首先，用户画像

　　用户画像是一种抽象的标签用户模型，它基于用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息。以下尺寸包括：

　　用户固定特征：性别、年龄、地域、文化程度、生辰八字、职业、星座。

　　用户的兴趣特征：兴趣爱好、使用应用、网站、浏览/收藏/评论、品牌偏好、产品偏好。

　　用户的社会特征：生活习惯、婚姻、社会/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成

　　消费者特征：收入状况、购买力水平、产品类型、购买渠道偏好、购买频率。

　　用户的动态特征：时间、需求、你要去哪里、周围的商家、身边的人、新闻活动。

　　如何生成用户的精准画像，大致可以分为三步。

　　1.收集和整理数据：已知预测未知。

　　首先，你必须掌握复杂的数据源。包括用户数据、各种活动数据、电子邮件订户、在线或离线数据库以及客户服务信息。这是一个累积数据库；这是收集网站/app用户行为数据最基本的东西。例如，当您登录到该网站时，它的cookie总是驻留在浏览器中。用户点击操作时，点击位置、按钮、赞、评论、粉丝，即可访问路径。你可以识别和记录他/她的所有浏览行为，然后继续分析关键词和观点的页面，分析他的短期需求和长期利益。你也可以得到其他党的工作、爱好、教育等信息。通过分析一个朋友圈，比填写的表格更全面真实。我们利用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，既能巩固老会员，又能分析未知的客户和需求，进一步开拓精准营销市场。

　　2.用户段：分割图片标签

　　描述是最基本的统计分析方法，统计数据分为数据描述和指标统计两部分。

　　描述：用来制作数据的基本信息，包括数据、范围和数据源总数。

　　统计学：建模分布，对比，预测指数。这些通常是一些数据挖掘的数学模型，如回复率分析模型、客户倾向模型等。这样的群体用提升图告诉你如何用分数法有更高的接触和转化。

　　在分析阶段，数据会转化为影响指数，进而可以“一对一”精准营销。比如80客户喜欢在新网10点买菜，晚上6点回家，在附近吃日本料理。我会有一些标签，比如“80”、“料理”、“日本料理”等等，贴在消费者身上。

　　3.发展战略：优化与调整

　　使用用户画像后，可以清楚地了解需求。在实践中，你可以深度运营客户关系，甚至找机会漫游口碑。比如上面的例子，如果有日本餐厅推荐的生鲜折扣券，营销人员会提交产品的相关信息，对这个消费者的手机进行精准推广；对不同的产品发送建议，继续满足调查，跟踪代码确认等。掌握客户的行为和偏好。除了客户所在的部门，营销人员还观察对比前后不同时间段的增长率和成功率，以确认整体经营策略和方向是否正确；如果效果不好，应该用什么策略。重复错误并调整模型进行循环优化。

　　这个阶段的目的是提升价值，然后根据客户的需求进行精准营销，最后跟踪客户的反馈，完成闭环优化。

　　我们从数据集成、数据聚合和数据分析开始。数据分析和挖掘还是有一些区别的。数据分析的重点是观察数据，简单的统计数据，看看KPI的成因。数据挖掘从细微和模型的角度研究数据，从学习集、训练集发现知识规则。

　　第二，数据细分受众

　　在《颠覆营销》这本书里，你可以引用大家都在思考的问题：如果你计划收集200份有效问卷，你需要发出多少份问卷才能达到这个目标？预计预算和时间是多少？

　　之前的方法是：网络问卷的评价在5左右？Ecofovery，你要确保收到了200份问卷。你必须要有20倍的发送量，也就是发4000份问卷，如果能在一个月内回收，就是不错的业绩。

　　但现在不同了。在进行大数据分析的3小时内就不一样了。您可以轻松实现以下目标：

　　准确度1？F VIP客户

　　发390份问卷，全部收回。

　　3小时内发35份问卷？使用时间

　　回收数量超过86？f的问题数在5天内恢复。

　　需要的时间和预算是10？想起过去

　　问卷后35 3小时如何恢复？这是因为数据是“一对确定性”。利用数据，A老师最有可能在那个时间点打开邮件。

　　比如有的人会在工作场所开邮箱，但如果是汽车，就没时间填答案，而接受公共交通的人，在上班玩的时候填答案的可能性很大。这些都是数据细分受众的好处。

　　第三，预测试。

　　“预测”可以让你专注于一小组客户，但这组客户可以代表特定产品的大多数潜在买家。当我们收集分析用户画像，就可以实现精准营销。这是最直接最有价值的应用。广告主可以向用户发布广告，以便访问用户、搜索广告、展示社交广告和移动广告等营销策略、营销分析、营销优化、一站式营销优化。后端CRM/供应链系统完全可以提升ROI。

　　先说营销时代的变化。传统企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品满足传统消费需求为核心，已经进入“营销2.0”，以社会价值和品牌为使命。你无法完全准确地满足个人需求。在投入营销的数据时代3.0，我们必须对每一个消费者进行个性化定制，进行一对一营销，甚至精确计算交易转化率，提高回报率。颠倒大数据下的经典营销4P理论：产品(product)、价格、场所(channel)、推广(promotion)、置换是新的营销4P概念：目的、存在(participation)、邻近、合作(cooperation)。大数据时代，线上的地域竞争边界早已被用来从客户的实际交易数据中预测下一次购买时间，而不是高级的预言能力。3.0倍营销关键词是“预测”。

　　营销可以让你专注于一小群客户，他们可以代表特定产品的大多数潜在买家。在过去，我们可以看到数据可能是被动的，但预测营销强调的是决策价值，比如购买时间。你应该看到最后的购买日期，但是购买时间，看未来的生存概率，最终会产生客户生命价值(CLV)。预测营销产生了一种新的数据驱动的营销方式，以客户为中心，其核心是帮助企业从产品或渠道转型。

　　第四，精准建议。

　　大数据的最大价值不是后期分析，而是预测和推荐。以电商为例，“精准建议”已经成为大数据改变零售业的核心功能。比如在个性化推荐机制上，大部分服装订单网站都采用用户和款式数据编辑的人工推荐模式，缝修的不同情况也结合了机器算法。推荐。这些客户提供身材比例、主观数据、销售记录的交叉核对，挖掘出每个个体专属的服装推荐模式。这种一对一的营销就是最好的服务。数据整合改变了公司的营销方式。现在这个人没有积累的经验，建议依靠消费者行为数据进行推荐。未来销售人员将不再仅仅是销售人员，可以和人类一起推荐专业的数据预测，升级为咨询师销售的商品。

　　技术工具

　　预测营销技术能力有几个选项：

　　1.使用预测分析平台，然后通过某种方式将模型输入到活动管理工具中；

　　2.退出市场服务商，拥有预测活动分析的权力；

　　3.评估和购买营销解决方案，如预测营销云和多渠道活动管理工具。

　　但无论哪种方式，你都必须确定三个基本功能：

　　如蜜蜂技术采集设备：

　　1)连接来自不同来源的客户数据，包括在线的、关闭的以及准备预测和分析数据；

　　2)分析客户数据，利用系统和用户自定义的预测模型进行高级分析；

　　3)在对的时间，对的客户，对的场景是对的，你可以交叉销售，可以跨不同的营销体系。

　　6.预测模型

　　RFM模型(最近消费R，消费频率F，消费m)或许可以用来预测客户购买的可能性，但该模型的应用是有限的，其本质是一个测试计划，没有统计和预测的基础。“过去的成就不能保证未来的业绩”，而RFM只关注过去，不把客户当前的行为与其他客户进行比较。这并不能在购买产品之前识别高价值客户。我们的关键预测模型是在最短的时间内对客户价值产生最大的影响。以下是其他一些模型参考：

　　参与趋势模型，预测客户参与品牌的可能性，参与定义，比如参与活动，打开邮件，点击访问页面。该模型可以确定电火花加工的传输频率。并预测趋势是增加或减少活动。

　　钱包模型预测每个客户的最大支出，最大支出定义为单个客户每年购买产品的最大支出。然后看增长模式。如果目前的目标市场比较小，但未来可能很大，你就需要找到这些市场。

　　价格优化模型是一个使销售量、销售额或利润最大化的框架。价格优化模型为每个客户设定价格。在这里，你需要一个不同的模式来开发不同的产品或共同的和可预测的客户。价格敏感型，报价时对客户影响最大。

　　关键词推荐模型，关键词推荐模型可以通过预测客户的在线行为和购买记录来预测其对内容的喜爱程度，并预测客户的热点、爆款和营销人员利用这种预测结果来确定特定客户的决策内容营销主题。预测聚合模型，预测聚合模型如何预测哪个类将被分类。