如何运用CRM系统数据进行标签化精准营销?

标签: 干货 | 发表时间:2016-08-09 06:31 | 作者:0307wgj
出处:http://www.techxue.com/portal.php?mod=list&catid=8

相信大家都了解过大数据,也学过一些大数据分析方法。但是我们如何利用大数据分析,创造价值呢?

今天智云通CRM系统小编要跟大家分享如何运用CRM系统数据进行标签化精准营销。

 

这个问题从本质上看是两类问题:

 

对用户画像,打上标签。这是个聚类问题,将同一类用户通过算法聚合成一类。

     那如何打标签呢?用户画像数据维度

 

  针对每一类数据实体,进一步分解可落地的数据维度,形成字段集。

 

  1. 用户数据:

 

  用户自然特征:性别,年龄,地域,教育水平,出生日期,职业,星座

 

  用户兴趣特征:兴趣爱好,使用APP/网站,浏览/收藏内容,互动内容,品牌偏好,产品偏好

 

  用户社会特征:婚姻状况,家庭情况,社交/信息渠道偏好

 

  用户消费特征:收入状况,购买力水平,已购商品,购买渠道偏好,最后购买时间,购买频次

 

  2. 商品数据(以消费电子类为例):

 

    手机:品牌,颜色,尺寸,电池容量,内存,摄像头,CPU,材质,散热,价格区间

 

    笔记本:品牌,屏幕尺寸,配置,颜色,风格,薄厚,价格区间

 

    智能手表:品牌,功能,材质,电池容量,颜色,风格,价格区间

 

  3. 渠道数据(以消费电子类为例):

 

  信息渠道:微信,微博,论坛,SNS,贴吧,新闻网站,咨询App

 

  购买渠道:电商平台,微店,官网,实体店,卖场

 

    对不同用户进行精准营销。这个问题是个预测问题,对用户行为建模,预测某一类用户会对什么更感兴趣。

    一、先说第一类问题,聚类。

 

    这个成熟的算法很多,具体选择哪种就要看你的数据有什么了。既然叫做数据分析,那边必然是以你的数据为准基础的,看你的数据包含什么,如果能把用户映射到某一个空间里面,表示成向量(也就是高维空间的坐标),就可以kmeans,DBscan等等方法来进行聚类,如果只能给出两两用户的相似度,那么就是用基于层次聚类的算法。再重申一遍,关键是数据。

 

    二、就是对用户行为建模,同样因为不了解数据,就只能简单讲一讲普通的流程。

 

    精准营销这个问题可以规约为预测用户对什么商品感兴趣。这个建模流程简单来说应该包含下面几个过程:

 

    a、选取特征,从历史数据中选择、构造出一些特征,假设这些特征和要预测的值之间的一个关系(这个关系也就是你的模型)。这一步是定性的过程。

 

    b、确定模型中的未知系数,也就是定量的过程。

 

    c、计算模型的置信度,根据测试集数据(从历史数据中选择一部分出来,分割方法很多,自行百度交叉验证)来判断预测准确性,如果符合要求,就可以用这个模型来预测用户喜欢什么,进行精准营销,如果准确性不满足要求,那么就再重复上述过程,构造更复杂的特征,或者收集更多数据,尝试其他模型。

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