什么是精細(xì)化營(yíng)銷

精細(xì)化營(yíng)銷: 精細(xì)化營(yíng)銷(Precision marketing)就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路，是有態(tài)度的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷理念中的核心觀點(diǎn)之一(百科)。在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中即以客戶細(xì)分為基礎(chǔ)，細(xì)分客戶和市場(chǎng)，進(jìn)行精細(xì)化管理、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
精細(xì)化營(yíng)銷的動(dòng)因:

• 企業(yè)單位成本收益(或長(zhǎng)遠(yuǎn)收益)最大化
• 通過營(yíng)銷管理的精細(xì)化，提升營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)的凝聚力
• 提高各環(huán)節(jié)的效率實(shí)現(xiàn)節(jié)流的目的;
• 提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力;
• 提升企業(yè)品牌影響力

營(yíng)銷層次

• 目標(biāo)客戶
• 營(yíng)銷方法
• 營(yíng)銷管理

精細(xì)化營(yíng)銷的實(shí)現(xiàn)方法

準(zhǔn)確的細(xì)分市場(chǎng)和差異化的營(yíng)銷策略是精細(xì)化營(yíng)銷的核心。市場(chǎng)細(xì)分是指營(yíng)銷者根據(jù)顧客之間的需求的差異性把整個(gè)市場(chǎng)劃分為若干個(gè)消費(fèi)者群的市場(chǎng)分類過程。而客戶分群則是了解客戶、進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)營(yíng)銷的前提。
客戶分群常見方法:
聚類: 即將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程。
分類:即指按照種類、等級(jí)或性質(zhì)分別歸類。

精細(xì)化營(yíng)銷的數(shù)據(jù)處理過程
商業(yè)理解>數(shù)據(jù)理解>數(shù)據(jù)預(yù)處理>構(gòu)建模型>模型評(píng)估>模型發(fā)布

精細(xì)化營(yíng)銷的實(shí)現(xiàn)技術(shù)

精細(xì)化營(yíng)銷實(shí)現(xiàn)技術(shù)
精細(xì)化營(yíng)銷中客戶細(xì)分主要是根據(jù)客戶的屬性、行為、需求、偏好以及價(jià)值等因素對(duì)客戶進(jìn)行分類，并提供有針對(duì)性的產(chǎn)品、服務(wù)和銷售模式。
常見技術(shù):

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理載體即數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，常見如數(shù)據(jù)庫\數(shù)據(jù)倉庫\海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)(如MaxCompute) 等;
• 數(shù)據(jù)加工處理技術(shù): SQL、MR、腳本語言、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等;
• 常見的算法模型:
  決策樹、Logit回歸( 事前處理)、
  聚類分析、分類模型(事后處理)

實(shí)現(xiàn)過程
特征細(xì)分>價(jià)值區(qū)間細(xì)分>共同需求細(xì)分>細(xì)分聚類算法>評(píng)估

精細(xì)化營(yíng)銷的數(shù)據(jù)處理過程-數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(英語: Data mining,簡(jiǎn)稱DM) = 機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)倉庫，是對(duì)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)倉庫\數(shù)據(jù)平臺(tái)中的大量數(shù)據(jù)、通過查詢和抽取方式獲得以前未知的有用信息、模式、規(guī)則的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)過程，而這個(gè)過程通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。精細(xì)化營(yíng)銷數(shù)據(jù)處理過程就是機(jī)器學(xué)習(xí)過程、就是數(shù)據(jù)挖掘過程。

• 這是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的循序漸進(jìn)的螺旋式的數(shù)據(jù)探索，處理過程;
• 這是各種分析方法、數(shù)據(jù)處理方法的集合;
• 這是一個(gè)海量數(shù)據(jù)的處理過程;
• 機(jī)器學(xué)習(xí)的目的最終目的是輔助獲取知識(shí);

機(jī)器學(xué)習(xí): 是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科。從范圍上講機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是類似的，可以等同于數(shù)據(jù)挖掘。從廣義上來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實(shí)踐的意義上來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過利用數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出模型，然后使用模型預(yù)測(cè)的一種方法。
精細(xì)化營(yíng)銷的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建我們可以通過阿里的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI 來實(shí)現(xiàn)，通常意義上講直接采用各類算法成本高、門檻高，訓(xùn)練采用機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品PAI簡(jiǎn)單、便捷。

阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI介紹

阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI是構(gòu)建在阿里云MaxCompute計(jì)算平臺(tái)之上，集數(shù)據(jù)處理、建模、離線預(yù)測(cè)、在線預(yù)測(cè)為一體的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

機(jī)器學(xué)習(xí)PAI特點(diǎn)

• 基于MaxCompute.GPU集群，支持MR、MPI、SQL、BSP、SPARK等計(jì)算類型
• 內(nèi)置阿里、螞蟻多年沉淀的分布式算法，支持百億級(jí)數(shù)據(jù)量|練
• WEB界面，通過拖、拉、拽等方式即可完成復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘流程

機(jī)器學(xué)習(xí) PAI應(yīng)用場(chǎng)景

• 營(yíng)銷類場(chǎng)景: 商品推薦、用戶群體畫像、廣告精準(zhǔn)投放
• 金融類場(chǎng)景: 貸款發(fā)放預(yù)測(cè)、金融風(fēng)險(xiǎn)控制、股票走勢(shì)預(yù)測(cè)、黃金價(jià)格預(yù)測(cè)
• SNS關(guān)系挖掘: 微博粉絲領(lǐng)袖分析、社交關(guān)系鏈分析
• 文本類場(chǎng)景: 新聞分類、關(guān)鍵詞提起、文章摘要、文本內(nèi)容分析
• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景: 圖片分類、圖片文本內(nèi)容提取OCR
• 其它各類預(yù)測(cè)場(chǎng)景: 降雨預(yù)測(cè)、足球比賽結(jié)果預(yù)測(cè)