掌握准确的市场信息。市场信息采集是客户经理的一项主要工作职能。在以往的工作中，往往只注意信息采集的内容和数量，往往忽视了信息的实用性和准确性。在精准营销的理念指导下，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。 3.提高品牌培育能力，掌握准确的品牌定位。 “卷烟上水平”对商业企业品牌培育能力提出了更高的要求，面对国家局“532、461”的品牌发展规划，如何在实施“大市场、大品牌、大企业”战略，加快推进重点骨干品牌规模扩张中发挥地市级烟草公司的主体作用，成为了摆在各商业企业面前的首要问题。对此，应该积极发挥客户经理的作用。加强对客户经理品牌培育知识与能力的提升培训，使客户经理充分了解公司重点培育品牌的市场和形象定位，并将品牌信息准确传达至零售户和消费者，利用客户经理位于营销一线的优势，引导客户购进并推荐销售重点骨干品牌，起到培育品牌、引导消费的目的。 4.提高服务客户能力，做好零售终端建设工作。精准营销实现了与顾客的双向互动沟通，这是精准营销与传统营销最明显的区别之一。客户经理每天面对零售户，是实现客我互动双向沟通的桥梁和纽带。通过开展零售终端建设工作，客户经理要详细掌握零售客户的基本信息，并有针对性地开展“我与客户换角色”和“零售户培训”工作，为客户撰写经营诊断分析等多种方式帮助客户提高经营能力，拉近与零售户的距离，提升客户满意度和忠诚度。 5.提高营销策略的执行力，确保精准营销理念落实到位。任何一向工作，都需要有高度的执行力去贯彻落实。客户经理是商业企业营销策略的主要执行者，精准营销理念是否执行到位，客户经理是关键节点。这就要求在确定营销目标后，加强对营销过程的监督与考核，确保营销目标执行到位。

二、大数据精准营销系统有用吗？

其实就是一堆报表

你觉得你看了统计报表对你决策有帮助那么这种营销系统就有用

应该说还是有帮助的因为统计指标比较多

三、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。

四、精准营销如何做，与传统营销有什么区别？

精准营销如何做，与传统营销有什么区别？相关信息：中国产业信息网发布的《2016-2022年中国互联网金融行业深度分析与发展趋势研究报告》指出：精准营销是一类数字营销技术的统称，通过充分利用互联网大数据的优势，实现对受众更加具有针对性的营销。目前精准营销渗透率较高的细分广告形式主要包括品牌图形广告和搜索广告。例如，同一家门户网站的某个广告资源位，不同属性的人群打开网页会浏览到面向不同受众的广告。

精准营销颠覆了传统广告营销的模式，它在以下几个方面区别于传统广告营销：

（1）技术壁垒更高。传统广告公司只要拥有一定的媒体资源就可以进入这个行业，而精准营销需要在提取、分析用户数据的基础之上对其按不同属性进行归类并进行偏好匹配，在后续评估广告投放效果和进行计价时还需要识别和清洗媒体的疑似作弊流量，从而涉及数据获取、网页分析、数据挖掘等关键技术。互联网大数据是精准营销发展的基础，cookie的存在使得在用户数据积累的基础上分析其偏好、对其进行受众归类成为了可能。

（2）使衡量广告效果成为可能，媒体溢价降低。传统广告营销形式下，投放广告的效果（如有多少到达了目标受众）是一个黑匣，广告商付费购买的是媒体广告位，大型门户网站的黄金广告位由于流量高而成为众多广告商争夺的资源，进而获得了高溢价，而一些效果不错的资源位则无人问津；精准营销使得衡量广告投放的效果成为了可能，广告商实质上付费购买受众群体。

（3）提高了广告主的广告投放效率。根据comScore2009年的一项调查，84%的互联网用户不点击广告，而85%的广告点击数来自8%的用户。精准营销能帮助广告主定位最有可能点击广告的人群，进而大大节约广告投放费用。

以上就是小编对于精准营销系统价值问题和相关问题的解答了，如有更多相关问题，可拨打网站上的电话，或添加微信。