客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

在工业革命后商品的多样性爆炸式增长背景下，“酒香也怕巷子深”成为了一些优秀产品的难题。为了解决这一问题，企业开始从经营产品转为经营顾客，紧接着是对商品进行精准营销。

随着互联网的发展，数字化成为了传统产业革新的关键。传统行业要想保持领先地位，必须进行数字化转型。尽管“数字化转型”与“精准营销”是热门话题，但实际能够实施精准营销的公司并不多。

有一种趋势是CIO或CDO将替代CMO的角色，越来越多的企业不再设置CMO职位。公司未来的营销策略将依赖于数据分析，通过不断培养数据来实现更有效的市场推广。

要实现精准营销，企业需要关注几个关键点：维度要全面，包括顾客的基础信息和购买行为；标签需要有层级，且符合MECE原则以避免用户筛选时的遗漏；关注系统性能，确保营销信息能及时送达；最后，要分析营销触达的效果并据此优化策略。

精准营销标签建立的模型方法涉及多种数据分析手段，如RFM、客户生命周期分析等，通过不同维度的分析来深度挖掘数据。正确理解零售业务并结合合适的数据分析方法，能够有效提升销售效益。

作者张文迪是国内知名BI软件公司的行业数字化解决方案专家，具有丰富的数据产品落地经验。他参与了多个BI大数据系统建设项目，并在零售和供应链领域进行了广泛的实践。

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