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大数据挖掘助力营销全流程精准化

2018-03-30陈小凤

电子技术与软件工程 2017年16期
关键词:精准

陈小凤

摘要

在针对性营销中,单一的数据挖掘模型锁定的目标群体,往往存在目标准确,但营销效果还有待提高的情况。本文提出,在营销全流程中配合大数据挖掘模型,将营销各个环节统一管控,提高各环节效率,以达到营销全流程精准化的效果。

【关键词】大数据挖掘 营销全流程 精准

1 引言

近年来,随着精确化营销的需求,电信提出了针对性营销策略。针对性营销是将目标消费群体进行明确细分,锁定特定的目标客户群体,推出针对这一客户群体的细分产品,并以特定的价格,通过特定的渠道和传播、促销方式进行差异化营销的精细营销手段。其精髓是“细分”、“精确”、“实效”,以满足客户需求来发掘客户终身价值、提高客户忠诚度。

针对性营销中引入数据挖掘模型,可以通过对用户历史的行为习惯进行分析,进一步锁定对应营销场景的目标用户,达到提高营销成功率的效果。但数据挖掘模型的清单输出只是营销的前面环节,在实际的营销执行中,营销的效果还可能受到各个环节的影响,而存在营销效果不受控制的情况。比如,IT侧营销清单输出后,业务人员并不理解营销清单的输出原理及规则,无法针对不同的营销群体适配营销策略;而一线的营销人员对目标用户不了解,而无法提高一对一营销体验。

针对这一问题,本文提出将大数据挖掘引入营销全流程各个环节,实现对各个环节进行管控,提升各环节营销智能化和精准化。

2 大数据挖掘概述

数据挖掘是从海量的数据中,以自动化或半自动化的方式找出其中的有价值的规则的过程。而随着大数据时代的到来,更多更大更全更新速度更快的数据,使得我们可以从中挖掘出更多有价值的知识。

3 营销全流程挖掘模型构建方法

根据针对性营销流程的特点,在流程的每个环节上建立相应的数据挖掘模型,以保证每个营销环节地有效运作。

(1)在模型构建环节,针对业务场景构建针对性的数据挖掘模型,深入挖掘业务场景的目标用户,提升目标挖掘的精准度。

(2)模型输出环节,对各业务场景下的数据挖掘模型目标清单进行客户细分,描述不同客户群体的特点,以供业务人员进行政策匹配。

(3)模型营销设计环节,充分分析客户的行为偏好,上网的内容倾向,通过大数据挖掘分析,对客户的偏好进行识别。做到对客户的推荐个性化,提升客户体验。

(4)模型营销设计环节,整合各营销接触渠道,建立用户渠道偏好模型,以客户认可的渠道方式进行接触。

(5)进行大数据实时数据的跟踪分析,分析挖掘用户的需求,在适合的时机对用户进行营销。

(6)整合上述各个环节的信息数据,配合客户画像数据,能够帮助一线营销执行人员快速了解营销对象。

(7)做好营销回笼信息的收集。对接触的数据进行深入分析。分析客户的接触方式数据是否需要更新;分析客户对于营销的喜恶.,分析客户对于营销的响应。进而构建客户营销响应模型,并优化客户接触方式。并利用回笼数据对业务场景模型进行优,形成闭环。

4 应用案例

以用户终端换机模型的优化为例,梳理从业务需求分析开始的各个环节。传统的用户换机模型,做法是在分析现有用户消费行为及换机的历史数据,构建精准换机模型。模型营销清单输出后,设计回笼模板进行营销结果信息的收集。通过分析营销结果信息,不断对模型进行迭代优化。优化的方向,主要集中在目标客户群体的进一步精确和聚焦,模型优化提升空间小。引入营销全流程挖掘模型的构建,则需要建立以用户换机为核心的营销全流程各环节精准提升系列模型。各环节系列模型如下:

(1)在模型构建环节,以传统方式进行原模型的优化。采用历史数据进行模型构建,更新模型训练样本。调整模型输入数据,在保证模型精准度的前提下,优先采用业务人员认可并能易于理解的字段数据进行模型构建。以牺牲较小的模型精准度,换取业务人员对模型的认可与理解。

(2)模型输出环节,结合用户的特点,将用户进一步地进行客户细分。方便业务人员根据不同的营销场景,适配营销政策。

(3)模型营销设计环节,构建用户的偏好模型,识别用户对于终端价格、终端品牌的偏好。通过大数据挖掘分析,对客户的偏好进行识别。做到对客户的推荐个性化,提升客户体验及营销成功率。

(4)在营销接触环节,整合各营销接触渠道,建立用户渠道偏好模型,以客户认可的渠道方式进行接触。

(5)通过分析用户准实时的上网搜索内容,构建搜索内容文本挖掘模型,挖掘用户的换机需求,在适合的时机对用户进行营销。优先对近期换机倾向更高的用户进行营销。

(6)整合上述各个环节的信息数据,配合客户画像数据,优化模型营销清单的输出。帮助一线营销执行人员快速了解营销对象。

(7)从营销及模型优化的角度,设计营销结果信息。并通过对营销结果信息数据的分析,指导后续模型的迭代优化。

通过上述系列模型的配合,对营销的各个环节进行了优化。从营销全流程的角度出发,优化整个营销环节,使IT、业务、一线支撑人员对于模型及目标的理解达到一致,进一步提升了整个用户换机模型的营销成功率。

5 总结

在针对性营销全流程中,结合业务对各个环节进行优化,构建系列模型,优化模型输出。使各个环节中的相关人员,都能够对整个模型的目标及原理达到一致的理解。最终从营销全流程的角度出发,提升整个营销的效果。相比传统的单一模型支撑的营销,更加精准化。避免各个环节中的不確定因素影响到模型的效果。

在大数据时代,更全更多的数据为大数据挖掘提供了更多的数据支撑。而大数据挖掘,也必然会促进营销全流程更加精准化与智能化。

参考文献

[1]陈松林,论电信企业大众化营销与针对性营销的重要性[J].通信世界,2006(39).

[2]韩家炜,数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社,2007(10):12.

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