什么是精細(xì)化營銷
精細(xì)化營銷: 精細(xì)化營銷(Precision marketing)就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上移宅，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系帝牡，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路，是有態(tài)度的網(wǎng)絡(luò)營銷理念中的核心觀點(diǎn)之一(百科)。在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營中即以客戶細(xì)分為基礎(chǔ)脚仔，細(xì)分客戶和市場纵寝，進(jìn)行精細(xì)化管理、精細(xì)化運(yùn)營赖临。
精細(xì)化營銷的動因:
- 企業(yè)單位成本收益(或長遠(yuǎn)收益)最大化
- 通過營銷管理的精細(xì)化凌受，提升營銷團(tuán)隊(duì)的凝聚力
- 提高各環(huán)節(jié)的效率實(shí)現(xiàn)節(jié)流的目的;
- 提升企業(yè)市場競爭力;
- 提升企業(yè)品牌影響力
營銷層次
- 目標(biāo)客戶
- 營銷方法
- 營銷管理
精細(xì)化營銷的實(shí)現(xiàn)方法
準(zhǔn)確的細(xì)分市場和差異化的營銷策略是精細(xì)化營銷的核心。市場細(xì)分是指營銷者根據(jù)顧客之間的需求的差異性把整個(gè)市場劃分為若干個(gè)消費(fèi)者群的市場分類過程思杯。而客戶分群則是了解客戶胜蛉、進(jìn)行市場細(xì)分和進(jìn)行目標(biāo)市場營銷的前提。
客戶分群常見方法:
聚類: 即將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個(gè)類的過程色乾。
分類:即指按照種類誊册、等級或性質(zhì)分別歸類。
精細(xì)化營銷的數(shù)據(jù)處理過程
商業(yè)理解>數(shù)據(jù)理解>數(shù)據(jù)預(yù)處理>構(gòu)建模型>模型評估>模型發(fā)布
精細(xì)化營銷的實(shí)現(xiàn)技術(shù)
精細(xì)化營銷實(shí)現(xiàn)技術(shù)
精細(xì)化營銷中客戶細(xì)分主要是根據(jù)客戶的屬性暖璧、行為案怯、需求、偏好以及價(jià)值等因素對客戶進(jìn)行分類澎办，并提供有針對性的產(chǎn)品嘲碱、服務(wù)和銷售模式。
常見技術(shù):
- 數(shù)據(jù)存儲局蚀、處理載體即數(shù)據(jù)處理平臺麦锯，常見如數(shù)據(jù)庫\數(shù)據(jù)倉庫\海量數(shù)據(jù)處理平臺(如MaxCompute) 等;
- 數(shù)據(jù)加工處理技術(shù): SQL、MR琅绅、腳本語言扶欣、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等;
- 常見的算法模型:
決策樹千扶、Logit回歸( 事前處理)料祠、
聚類分析、分類模型(事后處理)
實(shí)現(xiàn)過程
特征細(xì)分>價(jià)值區(qū)間細(xì)分>共同需求細(xì)分>細(xì)分聚類算法>評估
精細(xì)化營銷的數(shù)據(jù)處理過程-數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘(英語: Data mining,簡稱DM) = 機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)倉庫澎羞，是對存儲于數(shù)據(jù)倉庫\數(shù)據(jù)平臺中的大量數(shù)據(jù)髓绽、通過查詢和抽取方式獲得以前未知的有用信息、模式妆绞、規(guī)則的過程顺呕。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)過程接谨，而這個(gè)過程通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。精細(xì)化營銷數(shù)據(jù)處理過程就是機(jī)器學(xué)習(xí)過程塘匣、就是數(shù)據(jù)挖掘過程脓豪。
- 這是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的循序漸進(jìn)的螺旋式的數(shù)據(jù)探索，處理過程;
- 這是各種分析方法忌卤、數(shù)據(jù)處理方法的集合;
- 這是一個(gè)海量數(shù)據(jù)的處理過程;
- 機(jī)器學(xué)習(xí)的目的最終目的是輔助獲取知識;
機(jī)器學(xué)習(xí): 是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科扫夜。從范圍上講機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是類似的，可以等同于數(shù)據(jù)挖掘驰徊。從廣義上來說笤闯，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實(shí)踐的意義上來說棍厂，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過利用數(shù)據(jù)颗味，訓(xùn)練出模型，然后使用模型預(yù)測的一種方法牺弹。
精細(xì)化營銷的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建我們可以通過阿里的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺PAI 來實(shí)現(xiàn)浦马，通常意義上講直接采用各類算法成本高、門檻高张漂，訓(xùn)練采用機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品PAI簡單晶默、便捷。
阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺PAI介紹
阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺PAI是構(gòu)建在阿里云MaxCompute計(jì)算平臺之上航攒，集數(shù)據(jù)處理磺陡、建模、離線預(yù)測漠畜、在線預(yù)測為一體的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺币他。
機(jī)器學(xué)習(xí)PAI特點(diǎn)
- 基于MaxCompute.GPU集群，支持MR憔狞、MPI蝴悉、SQL、BSP躯喇、SPARK等計(jì)算類型
- 內(nèi)置阿里辫封、螞蟻多年沉淀的分布式算法，支持百億級數(shù)據(jù)量|練
- WEB界面廉丽，通過拖、拉妻味、拽等方式即可完成復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘流程
機(jī)器學(xué)習(xí) PAI應(yīng)用場景
- 營銷類場景: 商品推薦正压、用戶群體畫像、廣告精準(zhǔn)投放
- 金融類場景: 貸款發(fā)放預(yù)測责球、金融風(fēng)險(xiǎn)控制焦履、股票走勢預(yù)測拓劝、黃金價(jià)格預(yù)測
- SNS關(guān)系挖掘: 微博粉絲領(lǐng)袖分析、社交關(guān)系鏈分析
- 文本類場景: 新聞分類嘉裤、關(guān)鍵詞提起郑临、文章摘要、文本內(nèi)容分析
- 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理場景: 圖片分類屑宠、圖片文本內(nèi)容提取OCR
- 其它各類預(yù)測場景: 降雨預(yù)測厢洞、足球比賽結(jié)果預(yù)測
