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行業 解決方案

行業背景

大數據正在對“營銷模式”產生著影響。將大數據運用到營銷中體現出的針對性的精準營銷模式也許會成為未來營銷的基本模式。同時大數據也將為銀行、連鎖行業的線上、線下營銷活動的發展提供支持。

大數據精準營銷,即“洞察消費者需求 把握市場競爭優勢 優化營銷與運營”相結合的,通過大數據、云平臺、數據分析挖掘為技術手段的,最終實現提升營銷效率,提高運營能力的大數據解決方案。

大數據精準營銷

通過對客戶進行深度分析,建立屬性標簽,精準“畫像”,在短時間內獲取客戶個性化需求,執行合適的營銷動作,實現獲得客戶、轉化并服務的營銷目的。

以內部數據,網絡行為數據,第三方數據 為數據基礎;

以先進的ETL工具為數據處理手段,對數據進行全方位整理,清洗,保證數據結構統一;

以離線計算平臺及用戶畫像、用戶行為分析 為數據分析、挖掘方式,從中尋找并體現數據價值

最后,將有價值的數據運用到各個應用。如,個性化推薦、行為數據分析、對外數據服務、營銷活動管理、模型/算法管理等。

大數據精準營銷框架和流程圖

建立屬性標簽

采集用戶的性別、年齡、學歷(受教育程度)、收入、地區、職業、家庭狀況、有無汽車等相關數據。

精準“畫像”

利用標簽數據為客戶進行精準“畫像“,并且對“畫像”中的各個因素進行分類客戶分類。

人群細分

根據精準的用戶畫像對同類用戶進行分群。

精準營銷平臺

基于用戶精準畫像和人群細分通過營銷平臺進行個性化精準業務推薦。

以銀行業為例:

從客戶交易數據、電子渠道數據、外部數據的產生開始,對應整體架構中的自有數據、網絡行為數據和外部數據構成了整個平臺的數據基礎;

龐大而雜亂的數據進入數據處理中心,通過數據清洗、轉換、校驗、整合和標準化五道工序后成為可以分析、計算、挖掘處理的結構化數據;

之后這些結構化數據進入分布式基礎框架,即分部署存儲中,利用用戶畫像、模型匹配、數據挖掘、算法評價等技術手段進行相應的數據分析、挖掘處理;

經過分析、挖掘后的數據可以稱為是有價值的數據,這些數據將會進入各個應用,并未后續的決策提供支持。

 

案例:
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