大数据下的精准营销案例（解读大数据精准营销到底是什么）

精准营销概述：精准营销最(zui)大(da)的大数的精读大到底优点在于“精准”，即在(zai)市场细分的据下精准基础上(shang)，对不同消费者进行细致分析，准营确定目标对象。销案精准营销的例解(jie)主要特(te)点有以下几点。

• 精准的数据客户定位是营销策略的基础。

• 精(jing)准营销能提供高效、营销投资高回报的大数的精(jing)读大到底个性化沟通。过(guo)去营销活(huo)动(dong)面对(dui)的(de)据下精准是大众(zhong)，目标不够明确，准营沟通效果不(bu)明显。销案精准营销是例解在确定目标对象后，划分(fen)客(ke)户生命周期的数据各个阶段，抓住消费者的(de)营销心理，进行细致、大数的精读大到底有效的沟通。

• 精准营销为客户提供增值服务，为客户细致分析，量身定做，避免了用户对商品的挑选，节约了客户的时间成本和精(jing)力，同时满足客户的个性化(hua)需求，增加了顾客让渡价值。

• 发达的信息技术有益于企业(ye)实现精准化营销，“大数据”和“互联网+”时(shi)代的到来，意味着(zhe)人们可以利用数(shu)字中的镜像世界映射出现实世界的个性特征。

大数据精准(zhun)营销过程

（1）助力客户信息收集与处理

客户数据收集与处理是一个数据准备的过程，是数据分(fen)析和挖掘的基础，是搞好精准营销的关键和基础。

精准营销所需要的信息内(nei)容主要包括描述信息、行为信息和关联信息等 3 大类。

• 描述信息是顾客的基本属性信息，如年龄、性别、职业、收入和联系方式等基本信息。

• 行为信息是顾客的(de)购买行为的特征，通常包括顾客购买产品或服务的类型、消费记录、购买数量、购买频次、退货行为、付款方式、顾客与企业的联络记录，以及顾客的(de)消费偏好等(deng)。

企业要对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，就需要区分(fen)出不同的客户群。在实际操作(zuo)中，传统的市(shi)场细分(fen)变量，如人(ren)口因素、地理因素、心理因素等由于只(zhi)能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可(ke)靠的依据。

大(da)数据(ju)时代，利用大数据技术(shu)能在收集的海量非结构化信息中快速筛选出对公司有价值的信息，对客(ke)户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，使我们有可能深(shen)至(zhi)深入了解“每一个人(ren)”，而不止是通过“目标(biao)人群”来进行客户洞察和提供营销策略。

（3）辅助营销决策(ce)与营销战略设计

在(zai)得到基于现有数据的不同客户群特(te)征后，市场人员需要结合企业(ye)战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客(ke)户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个客户群制定个性化(hua)的营销战略，每个营销战略都有特定(ding)的(de)目标，如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，以及采取措施防止客户流失等。

（4）精准的营销服务

动态的数据(ju)追踪可以改善用户体验(yan)。企业可以追踪了解用(yong)户使用产品的状况，做出适时的(de)提醒。例如，食品是否快到保质期；汽车使用磨损情况，是否需要保养(yang)维护等。

流(liu)式数据使产品“活”起来，企业可(ke)以随时根据反馈的数据做出方案，精准预测顾客的需求，提高顾客生(sheng)活质量。针对潜在(zai)的客户或消费者，企业可以通过各(ge)种现代化信息传播工具直接与消费者进(jin)行一对一的(de)沟通，也(ye)可以通过电子邮件(jian)将分析得(de)到的相关信息发送给消费者，并追踪消(xiao)费者的反应。

（5）营销结果反(fan)馈

在大数据时代，营销活(huo)动结束后，可以对营销活动执行过程中收集(ji)到的各种数据进行综合分析，从海量数据中挖掘出最有效的(de)企业市场绩效度量，并与企业传统的市场绩效度量方法展开比较，以确立基于新型数(shu)据的度量的优越性和价值，从而(er)对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，为下一阶段的(de)营销活动打下良好的基础。

大数据精准营销案例：中意人寿保险通过精准营销方案，销售额提升5%

客(ke)户背景：

中意人寿保险成立于2002年(nian)，是中国加入世界贸易组织后首家获准成立(li)的中外合资(zi)保险公司。目前中意人寿注册资本37亿元，总资产700多亿元，100余家(jia)分支机构遍布全(quan)国。2019年销售总额168亿元，利润总(zong)额20亿元。

实施过程：

1、建立大(da)数据(ju)平(ping)台，建立集团的(de)企业级数(shu)据中心

实(shi)现集团数据资源（结构化、半结构化和非结构化数据）的归集、整(zheng)理、加工和分析，利用数据相关技术建立数(shu)据应用(yong)模型，为全网提供决(jue)策(ce)支持、产品创新等提供服务。

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