大数据在金融领域如何实现精准营销?
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。
大数据分析在金融领域里的应用主要是
大数据目前最主要应用在于帮助金融机构实现精准营销、客户价值管理和风险控制。
1、首先,实现精准营销。
2、其次,高效的客户价值管理。
3、最后,加强风险控制。
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。
大数据时代,怎么做好精准营销
大数据时代下,如何精准获客?
现如今,大数据的使用无论是在商务层面还是我们的日常生活中,都变得越来越普遍,但是说到对大数据的使用,最常见的还是在我们的商业服务行业中,比如当下很火的大数据营销。
目前,大数据已经渗入到了各个行业,如何根据大数据精准定位用户,达到获客目的?
1、精准定位消费者
在打营销战之前,我们最先要做的就是梳理出我们的目标人群,即消费人群。而在这其中,目标人群又可以划分为以下三大类:直接目标人群、间接目标人群和二级目标人群。
直接目标人群指的是购买和后期使用该产品的都是同一人,间接目标人群指的是对直接目标人群购买行为有一定影响力的人,类似于种草安利;二级目标人群指的就是使用该产品的人。
当我们弄清楚以上几大人群的定义之后,我们就可以根据自己的产品属性找出对应的目标用户,再根据目标人群的年龄阶段、兴趣爱好、购买习惯等找出他们真正的需求。
2、媒体推广
借助于部分主流网络媒体,树立企业正面形象,传播企业品牌信息,从而增强企业传播声量,有效提高企业品牌在目标客群中的知名度和号召力,最终影响到用户的合作意向。
3、自媒体运营
通过在常见的自媒体平台如今日头条、百家号、大鱼号等,长期稳定的发布和企业相关的优质内容(如企业动态、所获荣誉等),进而强化品牌在用户心中的形象。举个简单的例子,我们某个企业在今日头条、百家号等自媒体平台,长期有较为稳定的品牌信息露出,作为普通用户,看到该企业的好感度远大于同行业中没在这些平台做内容的企业,当用户真的有需求的时候,自然而然先想到的就是有稳定信息露出的品牌了。
4、微信获客
作为全民使用频率较高的的社交软件,微信获客也逐渐成为各大企业常用的获取方式之一,企业通过微信群,朋友圈等途径做宣传,用户与企业之间可以有个比较直接的沟通,用户有什么问题,也能得到最及时的反馈。
5、短视频营销
在快节奏的生活里,越来越多的用户倾向于通过短视频来获得企业相关的信息,时间短、传递信息快,相较于以往的图文形式更加有趣且易于接收。
值得一提的是,以上几种方式并非是完全独立存在的,想要精准获客,我们可以根据企业实际情况,选择最为合适的一种或者若干种营销方式,最大化实现精准获客。
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大数据精准营销的策略
大数据营销可以划分为三个步骤:
首先,可以做数据信息的收集,主要通过各种互联网工具实现,包括QQ、微博、微信以及其他互联网软件工具等,尤其是现代智能手机的普及,让每个人与网络信息技术的链接更为广泛与紧密,各种的软件平台自身都有一定的用户数据分析采集功能,由此导致每个用户在使用各种软件时,个人的有关信息就已经被软件平台采集。平台可以将收集到的数据生成专业的数据信息库,而后便于后续的精准使用。
其次,是对收集来的数据做汇总分析。信息智能工具会对收集的信息做模型建构与嘻嘻挖掘,对用户情况做特定的细致分析与分类,让每个消费者都可以划归到一定的特征标签中,同时附带对应的多样信息内容。
最后就是将数据运用到营销策略的设计与实施中。这个环节主要依据营销单位所需要的目标群体对象为精准投放依据,找到用户特质,然后在数据信息中去做精准的用户投放,满足相关投放标准的用户就会接受到企业的营销宣传内容。
甚至企业会针对不同的用户对象做不同类型的营销宣传内容,而后保证更广泛用户对营销内容的认可,最终转化为企业产品与服务的消费者。这种投放方式的营销更为精准,效率更高,同时可以减少大范围广泛撒网导致的成本高昂与效率低下问题。