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数据驱动大数据，实现市场场景化。

2021-10-17 15:27:00 来源：网络整理作者：管理员

在移动互联网迅猛发展的背景下，用户的网络活动所产生的海量数据，将会对消费者和企业的行为带来诸多的改变与重塑。一方面，消费者的个性化需求不断凸显，已成为企业商业行为的主宰者；另一方面，企业对消费者的特征偏好不再陌生，将日益聚焦于挖掘海量数据背后的价值。以互联网公司为代表的很多企业，已逐渐觉察到大数据精准营销所带来的商业价值，不断思考如何通过对海量数据的有效整合和充分利用，准确地分析用户的特征和偏好, 了解用户此时此地所需所想，挖掘产品的潜在高价值用户群体，帮助企业找到最精准的受众，实现市场营销的精准化、场景化。电信运营商作为数据宝矿的生产者，拥有其他企业无法企及的海量数据资源，也在不断探索基于大数据的新产品与应用，充分挖掘企业的数据资产价值，推动电信运营商在移动互联时代的产业升级和战略转型。今天，笔者将结合团队近期开展的一些大数据应用工作，和大家分享如何进行数据驱动式的市场精准营销。

精准营销，和客户谈一场不分手的恋爱

世界那么大，不管你是高富帅，还是矮搓穷，总会有一个人在默默等你。世界那么大，不管是逼格很高的奢侈品，还是性价比至上的淘宝仿品，总会有人愿意买单。每个产品都有它的特色，每个客户都有他的偏好，精准营销就像谈恋爱，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的客户群体，让顾客能够一见倾心、二见如故、三定终生，实现产品功能、用户偏好和用户购买力等多维度的高度契合。

数据驱动大数据，实现市场场景化。

精准营销是大数据落地应用的一个重要场景，在细分市场下可快速获取潜在用户并提高市场转化率，堪称“获客神器”。它的本质是根据用户在不同阶段的身份属性，结合用户特征和偏好，进行不同目的针对性营销活动，具体包括潜在客户挖掘、价值客户转化、存量客户互动和流失客户挽留等。其中，潜客挖掘和客户挽留是精准营销的重中之重，也是本文所讨论的重点。

大数据精准营销模型构建

基于大数据挖掘的精准营销模型包括数据层，业务层和应用层等，其中，业务层包括用户画像和模型构建两部分。该模型基于可采集的全量数据源，从人口属性、金融征信、通信行为、兴趣偏好、APP偏好、常驻区域等维度构建用户的全息画像，基于对存量用户的历史数据挖掘出的典型特征，构建预测模型来输出产品的目标用户群体，并通过模型置信度以及预测效果的评估对模型进行修正，最终得到目标客户群体，为市场营销策略提供有效支撑。

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数据驱动大数据，实现市场场景化。

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