随着渠道和运营的成本越来越高,很多公司对于拉新和留存客户这个难题都感到头疼,传统的营销方案已经很难达到令人满意的效果。

此时一套预测性的营销方案也许可以帮你用最少的支出,找到最精准的用户。

然而想要做好精准营销并不是一件容易的事。今天小编准备了满满干货,教你如何一步步做好精准营销。

干货|关于精准营销,你一定得知道以下几点

大数据技术是预测性营销的基石

数据挖掘和机器学习助你拉新和留存客户

对于外部营销优化,我们可以通过机器学习内部客户的特征,结合word2vec,神经网络多种模型精准预测最可能转化的潜在外部客户。

对于内部营销优化,我们可以通过机器学习客户的行为特征,精准预测最可能活跃的客户,最可能购买的客户等。并且通过内部触达渠道刺激用户转化,A/B test,效果跟踪和持续优化等一站式解决方案提高内部客户的转化率。

拉新和留存是很多客户最关心的,可以通过数据挖掘和机器学习的方式提升效率,并且两者是有关联,通过内部留存每一步的跟踪和转化,我们可以刻画用户的精准画像,对不同分类的客户做不同刺激,预测可能转化的用户,并将特征记录下来,对外部的拉新数据能够重用。

以最常使用的电子邮件推送为例,以往只能盲目发送,消费者没反应就再发一次。导入大数据分析后,可以很精准地掌握消费者的打开情况,消费者没有点开阅读一定有原因,一种策略是规划促销活动,再次发送给没点开的消费者,观察哪些消费者对促销内容有反应,不断回馈修正。

还有一种策略是建立每个消费者的消费习惯周期,比如顾客A是每隔30天购买,顾客B每隔60天购买,那么通过建模,第30天是顾客A的最可能购买点,之后购买概率衰退,最好在30天前的那一周发送电子邮件提醒刺激。如果太早提醒还没发现,太晚又错过了。因此在适当的时机,营销才能事半功倍。

总之,客户的资源有限,如何将人、时间、金钱等资源得花在刀刃上?通过数据进行有效资源分配,可以降低营销预算,只要在关键购买点触动他们,就可以达到很好的效果。但是对于即将流失的顾客,就应该投入相对高的营销预算,产生资源最大化的效果。

三种预测营销的可选择方案

关于预测营销的技术能力,有几种选择方案:

1 使用预测分析工作平台,然后以某种方法将模型输入活动管理工具;

2 以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商;

3 评估并购买一个预测营销的解决方案,比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

但无论哪条路,都要确定三项基本能力:

1 连接不同来源的客户数据,包括线上,线下,为预测分析准备好数据 ;

2 分析客户数据,使用系统和定制预测模型,做高级分析 ;

3 在正确时间,正确客户,正确的场景出发正确行为,可能做交叉销售,跨不同营销系统。

营销领域的六种模型

RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

干货|关于精准营销,你一定得知道以下几点

参与倾向模型

预测客户参与一个品牌的可能性,参与定义可以多元,比如参加一个活动,打开电子邮件,点击,访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测,是增加还是减少活动。

钱包模型

就是为每个客户预测最大可能的支出,定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型,如果当前的总目标市场比较小,但未来可能很大,就需要去发现这些市场。

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价格优化模型

就是能够去最大限度提升销售,销量或利润的架构,通过价格优化模型为每个客户来定价,这里需要对你想要的产品开发不同的模型,或者开发通用,可预测的客户价格敏感度的模型,确定哪一块报价时对客户有最大的影响

关键字推荐模型

关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度,预测客户对什么热点,爆款感兴趣,营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。

预测聚集模型

预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

内外闭环一体化精准数字营销

讲到这里,小编就不得不说一说Datatist大数据家了~

Datatis作为国内预测营销云第一家,专注于用大数据机器学习技术自动支持企业的智能决策和商业优化。 我们产品融合内外海量数据,深度挖掘和学习客户行为画像特征,通过预测和优化技术,提供内外闭环一体化精准数字营销,个性化产品定位和智能决策支持。

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Datatist专注于用大数据机器学习技术自动支持企业的智能决策和商业优化。

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