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客户画像营销方案模板(10篇)
时间：2023-02-28 16:00:42
导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇客户画像营销方案，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。
篇1
超越对因果关系的渴求
取而代之关注相关关系
我们不仅要知道“为什么”
更重要的知道“是什么”
导读：
庞大的数据中到底蕴藏了什么价值？它的存在又有什么意义？这就要看企业如何利用它。数据中所包含的信息有很多，信息是流动的，也是变化的，企业只有获得动态信息才是最有商业价值的
大数据时代的来临
维克托・尔耶・舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据时代最大的转变就是超越对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说，我们不仅要知道“为什么”，更重要的知道“是什么”。
继互联网兴起之后，大数据应用已经成为企业趋之若鹜的下一个热门话题。在消费者的数据量成几何级数增长的时代，全新的商业机遇正在蓬勃的酝酿中。那么我们应该如何利用大数据这个强有力的工具来更好的服务消费者？要回答这个问题，我们首先来看一下企业的本质。
其实每个企业都只有两面：供应面和需求面。供应面是企业如何完成产品或提供服务，属于企业可以控制的一面，在这个面上企业的重点是控制成本和提高效率。需求面是企业无法掌控的，我们可以尝试所有的方式去接近客户，但最终是由客户或消费者决定是否对我们提供的产品感兴趣。客户购买符合自己需求的产品是由于喜欢企业推出的广告，还是产品的价格有吸引力，或者口碑传播，或是这些因素兼而有之，还是可能有上百种因素共同影响？这方面孰因孰果始终很难确定。
既然需求面无法掌控，同时企业又必须去了解消费者的偏好，那么对消费者进行研究就是我们分析需求面的重中之重了。传统的消费者研究方法，例如问卷调查，最大的问题就是以几千人的信息作为营销决策的依据，以偏概全。而大数据工具可以做到用几亿消费者的信息来分析，并且对任何一个消费者的特征都可以做出单独画像，甚至可以做到比消费者自己还要了解自己的需求和心理预期，从而真正实现对消费者的精准+个性化+互动的营销。
大数据的商业价值在哪里
对于普通人来说，大数据似乎相距甚远，但它的威力无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示；电信公司追踪客户行程动态，区域化推送有关旅游或商务信息；航空服务公司适时发送航班延误信息……这些都与大数据有着千丝万缕的关系。
有统计显示，过去两年里全球积累的数据量超过以往所有历史的总和，并且还在以每年40%的速度增长。也就是说，全球的数据总量每两年就可以翻一番。
庞大的数据中到底蕴藏了什么价值？它的存在又有什么意义？这就要看企业如何利用它。数据中所包含的信息有很多，而最具商业价值的就是和消费者相关的信息。如果可以搜集到精准的消费者信息，那么就可以为他们定制更加个性化的服务。当然，不是所有的消费者数据都视如珍宝，姓名、性别、年龄，甚至收入，都算是过时的信息。说其过时，并不代表它们没有价值，而是诸如此类的基本信息很容易获得。信息是流动的，也是变化的，企业只有获得动态信息才是最有商业价值的。动态信息可以帮助企业了解顾客的消费习惯，比如他们喜欢网购还是逛商场，喜欢白天购物还是晚上购物，他们的消费理念有什么区别，他们会在什么时候做出非理智的决策。
理想的精准个性化营销是什么
要想制定理想的精准个性化营销方案，企业必须掌握两点：一、通过大数据充分挖掘消费者的特征，对几亿的消费者描绘精准个性化的画像；二、合理地掌控和设计针对单个画像的方案。
了解用户个性，就是要为用户提供他们想要的产品和服务。首先，企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据；其次，把数据表现相同的消费者分为一类，依据消费者数据表现设计有针对性的方案。虽然方案的关键是有没有抓住最核心的数据，但另一个值得思考的问题是：通过数据分析所归类得出的人群类别太多，是否会导致管理成本增加，同时降低人员效率呢？
个性化分散的人群可大可小，大到一个有同样需求的人群，小到每一个消费者都是一个个性化需求个体。而过于分散的个性化方案，会增加企业的成本和管理的难度，所以要合理掌控和设计个性化方案。那是否需要考虑并不是所有提供的数据都应该将它们转化为方案？所增加的成本和实际收益是否成正比？如果成本的增加并没有换得更好的回报，那意义何在？
总之，实现个性化方案的最大难点，一是关键数据的可靠性，二是管理成本的可控性。具体来说，个性化服务设计的出发点就是对关键数据的分析，如果数据筛选和分析有误，那结果可想而知；个性化方案附带着各种成本的增加，比如数据管理。个性化方案在某种程度上只能以人群为单位，而非每一个消费者，同时必须考虑实际的成本投入和收益回报。
精准个性化营销怎么做
一、谁是你的目标消费者，现有的？潜在的？答案是：你不仅要寻找可以令你增加销量和利润的客户，而且要学会辨别哪些对你而言是最有价值或可能最有价值的客户，并在这个基础上估计现有客户和潜在客户的未来的终生价值。
二、收集和分析消费者的什么数据，动机？需求？为了让信息收集更有效，你需要深入了解你的目标客户想要什么、对什么感兴趣，并了解上述客户的心理。为此，你需要根据客户群体的需求或动机的相似程度寻找分类的方法，将客户分为不同的类别，打上标签。然后用大数据工具，帮助你预测客户会对你提供的哪些产品感兴趣，并探知客户内心的想法。
三、怎么找到消费者交流的渠道，搜索引擎，第三方数据？一般的传统方法，第一步是确认你想接触、关注、倾听、阅读以及使用哪些媒体，例如电视、广播、杂志、互联网。第二步是根据地理位置区分消费阶层，例如大多数中上层人士的居住地会集中在某些地区。而大数据工具可以帮你找到具体的单个消费者，可以通过你自己的网站，可以通过搜索引擎，可以购买外部数据库，可以借助广告网络和社交网络。这些数据都是人们访问时会留下并可以追溯的数据，可以更精准的对具体的个人特征进行画像。
篇2
随着互联网金融和电子商务的崛起，商业银行倍感压力，银行零售业务的不仅需要面临同业的竞争，也要面对来自互联网金融和非金融机构的冲击，银行营销管理正面临着严峻的挑战，这突出表现在以下几个方面。第一，在营销产品上，各个产品团队独立营销产品，尚不能站在客户角度提供综合化金融服务，产品组合营销少；第二，在营销客户上，对客户分群不够细致，缺乏对客户完整、立体、动态的画像，客户洞察深度有限；第三，在营销手法上，一味强调销售产品，没有营销和场景思维，缺乏对客户投其所好的个性化产品推荐；第四，在营销渠道上，线上线下渠道无法协同，营销线索转介不畅，导致丧失很多营销机会；第五，在营销规划上，无专门牵头部门负责营销整体规划，缺乏长远体系化考虑，基本上是“走一步算一步”；第六，在营销设计上，无法做到考虑客户、产品、渠道匹配的最优化，容易造成“重复营销、过度营销”，导致营销资源浪费，客户体验差，收益无法最大化；第七，在营销过程上，碎片化严重，人工干预多，营销效率低下；第八，在营销评估上，缺乏对营销过程的完整记录，无法做到效果的定量化评估；第九，在营销管控上，没有多层次的营销管控体系，上级无法监控、指导、督促下级营销工作；最后，在营销经验上，只是个别人有丰富营销经验，营销团队培养慢，不能做到系统化营销话术提示和优秀经验分享。
大数据驱动精益化营销的发展趋势
在大数据时代背景下，零售银行要赢得持续发展的空间，需要建立起符合现代金融竞争要求的营销体系，伴随着大数据技术的逐渐成熟，零售银行的营销理念也得到了加速发展，营销被赋予了新的时代特征，主要表现为以下几个方面。
营销决策数据化
精益化营销的核心在于营销的精准性，精准的客户需求分析、精准的市场细分与定位、精准的产品及服务组合以及精确的营销控制与考核。精准的本质在于营销决策用数据说话，例如领先银行通过建立客户细分、交叉销售、关联分析、流失预警、资金流向、客户关系网络等主题的分析，对客户进行深入洞察，通过决策模型的建立提高对营销决策的前瞻性、预见性和创造性，改变营销决策依靠专家经验或人为直觉，提升营销决策的科学性和有效性。
满足全量客群的全生命周期需求
运用客户细分和客户画像技术，建立不同特征的客群，对全量客群进行统筹经营管理他们的全生命周期需求，包括衣、食、住、行、游、医、玩等；转变银行“二八定律”传统的经营理念，只服务于20%的中高端客户；对于银行而言，既要服务好中高端客户，更要运用大数据的理念、依托强大科技能力服务好大众基础客户，更加关注“长尾”客户，通过提供差异化的综合金融服务进行全量客户的经营。
营销介入时机不断前移
按照消费者决策机制理论，客户对产品购买通常经历需求创造、需求认知引导、寻找信息、评估选择、交易行动和体验评价这几个过程。传统上大部分银行介入营销时机多为评估选择和交易行动的阶段，采用数据库营销、事件式营销或是实时互动营销方式进行营销。随着场景金融时代的来临，领先银行通过打造泛金融生态圈或与场景入口的公司合作，开展异业联盟方式，在需求创造、需求引导、需求认知、寻找信息的阶段开展营销，使得营销介入时机更加前置化，营销变得更加生活化、场景化和有很强的代入感。
营销渠道全天候立体化
互联网时代下，满足客户“体验式、碎片化”要求的营销模式成为赢得客户的关键。商业银行通过全渠道营销，将传统线下渠道和线上电子渠道进行无缝衔接，构建“线上+线下、人工+电子、推送+互动”的立体化营销服务体系，实现全客户、全渠道、全产业的营销协作，以满足顾客理财、咨询和社交的综合体验，客户对商业银行服务的需求将不被时间和空间限制，客户可以享受全程及时响应的全天候金融服务。
转型的致胜之道
为了抓住大数据时代给银行精益化营销带来的诸多创新机会，零售银行需要深化“以客户为中心”的战略，借助创新的技术和先进工具，配备专业化资源以实现营销转型。
全面深入的客户洞察
多样性客户信息的整合是客户洞察的前提，客户多维度细分与立体生动的客户画像是客户洞察的基础，客户分析模型是客户洞察的核心，它们彼此之间相互关联、相互依赖，是一个密不可分的整体。
多样性客户信息的整合是指在保证数据质量的前提下，银行除自身拥有的客户人口特征数据、交易数据外，尽可能多地采集客户在各个渠道与银行交互的数据，包括客户在银行网站、手机银行的浏览、点击数据，客服中心的客户交互数据等，适时引入外部数据包括社交媒体、电商平台、运营商数据，以获取客户更多消费、社交和生活信息。
多维度客户分群按照分群目的和数量的不同，通常分为战略分群、策略分群、战术分群和一对一分群。例如战略分群多以客户价值、客户生命周期或辅之以地域维度进行划分，分群数量控制在6～20个之间；策略分群基于行业经验和业务分析经验划分，数量一般在15～100个之间，例如客群、养老金客群、纯信用卡客群、跨境客群、海淘妈妈客群等；战术分群基于数据聚类方法及客户标签库，通常针对特定的营销活动或具体业务场景专门划分，数量通常较多，如沉默存款群、成熟高端投资群、积极投资理财群等；而一对一分群是指把每个客户为一个群，通过实时分析每个客户的特征，做到“千人千面”的个性化推荐的效果，达到最优的客户体验。再通过对细分客群进行人物画像，让业务人员更加直观、生动的理解分群结果，更有利于进行市场营销策略设计和用户体验设计。
客户分析模型是对客户信息的深度运用，利用专业的分析平台或模型实验室构建面向特定客群特定场景的分析主题，包括：高比例存款高价值客户流失预测分析、客群留存率提升分析、ETC客户获客分析、资金净流出客户的资金流向分析、电子支付交易行为路径分析、零资产客户激活分析、特定产品响应率分析、客户关系网络分析等。举例来说净流出客户资金流向分析，其分析方法是通过梳理出客户资金获取的不同场景，如高存款、基金赎回、工资流入等，对流出客户进行多维度画像，抓取到群体特征；同时建立客户交易关系圈，将不同业务场景下的资金流出情况进行分析，识别资金回流强弱关系，找到潜在的高流失高价值流失客户进行精准营销。再比如ETC获客分析，其分析方法是通过分析客户针对车的消费行为如加油、保养，再结合运营商的数据分析用车情况，有针对性做营销活动精准获取ETC客户。
高效自动化的营销闭环
构建高效自动化的营销闭环一方面解决了大规模部署多渠道营销活动的效率问题，另一方面将营销策划人员从大量的多方沟通中解脱出来，将工作重心转移到营销活动设计以及活动过程和结果的跟踪评估上。营销闭环包含分析洞察，活动设计，渠道执行和反馈评估四大环节，其难点在于实时地反馈渠道执行信息并进行多渠道的协同，以及对营销活动的过程和结果进行反馈评估。
零售银行在营销闭环上面的投入将在四个方面获得卓越的提升，第一，营销活动数量。3～5人的营销团队每年手工完成大约30个营销活动，以一次性的临时活动居多；而营销自动化带来的效率提升能帮助团队完成100个以上的营销活动，并且大部分是周期性的固定活动。第二，营销活动部署时间。一个活动的设计部署周期从以往5～10天缩短到2～5天。第三，营销活动转化率。将客户洞察结果融合到营销中，通过不断优化，将客户转化率由过去的0.2%～4.8%提升到6.2%～18.7%。
增强银行全渠道的营销体验
在互联网时代下，用户营销体验对于营销效果的提升起到越来越关键的作用，目前银行在渠道建设方面正由多渠道到全渠道方向发展，如何增强银行全渠道的营销体验是摆在银行急需解决的重要问题。其中个性化互动式触点营销、统一接触优化、O2O协同营销是提升全渠道营销体验的关键。
实现个性化互动式触点营销需要银行把握好每一次与客户接触的机会，如客户在网银登录，在手机银行上进行贷款计算器试算，向客服或大堂经理咨询产品情况等。根据客户接触银行各类渠道的特点，客户特征、接触历史、最新行为轨迹等，实时推荐适合最能满足客户需求的产品与金融服务，让客户感觉“知我所知”甚至是“替我所想”。
银行优质客户往往是各个业务条线争相营销的对象，过于频繁的信息推送会让客户感觉到过度打扰，这就需要对全渠道下所有活动进行统一管理，建立客户接触优化机制，包括建立对接触频次、免打扰规则、活动优先级、容量控制规则、客户渠道偏好、产品最适化等规则的设定，采用优化算法选取最适合营销信息传递给客户，同时保证银行整体利益最大化。
一旦客户对营销的反馈信息在相应的渠道被获取，抽取其中的有效的反馈作为营销线索，使得营销线索在柜面、网银、电话银行、手机银行、微信银行等之间无损转介，实现O2O协同营销，为客户提供统一的接触体验，让客户感受到在与同一个银行而不是多个银行进行互动。
营销系统生态圈建设
在大数据驱动精益化营销中，客户数据的可靠性、分析数据的精准度、营销方案的合理性、用户接触优化能力以及渠道的执行力都影响着最终营销效果。成功的营销活动背后一定是由一套完整的“营销系统生态圈”来支撑，它主要包括大数据整合平台、营销数据集市、大数据分析引擎、营销流程自动化引擎、营销实时决策引擎、事件侦测引擎。营销生态一体化系统并非孤立存在的，它必须与银行现有的数据仓库、ECIF、ACRM、OCRM、ESB、各渠道系统、核心系统等相关系统在整体架构层面进行定位、分工、整合和衔接，发挥银行营销一体化生态的协同效应。
同时应不断汲取和整合创新的数字化营销方式，包括采用DMP技术实现数字化精准广告投放、优化搜索引擎（SEO）营销、社交媒体营销、社群营销等技术实现方式，形成一套完整数字化营销生态体系，达到“营销无所不在”直至“化营销为无形”的效果。
集约化的营销运营团队
目前国内多数零售银行以产品销售为导向，在总行、分行、支行的三级组织架构下，营销相关资源都下放到分支行层面，分支行承担营销考核指标，总行主要把握营销政策、营销考核指标的制定和营销资源的投放。按此模式开展营销业务暴露出诸多弊端，如分支行业务与数据分析结合的人才严重缺失，营销以个人经验为主导，分析人员在获得数据和信息受限，无法利用总行全面数据资源和分析资源等。
因此，总行应构建灵活、敏捷的营销分析和营销设计团队，在人才培养方面注重数据分析专业技能和业务的结合能力。通过“小前台，大后台”的营销运营模式，发挥总行数据集中和分析能力优势，集约化管理零售客户数据、对客户深入洞察，并不断进行迭代和优化，全面提升营销效率和营销精准度。针对分支行的特色需求，在流程和系统功能上提供“绿色通道”，允许特色数据的导入和分析。
转型的路径选择
零售银行营销转型是一个复杂的系统工程，需要志在高远、科学规划、合理布局、分阶段分步骤地实施营销转型。不能一味地追求先进大数据分析技术，而忽略银行自身基础条件和业务价值释放的匹配程度，可以将零售银行营销转型划分为三个阶段。
营销转型发展期
发展期注重营销转型体系基础性工作建设，体现在业务层面开展营销转型战略规划，在行里形成营销转型方向与思路的统一认识；在数据层面搭建营销数据集市，客户标签库和事件库的落地；在客户洞察层面，对客户进行多维度细分，对核心客群进行用户画像，选择有典型意义的主题进行深入客户分析；系统层面建设自动化营销平台，打通典型几个营销渠道，开展营销方案试点工作将分析结果应用到营销当中评估营销活动的成效。
营销转型创新期
营销转型创新期在数据层面考虑营销数据集市的数据多样性整合能力的增强，补充行内非结构化数据；在客户洞察层面，对更多客群画像，对更多业务主题进行分析，持续满足零售银行对客户数据价值的深入挖掘；在系统建设上，将更多的线上和线下的渠道打通，形成立体化的全渠道营销网络，引入实时决策引擎技术，实现个性化互动式营销，引入营销优化模块，实现客户统一接触优化，给客户带来更为优质体验；在组织建设上，实现专人对特定客群进行全生命周期管理，比如养老客群、出国客群等。
篇3
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）17-0275-02
1概述
随着互联网技术普及与应用，全球数据生成量呈现爆炸式增长从开始的字节、经过KB、MB、GB发展到TB、PB，甚至EB、ZB级，大数据具有4V特征：Volume（数据规模大），Velocity（数据流转快），Variety（数据类型多），Value（数据价值大）。各行业将面临对海量数据的处理和分析，运用大数据技术挖掘出有价值的信息，将是行业发展面临的机遇和挑战。如今大数据在行业领域已经得到广泛应用，取得不错商业价值，如搜索引擎Google、电子商务平台阿里巴巴、亚马逊等。
麦肯锡咨询公司曾经预测：“数据，已经渗透到当今各行业领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。中国移动前董事长王建宙用两句话概括大数据对企业发展重要性：第一，企业利用大数据资源分析处理，运用分析结果，产生新的商业价值；第二，大数据改变了人们观察世界的方法，抽样样本从原来的片面、有选择和数量有限的样本到现在的全体数据、随机性的样本，这样产生的结果说服力强，具有代表性、可行性和实用性。
电信运营商采集到数据信息，这些数据来源广、数据类型丰富和关联性强等特性。有财务收入、业务发展量等方面结构化数据，还要涉及文本、图像、动画、音视频等非结构化数据。信息来源渠道有电子渠道、实体渠道及直销渠道等途径。有的来源于终端信息、位置信息、互联网行为、用户身份、网络信息节点、CRM信息及消费行为，也会涉及公众客户、政府客户、企业客户和家庭客户。如何充分利用这些大数据，挖掘分析更大的价值，提高运营商经济效益，笔者重点就如何充分利用大数据在电信行业市场与精准营销和客户关系管理两个方面进行分析。
2市场与精准营销
电信运营商通过各种商业化平台采集到大数据，通过数据分析，可以洞察客户的消费心理与消费行为，可以帮助企业定位合适的客户，选择合适的推广内容和渠道、优化产品质量。
2.1客户画像
客户画像就是对客户信息进行标签化，分析客户行为、生活、消费习惯，为企业提供精准的用户群体和用户需求等信息。客户画像是大数据运用的根基所在，一个完整用户画像有战略解读、建模体系、维度分解和应用流程四个阶段。而电信运营商可以根据客户基础属性、位置信息、互联网行为等丰富的数据资源，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为和上网行为标签，并借助数据挖掘中关联规则分析、聚类算法分析、RFM模型（Recency最近一次消费、Frequency消费频率、Mone-tary消费金额）等手段对潜在客户进行分群，完善客户的360度画像，提升广告投放的精准度。
2.2关系链研究
关系链研究就是大数据之间关联分析，通过大数据之间关联性，寻找商机。电信运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为和社交圈等数据信息，开展交友圈交往信息，通过社交网络对用户进行分析，通过大数据分析方法发现朋友圈关键人员，如家庭、政治和企业的重要客户，寻找圈子营销机会。为提高营销精准度，假设通过朋友圈大数据分析有很多高流量的用户，我们就可以向这部分群体推荐4G套餐业务，还有在这部分高流量用户群体中，发现有异网用户存在，我们就可以向这类人群推广4G业务，从而把异网高流量用户引导我们的网络，从而扩大消费群。
2.3精准营销和实时营销
精准实时营销就必须依靠先进的技术手段实现，就是在合适时间和合适地点给合适用户推荐合适的内容及产品。首先对客户特征的深入分析，建立客户基本信息、资费套餐、终端设备类型等信息，然后在网络上精准匹配，满足客户需求基础上选择合适时机，合适方式推广合适产品，实现精准营销。可以根据用户终端偏好、合约机到期时间、消费能力等信息，及时捕捉特征时间，从而预测客户购买需求，通过短信、呼叫和营业厅等渠道投放营销广告。在精准营销方面，英国O2免费推出WiFi服务就是一个例证，该服务积累更多用户，收集大量用户数据，是运营商做媒体广告和营销的基础。
2.4个性化推荐
为进一步提升客户体验和感知，以适应市场需求，通过观察客户数据，预测客户行为关联性，为客户提供个性化服务和营销方案。利用客户终端信息、消费特征、行为习惯和交友圈等客户数据仓库，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制；或在应用商城、电商平台和社交网络实现个性化推荐。
3客户关系管理
3.1客服中心优化
客服中心是运营商和客户接触最多的部门，拥有大量的客户呼叫行为和需求基础数据。运用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径和等候时长，并关联客户历史接触信息、业务特征、客户机型等数据，在客户投诉智能识别系统，运用大数据进行智能语义文本分析，识别热点问题及用户情绪，及时预警和优化，降低客户投诉率，每年节约成本达到数百万。
3.2客户生命周期管理
篇4
一、引言
“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销 （有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具 针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI），这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
二、大数据营销概述
当代社会对互联网的普及及网络应用技术的快速发展，使得用户网络浏览的痕迹能够被分析、追踪等，企业或第三方服务机构为寻求咨询、策略、投放等营销服务而使用这些数据的行为，被称为大数据营销。大数据被喻为与蒸汽、电力、石油一样的重要自然资源，它改变了人们思考、决策和行动的方式，使社会变得更加智慧，使企业营销决策更加优化，被企业视为未来竞争优势的基础。
三、基于大数据的精准广告推荐平台
1、方案综述。针对互联网广告宣传需求多样化、客户行为碎片化以及渠道投放效果等变化趋势，建立以精细客户画像、智能精准推送、释放客户价值，融合用户、媒体、广告商为一体的互联网广告智能推荐平台。通过用户需求快速挖掘、用户信息安全保障以及互联网广告精准投放为核心建立适合大数据价值变现的互联网广告营销服务新模式。借助自身大数据分析系统和优势，搭建DMP客户画像平台，分析结果与互联网广告市场及公司对接，从而建立从“用户数据分析广告受众定位广告投放受众互动业务办理广告效果评估”的新型闭环广告整合运营平台。
2、精细客户画像。利用开放式大数据平台（平台计算资源+脱敏数据资源），实现合作方模型的加载、处理，输出个体（设备/人物）标签值。通过DMP平台的K-V接口提供高并发低时延的实时标签查询服务，标签内容来源于数据挖掘合作或独立第三方标签。标签结果数据分为两种：1）离线标签结果数据：移动和第三方合作方算法模在大数据平台分析处理脱敏离线数据后获取的离线标签结果，离线标签结果通常基于用户长时间的互联网行为习惯的积累。2）实时标签结果数据：移动或第三方合作方算法模型在大数据平台分析平台脱敏实时数据后获取的实时标签结果 ，实时标签结果通常基于用户较短时间（分钟级别或小时级）互联网行为的标签化描述。
3、精准投放。通过广告主和消费者行为以及独特的关键词自动定位技术来相匹配的相关词义和关键词，利用关键词定位可以帮助客户优化广告的效率，从而使广告转换率最大化。采用的协同过滤推荐算法针对用户的标签提出一组简洁有效的标签标准化方法在用户的新浏览行为聚类标签与标准标签之间形成映射关系，采用用户对标签的差异评分，以解决即时标签中存在的语义模糊、品牌差异等问题；使用标准化标签和用户的浏览行为作为建模数据，利用基于向量空间模型的表示法建立用户的偏好模型，保证用户偏好模型的质量；采用的用户的即时偏好算法和基于用户偏好模型的改进的推荐算法，能更准确地跟踪用户的实时兴趣，保证推荐的内容就是用户正需要的内容，以提高营销推荐的命中率。
4、实时竞价。实时竞价中整个涉及用户购买的所有数据信息都需要DMP底层提供。广告推荐平台通过对卖方提供的数据进行抽取、过滤、清洗、加密、分析、存储后，将卖方与买方的需求进行关联和匹配，并实时匹配买卖双方出价数据，支撑双方实时竞价。广告推荐平台会提供科学的精准算法及规则依据来协助买方（客户）和媒介执行机构（卖方）来判断何种用户才是高质量的，从而使广告推广的效果更加高效和精准。广告推荐平台除了提供用户基本属性如手机号、年龄、省市、职业、性别等基本属性之外，还特别关注用户互联网行为数据，包括位置行为、上网搜索行为、网页浏览行为、上网偏好、上网时间、活动轨迹等，通过大数据分析统计及算法建模后，提供用户精确化的互联网行为标签库。
结束语：大数据时代企业的营销管理模式正面临着机遇和挑战，企业在大数据环境里会不断地创造和革新出新营销模式和营销思维，它们符合时代的发展。利用数据驱动的广告策略，将数据提升到营销之前、之中来，就可以将效果监测转变为效果预测，让广告呈现在感兴趣的用户群体面前，实现真正意义上的精准营销。
参 考 文 献
篇5
2、与目标人群购买相关，具体到某个购买阶段(“BuyingStages”)。
3、讲一个故事，贯穿于整个客户体验流程(“CustomerJourney”)。
4、有明确的行为激励，指导受众的下一步行动。
5、根据渠道(微博、微信、博客等)不同有相适应的组织形式和表现手法。
6、有明确的营销目标。
7、通过有策略的设计，实现可衡量的营销效果。
8、保证高质内容的同时，又能高效、有效地生产。
用有价值的、持续且相关的内容来解决用户的问题和担忧，不仅给内容带来有效的传播，也培养了受众对品牌的信任和忠诚度。品牌通过为受众持续性地生产高价值的内容，才能在用户心中建立权威。
你现在为品牌做的内容营销，这些特点具备了吗？不着急，现在我们距离成功还有(N*一步)之遥，首先你应该像一个战略家，做好内容营销的前期规划。以下的七大步骤供参考：
一、购买人群画像
人群画像是从你的众多购买者中抽象出来的典型客户的形象，在形成这些角色的过程中，你将更加深刻了解到你的客户是谁，明晰你的受众的关注点、消费偏好和目标，从而可以学会如何更好对展开你的营销活动。
为什么需要人群画像?
1、帮助你明确你的品牌需要何种内容，制定内容组织策略。根据人群画像的类型切分你的内容，明确品牌针对哪一类人群已经有足够多的内容供给，而哪些人群需要你提供更多内容。
2、它决定了品牌内容的调性、风格。不同类型的受众喜欢不同的表达方式，用TA(TargetAudience)的Style与TA交流更容易引起共鸣，人群画像让你找到最适合TA的风格。
3、基于人群画像，你将更有目的性的规划内容主题。你的受众关心什么，往往是个多维的复杂问题，抽象的人群画像让你更清晰的理解受众的核心诉求。
如何刻画画像？
通过直接调研消费者、潜在客户，或者采访与消费者直接接触的人，如公司销售团队、服务团队、经销商等，全方位了解自己服务的客户，从而刻画出完整的人群画像，以下几个维度可能是你需要重点关注的：
1、背景：目标人群的基础信息，包括公司、职务、兴趣等；
2、职业信息：重要的工作职责和内容，对目前工作满意和不满意的地方；
3、信息来源：目标人群通过何种途径获取信息；
4、挑战/痛点：面临什么挑战和问题，以及面对这些所表现的反应和情绪；
5、内容媒介偏好：对何种类型的内容、什么样的风格会感兴趣或引起互动；
6、购买过程中的角色：具体目标人群对于他人购买决策产生何种影响；
7、营销信息：希望直接传递给目标人群的品牌信息；
如果你的产品服务于几类不同客户，那你还需要刻画出多个人群画像，一般来说，4-6个形象是较为合理的选择。
当你将收集到足够多的消费者的信息后，不要妄想直接将这些数据一股脑扔给工作团队。请记住，我们的用户都是由一群活生生的人所组成，而非一堆生硬的没有情感的数据。当你将用户更加生动的展现在团队面前的时候，对于消费者的分析将会更加有效。因此，尽量将信息精简，构成成一个或多个能让整个团队容易记住的、更富人性化的形象，如果想达到这些效果，建议你的描述中包含以下几个方面：
1、目标人群的职责；
2、典型一天/一周/一个季度的常规生活；
3、目标人群的性格；
4、最大的挑战；
举个例子，你的公司是卖软件的，解决企业社会化营销问题，那么你的一个典型客户可能是这样的：Emily，社会化营销经理，活泼开朗的女孩，主要负责运营和管理品牌社会媒体渠道，她需要和负责品牌推广、公关、内容，以及销售的同事合作共事，在典型的一周工作中，将会监督公司各个社交媒体的内容和运营情况，与内部的设计团队、内容编辑团队，还有外部技术开发商，数据供应商沟通；最大的挑战是……
人群画像，一方面是信息和数据的有机组合，另一方面，她是一个活生生的人物角色。你是“神笔马良”。
二、绘制购买流程
购买流程依据不同行业属性会有一定的差异，这里主要介绍Market Profs提出的APA模型，以及电通提出的AISAS模型。
APA模型描述：意识Awareness、购买Purchase、拥护Advocate
意识阶段是潜在购买者，他们需要关于你的产品较为详细的信息；
购买阶段是建立品牌信任的过程，这个过程会通过他们对购买产品是否愉快或舒适来决定；
拥护，这个时候消费者对你的产品相当熟悉，这个时候需要提供更具创造性的信息给消费者。
AISAS模型描述：注意Attention、兴趣Interest、搜索Search、行动Action、分享Share
Attention阶段注重传播和到达，不管怎样你要让受众知道你；
Interest阶段，抓住目标人群的痛点，内容制胜；
Search阶段，让他们充分了解你，你需要做好品牌展示的基础建设；
Action阶段，尽可能降低准顾客的行动成本，避免不必要的流失；
Share阶段，贯穿于整个CustomerJourney的阶段，受众在任意阶段都可能产生分享行为；你应该明确这一点，并设置简单参与的分享机制；
以上的两个模型仅供参考，你可以根据品牌自身的情况加以调整。完成了购买流程的绘制，你还应该了解这样的事实：消费者并非买了就买了，我们还需要对消费者进行持续的沟通和调查研究。根据消费者类型，你可以把他们分成新的(NewCustomer)，持续的(OngoingCustomer)和忠实的消费者(LoyalCustomer)。
新的消费者：需要用内容去活跃他们，激发有效的互动。比如在线问答、消费者社区交流。
持续性消费者：当你的内容开始取悦他们后，可以尝试提供更加详细的产品信息、官微、博客等让他们全方位了解你的产品，从而把一次性消费者转型为持续性消费者。
忠实消费者：他们会强烈支持你的品牌，并为你带来新的客户流。为了强化忠实消费者的口碑传播行为，有必要给予忠实消费者超出预期的奖赏。
通过对购买流程的绘制和消费者分层，将有助于你更有目的性的制定内容营销计划。
三、建立品牌形象
通过各种渠道来展现持续的影响力是很重要的，这就需要对自己的品牌形象进行定义。
不管你是在社交媒体上、博客上或者大众媒体上内容，你所书写的风格都将成为你品牌的形象，同时需要保持一致性，而且要考虑到内容所对应的用户需求。
我们将品牌形象分为以下几个部分，性格(友好、温暖、激励人心、好玩、权威等)，语调(私人、谦虚、诚实、直接、科学等)，语言(简单、复杂、严谨、专业等)，意图(传播、互动、告知、教育、娱乐、销售等)
确定你的形象后，需要保持风格一致，这有两个小tips：
(1)保持内容写作者风格的高度一致。你需要从一开始就注意这个问题，保证所有作者被有效的组织，以保证风格一致。在差异化明显的情况下，应该通过经常性的见面和交流，复盘和提高。
(2)让更多的人参与内容检查：每天都让内容团队在固定的时间，将计划的社交媒体、博客等渠道的内容，发送给跨部门的团队(PR、销售，甚至研发等等)，让他们有机会参与到内容检查的工作中。
四、团队内部头脑风暴
所谓头脑风暴(Brain-storming)最早是精神病理学上的用语，指精神病患者的精神错乱状态而言的，如今转而为无限制的自由联想和讨论，其目的在于产生新观念或激发创新设想。
以下是几个推荐的方法：
a、自由写作
准备一张没有任何点线元素的白纸，一支你喜欢的笔。设定手机的计时器，15分钟。
在白纸的顶部，用肯定句写下你要解决的问题，比如“我现在要制造一个多功能的时间机器。”
一字一句的大声说出这句话，目的是加深这句话在你大脑中的印象。开始计时，写下在你脑海中出现的任何内容，记得请忘记语法、语言、标点、拼写这些无关紧要的东西，还有那些现实中明显相关的，合理的、不合理的东西也通通不去考虑。
时间到。读出你所写的内容，绝妙的想法可能就隐藏在里面。
b、自由演讲
如果你对声音更加有感觉，你可以尝试自由演讲。它跟自由写作的流程一样，不同的是，你需要准备一个录影设备记录你的演讲内容。
唯一需要提醒的是：不要在意自己说的话有没有意义，跟着意识的自然流动，你只负责说。
c、关键词联想
列出与问题相关的关键词，基于关键词进行“自由写作”。
d、“门外汉”的头脑风暴
当你走投无路时，不妨让身处问题以外/专业以外的朋友帮你解决，有时会有意想不到的效果。
e、问题本身的头脑风暴
有时候找不到解决方案的原因在于，你并没有找到风暴的中心——关键问题，如果你连需要解决的问题都没界定清楚，谈何解决呢。这时候你应该进行一次针对问题本身的头脑风暴，找出并正确定义你要解决的问题。
五、选择合适的内容载体
内容的载体可以有很多种，如视频、电子书、信息图、档案、报告、滑动页面(H5或ppt)、案例研究、博客等。不同的载体会对不同人群和场合有完全不一样的作用，以下将简单对几种载体做剖析。
电子书：最常见的一种内容营销手段，特别是在B2B世界里。
目前最为常用的电子书格式是epub，能在pc端或移动端根据屏幕等自动调整，实现翻页，插图等功能，目前可以制作此类电子书的软件有sigil，escape，epubbuilder，epuSTAR等软件Sigil：跨平台的开源epub电子书编辑器，支持Windows、Linux和Mac系统。
epubBuilder:功能强大的epub电子书制作软件，多种格式导入.支持Stanza，Sony505，AdobeDE等多种阅读器。
EpubSTAR:可以利用现成的word文档(word97/2003/2007/2010)或纯文字的text文档，自动生成epub格式电子书。其特色是简单易学，一键转换，操作方便。
信息图(infographics):使用图片和文本的合并来呈现并简化复杂的信息，使得内容更加生动，营销人员一般采用这种载体来吸引消费者，简化信息，如说明书等。
HTML5：可以直接在移动端打开，交互性强，适用多种场景，制作成本视展示效果而定，受移动端接口限制性较大。现免费制作H5的平台有:
MAKA：有丰富的静态和动态模板样式，MAKA2.0已经上线，增加数据统计、在线支付等功能，操作更加人性化，平台稳定有保障；
秀米：支持动态模板，功能全面，案例详实丰富；
品趣：操作较为简单，适合刚上手尝试H5的同学；
视频：能实现多种功能，提高品牌知名度，回答问题，论证说明等。但是花费成本较高，周期较长，需要与其他载体相互搭配使用，发挥最大化效用。
菜鸟级玩家可使用Windows系统的moviemaker，ios系统可用iMovie，简言之就是将你的素材(图片和视频)做一定的拼接，再加上一些滤镜的效果，配上合适的音乐，并不涉及剪辑等烧脑劳动；
普通玩家可使用绘声绘影，操作简单，适合家庭日常使用，可提供完整的影片编辑流程解决方案、从拍摄到分享均可实现；
骨灰级玩家可使用Adobe公司的Premium，提供了采集、剪辑、调色、美化音频、字幕添加、输出、DVD刻录的一整套流程，并和其他Adobe软件高效集成，足以胜任在编辑、制作、工作流上遇到的所有挑战，并完成高质量的产品。
博客：是一个展示品牌的很好的平台，但是维持一个博客与其他载体存在一定的不同，你更需要考虑到品牌风格的一致性。
案例研究：一般来说最有说服力的故事来自于你最新的消费者，案例研究虽然是传统的内容媒介，但这并不意味着我们应该忽略其作用。最好的案例研究并非讲述产品，而是讲述你品牌的价值观。
六、内容“食谱”
每天我们都会推送大量内容给用户，但是你是否考虑过消费者接受到内容是会欣然接受，还是忽略，还是愤而拒之？因此，如何更好搭配自己的内容，以更加易于接受的方式呈现给用户，是十分重要的。如果我们可以将内容想象成一道盛宴，那么我们要给用户呈现的，是怎样一个食谱呢？
早餐：我们每天都要吃早餐，在内容营销中的早餐，指的是那些每天都推送给消费者的内容，这部分内容必须保证简单、易于消化、风格一致，目的是让消费者保持活力。
主食：这部分内容传递品牌的价值主张，应该占据你内容的绝大份额，必须将你的大部分精力花在这个上面，并用主要的营销渠道来推广和宣传。
蔬菜：蔬菜是为了让膳食更为营养和健康，时不时推送对用户有价值、富含维生素的内容，这些内容并非经常有产出，却是对消费者很有价值的内容。例如行业报告、商业洞察等，也是非常必要的。
甜点：甜点的存在将会让你的营销菜谱更加人性化，也会吸引更多“吃货”聚集到你的品牌上，尽情享受各种甜点美食。
调味品：想象一下，要是没有油盐醋，我们的菜将是多么乏味。内容营销同样需要类似的调味品，你可以通过设置与品牌相关的高难度挑战、具有争议性的话题等来刺激受众的味蕾，从而提高用户兴趣，你的内容阅读量和转发率的提高也是指日可待之事。
七、内容推送时间规划表
时间规划表不需要很酷炫，可以是一个共享表格，也可以只简单写在黑板上，重要的是这个日程表可以给你一个视角，让你检查所做内容的方向是否正确，时间是否可控，是要在几个月内完成还是一年内完成，总的来说，规划表可以让你达到以下目标：
有效组织：时间规划表不仅能让你对未来计划心中有数，也能对以前的营销记录了然于胸。
可视化：让团队成员清晰地了解需要做什么事情，有效实施多渠道营销战役的组织和管理。
权责分明：制定截止日期，并经常性翻阅，可以确保你和团队都对日期有明确的概念，减少不必要的繁琐工作。
以下是你在制定内容规划时间表需要考虑的几个问题和建议：
需求激发：内容是否能激发目标人群的兴趣？哪些内容最有可能能产生销售线索？
产品&市场：内容是否充分支持各个产品线的市场推广需求？
公共关系：内容是否与新闻稿、官方声明、品牌宣传相协同？
社会化：哪些内容能提高社会化媒体的用户活跃度？哪些能形成社会化传播？
不要承诺在预计最快的时间点完成任务，给自己留些余地，以防不可预见的突况。
篇6
2、与目标人群购买相关，具体到某个购买阶段(“BuyingStages”)。
3、讲一个故事，贯穿于整个客户体验流程(“CustomerJourney”)。
4、有明确的行为激励，指导受众的下一步行动。
5、根据渠道(微博、微信、博客等)不同有相适应的组织形式和表现手法。
6、有明确的营销目标。
7、通过有策略的设计，实现可衡量的营销效果。
8、保证高质内容的同时，又能高效、有效地生产。
用有价值的、持续且相关的内容来解决用户的问题和担忧，不仅给内容带来有效的传播，也培养了受众对品牌的信任和忠诚度。品牌通过为受众持续性地生产高价值的内容，才能在用户心中建立权威。
你现在为品牌做的内容营销，这些特点具备了吗?不着急，现在我们距离成功还有(N*一步)之遥，首先你应该像一个战略家，做好内容营销的前期规划。以下的七大步骤供参考：
一、购买人群画像
人群画像是从你的众多购买者中抽象出来的典型客户的形象，在形成这些角色的过程中，你将更加深刻了解到你的客户是谁，明晰你的受众的关注点、消费偏好和目标，从而可以学会如何更好对展开你的营销活动。
为什么需要人群画像?
1、帮助你明确你的品牌需要何种内容，制定内容组织策略。根据人群画像的类型切分你的内容，明确品牌针对哪一类人群已经有足够多的内容供给，而哪些人群需要你提供更多内容。
2、它决定了品牌内容的调性、风格。不同类型的受众喜欢不同的表达方式，用TA(TargetAudience)的Style与TA交流更容易引起共鸣，人群画像让你找到最适合TA的风格。
3、基于人群画像，你将更有目的性的规划内容主题。你的受众关心什么，往往是个多维的复杂问题，抽象的人群画像让你更清晰的理解受众的核心诉求。
如何刻画画像?
通过直接调研消费者、潜在客户，或者采访与消费者直接接触的人，如公司销售团队、服务团队、经销商等，全方位了解自己服务的客户，从而刻画出完整的人群画像，以下几个维度可能是你需要重点关注的：
1、背景：目标人群的基础信息，包括公司、职务、兴趣等;
2、职业信息：重要的工作职责和内容，对目前工作满意和不满意的地方;
3、信息来源：目标人群通过何种途径获取信息;
4、挑战/痛点：面临什么挑战和问题，以及面对这些所表现的反应和情绪;
5、内容媒介偏好：对何种类型的内容、什么样的风格会感兴趣或引起互动;
6、购买过程中的角色：具体目标人群对于他人购买决策产生何种影响;
7、营销信息：希望直接传递给目标人群的品牌信息;
如果你的产品服务于几类不同客户，那你还需要刻画出多个人群画像，一般来说，4-6个形象是较为合理的选择。
当你将收集到足够多的消费者的信息后，不要妄想直接将这些数据一股脑扔给工作团队。请记住，我们的用户都是由一群活生生的人所组成，而非一堆生硬的没有情感的数据。当你将用户更加生动的展现在团队面前的时候，对于消费者的分析将会更加有效。因此，尽量将信息精简，构成成一个或多个能让整个团队容易记住的、更富人性化的形象，如果想达到这些效果，建议你的描述中包含以下几个方面：
1、目标人群的职责;
2、典型一天/一周/一个季度的常规生活;
3、目标人群的性格;
4、最大的挑战;
举个例子，你的公司是卖软件的，解决企业社会化营销问题，那么你的一个典型客户可能是这样的：Emily，社会化营销经理，活泼开朗的女孩，主要负责运营和管理品牌社会媒体渠道，她需要和负责品牌推广、公关、内容，以及销售的同事合作共事，在典型的一周工作中，将会监督公司各个社交媒体的内容和运营情况，与内部的设计团队、内容编辑团队，还有外部技术开发商，数据供应商沟通;最大的挑战是……
人群画像，一方面是信息和数据的有机组合，另一方面，她是一个活生生的人物角色。你是“神笔马良”。
二、绘制购买流程
购买流程依据不同行业属性会有一定的差异，这里主要介绍Market Profs提出的APA模型，以及电通提出的AISAS模型。
APA模型描述：意识Awareness、购买Purchase、拥护Advocate
意识阶段是潜在购买者，他们需要关于你的产品较为详细的信息;
购买阶段是建立品牌信任的过程，这个过程会通过他们对购买产品是否愉快或舒适来决定;
拥护，这个时候消费者对你的产品相当熟悉，这个时候需要提供更具创造性的信息给消费者。
AISAS模型描述：注意Attention、兴趣Interest、搜索Search、行动Action、分享Share
Attention阶段注重传播和到达，不管怎样你要让受众知道你;
Interest阶段，抓住目标人群的痛点，内容制胜;
Search阶段，让他们充分了解你，你需要做好品牌展示的基础建设;
Action阶段，尽可能降低准顾客的行动成本，避免不必要的流失;
Share阶段，贯穿于整个CustomerJourney的阶段，受众在任意阶段都可能产生分享行为;你应该明确这一点，并设置简单参与的分享机制;
以上的两个模型仅供参考，你可以根据品牌自身的情况加以调整。完成了购买流程的绘制，你还应该了解这样的事实：消费者并非买了就买了，我们还需要对消费者进行持续的沟通和调查研究。根据消费者类型，你可以把他们分成新的(NewCustomer)，持续的(OngoingCustomer)和忠实的消费者(LoyalCustomer)。
新的消费者：需要用内容去活跃他们，激发有效的互动。比如在线问答、消费者社区交流。
持续性消费者：当你的内容开始取悦他们后，可以尝试提供更加详细的产品信息、官微、博客等让他们全方位了解你的产品，从而把一次性消费者转型为持续性消费者。
忠实消费者：他们会强烈支持你的品牌，并为你带来新的客户流。为了强化忠实消费者的口碑传播行为，有必要给予忠实消费者超出预期的奖赏。
通过对购买流程的绘制和消费者分层，将有助于你更有目的性的制定内容营销计划。
三、建立品牌形象
通过各种渠道来展现持续的影响力是很重要的，这就需要对自己的品牌形象进行定义。
不管你是在社交媒体上、博客上或者大众媒体上内容，你所书写的风格都将成为你品牌的形象，同时需要保持一致性，而且要考虑到内容所对应的用户需求。
我们将品牌形象分为以下几个部分，性格(友好、温暖、激励人心、好玩、权威等)，语调(私人、谦虚、诚实、直接、科学等)，语言(简单、复杂、严谨、专业等)，意图(传播、互动、告知、教育、娱乐、销售等)
确定你的形象后，需要保持风格一致，这有两个小tips：
(1)保持内容写作者风格的高度一致。你需要从一开始就注意这个问题，保证所有作者被有效的组织，以保证风格一致。在差异化明显的情况下，应该通过经常性的见面和交流，复盘和提高。
(2)让更多的人参与内容检查：每天都让内容团队在固定的时间，将计划的社交媒体、博客等渠道的内容，发送给跨部门的团队(PR、销售，甚至研发等等)，让他们有机会参与到内容检查的工作中。
四、团队内部头脑风暴
所谓头脑风暴(Brain-storming)最早是精神病理学上的用语，指精神病患者的精神错乱状态而言的，如今转而为无限制的自由联想和讨论，其目的在于产生新观念或激发创新设想。
以下是几个推荐的方法：
a、自由写作
准备一张没有任何点线元素的白纸，一支你喜欢的笔。设定手机的计时器，15分钟。
在白纸的顶部，用肯定句写下你要解决的问题，比如“我现在要制造一个多功能的时间机器。”
一字一句的大声说出这句话，目的是加深这句话在你大脑中的印象。开始计时，写下在你脑海中出现的任何内容，记得请忘记语法、语言、标点、拼写这些无关紧要的东西，还有那些现实中明显相关的，合理的、不合理的东西也通通不去考虑。
时间到。读出你所写的内容，绝妙的想法可能就隐藏在里面。
b、自由演讲
如果你对声音更加有感觉，你可以尝试自由演讲。它跟自由写作的流程一样，不同的是，你需要准备一个录影设备记录你的演讲内容。
唯一需要提醒的是：不要在意自己说的话有没有意义，跟着意识的自然流动，你只负责说。
c、关键词联想
列出与问题相关的关键词，基于关键词进行“自由写作”。
d、“门外汉”的头脑风暴
当你走投无路时，不妨让身处问题以外/专业以外的朋友帮你解决，有时会有意想不到的效果。
e、问题本身的头脑风暴
有时候找不到解决方案的原因在于，你并没有找到风暴的中心——关键问题，如果你连需要解决的问题都没界定清楚，谈何解决呢。这时候你应该进行一次针对问题本身的头脑风暴，找出并正确定义你要解决的问题。
五、选择合适的内容载体
内容的载体可以有很多种，如视频、电子书、信息图、档案、报告、滑动页面(H5或ppt)、案例研究、博客等。不同的载体会对不同人群和场合有完全不一样的作用，以下将简单对几种载体做剖析。
电子书：最常见的一种内容营销手段，特别是在B2B世界里。
目前最为常用的电子书格式是epub，能在pc端或移动端根据屏幕等自动调整，实现翻页，插图等功能，目前可以制作此类电子书的软件有sigil，escape，epubbuilder，epuSTAR等软件Sigil：跨平台的开源epub电子书编辑器，支持Windows、Linux和Mac系统。
epubBuilder:功能强大的epub电子书制作软件，多种格式导入.支持Stanza，Sony505，AdobeDE等多种阅读器。
EpubSTAR:可以利用现成的word文档(word97/2003/2007/2010)或纯文字的text文档，自动生成epub格式电子书。其特色是简单易学，一键转换，操作方便。
信息图(infographics):使用图片和文本的合并来呈现并简化复杂的信息，使得内容更加生动，营销人员一般采用这种载体来吸引消费者，简化信息，如说明书等。
HTML5：可以直接在移动端打开，交互性强，适用多种场景，制作成本视展示效果而定，受移动端接口限制性较大。现免费制作H5的平台有:
MAKA：有丰富的静态和动态模板样式，MAKA2.0已经上线，增加数据统计、在线支付等功能，操作更加人性化，平台稳定有保障;
秀米：支持动态模板，功能全面，案例详实丰富;
品趣：操作较为简单，适合刚上手尝试H5的同学;
视频：能实现多种功能，提高品牌知名度，回答问题，论证说明等。但是花费成本较高，周期较长，需要与其他载体相互搭配使用，发挥最大化效用。
菜鸟级玩家可使用Windows系统的moviemaker，ios系统可用iMovie，简言之就是将你的素材(图片和视频)做一定的拼接，再加上一些滤镜的效果，配上合适的音乐，并不涉及剪辑等烧脑劳动;
普通玩家可使用绘声绘影，操作简单，适合家庭日常使用，可提供完整的影片编辑流程解决方案、从拍摄到分享均可实现;
骨灰级玩家可使用Adobe公司的Premium，提供了采集、剪辑、调色、美化音频、字幕添加、输出、DVD刻录的一整套流程，并和其他Adobe软件高效集成，足以胜任在编辑、制作、工作流上遇到的所有挑战，并完成高质量的产品。
博客：是一个展示品牌的很好的平台，但是维持一个博客与其他载体存在一定的不同，你更需要考虑到品牌风格的一致性。
案例研究：一般来说最有说服力的故事来自于你最新的消费者，案例研究虽然是传统的内容媒介，但这并不意味着我们应该忽略其作用。最好的案例研究并非讲述产品，而是讲述你品牌的价值观。
六、内容“食谱”
每天我们都会推送大量内容给用户，但是你是否考虑过消费者接受到内容是会欣然接受，还是忽略，还是愤而拒之?因此，如何更好搭配自己的内容，以更加易于接受的方式呈现给用户，是十分重要的。如果我们可以将内容想象成一道盛宴，那么我们要给用户呈现的，是怎样一个食谱呢?
早餐：我们每天都要吃早餐，在内容营销中的早餐，指的是那些每天都推送给消费者的内容，这部分内容必须保证简单、易于消化、风格一致，目的是让消费者保持活力。
主食：这部分内容传递品牌的价值主张，应该占据你内容的绝大份额，必须将你的大部分精力花在这个上面，并用主要的营销渠道来推广和宣传。
蔬菜：蔬菜是为了让膳食更为营养和健康，时不时推送对用户有价值、富含维生素的内容，这些内容并非经常有产出，却是对消费者很有价值的内容。例如行业报告、商业洞察等，也是非常必要的。
甜点：甜点的存在将会让你的营销菜谱更加人性化，也会吸引更多“吃货”聚集到你的品牌上，尽情享受各种甜点美食。
调味品：想象一下，要是没有油盐醋，我们的菜将是多么乏味。内容营销同样需要类似的调味品，你可以通过设置与品牌相关的高难度挑战、具有争议性的话题等来刺激受众的味蕾，从而提高用户兴趣，你的内容阅读量和转发率的提高也是指日可待之事。
七、内容推送时间规划表
时间规划表不需要很酷炫，可以是一个共享表格，也可以只简单写在黑板上，重要的是这个日程表可以给你一个视角，让你检查所做内容的方向是否正确，时间是否可控，是要在几个月内完成还是一年内完成，总的来说，规划表可以让你达到以下目标：
有效组织：时间规划表不仅能让你对未来计划心中有数，也能对以前的营销记录了然于胸。
可视化：让团队成员清晰地了解需要做什么事情，有效实施多渠道营销战役的组织和管理。
权责分明：制定截止日期，并经常性翻阅，可以确保你和团队都对日期有明确的概念，减少不必要的繁琐工作。
以下是你在制定内容规划时间表需要考虑的几个问题和建议：
需求激发：内容是否能激发目标人群的兴趣?哪些内容最有可能能产生销售线索?
产品&市场：内容是否充分支持各个产品线的市场推广需求?
公共关系：内容是否与新闻稿、官方声明、品牌宣传相协同?
社会化：哪些内容能提高社会化媒体的用户活跃度?哪些能形成社会化传播?
不要承诺在预计最快的时间点完成任务，给自己留些余地，以防不可预见的突况。
篇7
大数据在电信行业应用的总体情况
目前国内运营商运用大数据主要有五方面：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；(2)市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；(5)数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。
第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。
(1)基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。
(2)网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。
利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。
德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。
法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；
第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。
(3)精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。
(4)个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。
第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。
(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。
(2)客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群(RFM、聚类等)并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。
第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。
(1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。
(2)经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。
第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。
(1)对外提供营销洞察和精准广告投放。
营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。
精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
(2)基于大数据监测和决策支撑服务。
篇8
一、研究背景
移动互联网时代，为客户提供个性化的产品和服务将成为市场竞争的核心能力。如何从客户当前和潜在的需求着手，将产品和服务进行精准推荐，对营销方案的设计、实施、评估都提出了更高的要求。目前电信运营商或多或少存在缺乏专业数据源收集和整理能力，对互联网营销时机、热点捕捉不及时，对于营销活动缺乏动态调配能力，营销渠道未实现系统化整合和应用等问题，这些都不利于有效开展基于互联网热点的精准营销。基于以上营销痛点，电信运营商势必需要构建一套围绕互联网热点的营销运营体系，从而满足客户需求。
二、研究基础
热点是大众关注的新闻事件或信息，具有实时性（突然爆发）、病毒性（广泛传播）、互动性（舆论讨论）的特点，落脚到互联网比较鲜明的例子就是各种小道消息，娱乐圈就是各种八卦新闻。热点的几种可能：与公众相关或大众能够参与或具备争议与猜测的信息，否则没有人愿意传播则无以成热点。
互联网热点具有更新快、传播快、影响大等特点，所以互联网产品营销必须在短时间内、快速吸引用户、获取客户。而“热点营销”作为互联网通用、典型的营销手段，利用具有新闻价值、社会影响以及名人效应的人物或事件，以网络为传播载体，吸引媒体、社会团体和消费者的兴趣与关注，最终促成产品或服务的销售。
事件营销往往是通过营销策划行为后，形成网络和社会热点关注话题，才达到事件营销的概念标准，被称之为事件。也有些营销行为，是在社会关注点出现后及时跟进传播策略，进行商业品牌的进一步植入，并取得不错的传播成果，这种行为被称为利用网络热点进行事件营销。
三、研究方法
电信运营商利用互联网热点开展营销运营是通过及时捕捉互联网营销时机和热点，利用大数据分析能力，对客户当前和潜在的需求进行剖析，通过营销方案的设计、执行和监控过程，对营销动作、策略和渠道的进行动态优化，将产品和服务进行精准推荐，并形成客户和产品标签体系，沉淀更多的营销经验和可固化的营销模板。
互联网运营体系是按照营销触发、营销分析、营销策划和方案制定、营销执行、营销评估、营销沉淀六个环节，形成闭环式的运营流程。
营销触发环节是通过对互联网热点的捕捉触发营销流程或根据热点挖掘模型自动触发。互联网的热点捕捉渠道包括互联网社会化媒体、新媒体平台、各大品牌门户网站和各大搜索引擎。通过对内容阅读次数、传播次数、下载次数、使用人数、传播人数等关键数据的综合分析，结合各大门户网站的品牌影响力，构建热点内容捕捉模型，利用此模型挖掘互联网热点内容。
其次，营销分析环节是通过对热点、目标客户、产品或服务、营销渠道进行分析，为营销策划环节提供可筛选、可识别的基础信息，具体分析方法如下：从热点的价值型、可传播性、影响力判断是否符合开展热点营销；从受众用户群、分类进行分析，精准匹配目标客户群和所营销产品；从传播周期和传播途径分析，制定热点营销的活动周期和营销渠道。
借助大数据平台整合话单、信令、GN口数据、VGOP平台等各个系统数据，通过建立客户标签库（包括基础属性、业务特征、消费价值特征、营销活动偏好、终端偏好、渠道偏好、互联网内容偏好、服务偏好等），从而进一步挖掘用户当前需求和潜在需求。利用大数据平台打通各类系统数据源，并能够整合B域、O域等现有系统的数据源（DPI、话单、位置等），有效支撑实时营销。通过大数据的聚合和大数据处理技术，进行多维度洞察、整理、解析数据特征，为运营策略制定提供数据支撑。将营业厅、短信、呼入呼出、电子渠道、互联网及新业务触点进行整合，建立触点协同运营机制，根据实时营销方案内容实时匹配可营销触点。
在营销策划和方案制定环节，利用上述对互联网热点、客户、产品和渠道等标签体系的分析信息，对按照映射关系进行匹配，实现营销动作场景和方案的设计。（如图1）
只有向客户提供符合其真正需要的产品才能促使客户订购量的提升，所以做好营销产品与客户的匹配工作至关重要。依据分群画像后的各个潜在订购客户群标签信息、内容标签信息进行互联网产品内容和用户的匹配，向互联网产品潜在用户推荐个性化互联网内容。只有通过合适的营销渠道才能成功有效的接触到目标客户，从而促进客户业务订购量的提升，这是整个营销执行的关键环节。
营销活动中的交互环节比较多，执行周期也较长，为了尽可能降低执行中的风险和及时发现问题，各个执行环节的监控必不可少。通过对整个互联网产品营销活动的全流程进行监控，包括营销渠道监控、营销进度监控、营销质量等，提高整体营销活动流程的可靠性和可控性。
营销效果评估是阶段性营销任务完成以后，对营销活动进行全面总结的过程。通过评估不仅可以获取营销活动的实施效果，分析营销活动是否达到最初设定的目标，而且可以总结营销活动存在的问题与经验，为营销活动的改进提供依据。
营销结束后进行营销标签沉淀，标签类别涵盖客户基础信息、业务特征、消费价值特征、营销活动偏好、终端偏好、触点偏好、互联网内容偏好和服务偏好等内容，并形成个性化的微营销场景，将合适的业务，在合适的时间，通过合适的渠道推广给合适的客户。
四、研究结果与讨论
运营商为提升互联网产品的发展水平，必须把握产品内容特征、互联网特性，准确识别用户对互联网的需求驱动，利用互联网的舆论热点事件，向偏好符合、终端符合、价值符合的用户进行营销，并且不断引进大数据挖掘等新技术和新的营销思维，进行互联网产品营销的深度探索，在开展具体的营销活动中，积累沉淀更多、更好的营销经验。
（作者单位为中国移动通信集团内蒙古有限公司）
参考文献
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奇虎360首次提出了“大数据实效营销”的概念，并一举推出“360实效平台”、“360聚效平台”以及“360来店通”三款重磅产品，以及第三方数据实效评估维度――“中国实效指数”，开始向实效营销的蓝海迈入崭新而稳健的一步。
“行为链”精准描绘用户
互联网营销瞬息万变，越来越多的传统品牌开始把营销阵地转向互联网，尤其是大数据浪潮来袭，整个营销行业开始朝着实效趋势转变。如何才能真正做到实效？
企业借助大数据搜索，虽然可以获得一些用户信息，但是也难免出现偏差，比如，“宅男搜索女士服装，不代表有实际生活需求”，如果企业以这样的判断标准势必会影响销售结果，企业拥有这样的样本数据无法反映目标消费群体的特征，“实效”将大打折扣。互联网企业都提出不同的数据链接导向。比如，百度搜索数据可以构成“需求链”，阿里购物记录可以构成“购买链”，腾讯的通讯记录可以构成“社交链”，奇虎360则提出了“行为链”。
360的“行为链”是指依托于360旗下PC端、移动端和智能硬件等全线产品，以及海量的用户基础，可实现PC、无线、现实生活坐标等多触点的数据搜集。这些数据涵盖了浏览、搜索、下载、购买、到访等行为，从而可以刻画出地域、年龄、性别、职业、收入等在内的用户画像，并分析出用户的精准兴趣点，勾勒出更加真实的用户画像，使得大数据的样本更加贴近用户本来面目。通过行为链可更加精准地筛选目标消费人群，能够精准洞察目标人群与整合用户数据，使之成为精准营销的先决条件。奇虎360高级副总裁于光东表示：“360在PC端拥有4.6亿用户，手机端用户超过6.4亿，市场渗透率93.9%，行为链在营销应用层面代表的是每一个广告客户在后台和用户之间产生的互动。360所拥有的全行为链数据未来会向所有客户全面开放，这是360大数据一个非常重要的影响力。”
大数据为实效提供保障
360之所以具备大数据实效营销能力，因为360拥有总计超过6亿的互联网用户，日均处理数据50TB，行为数据链更具多样性，这恰恰是广告主需要的。360会通过大数据实效平台，将数据免费开放给广告主查询，甚至联合第三方监测机构做详细的分析报告。广告主可以通过这些数据不断满足用户的商品和服务需求。
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中图分类号：F27文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2017.06.024
1大数据在房地产行业中的运用概况
我国房地产行业经过了数十年的发展黄金周期，伴随着大数据时代的到来，房地产行业在开发投资方面积累了城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等大量历史数据。在大数据的背景下企业可以根据收集到的相关数据进行挖掘分析，以此来预测未来的供需情况，合理评估项目投资价值，提高开发决策的准确性。Google公司就曾利用搜索引擎录的相关数据，通过分析海量的关键词词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。
房地产行业的价值链主要是融资、拿地、设计建造、销售以及物业服务等几个环节。大数据时代的到来，为传统的房地产企业提供了新的视角。房地产行业迅猛的发展，开发和营销模式不断成熟和完善，但是在市场逐步趋向饱和，不确定性增大的情况下，传统的发展方式也遇到了瓶颈，经营风险扩大迫使不少企业转型以谋求新的利润增长点。在大数据的背景下，当地产企业可以深入分析挖掘到通过以往传统数据分析手段无法获得的各类有效价值，借此对房地产企业未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理各个环节对于房地产企业未来发展至关重要。
2大数据背景下房地产公司精准营销模式
大型房地产公司为了获得巨大利润，需要最大程度的运用企业现有资源和投入资本，尽最大可能减少房地产企业管理运营成本，通过结合传统地产营销和电子商务地产的线上线下营销模式，在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下，深入挖掘消费者的需求、意愿、行为以及心理数据，制定针对不同客户的个性化服务营销方案。
大数据背景下房地产精准营销指的是房地产企业依托互联网精准营销系统支撑，在准确进行房地产企业产品市场定位的基础上，以满足客户差异化需求、激发客户潜在需求为切入点，找准营销人群、配准营销策略匹配营销渠道、投准营销资源，其特点是针对性强、命中率高、效果更佳。该精准营销模式包含以下四个步骤。
2.1顾客需求及行为分析
顾客的需求及行为的分析主要是在大数据的背景下，大数据技术支持和应用下通过当下最流行的社交网络，购物，娱乐，团购网站以及传统的银行，公安，第三方公司等在线数据共享机制，对顾客消费需求，消费偏好，消费行为，消费心理，购买特点，购买能力，购买习惯以及情绪等数据进行分类存储和深入挖掘，将大众顾客以不同维度进行细分，得出每一维度顾客的需求特点，针对其特点制定符合其需求的营销方案，在对房地产企业产品清晰市场定位的前提下，在所制定的各个维度中寻找目标客户群进行进准营销，与此同时还可以深入挖掘潜在客户群，为房地产企业今后产品定位提供数据支撑。
2.2顾客个性化需求画像
由上节所知，通过对大众消费者的深入分析，为他们制定不同维度，将他们区分为不同的聚类群体，但不是所有聚类群体对都是房地产公司的目标客户。因此，我们需要在所有聚类客户中寻找具有购房能力且具有购房意愿的聚类群体做精准营销，将有购房能力无购房意愿和无购房能力有购房意愿的客户标注为潜在客户，由此我们便在不同维度聚类群体区分的前提下得出了不同条件下聚类群体的特征，以此作为顾客的个性化需求画像，为下边的精准匹配做准备。
2.3客户与产品的精准匹配
在制定完消费者个性化需求画像之后，我们将画像与房地产现有不同层次的产品特点进行贴合，将他们之中相同的特点进行精准定位，把消费者的个性化需求特点与楼盘产品的卖点相结合，最终锁定目标客户，进行精准营销。
2.4精准营销流程的支持
成功的精准营销需要决策，组织，计划，设计，运营以及现场实施等多个环节的共同作用，缺一不可，在制定出针对不同群体的个性化精准营销方案之后，营销团队需要通过现有资源和设备针对目标客户群进行精准营销，在售房中心，电话营销，短信营销等传统营销渠道的应用和拓展基础上，加入当前新型媒体的宣传，如微信营销，微博营销，社交网站营销以及直播互动营销等方式，锁定目标客户群，促使其产生购买欲望。
3大数据背景下房地产精准营销流程
在结合某房地产企业传统营销模式和现代电子商务营销模式的基础上，本文构建了大数据背景下房地产精准营销流程，如图1所示。
通过流程图我们可以发现，在图1的流程依旧是从消费者通过房地产开发商售楼中心以及大众媒体传播得到消息之后，进行电话咨询以及现场勘查最终促成双方交易的传统房地产营销模式，而图1的内部，是在大数据的背景下，大数据技术的支持以及应用下所形成的精准数据信息流程，接下来我们将主要分析细化大数据背景下房地产精准营销流程。
如图1中间部分所示，我们将图中间部分的数据库，数据中心以及电商部三个部分组合起来，所形成的一个整体被称为精准营销的大数据中心。整个大数据中心由企业的信息技术团队，营销团队以及服务团队共同合作建立，大数据中心通过制定相关算法并对数据库中的数据进行结构化整合归类，方便后期进行数据调取及分析，同时进行深入分析和数据挖掘，提炼数据的潜在价值，为企业的精准营销提供有力的数据支撑，大数据中心主要有三个功能：
第一个功能是数据收集功能，房地产电子商务平台。首先，整合分类已在房地产平台注册过的用户个人基本数据资料，讲这些资料放入大数据中心的数据库中等待进一步的数据处理分析和数据挖掘。其次，大数据技术支持和应用下，通过对社交网络，购物网站，娱乐中心，团购网站等数据的搜集，对时下最流行的手机通讯类软件，娱乐，购物，地图，旅游类APP以及直播平台直播APP数据的搜集，以及对传统的银行，公安，第三方数据应用公司等数据的收集，将这些不同渠道搜集起来的消费者数据进行整合分类，存储在数据库当中有待进一步的分析与挖掘。最后，还要将房地产电子商务客户服务呼叫中心针对已达成交易的客户咨询问题和疑问进行归类存储放入数据库当中。通过以上三个方面针对售房企业，地产消费者以及购房业主的数据搜集为下一步数据分析提供了有力的先决条件。
第二个功能是数据分析功能，将上一节中从三个方面搜集而来的数据从数据库中调出，设计相关算法构建模型进行测算，通过大数据技术的应用深入挖掘顾客消费需求，消费偏好，消费行为，消费心理，购买特点，购买能力，购买习惯以及情绪等特点，并建立不同纬度将客户进行分类，如图2所示，我们将数据库中的消费者基本数据根据客户年龄，婚姻状况，收入，职业教育情况，现有住房等基本维度进行分类，再根据房地产电子商务数据中心所传回的买房者电话咨询情况，网络搜寻情况，实地考察情况等维度进行整合，再加入已经有房的业主针对房展会与房交会的关注情况构建模型，由于数据量庞大，不仅有定性数据，还有定量数据，所以，我们将划分为不同维度的定性定量数据运用聚类模型，层次分析模型，因子分析以及分佣员确治龅榷嘀址治瞿P徒行整合，编写D-SOM算法进行分类提取，并利用K-means聚类算法和Kruskal-Wallis算法检验D-SOM算法的有效性和合理性，对各种维度的聚类数据进行数据的反复验证，凡是验证通过的聚类数据将进入下一部数据匹配过程，验证不通过的数据将返回数据库中等待下一次聚类分析验证，由此不断循环分析所得的聚类数据，为下一步消费者个性化数据与房地产公司现有房源信息匹配做准备工作。
第三个功能是数据匹配和传递功能，我们将房地产现有房源信息以及不同房地产公司的数据进行分类，对外部环境因素如区域位置，交通状况，教育设施，医疗设施以及生活配套设施等进行分类，对房源信息因素如房屋面积，房屋户型，房屋价格以及日照和朝向分类，对品牌因素如地产开发商，地产建筑商，房租施工水品，物业公司等分类，把以上数据进行聚类整合，与上节验证通过的消费者个性化需求聚类数据进一步与房地产公司所提供的现有房源聚类信息进行组合和数据匹配，匹配不成功或匹配成功拟合度却不高的数据将被弃用，返回各自所在的数据中心进行下一次聚类拟合分析，而对于匹配成功且拟合度高的消费者数据，将被数据中心传递分配到电商部，如图1所示，接下来由电商部统一将精准营销的目标客户数据进行分配与传递，通过电话，短信，微信，直播互动以及互联网广告等传统和现代营销技术促使营销人员以最快的速度将包含顾客个性化需求的房源信息推送到顾客面前让顾客和消费者了解，产生购买欲望。
最后，通过营销人员与顾客之间的相互交流谈判达成交易，在达成购房交易之后，营销人员将交易数据与交易信息上传数据库中进行存储，而消费者在营销人员和数据的帮助下收获了房子，客户服务中心的服务人员将与房屋业主进行进一步深入交流，针对购房过程当中存在问题和建议，对所购买房屋的问题以及购房过程中服务人员和营销人员的态度和服务进行反馈，将这些反馈信息进行分类存储放入数据库中，这些
反馈信息价值巨大，通过设定新的算法有助于通过数据分析消费者心理，同时有助于提升公司的营销人员与服务人员的服务质量和服务态度，他可以帮助公司制定相关服务标准，并且起到对未来服务人员与营销人员态度和服务质量进行监督的作用。
4结论
大数据是信息技术领域的重大技术变革，未来社会数据量将与日俱增，这进一步加速了企业之间的相互竞争，房地产企业想要在这场竞争中存活下来，就要求房地产企业能够更准确、更快速、更加个性化的为客户和公众提品和服务，借助大规模搜集、分类和分析用户个性化的数据，借此对未来发展和经营做出更为迅速、科学、精准、安全的决策和预测。提炼大数据的价值并将其应用于房地产企业经营管理的各个环节对于房地产行业未来的发展至关重要。
本文通过对大数据背景下房地产精准营销的模式研究我们可以得出在大数据的时代背景下，传统的房地产营销模式虽然依旧保留，但是其营销业绩与营销效率已经无法跟上时代潮流，运用大数据技术进行数据挖掘分析的房地产精准营销模式已经势不可挡，成为了未来房地产营销行业发展的主流方向，未来社会中，房地产企业将更加注重大数据技术的应用与创新，通过数据挖掘与数据分析，最大限度拓展全渠道的房地产信息轰炸式营销，通过这种营销模式的有效运用，不仅能进一步促进单个交易日的销售额的爆发式增长，而且还有助于房地产企业自上而下树立优秀的品牌和企业形象，为房地产企业的发展提供更大的空间。
参考文献
