什么是精細化營銷
精細化營銷: 精細化營銷(Precision marketing)就是在精準定位的基礎上，依托現(xiàn)代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系，實現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴張之路，是有態(tài)度的網(wǎng)絡營銷理念中的核心觀點之一(百科)。在企業(yè)實際運營中即以客戶細分為基礎，細分客戶和市場，進行精細化管理、精細化運營。
精細化營銷的動因:
- 企業(yè)單位成本收益(或長遠收益)最大化
- 通過營銷管理的精細化，提升營銷團隊的凝聚力
- 提高各環(huán)節(jié)的效率實現(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
- 目標客戶
- 營銷方法
- 營銷管理
精細化營銷的實現(xiàn)方法
準確的細分市場和差異化的營銷策略是精細化營銷的核心。市場細分是指營銷者根據(jù)顧客之間的需求的差異性把整個市場劃分為若干個消費者群的市場分類過程。而客戶分群則是了解客戶、進行市場細分和進行目標市場營銷的前提。
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類的過程。
分類:即指按照種類、等級或性質分別歸類。
精細化營銷的數(shù)據(jù)處理過程
商業(yè)理解>數(shù)據(jù)理解>數(shù)據(jù)預處理>構建模型>模型評估>模型發(fā)布
精細化營銷的實現(xiàn)技術
精細化營銷實現(xiàn)技術
精細化營銷中客戶細分主要是根據(jù)客戶的屬性、行為、需求、偏好以及價值等因素對客戶進行分類，并提供有針對性的產(chǎn)品、服務和銷售模式。
常見技術:
- 數(shù)據(jù)存儲、處理載體即數(shù)據(jù)處理平臺，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: SQL、MR、腳本語言、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等;
- 常見的算法模型:
決策樹、Logit回歸( 事前處理)、
聚類分析、分類模型(事后處理)
實現(xiàn)過程
特征細分>價值區(qū)間細分>共同需求細分>細分聚類算法>評估
精細化營銷的數(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) = 機器學習+數(shù)據(jù)倉庫，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)、通過查詢和抽取方式獲得以前未知的有用信息、模式、規(guī)則的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個過程，而這個過程通過機器學習來實現(xiàn)。精細化營銷數(shù)據(jù)處理過程就是機器學習過程、就是數(shù)據(jù)挖掘過程。
- 這是一個以數(shù)據(jù)為中心的循序漸進的螺旋式的數(shù)據(jù)探索，處理過程;
- 這是各種分析方法、數(shù)據(jù)處理方法的集合;
- 這是一個海量數(shù)據(jù)的處理過程;
- 機器學習的目的最終目的是輔助獲取知識;
機器學習: 是一門多領域交叉學科。從范圍上講機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是類似的，可以等同于數(shù)據(jù)挖掘。從廣義上來說，機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實踐的意義上來說，機器學習是一種通過利用數(shù)據(jù)，訓練出模型，然后使用模型預測的一種方法。
精細化營銷的數(shù)據(jù)模型構建我們可以通過阿里的機器學習平臺PAI 來實現(xiàn)，通常意義上講直接采用各類算法成本高、門檻高，訓練采用機器學習產(chǎn)品PAI簡單、便捷。
阿里云機器學習平臺PAI介紹
阿里云機器學習平臺PAI是構建在阿里云MaxCompute計算平臺之上，集數(shù)據(jù)處理、建模、離線預測、在線預測為一體的機器學習平臺。
機器學習PAI特點
- 基于MaxCompute.GPU集群，支持MR、MPI、SQL、BSP、SPARK等計算類型
- 內置阿里、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，通過拖、拉、拽等方式即可完成復雜數(shù)據(jù)挖掘流程
機器學習 PAI應用場景
- 營銷類場景: 商品推薦、用戶群體畫像、廣告精準投放
- 金融類場景: 貸款發(fā)放預測、金融風險控制、股票走勢預測、黃金價格預測
- SNS關系挖掘: 微博粉絲領袖分析、社交關系鏈分析
- 文本類場景: 新聞分類、關鍵詞提起、文章摘要、文本內容分析
- 非結構化數(shù)據(jù)處理場景: 圖片分類、圖片文本內容提取OCR
- 其它各類預測場景: 降雨預測、足球比賽結果預測
