① 如何利用大數據做到對客戶的精準營銷
大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而，數據本身不會產生價值。為此，我們要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，真正實現了從數據到知識的轉變，為領導決策提供服務依據本例根據工作實踐。
本例以三個工作實例，展示如何通過對數據分析進行對客戶的精準營銷。
工具/原料
大數據營銷
大數據營銷三個案例分析
案例一：筆者在銀行工作，通過對儲戶身份證信息進行海量剖析，發現一個有趣的現象，即購買理財產品的客戶以40-50歲的女性居多。
根據這一信息，有經驗的理財經理通過身份證信息即能准確的分析出支行有哪些符合條件的客戶，迅速的對新推出的理財產品進行電話營銷，做到不出門即可實現銷售，較快的完成了銷售任務。
而另一些更具創新性的理財經理，通過身份證信息，在情人節期間組織了網點沙龍客戶邀約活動，對符合18-30歲、30-45歲這兩個年齡段的男性客戶進行了電話營銷，通過贈送愛人鮮花、化妝品以及高價值的禮品進行金融產品營銷，較好的引起男性客戶的興趣，有力的拉升了業績增長。
這些數據分析手段就能夠做到個性化營銷和定位，加強對客戶的認知，為客戶找到價值，從而帶動銷量。
案例二：在與供電部門合作期間，供電部門提供了一條信息，市裡每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前。供電部門認為，出現這種「怪現象」的原因是因為現在的人們普遍睡覺前都會有上網的習慣。
這條信息當時很多人沒有注意，似乎與銀行搭不上關系，但我們市場經營部門的一個年輕的大學生針對人們這種「強迫症」，通過手機銀行與商家合作，在晚上12點進行促銷秒殺活動，即推動了手機銀行業務量的提升，同時也帶動商家銷量的倍增，實現了雙贏。
案例三：在為企業代發工資數據中，我們曾發現一個現象，即一般企業員工代發帳戶每月都會沉澱一定的余額，金額不大，1000元也有，幾千的也有，長期不動的也有，活期利率很低，但是這些客戶的帳戶金額又達不到理財產品的起售金額，這些客戶工資用了也就用了，成了「月光族」，沒有理財理念。
如何通過分析這些數據信息直接進行客源組織，為這些具有相同需求的人群量身定做金融服務，並享受」一客（群）一策「的定製服務，我們進行專題研究。
最終，我們在零存整取、基金定投和適時到帳理財產品上進行了產品打包宣傳，同步利用信用卡宣傳，幾場現場專題沙龍下來，引起了不少企業員工的注意和興趣，著實為這些收入不高的人群提供了一條實實在在的理財渠道。
這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律，它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
簡單來說就是：5個合適，在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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具體來講，當我們通過對完成數據分析之後，找出相同的規律，當然還有一些個性化數據體現，為此具體的應用場景需要根據企業、業務的具體情況進行精準營銷策劃、設計。
概括來講，我們需要以下三個步驟：
第一步：數據採集，了解用戶，通過收集用戶所有的數據，主要包括靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如消費習慣、購買行為等;
第二步：分析這些數據，給客戶畫像，畫像代表客戶對營銷內容有興趣、偏好、需求等，分析推算客戶的興趣程度、需求程度、購買概率等;
第三步，也就是最後一步，將這些畫面綜合起來，拼成一張較為完整的圖，這樣我們對客戶就有了一個大概的了解。
② 大數據是怎麼做精準獲客
WakeData有對應的解決方案，可以通過大數據對用戶進行分析，從而了解用戶的消費場景和消費需求，通過有效的營銷工具和最適合的內容觸達用戶，從而實現精準獲客
③ 運營商大數據如何進行獲客
第一步：
分析意向客戶要求特點，顧客的年齡層，性別，家庭經濟情況，選購愛好，消費習慣這些。
第二步：
根據數據技術工程師數據模型，模型關鍵分成基本實體模型和個人行為實體模型。舉個例子，您是做K12培訓行業的，在其中個人行為實體模型例如：關鍵詞搜索(例如小孩考試成績降低該怎麼辦，哪有好的學科輔導教師，如何提升小孩考試成績這些)、網頁瀏覽(教育網站、jyj網址、培訓學校網址這些)、撥電話(同行業400)、瀏覽過教育APP(某某某查題、某某某背英語單詞等)、應用過課堂教學微信小程序(院校發布考試成績服務平台等)。
第三步：
運用運營商DMP服務平台開展數據發掘，歷經再生產加工深抗過敏分析解決，擁有基本肖像，就擁有精確顧客，可是每一個檢索小孩考試成績降低的就全是意向客戶嗎?並不是，他有可能是教師，有可能是教育咨詢師。因此在每一個標志後邊都是有一個幾率數量。
第四步：
創建詳細肖像實體模型，對於每一個標志做多方面分析。就網址而言，進到的網址有木有申請注冊埠號，在網址等待時間，網址有木有營銷推廣這些都能夠做主要參數設置。漸漸地詳細全部肖像，這也就是一些情況下，用戶畫像是在營銷推廣全過程中漸漸地健全的。
第五步：
風險控制，非常簡單的風險控制便是抗過敏，除去比較敏感信息，另外獲得顧客受權。(目前市面上大部分代理公司也沒有風險控制或是風險控制名存實亡，這便會對協作公司產生不能預計的潛在性安全隱患)。
關於運營商大數據如何進行獲客，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
④ 大數據平台招商怎麼做
1.區域經濟分析
依託強大的數據能力，結合大數據，從宏觀、中觀、微觀多角度展示區域經濟全景態勢，輔助政府制定產業發展政策，監控經濟運行情況
2.產業招商地圖—明確優勢產業分布在哪？
優勢產業分布：根據區域戰略規劃和產業發展需求定製化繪制的產業地理信息圖系，描繪了區域發展營商環境和所重點關注的產業和技術的分布與趨勢
3.產業鏈分析—客戶在哪？
避免盲目招商，定位目標企業
依託人工智慧的產業鏈分析形成「一圖」+「一庫」，迅速摸清家底
撼地大數據已形成面向政府、園區、企業、金融機構的產業智能綜合服務體系，為產業發展和運營提供綜合解決方案。
⑤ 精準大數據如何獲取精準客源
大數據獲客是近幾年興起的企業獲客方式，主要是針對2B企業的，幫助銷售挖掘精準企業客戶資源。
這類大數據獲客平台，爬取整理了全網的企業數據信息，並且自動進行數據清洗，每日動態更新，過濾掉無兄和效過期的信息，有效率比較高。
最重要的是可以根據局李不同行業的目標客戶畫像，設置篩選條件，精準篩選出企業的目標客戶名單，對於銷售型企業拓客來說是非常高效的，還可以降低整體獲客成本。
現在科技這么發達，獲取客戶信息的渠道也是多樣化桐塵遲的，只要在軟體上輸入你需要的客戶行業跟地區，精準的客戶手機號就能一鍵提取出來，並且一鍵導入通訊同步微信好友，客源的問題解決了剩下的就是跟客戶談生意了。