互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷（互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷利大于弊）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷與應(yīng)用場景

• 2、什么是大數(shù)據(jù)營銷

• 3、互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷，該怎么玩？

• 4、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的客戶數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷

一、基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷與應(yīng)用場景

基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷與應(yīng)用場景

大數(shù)據(jù)營銷時(shí)代來臨營銷學(xué)領(lǐng)域過去半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展讓我們見證了從“以產(chǎn)品為中心”到“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)變。隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新社交媒體的發(fā)展，信息過載，數(shù)據(jù)爆炸、消費(fèi)者個(gè)性化需求的凸顯，消費(fèi)者成為商業(yè)行為的主宰者；另一方面，大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)海量數(shù)據(jù)中收集、分析、整合并進(jìn)行分析成為可能。基于大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷這個(gè)過程對(duì)企業(yè)的營銷戰(zhàn)略提出了很大的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。

    基于數(shù)據(jù)的營銷基本過程：

    基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷過程分為：采集和處理數(shù)據(jù)、建模分析數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)這么三個(gè)大層面。通過對(duì)客戶特征、產(chǎn)品特征、消費(fèi)行為特征數(shù)據(jù)的采集和處理，可以進(jìn)行多維度的客戶消費(fèi)特征分析、產(chǎn)品策略分析和銷售策略指導(dǎo)分析。通過準(zhǔn)確把握客戶需求、增加客戶互動(dòng)的方式推動(dòng)營銷策略的策劃和執(zhí)行。

    1、數(shù)據(jù)層：采集和處理數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型包括：括圖片、文本、網(wǎng)頁、社交網(wǎng)絡(luò)，還有傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)。

    不局限在傳統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的過程一般是有限的、有意識(shí)的、結(jié)構(gòu)化的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集你能采集

    2、業(yè)務(wù)層：建模分析數(shù)據(jù)

    使用的數(shù)據(jù)分析模型，例如基本統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、例如數(shù)據(jù)挖掘的分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測等算法。

    3、應(yīng)用層：解讀數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)指導(dǎo)營銷最重要的是解讀。傳統(tǒng)一般是定義營銷問題之后，采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)確定的建模或分析框架，數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證假設(shè)，進(jìn)行解讀。解讀的空間是有限的。

    而大數(shù)據(jù)提供了一種可能性，既可以根據(jù)營銷問題，封閉性地去挖掘?qū)?yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識(shí)或經(jīng)驗(yàn)判斷完全相異的結(jié)論出來?？山庾x的點(diǎn)變得非常豐富。

    大數(shù)據(jù)營銷數(shù)據(jù)類型：

    人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)：包括用戶的年齡、性別、國籍、注冊時(shí)提供的信息；

    用戶行為數(shù)據(jù)：訪問、頁面停留時(shí)長、觸點(diǎn)等。

    用戶內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)：感興趣的話題、評(píng)論內(nèi)容、品牌偏好、位置偏好、時(shí)間偏好等。

    交易數(shù)據(jù)：實(shí)際訂單、客單件、訂單轉(zhuǎn)化率、促銷響應(yīng)率等大數(shù)據(jù)營銷應(yīng)用場景：從企業(yè)營銷應(yīng)用層面上看，主要是圍繞客戶、產(chǎn)品、消費(fèi)行為三大元素進(jìn)行營銷策略的制定和實(shí)施的。這三要素之間彼此獨(dú)立又相互聯(lián)系，每個(gè)獨(dú)立要素都可制定營銷策略，同時(shí)三要素之間的關(guān)聯(lián)組合更是企業(yè)制定有效營銷策略的關(guān)鍵。

    應(yīng)用1：客戶價(jià)值識(shí)別（用戶特征）

    通過對(duì)用戶交易歷史數(shù)據(jù)收集；

    進(jìn)行RFM分析，定位最有價(jià)值用戶群及潛在用戶群。最具價(jià)值客戶提高忠誠度；潛在用戶：主動(dòng)營銷促使產(chǎn)生實(shí)際購買行為。客戶價(jià)值低用戶群在營銷預(yù)算少的情況下考慮不實(shí)行營銷推廣。

    通過因子分析，發(fā)覺影響用戶重復(fù)購買的主要因素，從類似：價(jià)格因素、口碑原因、評(píng)論信息等信息中識(shí)別主要因素及影響權(quán)重，調(diào)整產(chǎn)品或市場定位。查明促使顧客購買的原因指導(dǎo)，調(diào)整宣傳重點(diǎn)或組合營銷方式。

    應(yīng)用2：用戶行為指標(biāo)：

    通過對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)收集；

    通過用戶行為渠道來源的自動(dòng)追蹤：系統(tǒng)可自動(dòng)跟蹤并對(duì)訪客來源進(jìn)行判別分類，根據(jù)三大營銷過程對(duì)付費(fèi)搜索、自然搜索、合作渠道、banner廣告、郵件營銷等營銷渠道進(jìn)行營銷跟蹤和效果分析。

    營銷效用方面：知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進(jìn)入特定網(wǎng)站，跨屏、瀏覽某個(gè)網(wǎng)站時(shí)他們會(huì)做什么。

    根據(jù)地理位置分別設(shè)定目標(biāo)，比如大多數(shù)中上層人士，居中位置比較集中。不在是籠統(tǒng)的客戶群。

    應(yīng)用3：個(gè)性化關(guān)聯(lián)分析

    通過對(duì)用戶購買了什么產(chǎn)品、瀏覽了什么產(chǎn)品、如何瀏覽網(wǎng)站等網(wǎng)站行為數(shù)據(jù)收集；通過分析客戶群需求相似程度、產(chǎn)品相似度，通過個(gè)性化推薦引擎向用戶推薦哪些產(chǎn)品或服務(wù)是哪些用戶感興趣的。他們在多大程度上被促銷活動(dòng)、其他買家對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論所影響。

    大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷面臨挑戰(zhàn)：

    1、多渠道融合進(jìn)行精準(zhǔn)營銷：全球數(shù)據(jù)爆炸、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社會(huì)化媒體、可選渠道和設(shè)備增加、不斷變化的消費(fèi)者特征、營銷自動(dòng)化：營銷和銷售行為、供應(yīng)鏈、客戶關(guān)系都整合在一起。如何更好的實(shí)現(xiàn)將各渠道數(shù)據(jù)融合對(duì)提高精準(zhǔn)營銷的準(zhǔn)確度提出挑戰(zhàn)。

    2、最近幾年，互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品呈現(xiàn)出一輪爆發(fā)性發(fā)展態(tài)勢。尤其是移動(dòng)終端的普及，使得很多傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也開始移動(dòng)化。地理位置融入社會(huì)化媒體營銷是精準(zhǔn)營銷要考慮的問題。

    3、基于數(shù)據(jù)挖掘的即時(shí)營銷：企業(yè)如今正在漸漸遠(yuǎn)離批量處理，轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)分析來獲取競爭優(yōu)勢。精準(zhǔn)營銷也要求在活動(dòng)的同時(shí)我們就能得到數(shù)據(jù)，立即優(yōu)化營銷效果。

    4、精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)：自助式營銷、可擴(kuò)展的場景及營銷規(guī)則管理功能。

以上是小編為大家分享的關(guān)于基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷與應(yīng)用場景的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、什么是大數(shù)據(jù)營銷

大數(shù)據(jù)營銷是指通過互聯(lián)網(wǎng)采集大量的行為數(shù)據(jù)，首先幫助廣告主找出目標(biāo)受眾，以此對(duì)廣告投放的內(nèi)容、時(shí)間、形式等進(jìn)行預(yù)判與調(diào)配，并最終完成廣告投放的營銷過程。

大數(shù)據(jù)營銷，隨著數(shù)字生活空間的普及，全球的信息總量正呈現(xiàn)爆炸式增長?；谶@個(gè)趨勢之上的，是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新概念和新范式的廣泛興起，它們無疑正引領(lǐng)著新一輪的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)潮。大數(shù)據(jù)營銷是指通過互聯(lián)網(wǎng)采集大量的行為數(shù)據(jù)，首先幫助廣告主找出目標(biāo)受眾，以此對(duì)廣告投放的內(nèi)容、時(shí)間、形式等進(jìn)行預(yù)判與調(diào)配，并最終完成廣告投放的營銷過程。

首先，“大數(shù)據(jù)營銷”是伴隨互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)同步誕生的一種營銷模式，在早期的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，很多平臺(tái)都是剛剛興起，本身沒有什么名氣，自然也沒有流量，但是平臺(tái)想要吸引用戶消費(fèi)，或者吸引商家入駐，甚至是吸引廣告主投廣告，活躍度都是一個(gè)硬性標(biāo)準(zhǔn)。

為了讓平臺(tái)保持高流量的活躍度，平臺(tái)方就會(huì)花錢在各種渠道打廣告，這種廣告效應(yīng)在早期會(huì)給平臺(tái)帶來可觀的流量，但是隨著平臺(tái)的不斷壯大，平臺(tái)本身的偏好特點(diǎn)也會(huì)更加顯著。

例如早期的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)比較偏重“綜合服務(wù)”的特點(diǎn)，讓用戶在使用平臺(tái)的時(shí)候能夠感受到“應(yīng)有盡有”的服務(wù)，但是伴隨著越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)立新平臺(tái)，個(gè)性化和專屬性就會(huì)成為新時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的競爭力，比如賣車的平臺(tái)專注汽車交易，外賣平臺(tái)專注餐飲跑腿服務(wù)，房產(chǎn)平臺(tái)專注房屋租售服務(wù)，這就是新的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，專屬標(biāo)簽更明顯的標(biāo)志。

但是在專屬平臺(tái)越來越成熟的同時(shí)，這個(gè)平臺(tái)本身的專注度越高，它本身的用戶群體就會(huì)因?yàn)槭艿骄窒薅兩伲@樣的話，跟綜合服務(wù)類的平臺(tái)相比，新平臺(tái)的活躍度就會(huì)很快到達(dá)瓶頸。

到了這個(gè)階段，平臺(tái)想要再次獲得競爭力，就不能單單地依賴傳統(tǒng)的“流量效益”，而是要更加側(cè)重轉(zhuǎn)化，也就是對(duì)平臺(tái)上的商家和廣告主來說，從以前的純粹看重大數(shù)據(jù)，到看重營銷的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化，這就是“大數(shù)據(jù)營銷”的概念來源，我們也可以把它叫做“精準(zhǔn)營銷”。

三、互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷，該怎么玩？

1. 通過大數(shù)據(jù)去獲取行業(yè)的相關(guān)指數(shù)和本行業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的熱度和相關(guān)熱度的產(chǎn)品數(shù)值。從而匹配自家產(chǎn)品和這家相關(guān)的業(yè)務(wù)體系，是否能和這些熱門的東西綁定在一起，也就是利用大數(shù)據(jù)篩選自家產(chǎn)品是否符合市場銷售。

2. 在營銷的過程中，通過相關(guān)的大數(shù)據(jù)去獲得一些精準(zhǔn)的客戶，例如通過朋友圈大數(shù)據(jù)就可以鎖定區(qū)域或興趣愛好類的，顧客，從而對(duì)他們進(jìn)行推廣。例如通過廣點(diǎn)通，在投放廣告的過程中，或者通過百度推廣的過程中，通過對(duì)地域和行業(yè)的進(jìn)一步區(qū)分，以及年齡人群區(qū)分之后，可以更加精準(zhǔn)的投放相關(guān)廣告，從而實(shí)現(xiàn)高效營銷。

四、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的客戶數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的客戶數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，銀行在IT建設(shè)、數(shù)據(jù)采集方面都投入了大量的人力、物力和財(cái)力，CRM系統(tǒng)已普遍建立，基礎(chǔ)建設(shè)初步完成。然而從整體來說，中國銀行業(yè)由于在數(shù)據(jù)分析（analytics）領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的缺乏，戰(zhàn)略上誤將此項(xiàng)工作狹義化為IT工作，數(shù)據(jù)與客戶仍然是隔離的，數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在后端，數(shù)據(jù)文化尚未形成，數(shù)據(jù)分析手段仍然比較原始，實(shí)際投入產(chǎn)出比不高。

單從客戶細(xì)分而言，幾乎所有銀行都在做客戶群分層工作，有的銀行只是粗略分層，有的銀行根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)與客戶生命周期進(jìn)行客戶分層，但幾乎很少有銀行能夠從數(shù)據(jù)挖掘與分析角度精細(xì)化地進(jìn)行客戶細(xì)分與決策，而真正懂得如何科學(xué)運(yùn)用數(shù)據(jù)與模型進(jìn)行客戶行為分析預(yù)判，特別對(duì)流失客戶的分析與預(yù)判，實(shí)施精準(zhǔn)營銷的更是寥寥無幾，這必然導(dǎo)致銀行在以客戶為中心的轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中，會(huì)遇到一系列與客戶發(fā)展目標(biāo)相關(guān)的瓶頸，諸如我們常常聽到的如下頭疼問題：

不知道哪些客群應(yīng)該重視、哪些應(yīng)該放棄；

客戶流失率很高卻不知其原因，不知道如何進(jìn)行客戶流失分析與預(yù)判；

不知道如何進(jìn)行客戶預(yù)見性營銷與精準(zhǔn)營銷；

不知道如何通過數(shù)據(jù)分析與模型工具促發(fā)客戶；

……

那么，如何解決以上問題呢？我們認(rèn)為，銀行首先必須要在客戶數(shù)據(jù)分析這項(xiàng)重要工作里投入必要的資源、人力和物力，并愿意采用專業(yè)科學(xué)的管理方法與指導(dǎo)，從而使數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)殂y行帶來實(shí)質(zhì)性的效益。本文我們將通過兩個(gè)案例的分享助您領(lǐng)悟這項(xiàng)工作的實(shí)施要領(lǐng)。

［案例一］客戶數(shù)據(jù)清理分析與分類

首先，將客戶數(shù)據(jù)按照邏輯關(guān)系、層層深入劃分、清理與分析。先運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法將無效客戶界定與排除，隨后開展有效客戶與潛在客戶分析、有效客戶精細(xì)化細(xì)分、潛在客戶中分離出休眠客戶分析等，通過層層分析與剝離，結(jié)合銀行實(shí)際情況，得出對(duì)銀行有終身價(jià)值的客戶群?？蛻魯?shù)據(jù)細(xì)分示例如下圖：

其次，為了能真正理解客戶，需要挖掘更多目標(biāo)客戶的內(nèi)心深處的需求和行為特征。必須在超越客戶身份、年齡類別、資產(chǎn)數(shù)字、交易數(shù)據(jù)等表象洞察客戶的需求動(dòng)因和價(jià)值觀念，許多洞察客戶對(duì)于產(chǎn)品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易時(shí)間的偏好等等。為此，要對(duì)分層后的客戶進(jìn)行深入的人文洞察與分析，分析結(jié)果用于輔助客戶營銷策略制定。

那么，什么才是無效客戶呢？例如，某零售銀行帳戶多達(dá)350萬，暫無精確的客戶數(shù)，賬戶金額0-100元達(dá)250萬（占總賬戶的71％，可能為無效客戶），100-1000元達(dá)40多萬戶，擁有龐大的代發(fā)賬戶。在項(xiàng)目實(shí)施之前，該行并沒有認(rèn)識(shí)到，中低端賬戶金額并不等于中低端客戶。銀行也不知代發(fā)客戶如何使用其賬戶資金，不知為什么代發(fā)客戶資金流出銀行。

界定無效客戶，需要將數(shù)據(jù)分析方法與銀行實(shí)際情況相結(jié)合考慮。

在本項(xiàng)目中，由于考慮到零售業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、IT團(tuán)隊(duì)與財(cái)務(wù)部門對(duì)無效客戶定義不一致，首道資深顧問在數(shù)據(jù)清理之前,與銀行相關(guān)團(tuán)隊(duì)共同協(xié)商與定義“什么樣的客戶在該行算無效客戶”。根據(jù)第一輪協(xié)商，確定以行內(nèi)資產(chǎn)(AUM)100元(包括100元)以下，并且過去12個(gè)月所有賬戶沒有任何動(dòng)作（如:存儲(chǔ)提取和匯入）的客戶為無效客戶。后又采用統(tǒng)計(jì)分析方法與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，得出銀行各部門均可接受之分類切點(diǎn)。按此方法切除無效客戶之后，便獲得有效客戶數(shù)據(jù)。

排除無效客戶之后，重點(diǎn)對(duì)有效客戶和潛在客戶進(jìn)行深入挖掘與分析。

在潛在客戶中，一部分為有效客戶，一部分為休眠客戶。對(duì)休眠客戶，采用相關(guān)策略進(jìn)行營銷，觀測效果，根據(jù)效果為改進(jìn)銀行產(chǎn)品提供相關(guān)建議。對(duì)于有效客戶細(xì)分，則可按客戶的消費(fèi)行為、按客戶在銀行資產(chǎn)額、按客戶與銀行關(guān)系長短、按銀行收入貢獻(xiàn)度等進(jìn)行細(xì)分，尤其是對(duì)于在本行有低資產(chǎn)額的有效客戶，需估測客戶行外資產(chǎn)，協(xié)助進(jìn)行交叉銷售，對(duì)本行客戶產(chǎn)品擁有情況做精細(xì)化分析，將零售客戶總客戶數(shù)，按照產(chǎn)品條線進(jìn)行細(xì)分。通過數(shù)據(jù)分析，確定客戶價(jià)值。

［案例二］代發(fā)客戶流失率分析、客戶維護(hù)與精準(zhǔn)營銷

客戶流失嚴(yán)重是某銀行非常頭痛的難題，如何對(duì)銀行的客戶做好維護(hù)是該行重點(diǎn)關(guān)心的話題。仍然回到之前的問題，該行擁有大量的代發(fā)客戶，但不知為何代發(fā)客戶資金流出銀行金額較大？針對(duì)這個(gè)問題，我們的解決方案是：首先對(duì)該行代發(fā)流失客戶進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)細(xì)分與分析，確定流失客戶特征和屬性，同時(shí)分析影響客戶流失的各因素及各因素之間的相互關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，對(duì)流失客戶在流失過程中所處時(shí)間段，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，確定流失客戶時(shí)空特征，并對(duì)流失客戶資產(chǎn)特征進(jìn)行深入分析與判斷，進(jìn)而幫助銀行對(duì)已經(jīng)流失或者有流失預(yù)警的客戶，提供相關(guān)流失客戶挽留策略。

在項(xiàng)目中我們幫助該行建立了客戶維護(hù)率模型，以此做好客戶流失預(yù)判和保留，大幅降低了該行的客戶維護(hù)成本。通過開發(fā)和不斷調(diào)試，該模型能夠幫助該行確定客戶流失預(yù)期（如預(yù)計(jì)客戶將在3個(gè)月或者5個(gè)月流失）與營銷客戶群（如年齡在20-30歲的女性客戶群），并給該行提供與設(shè)計(jì)相關(guān)客戶維護(hù)與吸引策略。例如：若要維護(hù)這些客戶，避免在預(yù)計(jì)內(nèi)流失到他行，則需要配備哪些產(chǎn)品進(jìn)行營銷？需要采取哪些營銷活動(dòng)？通過哪些渠道接觸客戶？在什么時(shí)間段最為適合進(jìn)行客戶挽留？決定哪些客戶值得該行團(tuán)隊(duì)花費(fèi)成本進(jìn)行維護(hù)挽留？……為該行大幅降低了客戶維護(hù)成本，提升了維護(hù)效率?？蛻艟S護(hù)率模型原理示意如下圖所示。

除了做好客戶流失預(yù)判和保留，為了提升該行客戶精準(zhǔn)營銷之預(yù)見性,并將精準(zhǔn)營銷與該行產(chǎn)品(如信用卡)相掛鉤，我們在項(xiàng)目中對(duì)該行營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析，并建立客戶反應(yīng)率模型。首先對(duì)該行現(xiàn)有全員營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，按照不同產(chǎn)品條線細(xì)分營銷數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，收集營銷客戶屬性數(shù)據(jù)，將產(chǎn)品營銷數(shù)據(jù)與客戶屬性數(shù)據(jù)相匹配，開發(fā)與調(diào)試反應(yīng)率模型。反應(yīng)率模型用以為營銷目標(biāo)客戶群進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)分，并根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定界定臨界分值，剔除分值低于該臨界分值的目標(biāo)客戶群，對(duì)符合分值之目標(biāo)客戶群提供相關(guān)營銷策略與產(chǎn)品建議，由此致該行銷售成本大幅下降，客戶對(duì)產(chǎn)品反映率明顯提高?？蛻舴磻?yīng)率模型原理示意如下圖所示。

總之，大數(shù)據(jù)時(shí)代，“一切從數(shù)據(jù)出發(fā)”應(yīng)該演變?yōu)榱闶坫y行日常工作的思維和工作文化。銀行需要努力將大數(shù)據(jù)推向前臺(tái)，要以客戶為中心，深刻洞察客戶需求，從而打造個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。因此，應(yīng)該采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，結(jié)合客戶需求深入洞察，找出客戶行為背后的規(guī)律。同時(shí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，得出細(xì)分群體的行為特征，從而有目的、有計(jì)劃地開展精準(zhǔn)營銷和服務(wù)。

以上就是關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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