大數據挖掘助力營銷全流程精準化

陳小鳳

摘要

在針對性營銷中，單一的數據挖掘模型鎖定的目標群體，往往存在目標準確，但營銷效果還有待提高的情況。本文提出，在營銷全流程中配合大數據挖掘模型，將營銷各個環節統一管控，提高各環節效率，以達到營銷全流程精準化的效果。

【關鍵詞】大數據挖掘 營銷全流程 精準

1 引言

近年來，隨著精確化營銷的需求，電信提出了針對性營銷策略。針對性營銷是將目標消費群體進行明確細分，鎖定特定的目標客戶群體，推出針對這一客戶群體的細分產品，并以特定的價格，通過特定的渠道和傳播、促銷方式進行差異化營銷的精細營銷手段。其精髓是“細分”、“精確”、“實效”，以滿足客戶需求來發掘客戶終身價值、提高客戶忠誠度。

針對性營銷中引入數據挖掘模型，可以通過對用戶歷史的行為習慣進行分析，進一步鎖定對應營銷場景的目標用戶，達到提高營銷成功率的效果。但數據挖掘模型的清單輸出只是營銷的前面環節，在實際的營銷執行中，營銷的效果還可能受到各個環節的影響，而存在營銷效果不受控制的情況。比如，IT側營銷清單輸出后，業務人員并不理解營銷清單的輸出原理及規則，無法針對不同的營銷群體適配營銷策略；而一線的營銷人員對目標用戶不了解，而無法提高一對一營銷體驗。

針對這一問題，本文提出將大數據挖掘引入營銷全流程各個環節，實現對各個環節進行管控，提升各環節營銷智能化和精準化。

2 大數據挖掘概述

數據挖掘是從海量的數據中，以自動化或半自動化的方式找出其中的有價值的規則的過程。而隨著大數據時代的到來，更多更大更全更新速度更快的數據，使得我們可以從中挖掘出更多有價值的知識。

3 營銷全流程挖掘模型構建方法

根據針對性營銷流程的特點，在流程的每個環節上建立相應的數據挖掘模型，以保證每個營銷環節地有效運作。

（1）在模型構建環節，針對業務場景構建針對性的數據挖掘模型，深入挖掘業務場景的目標用戶，提升目標挖掘的精準度。

（2）模型輸出環節，對各業務場景下的數據挖掘模型目標清單進行客戶細分，描述不同客戶群體的特點，以供業務人員進行政策匹配。

（3）模型營銷設計環節，充分分析客戶的行為偏好，上網的內容傾向，通過大數據挖掘分析，對客戶的偏好進行識別。做到對客戶的推薦個性化，提升客戶體驗。

（4）模型營銷設計環節，整合各營銷接觸渠道，建立用戶渠道偏好模型，以客戶認可的渠道方式進行接觸。

（5）進行大數據實時數據的跟蹤分析，分析挖掘用戶的需求，在適合的時機對用戶進行營銷。

（6）整合上述各個環節的信息數據，配合客戶畫像數據，能夠幫助一線營銷執行人員快速了解營銷對象。

（7）做好營銷回籠信息的收集。對接觸的數據進行深入分析。分析客戶的接觸方式數據是否需要更新；分析客戶對于營銷的喜惡.，分析客戶對于營銷的響應。進而構建客戶營銷響應模型，并優化客戶接觸方式。并利用回籠數據對業務場景模型進行優，形成閉環。

4 應用案例

以用戶終端換機模型的優化為例，梳理從業務需求分析開始的各個環節。傳統的用戶換機模型，做法是在分析現有用戶消費行為及換機的歷史數據，構建精準換機模型。模型營銷清單輸出后，設計回籠模板進行營銷結果信息的收集。通過分析營銷結果信息，不斷對模型進行迭代優化。優化的方向，主要集中在目標客戶群體的進一步精確和聚焦，模型優化提升空間小。引入營銷全流程挖掘模型的構建，則需要建立以用戶換機為核心的營銷全流程各環節精準提升系列模型。各環節系列模型如下：

（1）在模型構建環節，以傳統方式進行原模型的優化。采用歷史數據進行模型構建，更新模型訓練樣本。調整模型輸入數據，在保證模型精準度的前提下，優先采用業務人員認可并能易于理解的字段數據進行模型構建。以犧牲較小的模型精準度，換取業務人員對模型的認可與理解。

（2）模型輸出環節，結合用戶的特點，將用戶進一步地進行客戶細分。方便業務人員根據不同的營銷場景，適配營銷政策。

（3）模型營銷設計環節，構建用戶的偏好模型，識別用戶對于終端價格、終端品牌的偏好。通過大數據挖掘分析，對客戶的偏好進行識別。做到對客戶的推薦個性化，提升客戶體驗及營銷成功率。

（4）在營銷接觸環節，整合各營銷接觸渠道，建立用戶渠道偏好模型，以客戶認可的渠道方式進行接觸。

（5）通過分析用戶準實時的上網搜索內容，構建搜索內容文本挖掘模型，挖掘用戶的換機需求，在適合的時機對用戶進行營銷。優先對近期換機傾向更高的用戶進行營銷。

（6）整合上述各個環節的信息數據，配合客戶畫像數據，優化模型營銷清單的輸出。幫助一線營銷執行人員快速了解營銷對象。

（7）從營銷及模型優化的角度，設計營銷結果信息。并通過對營銷結果信息數據的分析，指導后續模型的迭代優化。

通過上述系列模型的配合，對營銷的各個環節進行了優化。從營銷全流程的角度出發，優化整個營銷環節，使IT、業務、一線支撐人員對于模型及目標的理解達到一致，進一步提升了整個用戶換機模型的營銷成功率。

5 總結

在針對性營銷全流程中，結合業務對各個環節進行優化，構建系列模型，優化模型輸出。使各個環節中的相關人員，都能夠對整個模型的目標及原理達到一致的理解。最終從營銷全流程的角度出發，提升整個營銷的效果。相比傳統的單一模型支撐的營銷，更加精準化。避免各個環節中的不確定因素影響到模型的效果。

在大數據時代，更全更多的數據為大數據挖掘提供了更多的數據支撐。而大數據挖掘，也必然會促進營銷全流程更加精準化與智能化。

參考文獻

[1]陳松林，論電信企業大眾化營銷與針對性營銷的重要性[J].通信世界，2006（39）.

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