精准大数据营销公司（精准大数据营销公司有哪些）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于精准大数据营销公司的问题，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、大数据精准营销公司有什么推荐吗？

• 2、电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的？

• 3、联通大数据精准营销是什么？

• 4、大数据精准营销如何做

一、大数据精准营销公司有什么推荐吗？

我们现在是和曼朗合作的

二、电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的？

　信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

项目背景：

年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

投放方案

1、优选投放媒体

优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

2、MOB数据定向

通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

3、重定向

标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

4、投放优化

通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

投放效果

在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​

三、联通大数据精准营销是什么？

联通大数据积累了丰富的数据能力、平台能力、产品交付能力和行业解决方案能力，累计服务17个行业。联通大数据在精准营销、数达营销和数言舆情标准产品的基础上形成了针对各个行业的解决方案。

今天我们就来讲解一下，联通大数据精准营销，究竟厉害在哪？

一、用户画像

用户画像是联通大数据根据用户社会属性、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：

1、用户固定特征：性别、年龄、地域、教育水平、生辰八字、职业、星座

2、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

3、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

4、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

5、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以下三个步骤。

第一步：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，了解客户现有需求，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。

第二步：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。

第三步：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，掌握客户各方面的行为与偏好。

除了客户分群之外，获客盟营销研发人员也在不同时间阶段观察转化率率和成功率，前后期对照，确认整体营销策略与方向是否正确，若效果不佳，又该如何应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。

二、精准预测

“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。

三、技术工具

运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。

（01）身份-运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证，通过身份信息，快速判定用户的信用程度。

（02）上网-基于用户访问什么网址、下载什么应用、访问什么内容等，得到上网喜好。

（03）位置-运营商的通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利。

（04）社交-基于通信交往圈的大小、主被叫、时间序列、得到用户的社交特征。

（05）支出-运营商有客户最为详实的消费账单、比如流量费、短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征。

（06）通信-通过用户的通信使用情况，比如本地、漫游、长途、了解用户通话行为特征。

（07）终端-识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征、发展趋势、用户换机周期等。

（08）时序-通过用户上网、位置、通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务。

四、大数据精准营销如何做

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

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，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，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，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

以上就是关于精准大数据营销公司相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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