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前面我們花了大量的篇幅給大家介紹了如何設計一個數(shù)字化精準營銷方案。我們從探索洞察、定義機會點、設計舉措、方案計劃維度分析了各個環(huán)節(jié)的特點和作用。當我們完成這些設計方案后，就需要著手進行方案的落地實施了，下面我們就如何落地一個數(shù)字化精準營銷進行探討。

數(shù)字化精準營銷是基于大數(shù)據(jù)背后的營銷手段開展的用戶運營工作，通過全渠道傳遞價值內(nèi)容，在數(shù)字化賦能下實現(xiàn)“快、狠、準”的敏捷營銷。而現(xiàn)在流行的元宇宙概念勢必會加速數(shù)字化營銷的進程，它會隱形的推動市場不斷向前發(fā)展。隨著媒介形態(tài)與受眾偏好的改變，互聯(lián)網(wǎng)、消費品、金融業(yè)、廣告業(yè)等都存在機遇和挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)化精準營銷的傳播是企業(yè)信息化再造和品牌的智能革命。

一、精準營銷的核心思想

這里的精準包括精確、精密、可衡量的。精準營銷也比較恰當?shù)伢w現(xiàn)了精準營銷的深層次寓意及核心思想。

1. 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析

實現(xiàn)精準營銷可以通過可量化的精確的市場定位技術(shù)突破傳統(tǒng)營銷定位的局限性。

傳統(tǒng)營銷眼中只有簡單的交易額，用戶買了什么產(chǎn)品，買了多少產(chǎn)品等淺層意義上的分析來營銷企業(yè)的產(chǎn)品和服務，對用戶的數(shù)據(jù)是局部的，對分析也只能點對點的展開處理。

精準營銷借助先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)、網(wǎng)絡通訊技術(shù)及現(xiàn)代高度分散物流等手段保障和用戶的長期個性化溝通，使營銷達到可度量、可調(diào)控等精準要求。通過模型來構(gòu)建全方位的客戶描述，每個用戶身上的數(shù)據(jù)標簽越多，針對用戶的營銷策略就越廣，分析的邏輯層面就越深，帶動數(shù)字化精細運營。反過來說，擺脫了傳統(tǒng)廣告的高成本束縛，使企業(yè)低成本快速增長成為可能。

2. 流程與執(zhí)行

精準營銷的系統(tǒng)手段保持了企業(yè)和客戶的密切互動溝通，從而不斷滿足客戶個性需求，建立穩(wěn)定的企業(yè)忠實顧客群，實現(xiàn)客戶鏈式反應增值，從而達到企業(yè)的長期穩(wěn)定高速發(fā)展的需求。

傳統(tǒng)營銷中大部分ToB企業(yè)一般一年制定一次年度營銷規(guī)化，一整年按照計劃執(zhí)行，不太可能執(zhí)行一半轉(zhuǎn)道，猶如瀑布一般。

而數(shù)字營銷我們也稱作是敏捷式營銷。因擁有客戶的大數(shù)據(jù)，就能在更短周期內(nèi)獲得市場洞察，通過數(shù)據(jù)波動的變化進行同期和往期的數(shù)值比較，制定可變化的營銷策略從傳統(tǒng)一年一次縮短成類似一個月一次的營銷規(guī)劃。

3. 組織與成員

精準營銷借助現(xiàn)代高效廣分散物流使企業(yè)擺脫繁雜的中間渠道環(huán)節(jié)及對傳統(tǒng)營銷模塊式營銷組織機構(gòu)的依賴，實現(xiàn)了個性關(guān)懷，極大降低了營銷成本。

傳統(tǒng)營銷在營銷組織結(jié)構(gòu)中主要根據(jù)職能分成品牌、活動、PR、SDR等，每個同事根據(jù)營銷計劃，各司其職，缺少聯(lián)動性和組織性。

數(shù)字營銷主要是以客戶為中心的市場組織。核心就是依靠數(shù)字化理念開展客戶運營，因數(shù)字化孵化出很多新星職位和數(shù)字化系統(tǒng)，例如CRM、SaaS工具、BI系統(tǒng)、中臺等數(shù)字化轉(zhuǎn)型營銷。

那么如何利用大數(shù)據(jù)為精細化運營和精準營銷服務。要實現(xiàn)這一總體目標，首先必須創(chuàng)建一套完善的用戶畫像。

二、建立用戶畫像體系

用戶畫像最初是在電商領域得到應用的，在大數(shù)據(jù)時代背景下，網(wǎng)絡中充斥著大量的用戶信息，將用戶的各個具體信息抽象成標簽，利用這些標簽將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對性的服務。

由此可知，用戶畫像的重點是給用戶貼上標簽，而標簽一般是高度簡潔的特征標簽，如年齡、性別、區(qū)域、行為偏好等。用戶的所有標簽基本上都可以描繪用戶的三維畫像。此外，借助CRM框架，也可以輕松描繪用戶的畫像，例如：

1. 細分用戶特征。

對當前用戶或潛在用戶的特征進行梳理和分析。這些信息是多層次的，包括名稱、性別、年齡、聯(lián)系電話、詳細地址、職位、用戶序列號等基本信息。另外，企業(yè)也可以根據(jù)需要添加定制字段，并在用戶生命周期中逐步完善用戶數(shù)據(jù)，形成對用戶的立體認知。

2. 用戶價值細分。

　　記錄用戶的交易記錄。比如用戶提交訂單的時間、購買的產(chǎn)品品種、總數(shù)、價格、提交訂單的頻率等。

　　通過數(shù)據(jù)分析用戶的價值，判斷哪些用戶是一次性消費，哪些用戶是持續(xù)消費，哪些用戶從未消費過。結(jié)合消費金額和消費頻率，用戶一般可以分為價值區(qū)段：高價值用戶、低價值用戶、中間用戶等。這種方法就是常用的RFM模型。

3. 用戶需求細分。

由于用戶數(shù)據(jù)在屬性上是相互獨立和結(jié)合的，企業(yè)可以根據(jù)需要進行交叉數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。根據(jù)咨詢記錄、溝通和跟進記錄、訂單信息記錄、付款記錄和合同記錄等。

舉個簡單的例子，下面是根據(jù)理財用戶的不同的傾向分類成的兩大類用戶畫像：

1. 高流失傾向客戶

此類客戶到期后，大概率不會再交易任何產(chǎn)品且資金流失度高。用戶畫像屬性可細分為：

?平均行齡中高

?產(chǎn)品持有活躍

?信用卡高端客戶

?平均AUMXX萬+

?最近X個月交易頻次高

?賬戶余額波動性較高

?同名他行高資金往來

?歷史購買定期、理財金額高

2. 資金閑置傾向客戶

此類客戶到期后，大概率不會再交易任何產(chǎn)品，資金閑置在活期賬戶上。用戶畫像屬性可細分為：

?平均行齡居中

?產(chǎn)品持有活躍度較低

?平均AUM在XX萬- XX萬之間

?歷史購買定期、理財金額居中

?賬戶余額波動較小

?歷史理財?shù)狡诤笃骄薪訒r間較長

三、基于機器學習算法的用戶標簽建模

實際上，用戶畫像的方法有很多，我們暫且將其分為兩種，一種是傳統(tǒng)機器學習算法，例如有監(jiān)督的多分類算法、無監(jiān)督聚類算法。這些方法需要手動提取每個用戶的特征，用一個特征向量去代表一個用戶，我們把特征向量放到模型里，得到分類和聚類的結(jié)果。

另一種是深度學習方法，深度學習主要的功能也是對用戶特征向量進行有監(jiān)督的分類，但是它還有一個更強大的應用。那就是特征向量不用再手動提取，而是深度學習模型根據(jù)數(shù)據(jù)信息自動將其進行線性和非線性的變換操作，這樣的模型能自動得到用戶的特征，進而得出分類結(jié)果。

我們在這里主要給大家引出傳統(tǒng)的有監(jiān)督的分類算法的建模流程。該流程中各個步驟的順序可根據(jù)具體情況的不同進行適當調(diào)整，也可以根據(jù)需要重復某些步驟。

1. 數(shù)據(jù)獲?。喊ǐ@取存量客戶及潛在客戶的基礎變量數(shù)據(jù)。存量客戶是指已經(jīng)在金融企業(yè)開展相關(guān)融資類業(yè)務的客戶，包括個人客戶和機構(gòu)客戶；潛在客戶是指未來擬在金融企業(yè)開展相關(guān)融資類業(yè)務的客戶。

2. EDA（探索性數(shù)據(jù)分析）與數(shù)據(jù)描述：該步驟主要是獲取樣本總體的大概情況，以便制定樣本總體的數(shù)據(jù)預處理的方法。描述樣本總體情況的指標主要有缺失值情況、異常值情況、平均值、中位數(shù)、最大值、最小值、分布情況等。

3. 數(shù)據(jù)預處理：主要工作包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理，主要是為了將獲取的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用作模型開發(fā)的格式化數(shù)據(jù)。

4. 變量選擇：通過統(tǒng)計學的方法，篩選出對違約狀態(tài)影響最顯著的指標。

5. 模型開發(fā)：主要包括卡方檢驗、變量聚類和邏輯回歸估算三部分。

6. 主標尺與模型驗證：開發(fā)某類主體的主標尺并進行模型的驗證與校準。

7. 模型評估：是根據(jù)模型驗證和主標尺設計的結(jié)果，評估模型的區(qū)分能力、預測能力、穩(wěn)定性、并形成模型評估報告，得到模型是否可以使用的結(jié)論。

8. 模型實施：即模型的部署和應用。

9. 監(jiān)測與報告：該步驟主要工作是定期監(jiān)測模型的使用情況，并關(guān)注和定期檢驗模型的區(qū)分能力與預測能力的變化及模型穩(wěn)定性的變化，在出現(xiàn)模型可能不能滿足業(yè)務需求的情況時，反饋至模型開發(fā)團隊，及時進行模型更新或重新開發(fā)。

四、針對不同客戶制定產(chǎn)品營銷策略

關(guān)聯(lián)規(guī)則是交叉營銷中最常用的方法。通過幾個指標的計算，挖掘出客戶在所有產(chǎn)品間按照某種順序進行選擇的可能性。

1. 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)分析（association analysis）是一種在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找有趣關(guān)系的非監(jiān)督學習算法。是利用一些有趣性的量度來識別數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)的強規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rules)。

在描述有關(guān)關(guān)聯(lián)規(guī)則的一些細節(jié)之前，先來看一個有趣的故事："啤酒和尿布"的故事。

故事的時間跨度從上個世紀80年代到本世紀初，甚至連故事的主角和地點都會發(fā)生變化——從美國跨越到歐洲。認真地查了一下資料，我們發(fā)現(xiàn)沃爾瑪?shù)?“啤酒與尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商業(yè)評論》上面的，這應該算是目前發(fā)現(xiàn)的最權(quán)威報道。“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個購物籃的現(xiàn)象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布”故事的由來。通過對歷史交易記錄這個龐大數(shù)據(jù)庫進行觀察，沃爾瑪還注意到，每當季節(jié)性颶風來臨之前，不僅手電筒銷量增加，而且美式早餐含糖零食蛋撻銷量也增加了。因此每當季節(jié)性颶風來臨時，沃爾瑪就會把蛋撻與颶風用品擺放在一起，從而增加銷量。

2. 以規(guī)則為導向的關(guān)聯(lián)分析

以規(guī)則為導向，通過篩選購買規(guī)則左邊產(chǎn)品的客戶群，來推薦其購買右邊的產(chǎn)品。

如上圖。我們篩選出購買了定期存款的客戶，然后向他們推薦保本理財，就如同套餐營銷一樣。因為從關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果來看，保本理財和定期存款具有強關(guān)聯(lián)性，在客戶歷史購買信息中，我們會發(fā)現(xiàn)購買了定期存款的用戶，有很大的概率會購買保本理財。

3. 以產(chǎn)品為導向的關(guān)聯(lián)規(guī)則

以產(chǎn)品為導向，通過待銷的產(chǎn)品，回溯規(guī)則的左邊，找到最有可能購買的客戶。

如上圖。我們篩選出購買了左邊產(chǎn)品的客戶，然后通過計算產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，找到活期存款和現(xiàn)金管理、信托類產(chǎn)品和資管計劃具有強關(guān)聯(lián)性。所以可以通過購買過一種產(chǎn)品的用戶去推薦另一種強關(guān)聯(lián)性的產(chǎn)品。

五、制定營銷策略

在一場活動營銷中，需要先對相關(guān)行業(yè)市場、內(nèi)容、競爭對手、用戶喜好等因素進行市場調(diào)研分析分析。了解市場動態(tài)發(fā)現(xiàn)市場趨勢、洞察用戶需求、研究競品活動營銷的優(yōu)劣勢，以此分析機會點在哪里，找出產(chǎn)品自身和市場之間差異化的地方，明確整體的營銷策略該怎么走，根據(jù)不同的渠道來制定不同的策略。

這里我們以高流失傾向客戶為例，來進行具體營銷策略的制定。主要從以下三個要點進行思考。

1. 營銷要點

判斷客戶續(xù)存意愿，以較高收益理財、靈活申贖理財，增加溝通頻次，為客戶提供更多的產(chǎn)品選擇，盡量體現(xiàn)服務價值。

2. 產(chǎn)品方案

?產(chǎn)品的首選為T+0理財、高收益理財

?主推：XXX

3. 注意事項

在做好客戶挽留的同時，充分利用信用卡、專屬權(quán)益等提升客戶粘性，可以結(jié)合貸款產(chǎn)品進行交叉銷售。

六、試點運行

項目方案設計得再好，都是紙上談兵。由于營銷策略方案受企業(yè)文化、企業(yè)規(guī)模、行業(yè)特點、員工素質(zhì)和地域差別等影響，不經(jīng)過實踐檢驗證明是可行的方案，不能輕易下結(jié)論。也正是如此，策劃方案在試行過程發(fā)現(xiàn)問題也屬正常。

通過試行，除了發(fā)現(xiàn)項目方案設計的不足，還可能發(fā)現(xiàn)設計方案出現(xiàn)遺漏，比如有缺失的制度、缺失的流程圖或缺失的表格等等。

1. 試點選取

試點選拔原則考慮：

§ 試點意愿度高

§ 銷售人員迫切需要名單支持

2. 試點培訓

§邀請試點的主管領導來總部，討論工作方案

§講解模型原理

§對名單進行初步評價，發(fā)現(xiàn)問題及時修改

§督促提出支持力度，配合的支持措施

§名單下發(fā)

3. 對試點銷售人員進行宣導

§分行下發(fā)文件、支行督導網(wǎng)點

§鼓舞銷售人員，通關(guān)演練

§總行領導現(xiàn)場督導

4. 試點數(shù)據(jù)收集、分析、模型優(yōu)化

§ 試點數(shù)據(jù)收集

§ 試點數(shù)據(jù)分析

§ 試點效果檢驗

§ 模型優(yōu)化

七、效果評估

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化建設的快速發(fā)展，效果評估已經(jīng)成為數(shù)字化精準營銷閉環(huán)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，效果評估不僅僅是一份事后的匯報材料，還是能夠通過數(shù)據(jù)分析與洞察判斷營銷環(huán)節(jié)中的優(yōu)缺點的關(guān)鍵步驟。完善科學的效果評估能夠反向指導營銷活動方案設計，形成有效的營銷活動模板，進行常態(tài)化營銷。

在精準營銷落地過程中，需要定期進行效果評估。一般情況下評價可以多種形式并結(jié)合各個試點的具體情況選擇及展開。一般情況下評價方案可分為以下三種：

1. 一線調(diào)研示例

·客戶信息

·營銷接觸信息

·申請信息

·合同信息

·拒絕原因

2. 設計指標示例

·開展率

·營銷響應率

·是否有激勵

·是否營銷前篩選

·單個網(wǎng)點最多/平均營銷客戶數(shù)

·單個客戶經(jīng)理最多/平均營銷客戶數(shù)

·單個客戶經(jīng)理單日最多/平均營銷客戶數(shù)

·實地走訪營銷率

·實地走訪營銷響應率

·電話營銷率

·電話營銷響應率

·網(wǎng)點營銷率

·網(wǎng)點營銷響應率

3. 效果評估的重要性

效果評估能夠從產(chǎn)品、用戶、渠道、權(quán)益四個方面幫助優(yōu)化營銷活動，然而很多企業(yè)在進行營銷活動后并沒有充分重視效果評估這一環(huán)節(jié)，在該環(huán)節(jié)存在很多痛點，例如缺乏對全鏈路數(shù)據(jù)收集、僅僅關(guān)注關(guān)鍵指標、缺少完善效果評估框架等。

1）定位活動及產(chǎn)品設計優(yōu)缺點

產(chǎn)品設計是否滿足用戶需求？活動流程是否符合用戶習慣？用戶體驗是否流暢便捷？

2）選擇精準用戶群

根據(jù)活動ABtest分組，選擇效果最佳的用戶群或者剔除效果最差的用戶群，節(jié)省營銷成本；

3）高效的觸達渠道

通過不同渠道活動參與情況選擇高效的觸達渠道，了解用戶渠道偏好，增加活動曝光率；

4）最具吸引力活動權(quán)益

用戶核銷、使用優(yōu)惠券等數(shù)據(jù)反映了產(chǎn)品對用戶的吸引力，為了提高活動參與率，應該選擇更加具有吸引力的權(quán)益。

八、運行成效

營銷活動運行成效我們可以采用數(shù)據(jù)領域最常見的一種“程式化”數(shù)據(jù)分析方法。

漏斗分析是一種可以直觀地呈現(xiàn)用戶行為步驟以及各步驟之間的轉(zhuǎn)化率，分析各個步驟之間的轉(zhuǎn)化率的分析方法。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應用于用戶行為分析中。在流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析工作中應用很廣泛。

1. 漏斗分析的作用

對于業(yè)務流程相對規(guī)范，周期較長、環(huán)節(jié)較多的流程進行分析，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在，可以更快地找出某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)問題。

1）企業(yè)可以監(jiān)控用戶在營銷活動的轉(zhuǎn)化情況降低流失是運營用戶的重要目標，通過營銷活動具體情況，迅速定位流失環(huán)節(jié)，針對性分析可優(yōu)化點，提升用戶留存率。

2）多維度切分與呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化情況

科學的漏斗分析能夠展現(xiàn)轉(zhuǎn)化率趨勢的曲線，能幫助企業(yè)精細地捕捉用戶行為變化問題。漏斗能反映整體的轉(zhuǎn)化現(xiàn)狀，定位具體的問題環(huán)節(jié)。對于用戶為什么購買、流失等具體情況，要知其所以然。

3）監(jiān)控漏斗轉(zhuǎn)化趨勢

不同屬性的用戶群體漏斗的對比分析是科學漏斗分析的重要一環(huán)。我們可以通過對不同屬性的用戶群體（如新注冊用戶與老客戶）各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率的差異對比，分析漏斗合理性，并針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進行調(diào)整。

2. 常見的漏斗模型

在實際業(yè)務中，每個業(yè)務都有自己特有的漏斗。針對我們章節(jié)中所提到的高概率流失客戶營銷案例，我們可以進行如下構(gòu)建。

1）用戶獲取

通過營銷推廣手段和邀約方案，獲取基礎用戶并參與到營銷活動中，這一環(huán)節(jié)的用戶量理論上來說是越大越好，但也需要介入一定分析手段，盡可能多的找到目標客戶。

2）用戶激活

當獲取到新用戶的時候, 就要保證最大程度地去激活他進行應答和購買行為，以及不斷用戶的傳播去觸達好友，增加應答激活概率，提升活躍度。

3）用戶留存

在解決了活躍度的問題以后，又發(fā)現(xiàn)了另一個問題:“用戶來得快、走得也快”，也就是用戶粘性問題。

解決這個問題首先需要通過留存率等指標監(jiān)控應用的用戶流失情況，并采取相應的手段在用戶流失之前，激勵這些用戶繼續(xù)使用應用。

4）用戶付費

獲取收入其實是營銷最核心的一塊。收入的來源有很多種，主要包括：應用付費、應用內(nèi)功能付費、廣告收入、流量變現(xiàn)等，主要考核的指標比如ARPU（客單價）。

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