运营商精准数据营销(运营商精准数据营销策略)

精准大数据营销是什么

大数据精准营销是深入挖掘潜在价值用户，尽可能实现低成本高效获客，以激发潜在客户购买行为。大数据精准营销更少地依赖高昂的传统广告成本，而更多地是创造交易场景、定向精准投放。
大数据精准营销的优势：
1、用户数据洞察，制定更注重结果和行动的营销传播计划。
2、精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。
3、数据监测进度，记录用户孵化进度便于及时调整策略。
4、发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。

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。

知道三大运营商大数据精准获客效果怎么样吗？

三大运营商大数据精准获客是获客效果很好的方式，如今运营商大数据成为了很多企业主所疑惑的问题，接下来瞬息大数据精准营销获客平台为大家讲解一下。
三大运营商大数据的应用广泛，其主要数据是根据客户的通话行为数据。在打电话时，数据就会以账单的形式记录下来。同时为互联网行为添加信令数据。
这意味着什么呢？
传统数据仓库的组成部分，如今增加了对传统数据仓库的有效补充的应用。
运营商有各种各样的数据、通信、互联网账单和日志。
这些数据由运营商存储，能够根据建模进行查询，同时根据用户配置文件和漏斗分析进行处理。能够监控所有网站、应用、400电话、固话、applet、关键字等，同时可筛选出地区、国家、省、市、性别、年龄、网站应用访问量、访问时长、400个电话、固定电话时长、通话次数等数据，做到行业与行业的精准匹配，不同行业标签的分布。

如何精准营销数据

如何精准掌握营销数据，方法如下：

1、首先必须明确产品的目标群体。

定位与产品自身相匹配的消费群体，是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，让大数据分析有用武之地。互联网时代下，人们可接触到的事物种类众多，每个人的喜好不同，个性化程度高，极具多样性。

因此在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，根据不同的标准来划分消费群体，建立用户信息的数据库，从中寻找到目标用户。

2、需要掌握运用大数据分析用户需求的技术。

大数据对用户使用各种应用而产生的每一条数据都加以记录，营销者可以用过分析这些数据来获取用户需求，甚至挖掘出用户也没有意识到的潜在需求。以移动游戏应用的推广为例，不同游戏玩家之间的喜好是有天差地别的，没有经过数据分析玩家喜好和使用习惯而投放的广告，往往都成为无用功。

而通过分析用户数据，获取各种信息来进行精准营销，能大大提高下载率和延长留存时间。因此，提升运用大数据分析用户需求的技术，也成为许多主流广告平台的工作重点之一。

3、注意广告创意与数据的相结合。

现代人更喜爱个性的、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。而简单粗暴、缺乏创意的广告早已不适应时代的进步，这使得营销者们对广告创意越来越重视。

依照分析数据得出的消费需求与让人耳目一新的创意相结合，理性的数据加上感性的艺术，才能创造出点击率高，推广效果好的广告。在互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销者更好地定位目标人群，掌握分析大数据的技术，结合创意来进行精准营销。

大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、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。

2、数据细分受众

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。

3、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。

4、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。

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。