新元素大数据精准挖掘营销系统找客户真有那么神奇吗？
声明：我这里不做太多的评价欢迎大家对比。
可以了解下我是做什么的微信：sky
我们系统能够帮到你解决什么问题？
经 销 商 不 好 找
全国经销商老板联系方式 帮你搞定！
终 端 客 户 不 好 找
区域定位，定点突破，找终端？So
客 户 渠 道 开 拓 单 一
线上线下，产业中游、终端，同行客户，本地全国，一网打尽
网 上 引 流 难
免费百度平台精准引流&
加 客 户 难
7种微信、4种QQ加客户方式，不受限制，自动添加
广 宣 传 难
四大块营销方式，全网覆盖
做 活 动 效 果 差
微信扫码裂变，一日轰动一座城
人 工 成 本 高
一套系统服务一个团队，效率抵得上二十个工人
客 户 裂 变 难
微信裂变神器，深挖潜在客源
&微信：sky2015102
二，我们是做什么的？
专 业 互 联 网 营 销
我们是一家深耕互联网行业长达9年的IT公司，以大数据技术为基础做营销系统
大 数 据 精 准 营 销 系 统
海量数据，精准抓取，厂家、经销商、批发商、零售商、全行业采集
对 接 老 板
全都是老板、直接人客户，跟负责人对接，高效营销
营 销 全 自 动
自动抓取客户，自动添加客户，自动发送广告信息，主动引流
宣 传 推 广 面 广
微信 QQ 百度 贴吧 博客 豆瓣 兴趣部落
免费营销，主流方式一个不落
有态度的IT团队
专业的研发/维护技术团队，公司重技术、重服务
如同详细了解可以点长按复制链接粘贴浏览器：
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已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。在移动互联网迅猛发展的背景下，用户的网络活动所产生的海量数据，将会对消费者和企业的行为带来诸多的改变与重塑。企业应该如何驾驭数据使之为己所用，利用大数据洞察消费者行为变化，准确地分析用户的特征和偏好, 挖掘产品的潜在高价值用户群体，实现市场营销的精准化、场景化，是形成差异化竞争优势的关键所在。 那么，精准营销的关键要素你都知道吗？ 01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：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，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。1.采集和清理数据：用已知预测未知
数据是构建用户画像的核心依据，一切不建立在客观数据基础上的用户画像都是耍流氓。在基础数据采集方面可以先通过列举法先列举出构建用户画像所需要的基础数据。具体的思路如下：
当然上面列举的数据纬度相对比较多，在构建用户画像过程中会根据需求进行相关的数据筛选。
在基础资料和数据收集环节我们会通过一手资料和二手资料获取相应的基础数据。这些资料和数据会有三个方面的来源：● 相关的文献资料和研究报告●
产品数据后台●
问卷调研和用户访谈2.用户分群：分门别类贴标签
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。 3.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。02数据细分受众
“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：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
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，有的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。
“预测”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。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。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，全面提升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，以产品为中心，满足传统的消费者需求，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，预测下一次的购买时间。 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。04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，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。05技术工具
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。
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。 06预测模型
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会归为哪一类。07AI在营销领域的应用
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。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术： 1 、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。3 、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。0添加评论分享收藏2017年会 -->
DT时代，企业最关心的自然是数据，不，是海量的数据，当然也可以称为大数据。但数据的正确与否，似乎在业内并不被人关注。对于人来说，数据的正确与否直接关系到营销效果，在营销领域尤为明显。近期，小智关注到Forbes Insights / Acxiom发布的一篇报告，其针对美国273位高管进行了调研，可以看出数据的正确与否已成为高管们关注的头等大事。那么，数据出错会有怎样的恶果？从另一则调查中可以发现其端倪：1、客户获取&2、消费者洞察&3、营销化的生产（将营销理念融入生产中）&4、收入&5、客户信任&6、隐私&7、行业合规从上述的调研可以发现，错误数据能直接影响企业获取客户、消费者洞察的结果，甚至对生产、收入、客户信任等等带来巨大的不利，将给企业极大的危机。而从营销角度来看，错误数据也将会导致营销偏离目标，因而无法实现。。但企业该如何杜绝错误数据，避开危机呢？小智本文以数字营销行业为例，聊聊企业应该如何确保营销数据的正确性，杜绝错误。在营销项目执行的过程中，数据也在潜移默化间进行交互。从数据收集、挖掘、分析，到存储和应用，每一道工序和环节都存在出现纰漏的可能。因此，从源头出发，才能尽可能降低错误率。靠谱的数据源数据源，即数据的源头或出处。与选购商品一样，一定要选择靠谱、信誉好的厂家或商家，营销数据亦是如此。目前互联网行业对于数据的追逐异常激烈。为了获取数据，各大互联网企业之间的并购、注资等现象屡见不鲜。但合作、开放才是未来的趋势，也只有如此才能获得第一手、可靠的数据。1、 合作合作，是获取数据相当有效的途径。目前BAT生态圈中把持着国内互联网大多数最有价值的数据，例如电商、娱乐、搜索等等。同时，这些数据也是错误率相对较低的，必将为精准营销提供最有力的支撑。如果与拥有这样的数据源的企业合作，随之而来的正确、可靠的数据必将推动营销实现收益最大化的目标。2、 开放开放，已经成为互联网的趋势。越来越多的互联网企业、媒体及调研机构愿意将自己的数据开放出来，与合作伙伴共享，互惠互利，共同进步。以开放为理念的企业，自身也将会获得更多企业的支持，更有利于推动行业的发展。同时，开放对于最需要数据支撑的营销行业来说，无疑是一大福音。知名工具软件俗话说：“工欲善其事，必先利其器”。在获取数据之后，就需要借助工具进行再加工，数据才能被合理的应用。因此，数据的挖掘、分析及校验的工作必不可少。1、挖掘、分析数据的挖掘和分析，是将非结构化数据转化为结构化数据的过程，同时也是规避错误数据的重要环节。大数据、商业智能是处理数据的工具及解决方案，其依靠算法，并运用在数据挖掘和分析中。同时，数据分析师和数据科学家的判断和经验在其中也起到决定性的作用，让错误数据无所遁形。2、校验数据的存储离不开数据库，优秀的数据库应该具备强大的校验和纠错功能，排除隐藏在其中的错误数据，将风险降低到最小。&自动化、智能化工具数据的处理环节越多，出现错误的几率也越大，但随着自动化和智能化工具的普及，通过技术手段，减少中间人工操作的环节，错误率也能随之降低。营销自动化、智能营销理念的出现，让营销工具更自动、更智能的同时，也便于实现系统化的管理以及更缜密的数据处理。以生态为基础的系统或平台没有一种工具是万能的，营销工具也是如此。营销人有必要运用不同的工具，以确保处理的正确性。同时，没有一个孤立的工具能够完全应对所有的数据，因此能够与其他工具协同工作、并以生态为基础的工具就显得尤为重要了。生态，已经成为互联网的热门词汇，数据处理工具及营销工具同样可以组成类似的生态系统或平台，使用多种相辅相成、相互协同的工具，无疑将提升工具的处理能力及扩展能力，达到事半功倍的效果。现在，企业都在寻求实现精准营销的方法，通过营销获取更多客户、洞察消费者的喜好，并将营销融入产品研发、生产、销售等各个环节，最为倚重的就是数据。因此错误数据的危害可想而知，将给企业带来极大的负面影响。因此，为了确保数据的准确，企业或营销人都需要把控数据产生、挖掘、分析、存储及应用等各个环节，通过优秀的工具，结合自动化、智能化及生态等全新理念，确保数据的安全、可靠，这样才能真正发挥出数据的价值，实现精准营销，乃至智能营销。《智能营销——数字生态下的营销革命》为珍岛集团创始人总裁赵旭隆先生与知名新媒体传播与营销领域专家陈永东先生联合编著。该书从目前营销领域的困境及其原因出发，率先提出智能营销这一概念。围绕着智能营销的关键环节展开，探讨智能营销构架和实施中的具体问题以及智能营销的未来趋势，从O2O 、大数据、云计算及物联网未来入手，预测了它们对智能营销的影响及推动作用。
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您的反馈对我们至关重要！数据库营销是什么？精准挖掘创造价值，成交客户数据库营销是什么？精准挖掘创造价值，成交客户孔生SEO百家号数据库营销是将营销创建数据库，并根据对数据库内数据的分析，进行市场营销活动。此种营销方式可以很好地维护自己，对用户进行深度挖掘。一、数据库营销的优势数据库的优势主要在三个方面1、模仿门槛高你通过客户积累，外部挖掘获得的数据，其它公司想要去模仿是很难的，除非他也有你独特的数据。2、提升数据价值如客户加了你的QQ，最初只是咨询或考虑，即便没有成交，也可以把客户的资料收集起来，在今后的影响活动中，对客户进行二次销售，就有可能实现成交。3、精准性强这些用户数据都非常强，我们可以通过这些数据快速、精准地找到属于我们的目标客户，进行有针对性的影响。二、如何进行数据库营销1、建立数据库如果你是做淘宝的，购买过你东西的用户信息就是你的数据，我们首先要把用户的手机号提取出来，然后根据用户的年龄、消费能力、性别划分不同的用户群体，当新品推出后，可以发短信通知他/她，从而提高复购率。2、扩大数据库5、线下推广，获取数据可以通过发传单。开展会、送奖品等方式获取数据。拥有数据之后，接下来我们要做的就是让它变现。如使用传统的发邮件、打电话、发短信等方式，不仅不会产生好的效果，还会失去用户。此时我们就可以使用全新的营销方式，比如主动添加微信，微信公众号赠送礼品等，来让他们成为我们的粉丝，为下一步的营销活动做好准备。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。孔生SEO百家号最近更新：简介:只做干货分享！认准：孔生SEO博客！作者最新文章相关文章}