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精准营销的概念（精准营销的概念是谁提出的）
发布时间：2023-03-05 17:25:52
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于精准营销的概念的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、从商品标签到顾客标签的会员精准营销？
其实这就是会员营销的一个发展历程，从之前的野蛮推广到现在的个性化营销。
目前会员营销大致分为野蛮推送阶段、定向营销、精准营销和个性化营销四个阶段。每个阶段都有其各自的特点。
野蛮推送阶段：没有明确目标，最具代表性的就是垃圾邮件，垃圾短信漫天飞。
定向营销阶段：营销有了一定的方向性，对一些活动，人群有目的的进行营销推广。
精准营销阶段：对目标人群进行画像，进行精准的营销推广。
个性化营销：个性化营销对会员进行单一画像，个性化体验和推送。
所谓个性化营销，就是从原来的针对某一个人群或者某一类人群的概念，转变为个人量身定制专业的精准营销体验。
比如说某会员进入网站后，我们根据会员看到的产品、购物流程习惯等行为，推送一些符合该会员需求的产品内容，同时可针对该会员的习惯、个人偏好等去做定制，这就是个性化的营销手段，通常转化率高达80%，也是实现会员二次营销的有效途径。个性化营销的出现，让精准营销更加精准！
二、大数据时代下b2c怎么做精准营销
大数据时代的营销已经进去了颠覆传统的营销模式，大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
首先，用户的画像不再像从前。以前做B2C我们不知道用户在哪里，用户的性别、喜好、职业、消费习惯我们一无所知，或者仅仅从老用户那里得到了一些少的可怜的信息，至于客户在什么时间需要什么，用户对同类型产品的看法我们始终都无法给出肯定的回答，然而大数据的出现彻底改变了这一现象的发生，我们可以把一些用户数据细微到每分钟几次，浏览过什么，多久浏览一次，这进一步让商家知道如何合理的完成营销过程。
其次，需求是大数据可以预测到得。未来的数据时代必然是个开源、数据爆炸的时代，谁懂得运用数据，谁就能把握未来的消费市场，在很多场合我们已经看到了Google、ZARA等等把大数据运用到实处的例子，相信未来大数据也必然不是垄断在少数行业而是普及到平常人的生活中，更精准的服务于中小型企业。
第三，识别数据真正透露给人们的信息。虽然大数据技术正在飞速发展，我们可以明白的是多数企业有的只是处理数据、统计数据的能力，而数据真正的价值并没有得到万分之一的挖掘，数据科学家可以说少之又少，尤其是在我国，大数据的发展还要经过一番磨砺。
第四，大数据带来的是更好的用户体验。这并不是单纯指产品方面带来的用户体验，而是包括用户在获取产品信息到完成购买整个流程的用户体验，让用户觉得更放心，更贴心，更可靠才是大数据在精准营销中发挥的人性化的一面。
上图是我们对大数据产品的一个初步构想，大数据营销要借助的工具很多，选择到合适数据服务公司也是做好大数据精准营销的关键，欢迎有关大数据营销的内容可以和我们进一步的探讨，也欢迎关注我们的官方微博@君致科技
三、外贸客户如何精准营销
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。
四、营销云如何保证精准营销更“精准”
保证精准营销更”精准“，主要是需要建立精准的人群画像和用户标签系统，即所谓的千人千面。千人千面就是建立在营销自动化基础上的个性化营销。
1，最小颗粒度的洞察 - 客户360°画像
每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。
2，人群细分
基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人，更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人，这要求品牌具备人群细分的能力。
具有一个或多个相同特征的人构成一个细分，细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。
3，人群特征分析
人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。
4，消费行为特征分析
消费行为是客户用“钱”表达出来的意愿，因此展现的客户特征更加真实可信，在数据分析中有更高的权重。
通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯（可分别从时间、场所和渠道角度）、商品或服务的偏好（品牌、品类、款式风格等偏好）。结合特定的数据挖掘模型，品牌还可以基于历史消费行为，来预测未来消费的可能性。
5，非消费行为特征分析
消费行为数据含金量很高，但量级远低于非消费行为数据。当具备了收集和整理非消费行为数据的能力后，品牌需要对积累的大量数据进行分类、加工和分析，形成客户洞察。
这些洞察可更好的优化引导到消费转化的策略，或把相同人群的消费和非消费特征进行比较，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。
6，组合分析
在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组合，以产生新的洞察。
例如：
- 分析不同人群的同维度分析结果，找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。
- 一定时间周期内，特征人群的数量变化，行为或者特征的变化趋势
- 特定行为分析路径中，对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因
总之，千人千面是建立在有足够数据分析能力基础上的。
以上就是小编对于精准营销的概念问题和相关问题的解答了，如有更多相关问题，可拨打网站上的电话，或添加微信。
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