今天给各位分享精准营销系统的知识，其中也会对精准营销系统架构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，可以联系我们！

本文目录一览：

• 1、[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用
• 2、如何精准营销？
• 3、精准营销 如何的精准？如何的营销
• 4、中国结在印度大数据精准营销系统中无法投送,是因为什么造成的?
• 5、什么是大数据精准营销平台？该平台对零售行业影响与意义？
• 6、精准营销作用探究

[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 ;timestamp=1500159788ver=1signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2024年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2024.4-2024.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。

2024.5-2024.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。

2024.8-2024.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。

2024.10-2024.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。

2024.1-2024.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。

产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。

客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。

客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。

客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。

客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。

用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2024-09-01 ~ 2024-03-20 的理财购买相关数据。以2024-09-01 ~ 2024-03-19的理财交易数据作为训练，2024-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2024-09-01 ~ 2024-03-18的理财交易数据作为训练，2024-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）

2.logloss

3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）

4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2024-03-20， 2024-03-19，…… , 2024-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参

2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。

2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。

3.选取2024.04-202410 的购买数据作为训练样本，2024.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274

precision: 0.8993963783

recall: 0.8357507082

fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

如何精准营销？

精准营销客户的方法。

1、营销定位，跳出营销概念，找到消费者主要是通过哪里的销售渠道获取产品。

2、销售渠道定准，是线上还是线下，线上是哪种方式，线下又是哪种方式，之后确定销售渠道中，谁是主要消费者，定位精准消费者。

3、产品有没有消费者的利益点，能否满足消费的需求，包括物质需求和情感需求。

4、回到营销，利用确定的渠道满足消费者的需求，包括产品的包装设计、广告语、推广等手段。

精准营销 如何的精准？如何的营销

要实现精准营销，首先要明确产品的目标群体。定位与产品本身相匹配的消费群体是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，这使得大数据分析大有用武之地。互联网时代，人们可以接触到很多种东西，每个人的喜好都不一样，个性化程度高，多样性很大。所以在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，按照不同的标准划分消费群体，建立用户信息数据库，从中寻找目标用户。

另外，精准营销需要掌握利用大数据分析用户需求的技术。大数据记录了用户使用各种应用生成的每一条数据。营销人员可以通过分析这些数据来获取用户的需求，甚至挖掘出用户没有意识到的潜在需求。以手机游戏应用推广为例，不同游戏玩家的喜好差异较大。没有对玩家喜好和使用习惯进行数据分析就投放的广告，往往会变得毫无用处。通过分析用户数据，获取各类信息进行精准营销，可以大大提高下载率，延长留存时间。因此，提高利用大数据分析用户需求的技术成为很多主流广告平台的工作重点之一。和Mintegral一样，它掌握了利用AI技术分析海量用户数据，利用先进的人工智能算法，实现了广告投放时千人千面，有效提升了程序化广告的精准性。

另外，在进行精准营销时，也要注意广告创意和数据的结合。现代人更喜欢个性化、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。然而，缺乏创意的简单粗暴的广告早已跟不上时代的进步，使得营销者越来越重视广告创意。根据数据的分析，消费者需求与耳目一新的创意相结合，理性的数据与感性的艺术相结合，才能创作出点击率高、推广效果好的广告。

互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销人员更好地定位目标群体，掌握分析大数据的技术，结合创意进行精准营销。

中国结在印度大数据精准营销系统中无法投送,是因为什么造成的?

是由于印度官方对中国结进行了关键词屏蔽，所以无法投送。大数据精准营销系统是指大型运营商所拥有的私域流量和数据积累，以此数据为营销推广的对象。一般来说具有IP地址、电话号码、姓名等字段资源。可以根据用户自动化营销平台可以根据用户的精确画像，推送相应的营销活动和互动行为，客户体验较高，精准度也更好。

什么是大数据精准营销平台？该平台对零售行业影响与意义？

什么是大数据精准营销平台？该平台对零售行业影响与意义？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

什么叫大数据精准营销?精确互联网营销，便是将人们的销售内容，在合理的时间、适合的地区，以合理的方法传送给大家必须且适合的顾客人群。一样是100本人浏览了公司的网址或 APP，假如这90本人全是精确的，那麼最终的转换率通常会使我们令人满意。如果不开展精准营销，如同海底捞针一样，不但转换率低，还会继续浪费公司的营销费用。

而大数据精准营销，便是在具有了大量的信息后，将人群开展归类，也就是常说的客户画像/用户标签，把数据信息依照年纪、性别、个人爱好、领域等特性开展归类和组成，进而在开展促销活动时，我们可以把商品信息推广给合适的人群，合理提高转换率，节省营销费用。但是对一些中小企业而言，要想保证大数据精准营销并不易，由于这牵涉到技术性、经营等一系列难点，例如下列一些问题。

许多公司在意识到大数据精准营销这一定义前，是不容易刻意创建顾客数据管理系统的，假如从零开始采集数据，这一流程会十分悠长。而有客营销云系统软件内置的7亿的线上与线下人群包，包括各个领域、各种各样兴趣爱好的人群，就算公司自身没有数据信息，也可以根据营销云系统软件来开展精准营销。

一些公司观念到了利用数据信息开展营销推广的必要性，但却只关心了网上的数据信息，例如访问过有关网页页面、检索过关键词的人群。但实际上实体的信息也有极大的使用价值，对比起在网络上简易地访问，想要出发去参与领域展览会的人群更为精确，而利用有客营销云系统软件中的运动轨迹人群，可以将广告宣传精确地推广给近期参与过领域展览会的这些人，较大水平地发掘出潜在用户的使用价值。

针对许多中小企业而言，付钱广告投放是大数据营销推广里的重要一环。但是要想连接高品质的新闻媒体方式并不易，各种各样流程非常繁杂，而利用营销云系统软件得话，一键就能连接目前市面上绝大多数新闻媒体，还能先拿小一部分费用预算推广每个新闻媒体开展检测，后面再把大的费用预算推广给转换好的新闻媒体方式，提升的时候更灵便。

总体来说，大数据可以协助公司开展营销战略的调节和提升，还能协助知名品牌扩展新的顾客和新的销售市场等，而营销云系统软件，不但能协助传统式公司进行智能化的转型发展，还能为公司给予强劲的技术性和信息适用，提升出更合乎品牌调性和客户个性化的营销战略。

精准营销作用探究

精准营销作用探究

精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，不断满足客户个性需要，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。下面是我为您整理的精准营销作用探究论文，希望能对您有所帮助。

　 　摘要： 精准营销是通过定量和定性相结合的方法在进行精准定位的基础上，依托现代信息技术手段捕获目标受众的消费心理和消费行为等信息，建立个性化的顾客沟通服务体系，建立一个恰当的信息传输通道，并对其进行有针对性的营销活动，实现“一对一营销”，实现企业精准、可衡量和高回报的营销沟通，达到对效益最大化的追求。

　 　关键词： 精准营销;内涵;实施策略

企业持续发展的动力来源于对收益的追求，企业营销希望通过吸引消费者来实现。但社会的进步让人们越来越关注自我、强调个性，消费者的需求越来越多样化、分散化。传统营销方法让企业越来越难以满足顾客需要，其作用正在随着消费者行为和心理的改变而减弱，而成本又变得越来越高。对企业而言，营销或许并不难，难的是营销得精准，获得忠诚目标客户，从而取得预期的利润。因此，企业需要精准、可衡量和高回报的营销沟通，更要注重对直接销售沟通的投资。以网络和信息技术为核心的精准营销在一定程度上已经逐步成为现代企业营销发展的新趋势。

一、精准营销的内涵

所谓精准营销是通过定量和定性相结合的方法对目标市场的不同消费者进行细致分析，根据他们不同的消费心理和行为特征，企业采用有针对性的现代技术、方法和指向明确的策略，实现对目标市场不同消费者群体强有效性、高投资回报的营销沟通。精准营销的主要特征主要包括：目标对象的选择性，即尽可能准确地选择目标消费者，进行针对性强的沟通;沟通策略的有效性，即策略尽可能有效，能很好地触动受众;沟通行为的有效性，即与目标受众沟通的高投资回报，减少浪费;沟通结果的可衡量性，即沟通的结果和成本尽可能可衡量。

精准营销的核心思想是精确、精密、可衡量。精准营销通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限;精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散的物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求，摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能。

精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，不断满足客户个性需要，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求;精准营销借助现代高效且分散的物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。

二、实施精准营销的作用

精准营销通过个性化的沟通技术实现顾客的个性沟通、个性服务、个性关怀。这些个性化的服务比较准确地了解和掌握顾客的需求和欲望，实现和消费者的长期沟通，挖掘客户的长久价值及其终身价值。

1. 精准营销真正贯彻了消费者导向的基本原则。

企业的全部行为都要以消费者需求和欲望为基本导向。精准营销强调的是比竞争对手更及时、更有效地了解并传递目标市场上所期待的满足。这样，企业要迅速而准确地掌握市场需求，就必须离消费者越近越好。这是一方面由于信息经过多个环节的传播、过滤，必然带来自然失真，这是由知觉的选择性注意、选择性理解、选择性记忆、选择性反馈和选择性接受所决定的;另一方面由于各环节主体利益的不同，他们往往出于自身利益的需要而过分夸大或缩小信息，从而带来信息的人为失真。精准营销绕过复杂的中间环节，直接面对消费者，通过各种现代化信息传播工具与消费者进行直接沟通，从而避免了信息的失真，可以比较准确地了解和掌握他们的需求和欲望。

2.精准的市场定位。

市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析，并建立相应的数据体系，通过数据分析进行客户优选，并通过市场测试验证来区分所做定位是否准确有效。在模拟的真实市场环境中得到真实实验数据。数据模型是以求证营销为蓝本设计的，在小的真实市场环境下模拟大规模销售，对一个大规模上市的产品投入很少的测试费用就可以知道上千万元投入的效果。

3.与顾客进行个性传播沟通。

精准营销采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式：邮件(DM)、网络邮件(EDM)、直返式广告、电话、短信、网络推广等。让我们精准定位的人群对广告感兴趣，设计这部分人群感兴趣的活动，感兴趣的东西，达到让他们参与的目的，实现我们下一步一对一的沟通。活动诱因是指让特定的客户感兴趣的东西。

4.形成一对一分销的销售。

精准营销摆脱了传统营销体系对渠道及营销层级框架组组织的过分依赖，实现一对一的分销。精准营销的销售组织包括两个核心组成部分：一个是全面可靠的物流配送及结算系统，另一个是顾客个性沟通主渠道。通过网络技术和电话建立起来的实现与顾客一对一沟通的平台，它的主要职能是处理客户订单、解答客户问题、通过客户关怀来维系客户关系。

5.提供个性化的产品。

与精准的定位和沟通相适应，只有针对不同的消费者、不同的消费需求，设计、制造、提供个性化的产品和服务，才能精准地满足市场需求。个性化的产品和服务在某种程度上就是定制。而对于其他标准化程度不高、客户需求更加复杂的产品，既要实现大规模生产，实现成本最优，又要适应日益差异化的客户需求，就必须有选择地满足能够实现规模和差异化均衡的客户需求。通过精准定位、精准沟通找到并“唤醒”大量的、差异化的需求，通过个性化设计、制造或提供产品、服务，才能最大程度满足有效需求，获得理想的经济效益。

6.降低了消费者的满足成本。

精准营销是渠道最短的一种营销方式，由于减少了流转环节，节省了昂贵的店铺租金，使营销成本大为降低。又由于其完善的订货、配送服务系统，使购买的其他成本也相应减少，因而降低了满足成本。

7.提供顾客增值服务。

精准营销最后一环就是售后客户保留和增值服务。对于任何一个企业来说，完美的质量和服务只有在售后阶段才能实现，忠诚顾客带来的.利润远远高于新顾客。只有通过精准的顾客服务体系，才能留住老顾客，吸引新顾客，达到顾客的链式反应。

三、实施精准营销的策略

精准营销实施关键建立在充分了解用户行为的基础上，这样开展的营销活动才能“精准”。营销实施过程关键的步骤是营销客体定位，整个营销过程是一个迭代过程，其目的是使整个营销定位更加趋于精确。

1. 建立顾客信息库是实施精准营销的基础。

一般来讲，数据库是企业对所有重要顾客信息的记录，包括年龄、地址、电话号码、业务编码(工商业户)、查询来源、查询成本、购买经历等。通过对这些顾客资源进行有效整合从而获取市场上的主动机会。通过数据库就能精确列出每个顾客的地理位置、心理特征、购买记录等。公司通过这些数据能够直接确定曾经在本公司的顾客中，哪些人将要更新。根据顾客购买的记录，可以推断哪些顾客会对公司新近推出的产品感兴趣。

他们可以找出公司过去的大买主，并向其赠送礼物卡，以吸引这些顾客的下一次购买。可见，完备的数据库便于企业进行精准营销，降低营销成本。一个完整的资料库实际上就是整个市场的缩影，资料库建立后，你的产品开发方向、行销产品开发方向都可以以这个资料库为中心形成决策基础。同时，它还可以计算出直效行销行为本身或者你取得一个客户花了多少成本。

因此，营销人员应对数据库中所有消费对象、购买频率、消费金额等资料进行研究、细分，从中发现共性和有针对性的东西，借以及时调整企业宣传定位和营销策略上的偏差，从中分辨出自己的最佳顾客，确定他们对本企业的价值，认清他们的需求和购买行为，然后，计算出顾客的终身价值。要建立企业的数据库并利用好数据库需要从以下方面着手：

(1)通过可行方式收集客户及潜在客户的信息，形成数据库。

要做好数据库营销，首先必须通过一种可行的方式来收集客户及潜在客户的信息，形成一个数据库。由于组建数据库同任何活动一样，也需要确定目标——不同的产品面对的消费者显然是不同的，所以收集消费者信息的途径也可能不相同。例如，包装食品的消费者信息通常通过赠券、抽奖、派发保证卡和调查等方式获得。

(2)获取信息后，组建数据库。

无论是采用哪种途径，所有的响应信息都必须整理到营销数据库中。对这些信息按照某种标准进行分类统计存入数据库，然后再把精确的产品和服务介绍的关键信息通过一定的途径定期传送，以充分发挥数据库的作用。关键信息包括折扣促销信息、新产品活动信息、新的服务信息、与消费者有关联或对其有帮助的个性化信息等。如果企业缺少信息采集、整理的意识，即便是拥有丰富的信息资源也是枉然，因为得不到充分的开发和利用。

(3)拥有完整的客户数据库，做好“数据挖掘”。

创建数据库后，最重要的事情就是对数据库的资料进行有效整理，识别哪些是优质客户，根据数据库中顾客信息特征有针对性地判定营销策略和促销手段，提高营销效率，帮助公司决定制造适销的产品以及给产品制定合适的价格，包括以所有可能的方式研究数据，按地区、国家、顾客、产品、销售人员，甚至按邮编分类，从而比较出不同的市场销售业绩，找出数字背后的原因。挖掘出市场潜力后再花精力去建立顾客忠诚度。

2.按照企业战略目标进行企业市场细分与市场定位。

要实施精准营销，首先要在市场细分的基础上选择明确的细分市场，作为企业的目标市场，并且清晰地描述目标消费者对本企业产品(服务)的需求特征。通过对市场目标进行全面、系统和深入的分析研究，明确和准确地找到目标市场是市场营销的基础性工作，更是精确化营销的第一个环节。

市场细分的目的是使企业能集中力量对准最核心的目标客户群，有效地实施营销目的。通过市场细分，一方面可以更准确地发现消费者需求的差异性和需求被满足的程度，更好地发现和抓住市场机会，回避风险;另一方面可清楚掌握竞争对手在各细分市场上的竞争实力和市场占有率的高低，以便更好地发挥自己的竞争优势，选择最有效的目标市场。

面对众多的竞争者，企业需要给自己的产品一个清晰、独特的市场定位，以便使自己的产品脱颖而出，让自己的产品有一个清新、独特的市场定位。这是开展精准营销的必要基础。

3. 确定客户寻找工具。

客户寻找工具是企业能否寻找到潜在顾客的关键，有了明确的目标市场和清晰的产品定位，接下来的关键问题是如何找到目标顾客，而且是“精准”、经济地找到。这要求企业有相应的工具，并掌握好方法。主要工具有手机短信、呼叫中心、EMAIL广告、门户网站、博客、搜索引擎、“广告”等。

4. 精心组合产品。

在将营销管理提高到精准化程度的过程中，产品组合应该放在首位，面对特定的客户，确定好区隔市场，明确哪类产品是卖给哪类顾客的。可以利用以下三种方式来增加销售：一是增加产品线，利用原有的良好的市场声誉来推广新产品;二是增加现有产品线的长度，成为拥有全线产品的公司，来满足不同需求的整体市场;三是加强产品组合的一致性，在特定的领域中获取好的声誉。

5.实施差异化价格策略。

根据需求差异细分市场，根据各市场特点对同一产品制定不同价格或者对有微小差异的产品制定不同价格，且价格差异与成本费用差异不成比例，以更多地占有消费者剩余，使企业利润最大化。利用差异化定价可以实现多赢，为那些对价格敏感的顾客提供获取低价的机会，对那些不能储存的产品增加需求量。企业在向部分市场的顾客销售打折时不会影响另一细分市场顾客的销售价格，从而实现企业收益的最大化。

6.有效控制整个营销活动过程。

开展营销活动，其本质就是营销信息的传递，企业能否把恰当的营销信息传递给恰当的营销客体，是营销活动能否成功的一个关键因素。营销活动的发起应该从对客户需求的洞察和分析人手，结合相应的营销活动规划、产品规划、品牌规划等策划相关的市场营销活动。有效地与顾客沟通，企业需要与目标顾客进行双向、互动、有效率地沟通，让顾客了解、喜爱企业及企业的产品，并最后形成购买行为，有效的沟通对顾客的购买也有很重要的作用。

7.为客户提供个性化的服务。

顾客实施购买行为以后，接下来企业需要可靠的物流配送及结算系统来支持顾客购买行为的全面完成。该系统对提高顾客的便利性、降低顾客成本十分重要。针对每个顾客不同需求及潜在需求，提供有别于其他标准服务并具有附加价值的服务。良好的售后服务对顾客的再次购买和顾客对朋友的影响有直接的作用。

总之，在科技发展的推动下，社会的进步让人们越来越关注自我、强调个性，消费者的需求越来越多样化、分散化。传统营销方法让企业越来越难以满足顾客需要。精准营销的内涵深刻，在新时期又极具优势，企业在精确的市场细分和市场定位的前提下，选择恰当的工具与顾客沟通，实施全过程管理并提供优质的服务，充分考虑了消费者需求的个性特征，增强了产品价值的适应性，从而为顾客创造了更大的产品价值，极大地降低了顾客的满足成本，培养消费者对企业的偏好与忠诚，建立在网络和信息技术基础上的精准营销模式将是现代企业营销发展的方向。

参考文献：

[1]曾志生，陈桂玲.精准营销：如何精准地找到客户并实现有效销售[M].北京：中国纺织出版社，2007.

[2]伍青生.精准营销的思想和方法[J].市场营销导刊，2006，(5).

[3]刘征宇.精准营销方法研究[J].上海交通大学学报，2007，(4).

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