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江蘇pos機行業精準客戶獲客渠道
利用大數據進行精準營銷
第一，用戶行為與特征分析。只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到"比用戶更了解用戶自己"。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。
第二，精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷并不怎么精準，因為其缺少用戶特征數據支撐及詳細準確的分析。。
第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對產品的期待，那么你的產品生產即可投其所好。
第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什么是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找準方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特征分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，并可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以采集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。
第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是:在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
第七，大數據用于改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在于真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防御性修理。
第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，并對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
第九，發現新市場與新趨勢?；诖髷祿姆治雠c預測，對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。
第十，市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的"啤酒與尿布"案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者是災難。
利用大數據進行精準營銷的關鍵點
利用大數據助推精準營銷的關鍵因素主要有獨特的資源、夠用的數據和相應的技術支撐。
（一） 獨特的資源
獨特的資源，指的是要有一個好的平臺及好的內容來聚集大量的用戶，使它能夠實現一定的人群覆蓋，這是凝聚用戶數據量的前提，也是開展精準營銷的前提，因為精準營銷購買的不是廣告位而是受眾。例如，愛奇藝擁有強大的技術資源。目前，愛奇藝“跨屏同一用戶識別技術”，不僅能夠實現數據去重，同時能為廣告主找到其“朝思暮想” 的精準投放目標，成倍地提升廣告效果。這是視頻行業近期最令人興奮的技術創新。
愛奇藝“跨屏同一用戶識別技術” 的問世標志著視頻廣告行業將告別“粗放型” 投放模式，朝著“精細化” 方向闊步前進。從商業角度看，以愛奇藝為代表的視頻網站不僅改變了互聯網營銷的生態圈， 也為互聯網營銷產業鏈的盈利模式開創了新的價值高地。 愛奇藝這一獨特的技術資源使得該網站在獲得用戶數據以及進行精準廣告投放與營銷方面具有極大的優勢。
（二） 夠用的數據
夠用的數據，是指這些獨特的資源允許你的代碼在網頁上抓取足夠多的用戶數據形成一個數據庫。 足夠多的數據當然也包含這些數據應該是完整的， 然后把用戶的數據傳送到
相應的服務器上，根據網頁顯示的內容分析出用戶的特性。 比如他是否對高端產品感興趣？ 是不是中檔產品的使用者？ 是不是低檔產品的光顧者？ 這樣就可以得到具有一定特點的用戶數據，這些數據不需要非常大，但是必須要夠用，因為只有夠用和完整才能全面真實地反映網絡用戶的行為特點， 這些數據才能為我們所用。
（三） 利用技術進行數據挖掘
網上用戶所產生的信息數據是碎片化的、雜亂的，所以需要相應的數據挖掘技術使這些數據有規律可循，可以被利用。運用統計學上的一些標簽，分析出用戶的數據結構，使得用戶標簽化。 分析用戶的數據結構并歸類的過程實際上就是細分目標受眾的過程。
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