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名人堂名人
用户名judyzo
铜币5578枚
阅读：31151回复：32
海关数据外贸营销你们都了解吗！
发布于： 17:14
& &大数据时代的海关数据应用
& & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & &朱秋城 Harris
国际贸易的第一步就是买卖信息的交互和匹配，从传统的展会名片样品图册的交换，到B2B时代1.0时代在线询盘的交流，如何让更优质的采购商对接诚信可靠的供应商一直是外贸交易永恒的主题，外贸电商进入了跨境B2B时代，外贸大数据的应用变得越来越广泛，外贸交易的效率和成功率也变得越来越高，而作为外贸大数据时代的核心环节“海关数据”的价值也越来越被广大中小外贸企业重视。
海关数据在中国的发展历史
海关数据的出现其实已经有很多年的历史了，最早产生在70年代的美国，一家叫“Piers”的公司，这家公司把外贸交易中的进出口贸易提报单数据，进行精确的汇总和记录，并且加以分析，一开始这家公司把这些数据信息卖给船公司，后来大家发现这类的海关数据价值比较大，随着时间的推移，慢慢的被运用到国际贸易，金融贷款，国际物流等领域，通过对于海关数据的运用，提升了国际贸易的效率和国际投资的准确率，所以说对于数据的应用在外贸领域从来就是一个传统。随着业务规模的发展这家公司在中国香港设立了分公司，随后又在2001年开始传入中国大陆，随着中国外贸电商的发展，海关数据在中国的发展一直非常活跃，对于很多外贸电商人士，通过B2B电商平台结合海关数据提升定单成交率，判断客户的真正价值成为一种外贸素质和能力的体现，经过这样多年的市场竞争和大浪淘沙后，目前在中国大陆从事海关数据行业的并且具备良好口碑规模的大概在200家之内，而且随着跨境B2B时代来临，对于海关数据的高度提炼和精准匹配的需求会越来越高。
什么是中国特色的海关数据
&
对于海外数据很多中小微企业的外贸人都感觉陌生，其实海关数据在规模以上的外贸企业运用的已经比较成熟了，我们先来阐述一下什么是传统定义上的海关数据，海关数据指的是世界各国海关的货物外贸交易数据，主要来源报关单，提单，商检等真实的单证记录，核心的特点是权威，准确，及时和详尽。根据笔者的体验目前中国市场上可以提供的海关数据根据目标市场不同主要分下面几类。
1：北美海关数据，包括美国，加拿大，墨西哥和其他小国家的的海关数据，通过系统可以查询到全球出口到美国的每一笔提单的数据情况，包括出口商，采购商，产品描述，集装箱数量等。因为很多中小外贸企业的出口目标市场很多都是在欧洲和美国，其实这些数据对于外贸企业开拓市场，调研行业数据，分析全球市场都有非常重要的价值，也可以通过这些数据进行客户开发，结合B2B网站的客户询盘对于客户的价值信用度等进行有效的调研。购买了海关数据后，你可可以用产品关键词，查看采购商的名称，提单 好，国家等。
2：非北美海关数据，包括南美海关数据，欧洲海关数据，亚洲海关数据等，对于海关数据的运用对于外贸公司寻找新客户，行业调研都有比较高的价值。
& 海关数据出现的初衷本来是为了对于外贸市场做调研，分析行业走势，做投资判断的依据，但是海关数据进入中国市场后功能发生了一些转变，这与中国的外贸企业强大的海外客户开发需求非常切合，而且海关数据的推广过程正好遇到了中国外贸电商市场大力推进的过程，所以对于很多中小微外贸企业来说，海关数据的功能已经简化为海外客户的市场开拓。
海关数据商业化是不是符合中国法律
& 对于这个问题其实笔者在很长时间内也有过疑惑，为此我还专门咨询了相关的法律人士和外贸资深学者，对于海关数据的使用是不是合法我们可以通过下面2点进行判断 1：数据公开是不是符合法律。2：数据的使用是不是符合法律。对于数据公开的法律性这点律师跟我的意见是销售海关数据的第三方数据公司应该保证数据来源合法并且来源主流合理渠道，对于运用海关数据进行外贸海外客户开发，就目前中国的法律来说还有没相关的禁止条款，而且从国家鼓励外贸出口，帮助中小外贸企业外贸发展的角度来说，我们还是可以有效的利用海关数据的。
海关数据的价值在于信息的精准
目前市场上的海关数据分为收费和免费两种，很多海关数据公司声称开发了一套免费的海关数据系统，其实核心还是为了吸引流量，进行二次营销而赢利。对于海关数据的来源个人建议还是花钱购买，因为马云说过一句话，免费的其实是最贵的。购买海关数据应该遵守这样的原则，首先选择行业口碑比较好的海关数据提供商，最好有朋友或者合作伙伴使用后的推荐，海关数据的价格，大家可以多方比较，对于海关数据的价值笔者认为还是在于数据的真实和精准匹配度。对于目前的海关数据公司提供的数据我们应该有自己的判断能力，同时选择自己真正需要的海关数据
普通的中小外贸企业需要什么样是海关数据
& 目前中国的中小外贸资源对于海关数据的运用主要是进行海外客户的开发，所以海关数据的销售商就以真实交易作为卖点，也就是说通过单证证明采购商对于某类产品发生过真实采购行为，目前市场上的海关数据主要包括下面的几个核心数据：1 提单，各国的海运提单信息，从提单你可以知道供应商和采购商的真实信息，采购的产品关键词，采购的体积和数量。2：报关单，各国的海关进出口报关单，这个单证信息最有价值，因为他反映出的海关数据价值更多更大，3：统计数据，各国海关的数据统计，比如进出口量，4：采购商黄页，这是由行业协会和商会提供的买家名录和黄页。对于我们普通的中小微外贸企业，个人认为真实采购行为的信息才对于你的海外客户开发有价值，所以我们应该购买第一第二类海关数据，其他的海外数据更多是商业统计和调研。
如何判断海关数据的真实性
& &对于海关数据的使用，数据的真实性是前提，因为只有发生过真实采购交易并且及时向的海关数据才有可能对你的海外市场开拓有价值，笔者根据自己的实操经验分享如下。
海关数据初步判断
& &首先要确定你采购的数据内容，确定你的采购目的，比如说我们公司的产品关键词是wooden ship model ，让数据供应商提供过去6个月到1年内的数据交易量，你可以多问几家，并且结合中国海关的公开数据进行对比，中国海关数据都可以在海关网站免费查询，从而判断数据的真实性。
用你自己的提单确认数据真实性
& & & 在采购海关数据之前，你可以拿自己的现在正在做的一票真实交易的定单作为判断，你找出近期一张真实的海运提单，把提单号告诉数据提供商，让他查询客户的采购信息，定单交易的信息，从而判断海关数据的真实性可靠性。还有一个方法就是你可以让海关数据的提供商，查询一下你自己的交易记录，对比一下你自己公司的交易记录，这样就非常清楚的可以判断出海关数据的准确性。还有一个方法也很简单，你可以让数据供应商查询一下，你朋友的公司或者你熟悉的同行，让数据供应商查询你朋友和同行公司的海关数据，三方比较你就可以得出一个最精准的海关数据的真实性。
精细化的海关数据产品调研
很多中小微外贸企业选择海关数据核心的是通过海关数据进行客户开发，目前海关数据有免费数据，付费数据，付费数据从几千到几万不等，目前中小企业的经营困难，所以每笔投入都应该精打细算，对于海关数据这样的产品，购买之前应该做比较细致的市场调研，调研的核心环节应该是这样的，首先就是行业口碑，你可以问一下你们的同行，最好是购买过这家数据供应商的用户，再次就是上门实地调研，包括数据供应商公司的规模，专业度，成立时间等，对于很多付费的海关数据服务，基本上都会有试用环节，你可以多试用几家，对于海关数据的核心功能，你们公司的可以进行团队探讨，再决定购买海关数据。
选择属于自己的海关数据
&虽然目前市场上已经有很多公司声称已经可以提供免费的海关数据，但根据笔者的体验，对于精细化的海关数据，特别是针对于你行业的精细化，个性化定制化的海关关键词付费价值是一直存在的，对于那些动辄上万的海关数据服务，我们最佳的方式就是选择定制服务，又省钱对于我们海外客户开发又真正的有价值。
明确的采购海关数据的目的
中国外贸公司采购海关数据一般是有2个作用，市场调研分析和海外客户开拓，如果普通的中小外贸企业海外客户开拓最直接的采购方式就是把你们企业的关键词，让海关数据提供6个月到1年内的你们行业的海关数据就可以了，如果是规模以上的外贸公司需要对于外贸行业和国际产品走势有一个定期的调研，可以购买一些基本查询功能的海关数据就可以了，中小企业的投入一定要精准和精打细算。
根据目标市场定制海关数据
& 目前很多数据公司提供以海外目的国区别的数据服务，而且很多以打包的形式提供，并且根据国别数量的区别而价格不同，很多业务员就喜欢贪图多和全，比如全范围的市场海关数据，但是笔者认为真正有价值的是聚焦和细分，每个产品都有自己的核心目标市场区域，比如我们的产品是做欧洲和美国，我们就只选择最核心的目的国市场的海关数据，这样的采购成本最低，而且效果最集中。
数据服务周期数据时段尽量短，功能模块尽量简单
那些海关数据推销员总是希望你购买年数长，查询的功能模块多，其实对于普通的中小企业来说很多功能，并不需要，对于查询年数我的建议是一般是6个月到1年，因为这理解还有一个海关数据的及时更新的问题，对于数据更新的问题我们在这里也简单说几句，很多数据推销公司宣称，数据日日更新月月革新，从而抛高价格，其实作为一个外贸人我们都知道，客户采购的周期一般是4到6个月之间，因为采购会有一个采购的规律，所以我个人认为海关数据的日日更新价值不大，中小企业的投入一切都应该从实际出发。
未完待续！！！
共4条评分，
15G/300个SOHO必学视频课程，爱学习免费送 Q
你的帖子太TM牛了！
海关数据还是更适合分析市场，而不是开发客户
牛人！希望继续分享！
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微信号：HiHarris 12年外贸进出口经验，擅长阿里巴巴推广，Google国际推广，07年中小企业电子商务应用领军人物，阿里巴巴浙江区十大网商，曾任浙江著名外贸企业高管。
名人堂名人
用户名judyzo
铜币5578枚
发布于： 17:14
更多外贸问题 欢迎加我们微信交流，微信号 HIHARRIS
微信号：HiHarris 12年外贸进出口经验，擅长阿里巴巴推广，Google国际推广，07年中小企业电子商务应用领军人物，阿里巴巴浙江区十大网商，曾任浙江著名外贸企业高管。
用户名cnitlx
发布于： 17:50
哈萨克/俄罗斯双清关包税专线 100%包清关必到 不到立赔 货到付款 一手价市场最好陆运10~20天到 空运7-12天到 时效保证 安全稳定 全程跟踪 正规白关能退税全国收货 QQ: 电话(微信): 李R
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发布于： 18:06
牛人！希望继续分享！
用户名dgjuhong
发布于： 08:34
很不错，谢谢分享。
共同发展才是聚财之道
用户名cnzvei
发布于： 08:41
大叔分享的很到位，进来一看不用头像就知道是你的文笔了
更多外贸知识微信号（非公众号）
互相帮助共同成长分享心得趣事
用户名cnhhxh
发布于： 08:42
谢谢分享，很有帮助！有好的海关数据供应商推荐一下吗？
Qingdao Rilian Huabo Technology Co.,Ltd.
Poultry Farming Euipments-feeding system,nipple drinking system,ventilation system,cooling system,plastic slat and environmental control system,ect.
Welcome to contact！
hb008@qd-huabo.com
用户名hualiangsl
发布于： 09:17
重点没说到——关键在于怎么用！
Http://hualiangsl.en.alibaba.com Environmental masterbatch manufacturing, professional pigment manufacturers.
用户名olmled
铜币1275枚
发布于： 09:26
有好的海关数据资源分享吗？我也想要着手这方面，不知怎么入手
外贸本科生
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data-hash="read_重天#
发布于： 09:32
先留位 &等下来细看~！
我是做国际快递的
我有一个梦想
打造中国自己的国际快递，让我们中国的好产品不死在运输上。希望大家多多支持我，有共同志向的小伙伴可以加我Q ：
用户名cnyabc
铜币1436枚
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data-hash="read_楼#
发布于： 09:37
外贸本科生
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data-hash="read_楼#
发布于： 10:06
可以推荐合适的数据供应商和说说海关数据如何使用
用户名cnvcoi
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data-hash="read_楼#
发布于： 10:32
典型傻大空的贴子！！
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data-hash="read_楼#
发布于： 10:45
海关数据还是更适合分析市场，而不是开发客户
当前外贸客户开发难，您是否也在寻找展会，B2B之外好的渠道？
行业全球十几万客户，平时最多也就联系了几千家，您是否想把剩下的也开发到？
快速整合行业内全球目标客户资源，一套主动出击开发客户的系统，为您高效快速开发海外买家！
给您演示下主动开发客户的方法，先用先受益！
外贸本科生
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data-hash="read_楼#
发布于： 11:13
Where there is a will, there is a way!
用户名sunlandled
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data-hash="read_楼#
发布于： 14:36
用户名cnpcxr
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data-hash="read_楼#
发布于： 14:52
已关注，望多分享~
用户名cnkfjb
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发布于： 15:23
老师又造福外贸人了
用户名cnhtuo
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发布于： 15:29
大师地海关数据分析详细，但是外贸人员要从哪里获得海关数据？
用户名dgtonexsports
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data-hash="read_楼#
发布于： 16:23
用户被禁言,该主题自动屏蔽!
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Powered by干货丨大数据技术在预测性营销上的实践原理（含工具表）干货丨大数据技术在预测性营销上的实践原理（含工具表）西元前科学论百家号人物简介董飞，Datatist首席架构师&COO，毕业于南开大学，硕士杜克大学毕业。先后在创业公司酷迅、百度基础架构组和Amazon云计算部门，LinkedIn担任高级工程师，Coursera从事数据工程师，负责过垂直搜索，百度云计算平台研发和广告系统的架构。为多位企业客户解决营销难题，具备丰富实践经验。主题○大数据技术在预测性营销上的实践▊DT学院： 请您谈谈什么是预测营销？董飞：说到预测营销，不得不先提个性化的用户画像。我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画他／她的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。比如下面就是两种典型年轻消费人群。预测营销中的元素具体包括：●用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座●用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览／收藏／评论内容，品牌偏好，产品偏好●用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分●用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次●用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件当我们采集和分析这些用户画像，可以实现精准的预测营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM／供应链系统打通的一站式营销优化，全么提升ROI。我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，消费者需要什么，企业提供什么，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，计算下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为 20 万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4 万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如 20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。▊DT学院： 在现代商业中大数据的价值体现在哪？董飞：大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐。我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。▊DT学院： 能举个例子说明精准营销的好处么？董飞：“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：1. 精准挑选出1%的VIP顾客2. 发送390份问卷，全部回收3. 问卷寄出3小时内回收35%的问卷4. 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数5. 所需时间和预算都在以往的10%以下这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%? 那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。举例来说，有基人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。▊DT学院： 如何生成用户的精准画像？董飞：大致分成三步：1. 采集和清理数据：用已知预测未知；2. 用户分群：分门别类贴标签；3. 制定策略：优化再调整。采集和清理数据：用已知预测未知首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。制定策略：优化再调整有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集，训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。在算法部分，我们通过相似度衡量聚类算法，主要核心是数据简化，让它具备大规模数据的能力，这里做变换，降维，抽样。在分类这一块，我们使用了决策树，Boosting监督的分类学习方法，随机森林来解决回归和分类问题。▊DT学院： 请谈谈你们公司目前怎么做精准营销的，比如如何拉新和留存客户？董飞：我们公司（Datatist）是专注于用大数据机器学习技术自动支持企业的智能决策和商业优化。拥有外部营销和内部营销相结合的闭环一体化用户运营优化解决方案。●对于外部营销优化：通过机器学习内部客户的特征，结合word2vec，神经网络多种模型精准预测最可能转化的潜在外部客户。●对于内部营销优化：通过机器学习客户的行为特征，精准预测最可能活跃的客户，最可能购买的客户等。并且通过内部触达渠道刺激用户转化，A/B test，效果跟踪和持续优化等一站式解决方案提高内部客户的转化率。我们模型使用的算法包括神经网络，逻辑回归，随机森林和回归树，但这些对于营销人员意义不大，重要的是，可能性模型是通过学习历史行为来预测客户未来动作的。下面在使用模型之前，训练期和调试期使用历史数据的方法。拉新和留存是很多客户最关心的，我们的做法是通过数据挖掘和机器学习的方式提升效率，并且两者是有关联，通过内部留存每一步的跟踪和转化，我们可以刻画用户的精准画像，对不同分类的客户做不同刺激，预测可能转化的用户，并将特征记录下来，对外部的拉新数据能够重用。以最常使用的电子邮件推送为例，以往只能盲目发送，消费者没反应就再发一次。导入大数据分析后，可以很精准地掌握消费者的打开情况，消费者没有点开阅读一定有原因，一种策略是规划促销活动，再次发送给没点开的消费者，观察哪些消费者对促销内容有反应，不断回馈修正。 还有一种策略是建立每个消费者的消费习惯周期，比如顾客A是每隔30天购买，顾客B每隔60天购买，那么通过建模，第30天是顾客A的最可能购买点，之后购买概率衰退，最好在30天前的那一周发送电子邮件提醒刺激。如果太早提醒还没发现，太晚又错过了。因此在适当的时机，营销才能事半功倍。总之，客户的资源有限，如何将人、时间、金钱等资源得花在刀刃上？通过数据进行有效资源分配，可以降低营销预算，只要在关键购买点触动他们，就可以达到很好的效果。但是对于即将流失的顾客，就应该投入相对高的营销预算，产生资源最大化的效果。▊DT学院： 预测性营销的选择方案有哪些呢？这里的开发用到哪些技术和工具？董飞：关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：1. 使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具； 2. 以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3. 评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。如下是我工作中常用的技术工具：但无论哪条路，都要确定三项基本能力：1. 连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据。2. 分析客户提供的数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析。3. 在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。▊DT学院： 营销领域有哪些预测模型？董飞：预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：●参与倾向模型——预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。●钱包模型——就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。●价格优化模型——就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。●关键字推荐模型——关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。●预测聚集模型——预测聚集模型就是预测客户最终会归为哪一类。▊DT学院： 目前对于预测性营销技术，国际上有哪些技术创新和开发工具？目前的使用瓶颈和顾虑是什么？董飞：预测营销技术以模型工具存在了很多年，比如一些统计分析软件 SAS，SPSS，R，还有像Netflix，Amazon，Facebook，Ebay，电信领域Verizon，ATT这些大公司，都有数据科学家团队，他们都在开发基于预测性的广告和营销系统。但这些工具都有一些重要的缺点，在你使用预测分析平台之前，首先要把业务需求翻译成技术需求，这样数据科学家才能将其转化为模型和查询语句。大多数市场营销人员还是这方面能力不足，没有工程师和商业分析师的支持的话，就要从头做重复劳动，选择适当模型，去解决商业问题。而数据科学家往往也局限在某个行业内，找到合适的人才非常难，也很难跨行业获得经验。在使用大数据平台时，往往要求在以下方面：整合数据，准备数据，开发，测试，配置模型，IT设施和数据架构都需要持续配合，才能最后帮助运营者生成报告并准备活动的名单。比如笔者当时在LinkedIn的广告部门，我们的数据科学家建立了一套强大的分析算法去计算预估CTR，预估bid price，预估受众，但一旦脱离了LinkedIn的网站，广告主也没办法重复分析和得到持续的预测评分，而每个公司重新搭建一套大数据平台也是费时费力。另外在个人信息使用上要特别注意隐私问题，顾客心理会有一些心理差异，比如客户的电话，邮箱注册某品牌电商（Tiffany）后，收到一些竞争对手如香奈儿不停给你发送广告，你也许会很生气。根据消费者报告，有71%的人认为，他们担心电商在不经过她们同意就出售或分享信息，因为越来越多的营销者从使用第三方的信息记录转向使用第一方数据来进行营销。还有个“最后一公里”问题，比如说“我们拿到了网站注册的大量信息，也通过模型预测出来最有可能购买的客户，但作为运营人员，我无法根据客户分享给我的偏好和日期去发布一个Campaign（促销）”，就是说预测模型的输出结果对于营销人员来说很难使用-- 无法将日常的邮件，广告，门店和客户互动等营销活动结合起来。这也是Datatist想解决的一个客户痛点，在二月份我们将发布一站式的营销云产品。▊DT学院： 机器学习技术在预测营销领域是如何应用，会有怎样的发展？董飞：去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。注：本文来源“DT学院 ”采写，编辑：Fynlch（王培），版权著作权属原创者所有。数据观微信公众号（ID:cbdioreview） ，欲了解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观（中国大数据产业观察网www.cbdio.com）进入查看。Editors' Picks精选↓点击标题或图片进入阅读↓《中国大数据发展报告(2017)》（完整版PPT）《贵阳市大数据标准建设实施方案》印发（全文）名单丨国家拟支持38个大数据和16个互联网+政务服务项目公示重磅丨2017年贵州省大数据十大工程·工作要点·基本思路（附图解）2017《中国大数据企业排行榜》V3.0（完整版PPT+地图）《2016中国大数据市场研究报告》（PPT全文）《工业大数据白皮书（2017版）》发布（完整版PPT）《贵阳区块链发展和应用》白皮书（完整版PPT/附下载）中国大数据与传统产业完美结合的企业范本《贵州省大数据发展管理局主要职责内设机构和人员编制规定》印发（全文）必读丨大数据职位体系梳理15分钟拿到融资——一家大数据上市公司的经验分享大数据产业生态&大数据应用场景综述《大数据产业发展规划（年）》正式印发（附全文）一个80%技术牛大数据企业背后的故事53页PPT解读国家大数据政策及发展方向数据管理与数据治理的区别《大数据白皮书（2016）》发布（解读版+完整版）《“十三五”国家信息化规划》发布（关于大数据的都在这里）重磅丨《京津冀大数据产业地图（2016）》发布（附动态地图）CCF：2017年大数据发展趋势报告及解读（附实录+PPT+2016年预测回顾）本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。西元前科学论百家号最近更新：简介:提供一个小妙招，让人释放一些介绍。作者最新文章相关文章}