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如题，数据分析如何为运营提供精准营销的方案，具体涉及到什么分析方法？
精准营销的魅力在于精准，我们在做营销获客的时候最大的期望就是能够让营销内容直达我的目标用户面前，加上良好的内容展示使他们感兴趣，最后可以直接购买商品。决定获客结果的最大原因可能还是你的漏斗，而是你的用户成分，如果同样是1000个访客进来你的网站或APP，有900人是精准的，那么最后我们获得客户数量一定还是很喜人的。但是如果同样是1000个访客，如果只有100人是你的潜在客户，这时候你会发现无论你的产品做的多么好，都是徒劳的。
如果营销没有精准，就相当于大海捞针，再多的营销费用都是浪费。
1、目标受众不清晰
首先要知道你的用户活跃在哪些平台，我们经常讲垂直，如果你是做某个领域的服务，在进入这个领域之前，第一件事就是要知道你的用户在哪，比如，我们做的是人力资源领域的服务，那么你应该关注hr-root。
2、大范围的营销投放
我们在无法掌握数据的时候，通常会采取批量的方式进行群发，比如数据库里有10万个用户，我们会统一进行群发触达，这样的群发谈不上精准，进步空间还很大
为什么在做广告投放的时候，我们会优先选择SEM？因为相对于在平台进行广告投放而言，SEM是主动搜索的需求，访客在搜索引擎里输入自己要的东西，然后在搜索结果里选择一个自己认为正确的网页打开。这也就是为什么，我们在把所有渠道的ROI列出来后发现SEM的效果是最好的。
在用户的整个生命周期里，我们是如何尽量精准的？什么是智能营销？
首先我们根据自己的经验找到领域内的渠道，通过渠道的效果分析来判断不同的渠道效果，虽然渠道的效果受到着陆页影响，但是在同样着陆页下的不同渠道效果表现还是可以为渠道质量打分的。
用户分群指的是根据用户不同性质来保存一个群体，比如过去30天购买了A商品的用户就可以保存一个分群，在易观方舟的智能营销里保存分群后可以直接进行消息推送，这些智能推送包括Email、短信、站内消息、APP应用内消息等，这样的话，会相对精准很多。
在漏斗分析里，两个步骤之间会有用户流失，流失的用户可以直接保存分群，并且标的为流失用户，直接进行群发召回营销。
我们通过分析过去已经完成行为用户的特征进行特征画像刻画，比如，购买某商品的用户过去曾经看过一次公司介绍视频和两次案例，那么我们可以判定如果用户看了视频和案例会更愿意去完成购买，所以我们会在过去一段时间有过此行为的用户进行消息群发，这样的群发触达会相对来说更精准。
什么是智能营销？
做好了分群，是否可以在分群上直接进行营销触达，并且实时分析营销触达的效果以及召回后的用户行为。
总结：易观方舟里的精准营销可以结合事件和用户属性，用事件和用户属性进行结合构建出一个用户分群，结合易观方舟的智能营销能力，就可以实现在一个平台里精准并且触达。
欢迎有数据分析需求的小伙伴，免费使用易观方舟Argo。
针对B2B领域的企业客户营销方面，8Manage客户关系管理系统是这样操作：
我们知道，企业客户与消费者的购买行为不同。大企业的高层决策者不会像消费者一样花大量的时间在网上搜索东西，用社交媒体获知产品信息，他们也不会向小型企业那样参加社交活动，他们的邮件与电话通常都是由助理筛选后才推送给他们。
1、通过推荐向企业客户开展营销
企业客户决策者通常不会理会电话或邮件销售，但他们会留意熟知的人推荐的产品。最好的办法是您与目标客户的联系人（如客户、合作伙伴、供应商等）在微信上有联系，并且这些联系人愿意把您的产品与服务推荐给您的目标客户。您还可以查看这些联系人的关系网或通过微信搜索找到您的目标客户，然后您可以联系您的联系人请求他们进行推荐，可以发送他们感兴趣的主题的书面提案吸引他们的兴趣。
8Manage 企业客户CRM 为您提供了一个实时准确的客户信息库，存储着可帮助您进行推荐的客户、合作伙伴以及供应商联系人的详尽信息。8Manage 还可以追踪您的客户的客户，合约商以及供应商，以便您更快更好地识别能帮助您进行推荐的最合适人选。
2、通过研讨会/线上讲座向企业客户开展营销
在潜在客户面前做演讲是一个证明能力的好机会。如果您的目标客户是大型企业，你需要努力获知他们的高层决策者都参加哪些活动。他们参加的极有可能是一些高端的行业大会或网络研讨会，而不是地方商会。当您获知这些信息，您就可以把这些活动安排到您的日程上，通过演讲向他们传递您的产品价值及优势，并跟进在演讲会上举手提问表示感兴趣的潜在客户。
电子研讨会或网络讲座是一种特殊形式的活动营销。8Manage 企业客户CRM 可帮助您追踪活动营销的计划、活动执行以及结果。
3、通过个性化电子邮件向企业客户开展营销
大多数企业决策者都会阅读电子邮件，向他们发送个性化的能吸引他们兴趣的电子邮件仍是一种非常有用的营销方法。8Manage 企业客户CRM 支持电子邮件/手机短信营销。它提供简单易用拖放式的内容编辑器帮助用户方便快捷地创建营销内容。用户可通过内置的测试与发送机制，选择合适的内容分批次按预设时间发送给目标潜在客户。系统会实时追踪每封电子邮件的发送和点击情况并生成可视化的分析报表。此外，系统还可以检测退订用户并从发送列表中自动过滤退订用户。
8Manage 企业客户CRM 个性化电子邮件包含以下主要功能：
4、营销结果管理
8Manage 企业客户CRM 提供唯一的、实时的市场营销活动信息视图，帮助您清晰地了解每个市场营销活动的进展及结果。所有信息都是实时汇总的，精准实时的信息能帮助您更快速更准确地识别和捕捉有效的商机。您可以通过以下功能帮助您更好地管理营销活动：
5、市场营销的ROI管理
ROI是市场营销绩效的试金石。8Manage 企业客户CRM 支持实时追踪和汇总统计每个市场活动的ROI，提供市场营销活动预算和实际成本的动态偏差分析，通过8Manage的市场营销活动信息视图您还可以从上至下层层展开深入了解每个营销活动的具体开支信息：
更多关于8Manage企业营销管理的信息，请查阅：
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精准营销的核心是“精准”二字。那么如何精准，怎么样才算精准？前提一定是品牌主有一个清晰的目标用户认知。你得知道“谁才是真正愿意看到你的广告并产生转化行为的人”。相信做品牌的，都有很多的数据在手上，CRM数据、电商数据、官网数据、历史投放数据等。但是这么多数据错综复杂，一个用户也可能在不同的渠道留下数据，打通数据之间的逻辑链条，对于品牌主来说十分困难。因此，如果品牌主有一个DMP（Data Management Platfrom）数据管理平台在手上，帮助打通第一方、第二方、第三方数据，洞察消费者从认识品牌、发展兴趣，到产生购买行为和形成品牌忠诚度的完整链路，从购买情况、媒体偏好、兴趣爱好等丰富的维度，构建出完整立体的用户画像，变得十分有必要。在DMP平台中，具体的分析方法会涉及到数据的清洗、建模、以及挖掘。
其次，品牌主更需要考虑的是“这部分目标群体愿意在什么场景下接收推广”。我们说，现代的广告不是真正意义上的推广，更像是给用户提供他们需要的信息。当然，将用户的线下场景和广告推送相结合，对于品牌主来说，也是营销效果的“更上一层楼”。这里可以涉及到LBS地理围栏技术，通过该技术，将品牌推广与用户的线下场景相结合。比如某品牌希望向进入某景区的中高收入人群进行推广营销，借助LBS地理围栏技术就可以实现实时向目标受众推送相关广告的运营方式。
更高深的精准营销数据分析技术，当然还是要交给更专业的平台来做。鉴于前文提到DMP数据管理平台以及LBS地理围栏技术，我在这里推荐一下做这两个领域都非常不错的产品——个推。个推的安卓端SDK接入量非常庞大，这就决定了他们拥有海量的移动端数据，可以在第一方和第二方数据的基础上，加上他们的数据分析技术进行目标用户筛选。
精准营销的五个方面：在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
想要通过数据分析达到精准营销，其重点在于，通过数据分析找到五个合适及其相互之间的关联，所以提供的方案一定是：我们针对XXX人群，在XXX时间，XXX地点进行XXX的营销方法，给与XXX的营销内容，预计XXX的成果。
针对这个问题来看，题主一定是有了产品，暂且称其为合适的产品吧，所以题目可以变成：针对一款合适的产品，如何使用数据分析拿出一套精准运营的方案。如果我的解题没有错误，请点赞，谢谢……
解完题目，我们开始解题：
首先如何通过数据分析确定什么是合适的人，这是精准营销的基础。
使用用户画像数据分析和用户行为数据分析。
方法有很多种，比如用户的RFM模型：
用户的访问频率划分等级：
用户贡献度分析：
漏斗模型分析：
雷达图分析：
使用这些分析图表，形象直观的展示了人群的分布和目标人群的特征，可以针对人群考虑不同的精准营销策略。
然后怎么判断合适的时间、地点、产品、方式，这是精准营销的关键点。
使用交叉对照实验数据分析和历史数据分析。
判断什么是合适的营销策略，不是拍脑袋，也不是讨论就能够的出来的，只有根据历史营销策略表现和制定实验进行数据分析才是得到合适的时间、地点、产品、方式的最佳方法。
其中实验数据的分析和历史数据的分析对照是精准营销中选择合适的营销策略的关键点。
如何进行实验数据的分析呢？要知道实验数据是不断更新的，所以选择一款能够实时更新数据的分析软件尤为重要，省去了很多的拉取数据的时间，其次是实验数据要能够不断的下钻，因为实验的结果数据只是表象，内部的数据的表现才是导致数据结果的原因，如下图所示：
通过不断的下钻，才可以更准确的找到实验表现的原因。
历史数据的分析更主要的时通过对比来得出结论，加入到现在的市场或者营销环境的影响，得到根据历史数据预测的结果，可以进一步的指导下一步的流程。
最后，怎么使用数据分析来给出销售预测、库存预警、口碑监测等，这是精准营销的保障。
销售预测等可以在营销前期进行机器学习的预测等，网易有数里有对实时刷新的信息的线型预测功能，可以去试试看（点击这里可免费试用），对于库存预警或者是口碑检测这类实时监控可以用一些数据大屏进行，比如现场实时监控等：
整体来说，精准营销的困难点主要在于数据源的获取，如果数据源很有保障的话，后面做起来会很容易，其次就是对照试验的设置和进行，以及数据的分析，这是掌控着整个精准营销过程的关键，最后是实时监控，可以帮助营销人员实时观察营销情况，做出预警。
做到精准营销，提升销量，这就需要通过智能营销推荐分析来实现。
智能推荐，也称智能关联推荐，是网上商城常用的一种产品推销手段。借助产品之间的内在联系，在首页、购物车、产品详情页等页面上为浏览者展示与该产品相关的产品信息，这样可以增加产品的浏览和销售机会，提升网站的购物体验和销售额。
一、智能商品推荐系统可以分析哪些方面呢？以99click的SiteReco智能推荐分析为例：
1、产品推荐。
提供智能关联指数列表，根据智能关联算法，计算用户与各单品之间的关联指数，提供单品关联指数列表，支持下载或API导出 。
通过智能推荐列表，掌握每件商品与之关联的商品，进行精准的商品推荐。
分析智能推荐功能带来的营销增长，分析智能推荐内容的点击和销售情况，评估智能推荐为网站带来的直接收益。
通过智能商品推荐系统，了解商品推荐带来的推荐效果，掌握哪种推荐渠道带来的收益最高。
2、会员推荐。通过会员的浏览行为、会员属性，比如会员的年龄、性别，会员近期的浏览行为等数据，结合商品推荐分析法，对会员进行个性化的推荐。
个性化推荐比如会员感兴趣的商品，近期可能会购买的商品，同类会员感兴趣或购买的商品以及与会员购买产品经常一起购买的产品等等，从而提升用户的购物体验及销量。
3、人工干预。在首页、 购物车、产品页 展示推荐产品，根据用户习惯和单品之间的内在联系，结合人员干预，在网站上显示推荐产品信息。
可以通过大数据的营销“试错”工具实现精准营销，即首先做小规模的试点营销；然后基于小数据营销结果，定位存在问题的环节与出现问题的原因；并对存在问题快速修正，用数据来优化营销各环节效果。帮助企业要实现资源配置优化，提高营销转化率。
营销“试错”的本质是通过数据，定位出错环节与原因。以电商产品销售为例，要解决产品销量低，第一步是观察相关指标，逐层分析，查找问题出在哪里。如销售量低，通过查看与销售直接挂钩的指标，如访问量、访客数、停留时间等，发现不正常的指标。假若我们发现访问量异常低，则进一步查看与访问量相关的搜索量和曝光度数据，看在哪个环节出现问题。
第二步，试错更改，验证优化。比如，针对曝光度不够，可能是产品的属性、标题、图文排版导致的。选取其中一个因素尝试优化，如更改产品标题，根据第二天各指标趋势，就能验证方案是否有效。再不断尝试修正，快速迭代，以达到最佳效果。
通过上述例子，我们可以发现大数据营销“试错”具有清晰定位问题原因的能力，实时反馈效果的能力，帮助发现营销成功或失败的原因，对进一步调整策略、快速响应变化提供基础。
更多内容请看我的专栏文章拒绝主观，用大数据“试错”工具做高效营销
不同数据分析工具能统计出来的数据不同，比如站长最常使用的CNZZ ，可以对网站的数据流量、访客行为进行全面的分析。
通过这些数据，管理员可以及时掌握站点流量的变化情况，比如8月8日，网站的某个位置阅读量特别高，则可以判断这类型的内容比较适合这类型的位置，从而对内容做出调整。
CNZZ全景统计还提供多角度的数据统计，对比，以及生成报表，便于网站管理员评估，以及深入二次挖掘数据价值。
做投放前运营者应该清楚地了解公司产品的优势、适合哪类人群等，根据这些参数去选择合适的广告平台 / 新闻媒体平台。
我平时也会帮助企业做品牌策划案，有需求可私信。
当用户完成第一次交易，您的电商平台除了保留用户的基础信息之外，还需要具有用户行为分析和用户消费习惯分析的功能，便于您对他们进行更为精细化的标签管理，逐渐清晰地勾勒出您的用户画像。 当您了解了用户的购物记录，便可预测用户的购买喜好，根据这个相对精准的标签推荐相应的产品。配合大数据，您的界面呈现最好能够做到千人千面，保证每一个用户所见到的内容都是基于他们的消费偏好自动分发的。
通常来讲，商家获得一个新用户的成本是维护一个老用户的5-10倍，一个满意的用户会带来至少8笔潜在生意。品牌方的电商平台需要大数据的支持，以便了解每一个用户的消费需求，利用个性化的优惠券激活复购的可能。
我来说一下我之前与之有关的工作内容吧，在一家婴童商超，会员制，有会员的数据库———————背景分割线——————————
零售的万能公式：
销售额=消费人数*客单价*消费频次
消费人数属于推广和转化范畴，暂且不论
主要讲一下怎么提高客单和增加消费频次！前东家有强大的会员数据库，这是我们进行精准营销的大前提，因为实行强制会员制，会员消费占比95%以上，所有会员的消费行为数据全部沉淀在这个数据库中，包括会员基本信息、消费时间、购买数量、商品的品牌、大中小分类等等详细信息
我们会定期会进行数据分析，洞察其潜在需求。举个栗子，我们发现有一部分消费者买了一罐奶粉之后一个月后没有再次来购买（一罐奶粉一个月可以消灭完，当然要结合宝宝的月龄），需求是存在的，但是为什么没有来购买？可能是其他店有更优惠的活动，小孩转奶可能性不高，于是我们会申请在他的会员卡内关怀一张该品牌的优惠券，并且进行告知通知其来消费，这是最简单的精准营销范例，这是增加消费频次部分。还有就是提高客单部分，同理，购买过一段或者二段奶粉的家伙在那个肯定有购买纸尿裤的需求，如果没有消费国，同样通过发放优惠券的形式或者通过亲子互动活动的形式吸引来购买
——————总结分割线————————
所以，在我看来，精准营销的前提
一、在于有足够的数据进行用户画像描绘和需求洞察，数据之多不在于数量之多，而在于维度之广，维度越广，就越精确地挖掘其潜在需求
二、要对用户、产品、行业特性十分熟悉，比如母婴，你得知道不同月龄的小孩对于一罐奶粉/一包纸尿裤的消费周期是多久？你得知道洗护用品适用于多大的孩子？你得知道孕妇在不同的孕期有什么不同的需求？
可以参考下这篇文章：
人类所有的知识可以分为三个大类：自然科学、社会科学和人文科学。一直以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段，严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹；同时又采用了社会心理学的方法，通过现象去解释人的内心世界。这种主客观的结合，让营销能够推测与接近市场需求的方向，让生产者与消费者达到和谐交换。因此，数据与营销之间存在着密不可分的关系。
我们对于数据的计量单位已经从位（bit）、字节（B）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太子节（TB）等走向了泽字节（ZB），甚至尧字节（YB）。大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面，互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显，也让营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。
1、何为精准营销？
精准营销（Precision marketing）的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出，他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说就是5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样，让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生，实现产品与用户多维度的契合。
2、数据贯穿营销过程的始末
从啤酒和尿布这个古老的故事说起，沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析，发现了这对神奇的组合，将它们放在一起销售，提升了两种商品的销量，这是传统零售的一个经典故事。具体的一些分析方法可见此文章：除了啤酒和尿布，关联规则分析究竟还有哪些实际应用？ – 知乎专栏
到了互联网时代，亚马逊的个性化推荐大幅增加了其销售量、Facebook的精准广告投放，成功把粉丝和流量变现、Google搜索页面动态调整，让推荐更符合用户心意，提高了搜索的效率，这些事例都成为业界口口相传的大数据营销经典之作。 通过大数据计算，能够准确推测用户的真实需求，将用户想要的、喜欢的精准到达，有效的导流、用户触达和促进销售。
在大数据时代之前，成功的营销准则似乎并不复杂。掌握营销的4P理论——产品（product）、价格（price）、促销（promotion）、渠道（place），当营销遇到挑战时，只要使用熟知的营销方案，加上好的产品和漂亮的广告，基本就可以完成营销的目标。而进入大数据时代，一切营销行为和消费行为皆数据化，营销逐渐的成为了一个数字游戏，数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力，数据贯穿营销过程的始末。
3、大数据给营销的会心一击
谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。
数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行……大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环。
毋庸置疑，大数据可以帮助企业进行营销决策的调整与优化，亦有助于品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等。企业如何驾驭数据，利用数据驱动实现业务洞察，是形成差异化竞争优势的关键所在。
注：文章转载自海致BDP~~~
您可以读一下奥美内部培训手册《不做无效的营销》这本书相信会对您有帮助。 好刀用在刀刃上 营销是啥? 营销是关于企业如何发现、创造和交付价值以满足一定目标市场的需求，同时获取利润的学科。营销学用来辨识未被满足的需要，定义、量度目标市场的规模和利润潜力，找到最适合企业进入的市场细分和适合该细分的市场供给品。最近在读 《不做无效的营销》这本书，对营销有了更加深入的了解。 一个糟糕的创意， 一个异想天开的媒体策略， 一个和目标用户完全驴头不对马嘴的明星代言， …………无效的营销等于谋财害命。然而《不做无效的营销》这本书，轻松的教给了我们一套经过实战洗礼过的策略+执行方法，帮助众多品牌科学地优化了营销决策，精准地帮助他们找到了引爆产品的通络。让我们来了解一下。现在的时代是大数据的时代，纸牌屋火了之后大数据也跟着火了一把，纸牌屋大大提高了大数据，让人们更加了解“大数据”然而大数据带来了更多对营销人的挑战，随着数据时代的到来，营销行业在不断的向前迭代发展，因为数据意味着精准的反馈和可控优化，因此数据分析越来越有用武之地。营销人最怕的就是策略出错《不做无效的营销》这本书详细的例出了原因。（一） 盲从老板在营销上，对老板过于惟命是从。老板说啥就是啥，过分的没有了自己，因此让自己的点子消失在人群中，也不会有创新的机会，更别提升职加薪了。（二） 瞄错人群目标人群的圈子不需要太大，到处都是受众。精准定位比人数多更加重要，圈子越小，营销费就会浪费的越少，圈子越小就会越容易选择，圈子越小就会越精准找到营销渠道。从目标人群画像的角度书里用“陈欧体”的图表列举了三个重点“功能利益点”“情感共鸣点”“价值观表达”。精准的定位让人感同身受，从而达到更好的数据效果。（三） 没有竞争品对于企业来说圈定竞争品，是一个复杂的过程，不同的竞争品对企业营销发展有着不同的意义和价值，营销人要经过各方面的整合和监测才能让竞争品分析更有实际意义。（四） 道与术做正确的事，比把事做得正确重要的多。要懂得浪费的钱花在哪？这本书作为奥美的内部培训手册，向大家展示了奥美著名的工具叫做Fusion，其中商业企图红星，是专门来帮助企业寻找商业企图目标的，将数据引入之后探索营销目标就会变得科学和容易多了。在大数据时代，营销同以前相比有了很大的不同。很多重要的决策点可以更科学地进行选择决策，轻松的用数据来解决。对数据了解的越多，知道的越多对 本身的领域就越有价值。数据本身没有价值，有价值的是你所采用的分析方法和处理的维度，我们要把营销中的数字变成为与消费者感情的对话。好刀要用在刀刃上。
我们公司就是做这个的，可以加我详聊~
简单来说有几个前提的关键点：
1、数据源是否可靠
2、数据源是否持续有效、合法
3、分析技术手段是否成熟
4、精准营销的应用场景配套能力（或者说是你的具体需求，需要对应的营销渠道和方式匹配）
根据具体的营销需求，我们可以通过客观的数据分析，找到精准的目标人群，分析人群特点和渠道分布特点，匹配对应的营销方案，从而实现精准营销。精准营销最大的特点当然就是相比传统的普通营销效果更好，转化率更高，成本更低了。
而目前号称大数据公司的很多，需要甄别，没有可靠数据+分析优化团队+渠道对接能力都称不上精准营销。
方法跟思路大家都是一样的
1.从用户角度 用户特征 用户行为 表现形式：用户画像 用户标签
2.从产品角度 产品评价 产品进销存 表现形式：销售预测 库存预警 口碑监测
线上做用户 线下做进销存
画饼容易 实现可是要花大力气的。
“冷热温”数据人群定位引擎
利用“冷数据”进行用户属性分析和智能标签分类。通过性别、年龄职业、收入等维度，知道“用户是什么样的人”。“热数据”通过地理围栏实时捕获用户场景，抓住营销机会，实时触达目标用户，知道“用户在哪里干什么”。“温数据”通过近期活跃应用、去过的地方等具有一定时效性的行为数据，知道“用户最近对什么感兴趣”。
通过大数据准确地分析和勾画用户, 了解用户此时此地所需所想，帮助广告主找到最精准的受众。
选择合适的场景和文案进行投放。
帮助广告主做到，用户看到的广告是其需要的“有用信息”，实现广告投放的精准化、场景化。
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精准营销的魅力在于精准，我们在做营销获客的时候最大的期望就是能够让营销内容直达我的目标用户面前，加上良好的内容展示使他们感兴趣，最后可以直接购买商品。决定获客结果的最大原因可能还是你的漏斗，而是你的用户成分，如果同样是1000个访客进来你的网站或APP，有900人是精准的，那么最后我们获得客户数量一定还是很喜人的。但是如果同样是1000个访客，如果只有100人是你的潜在客户，这时候你会发现无论你的产品做的多么好，都是徒劳的。
如果营销没有精准，就相当于大海捞针，再多的营销费用都是浪费。
哪些情况会产生不精准？
1、目标受众不清晰
首先要知道你的用户活跃在哪些平台，我们经常讲垂直，如果你是做某个领域的服务，在进入这个领域之前，第一件事就是要知道你的用户在哪，比如，我们做的是人力资源领域的服务，那么你应该关注hr-root。
2、大范围的营销投放
我们在无法掌握数据的时候，通常会采取批量的方式进行群发，比如数据库里有10万个用户，我们会统一进行群发触达，这样的群发谈不上精准，进步空间还很大
为什么在做广告投放的时候，我们会优先选择SEM？因为相对于在平台进行广告投放而言，SEM是主动搜索的需求，访客在搜索引擎里输入自己要的东西，然后在搜索结果里选择一个自己认为正确的网页打开。这也就是为什么，我们在把所有渠道的ROI列出来后发现SEM的效果是最好的。
在用户的整个生命周期里，我们是如何尽量精准的？什么是智能营销？
一、获客渠道上的精准
首先我们根据自己的经验找到领域内的渠道，通过渠道的效果分析来判断不同的渠道效果，虽然渠道的效果受到着陆页影响，但是在同样着陆页下的不同渠道效果表现还是可以为渠道质量打分的。
二、利用用户分群进行智能营销
用户分群指的是根据用户不同性质来保存一个群体，比如过去30天购买了A商品的用户就可以保存一个分群，在易观方舟的智能营销里保存分群后可以直接进行消息推送，这些智能推送包括Email、短信、站内消息、APP应用内消息等，这样的话，会相对精准很多。
在漏斗分析里，两个步骤之间会有用户流失，流失的用户可以直接保存分群，并且标的为流失用户，直接进行群发召回营销。
三、利用用户特征让用户更精准化
我们通过分析过去已经完成行为用户的特征进行特征画像刻画，比如，购买某商品的用户过去曾经看过一次公司介绍视频和两次案例，那么我们可以判定如果用户看了视频和案例会更愿意去完成购买，所以我们会在过去一段时间有过此行为的用户进行消息群发，这样的群发触达会相对来说更精准。
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做好了分群，是否可以在分群上直接进行营销触达，并且实时分析营销触达的效果以及召回后的用户行为。
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2、通过研讨会/线上讲座向企业客户开展营销
在潜在客户面前做演讲是一个证明能力的好机会。如果您的目标客户是大型企业，你需要努力获知他们的高层决策者都参加哪些活动。他们参加的极有可能是一些高端的行业大会或网络研讨会，而不是地方商会。当您获知这些信息，您就可以把这些活动安排到您的日程上，通过演讲向他们传递您的产品价值及优势，并跟进在演讲会上举手提问表示感兴趣的潜在客户。
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3、通过个性化电子邮件向企业客户开展营销
大多数企业决策者都会阅读电子邮件，向他们发送个性化的能吸引他们兴趣的电子邮件仍是一种非常有用的营销方法。8Manage 企业客户CRM 支持电子邮件/手机短信营销。它提供简单易用拖放式的内容编辑器帮助用户方便快捷地创建营销内容。用户可通过内置的测试与发送机制，选择合适的内容分批次按预设时间发送给目标潜在客户。系统会实时追踪每封电子邮件的发送和点击情况并生成可视化的分析报表。此外，系统还可以检测退订用户并从发送列表中自动过滤退订用户。
8Manage 企业客户CRM 个性化电子邮件包含以下主要功能：
4、营销结果管理
8Manage 企业客户CRM 提供唯一的、实时的市场营销活动信息视图，帮助您清晰地了解每个市场营销活动的进展及结果。所有信息都是实时汇总的，精准实时的信息能帮助您更快速更准确地识别和捕捉有效的商机。您可以通过以下功能帮助您更好地管理营销活动：
5、市场营销的ROI管理
ROI是市场营销绩效的试金石。8Manage 企业客户CRM 支持实时追踪和汇总统计每个市场活动的ROI，提供市场营销活动预算和实际成本的动态偏差分析，通过8Manage的市场营销活动信息视图您还可以从上至下层层展开深入了解每个营销活动的具体开支信息：
更多关于8Manage企业营销管理的信息，请查阅：
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精准营销的核心是“精准”二字。那么如何精准，怎么样才算精准？前提一定是品牌主有一个清晰的目标用户认知。你得知道“谁才是真正愿意看到你的广告并产生转化行为的人”。相信做品牌的，都有很多的数据在手上，CRM数据、电商数据、官网数据、历史投放数据等。但是这么多数据错综复杂，一个用户也可能在不同的渠道留下数据，打通数据之间的逻辑链条，对于品牌主来说十分困难。因此，如果品牌主有一个DMP（Data Management Platfrom）数据管理平台在手上，帮助打通第一方、第二方、第三方数据，洞察消费者从认识品牌、发展兴趣，到产生购买行为和形成品牌忠诚度的完整链路，从购买情况、媒体偏好、兴趣爱好等丰富的维度，构建出完整立体的用户画像，变得十分有必要。在DMP平台中，具体的分析方法会涉及到数据的清洗、建模、以及挖掘。
其次，品牌主更需要考虑的是“这部分目标群体愿意在什么场景下接收推广”。我们说，现代的广告不是真正意义上的推广，更像是给用户提供他们需要的信息。当然，将用户的线下场景和广告推送相结合，对于品牌主来说，也是营销效果的“更上一层楼”。这里可以涉及到LBS地理围栏技术，通过该技术，将品牌推广与用户的线下场景相结合。比如某品牌希望向进入某景区的中高收入人群进行推广营销，借助LBS地理围栏技术就可以实现实时向目标受众推送相关广告的运营方式。
更高深的精准营销数据分析技术，当然还是要交给更专业的平台来做。鉴于前文提到DMP数据管理平台以及LBS地理围栏技术，我在这里推荐一下做这两个领域都非常不错的产品——个推。个推的安卓端SDK接入量非常庞大，这就决定了他们拥有海量的移动端数据，可以在第一方和第二方数据的基础上，加上他们的数据分析技术进行目标用户筛选。
精准营销的五个方面：在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
想要通过数据分析达到精准营销，其重点在于，通过数据分析找到五个合适及其相互之间的关联，所以提供的方案一定是：我们针对XXX人群，在XXX时间，XXX地点进行XXX的营销方法，给与XXX的营销内容，预计XXX的成果。
针对这个问题来看，题主一定是有了产品，暂且称其为合适的产品吧，所以题目可以变成：针对一款合适的产品，如何使用数据分析拿出一套精准运营的方案。如果我的解题没有错误，请点赞，谢谢……
解完题目，我们开始解题：
首先如何通过数据分析确定什么是合适的人，这是精准营销的基础。
使用用户画像数据分析和用户行为数据分析。
方法有很多种，比如用户的RFM模型：
用户的访问频率划分等级：
用户贡献度分析：
漏斗模型分析：
雷达图分析：
使用这些分析图表，形象直观的展示了人群的分布和目标人群的特征，可以针对人群考虑不同的精准营销策略。
然后怎么判断合适的时间、地点、产品、方式，这是精准营销的关键点。
使用交叉对照实验数据分析和历史数据分析。
判断什么是合适的营销策略，不是拍脑袋，也不是讨论就能够的出来的，只有根据历史营销策略表现和制定实验进行数据分析才是得到合适的时间、地点、产品、方式的最佳方法。
其中实验数据的分析和历史数据的分析对照是精准营销中选择合适的营销策略的关键点。
如何进行实验数据的分析呢？要知道实验数据是不断更新的，所以选择一款能够实时更新数据的分析软件尤为重要，省去了很多的拉取数据的时间，其次是实验数据要能够不断的下钻，因为实验的结果数据只是表象，内部的数据的表现才是导致数据结果的原因，如下图所示：
通过不断的下钻，才可以更准确的找到实验表现的原因。
历史数据的分析更主要的时通过对比来得出结论，加入到现在的市场或者营销环境的影响，得到根据历史数据预测的结果，可以进一步的指导下一步的流程。
最后，怎么使用数据分析来给出销售预测、库存预警、口碑监测等，这是精准营销的保障。
销售预测等可以在营销前期进行机器学习的预测等，网易有数里有对实时刷新的信息的线型预测功能，可以去试试看（点击这里可免费试用），对于库存预警或者是口碑检测这类实时监控可以用一些数据大屏进行，比如现场实时监控等：
整体来说，精准营销的困难点主要在于数据源的获取，如果数据源很有保障的话，后面做起来会很容易，其次就是对照试验的设置和进行，以及数据的分析，这是掌控着整个精准营销过程的关键，最后是实时监控，可以帮助营销人员实时观察营销情况，做出预警。
做到精准营销，提升销量，这就需要通过智能营销推荐分析来实现。
智能推荐，也称智能关联推荐，是网上商城常用的一种产品推销手段。借助产品之间的内在联系，在首页、购物车、产品详情页等页面上为浏览者展示与该产品相关的产品信息，这样可以增加产品的浏览和销售机会，提升网站的购物体验和销售额。
一、智能商品推荐系统可以分析哪些方面呢？以99click的SiteReco智能推荐分析为例：
1、产品推荐。
提供智能关联指数列表，根据智能关联算法，计算用户与各单品之间的关联指数，提供单品关联指数列表，支持下载或API导出 。
通过智能推荐列表，掌握每件商品与之关联的商品，进行精准的商品推荐。
分析智能推荐功能带来的营销增长，分析智能推荐内容的点击和销售情况，评估智能推荐为网站带来的直接收益。
通过智能商品推荐系统，了解商品推荐带来的推荐效果，掌握哪种推荐渠道带来的收益最高。
2、会员推荐。通过会员的浏览行为、会员属性，比如会员的年龄、性别，会员近期的浏览行为等数据，结合商品推荐分析法，对会员进行个性化的推荐。
个性化推荐比如会员感兴趣的商品，近期可能会购买的商品，同类会员感兴趣或购买的商品以及与会员购买产品经常一起购买的产品等等，从而提升用户的购物体验及销量。
3、人工干预。在首页、 购物车、产品页 展示推荐产品，根据用户习惯和单品之间的内在联系，结合人员干预，在网站上显示推荐产品信息。
可以通过大数据的营销“试错”工具实现精准营销，即首先做小规模的试点营销；然后基于小数据营销结果，定位存在问题的环节与出现问题的原因；并对存在问题快速修正，用数据来优化营销各环节效果。帮助企业要实现资源配置优化，提高营销转化率。
营销“试错”的本质是通过数据，定位出错环节与原因。以电商产品销售为例，要解决产品销量低，第一步是观察相关指标，逐层分析，查找问题出在哪里。如销售量低，通过查看与销售直接挂钩的指标，如访问量、访客数、停留时间等，发现不正常的指标。假若我们发现访问量异常低，则进一步查看与访问量相关的搜索量和曝光度数据，看在哪个环节出现问题。
第二步，试错更改，验证优化。比如，针对曝光度不够，可能是产品的属性、标题、图文排版导致的。选取其中一个因素尝试优化，如更改产品标题，根据第二天各指标趋势，就能验证方案是否有效。再不断尝试修正，快速迭代，以达到最佳效果。
通过上述例子，我们可以发现大数据营销“试错”具有清晰定位问题原因的能力，实时反馈效果的能力，帮助发现营销成功或失败的原因，对进一步调整策略、快速响应变化提供基础。
更多内容请看我的专栏文章拒绝主观，用大数据“试错”工具做高效营销
不同数据分析工具能统计出来的数据不同，比如站长最常使用的CNZZ ，可以对网站的数据流量、访客行为进行全面的分析。
这些数据的参考意义是什么呢？
通过这些数据，管理员可以及时掌握站点流量的变化情况，比如8月8日，网站的某个位置阅读量特别高，则可以判断这类型的内容比较适合这类型的位置，从而对内容做出调整。
CNZZ全景统计还提供多角度的数据统计，对比，以及生成报表，便于网站管理员评估，以及深入二次挖掘数据价值。
做投放前运营者应该清楚地了解公司产品的优势、适合哪类人群等，根据这些参数去选择合适的广告平台 / 新闻媒体平台。
我平时也会帮助企业做品牌策划案，有需求可私信。
当用户完成第一次交易，您的电商平台除了保留用户的基础信息之外，还需要具有用户行为分析和用户消费习惯分析的功能，便于您对他们进行更为精细化的标签管理，逐渐清晰地勾勒出您的用户画像。 当您了解了用户的购物记录，便可预测用户的购买喜好，根据这个相对精准的标签推荐相应的产品。配合大数据，您的界面呈现最好能够做到千人千面，保证每一个用户所见到的内容都是基于他们的消费偏好自动分发的。
通常来讲，商家获得一个新用户的成本是维护一个老用户的5-10倍，一个满意的用户会带来至少8笔潜在生意。品牌方的电商平台需要大数据的支持，以便了解每一个用户的消费需求，利用个性化的优惠券激活复购的可能。
我来说一下我之前与之有关的工作内容吧，在一家婴童商超，会员制，有会员的数据库———————背景分割线——————————
零售的万能公式：
销售额=消费人数*客单价*消费频次
消费人数属于推广和转化范畴，暂且不论
主要讲一下怎么提高客单和增加消费频次！前东家有强大的会员数据库，这是我们进行精准营销的大前提，因为实行强制会员制，会员消费占比95%以上，所有会员的消费行为数据全部沉淀在这个数据库中，包括会员基本信息、消费时间、购买数量、商品的品牌、大中小分类等等详细信息
我们会定期会进行数据分析，洞察其潜在需求。举个栗子，我们发现有一部分消费者买了一罐奶粉之后一个月后没有再次来购买（一罐奶粉一个月可以消灭完，当然要结合宝宝的月龄），需求是存在的，但是为什么没有来购买？可能是其他店有更优惠的活动，小孩转奶可能性不高，于是我们会申请在他的会员卡内关怀一张该品牌的优惠券，并且进行告知通知其来消费，这是最简单的精准营销范例，这是增加消费频次部分。还有就是提高客单部分，同理，购买过一段或者二段奶粉的家伙在那个肯定有购买纸尿裤的需求，如果没有消费国，同样通过发放优惠券的形式或者通过亲子互动活动的形式吸引来购买
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所以，在我看来，精准营销的前提
一、在于有足够的数据进行用户画像描绘和需求洞察，数据之多不在于数量之多，而在于维度之广，维度越广，就越精确地挖掘其潜在需求
二、要对用户、产品、行业特性十分熟悉，比如母婴，你得知道不同月龄的小孩对于一罐奶粉/一包纸尿裤的消费周期是多久？你得知道洗护用品适用于多大的孩子？你得知道孕妇在不同的孕期有什么不同的需求？
可以参考下这篇文章：
人类所有的知识可以分为三个大类：自然科学、社会科学和人文科学。一直以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段，严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹；同时又采用了社会心理学的方法，通过现象去解释人的内心世界。这种主客观的结合，让营销能够推测与接近市场需求的方向，让生产者与消费者达到和谐交换。因此，数据与营销之间存在着密不可分的关系。
我们对于数据的计量单位已经从位（bit）、字节（B）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太子节（TB）等走向了泽字节（ZB），甚至尧字节（YB）。大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面，互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显，也让营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。
1、何为精准营销？
精准营销（Precision marketing）的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出，他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说就是5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样，让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生，实现产品与用户多维度的契合。
2、数据贯穿营销过程的始末
从啤酒和尿布这个古老的故事说起，沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析，发现了这对神奇的组合，将它们放在一起销售，提升了两种商品的销量，这是传统零售的一个经典故事。具体的一些分析方法可见此文章：除了啤酒和尿布，关联规则分析究竟还有哪些实际应用？ – 知乎专栏
到了互联网时代，亚马逊的个性化推荐大幅增加了其销售量、Facebook的精准广告投放，成功把粉丝和流量变现、Google搜索页面动态调整，让推荐更符合用户心意，提高了搜索的效率，这些事例都成为业界口口相传的大数据营销经典之作。 通过大数据计算，能够准确推测用户的真实需求，将用户想要的、喜欢的精准到达，有效的导流、用户触达和促进销售。
在大数据时代之前，成功的营销准则似乎并不复杂。掌握营销的4P理论——产品（product）、价格（price）、促销（promotion）、渠道（place），当营销遇到挑战时，只要使用熟知的营销方案，加上好的产品和漂亮的广告，基本就可以完成营销的目标。而进入大数据时代，一切营销行为和消费行为皆数据化，营销逐渐的成为了一个数字游戏，数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力，数据贯穿营销过程的始末。
3、大数据给营销的会心一击
谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。
数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行……大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环。
毋庸置疑，大数据可以帮助企业进行营销决策的调整与优化，亦有助于品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等。企业如何驾驭数据，利用数据驱动实现业务洞察，是形成差异化竞争优势的关键所在。
注：文章转载自海致BDP~~~
您可以读一下奥美内部培训手册《不做无效的营销》这本书相信会对您有帮助。
好刀用在刀刃上
营销是啥? 营销是关于企业如何发现、创造和交付价值以满足一定目标市场的需求，同时获取利润的学科。营销学用来辨识未被满足的需要，定义、量度目标市场的规模和利润潜力，找到最适合企业进入的市场细分和适合该细分的市场供给品。最近在读 《不做无效的营销》这本书，对营销有了更加深入的了解。
一个糟糕的创意，
一个异想天开的媒体策略，
一个和目标用户完全驴头不对马嘴的明星代言，
…………
无效的营销等于谋财害命。然而《不做无效的营销》这本书，轻松的教给了我们一套经过实战洗礼过的策略+执行方法，帮助众多品牌科学地优化了营销决策，精准地帮助他们找到了引爆产品的通络。让我们来了解一下。
现在的时代是大数据的时代，纸牌屋火了之后大数据也跟着火了一把，纸牌屋大大提高了大数据，让人们更加了解“大数据”然而大数据带来了更多对营销人的挑战，随着数据时代的到来，营销行业在不断的向前迭代发展，因为数据意味着精准的反馈和可控优化，因此数据分析越来越有用武之地。
营销人最怕的就是策略出错《不做无效的营销》这本书详细的例出了原因。
（一） 盲从老板
在营销上，对老板过于惟命是从。老板说啥就是啥，过分的没有了自己，因此让自己的点子消失在人群中，也不会有创新的机会，更别提升职加薪了。
（二） 瞄错人群
目标人群的圈子不需要太大，到处都是受众。精准定位比人数多更加重要，圈子越小，营销费就会浪费的越少，圈子越小就会越容易选择，圈子越小就会越精准找到营销渠道。从目标人群画像的角度书里用“陈欧体”的图表列举了三个重点“功能利益点”“情感共鸣点”“价值观表达”。精准的定位让人感同身受，从而达到更好的数据效果。
（三） 没有竞争品
对于企业来说圈定竞争品，是一个复杂的过程，不同的竞争品对企业营销发展有着不同的意义和价值，营销人要经过各方面的整合和监测才能让竞争品分析更有实际意义。
（四） 道与术
做正确的事，比把事做得正确重要的多。要懂得浪费的钱花在哪？
这本书作为奥美的内部培训手册，向大家展示了奥美著名的工具叫做Fusion，其中商业企图红星，是专门来帮助企业寻找商业企图目标的，将数据引入之后探索营销目标就会变得科学和容易多了。
在大数据时代，营销同以前相比有了很大的不同。很多重要的决策点可以更科学地进行选择决策，轻松的用数据来解决。对数据了解的越多，知道的越多对 本身的领域就越有价值。数据本身没有价值，有价值的是你所采用的分析方法和处理的维度，我们要把营销中的数字变成为与消费者感情的对话。好刀要用在刀刃上。
我们公司就是做这个的，可以加我详聊~
简单来说有几个前提的关键点：
1、数据源是否可靠
2、数据源是否持续有效、合法
3、分析技术手段是否成熟
4、精准营销的应用场景配套能力（或者说是你的具体需求，需要对应的营销渠道和方式匹配）
根据具体的营销需求，我们可以通过客观的数据分析，找到精准的目标人群，分析人群特点和渠道分布特点，匹配对应的营销方案，从而实现精准营销。精准营销最大的特点当然就是相比传统的普通营销效果更好，转化率更高，成本更低了。
而目前号称大数据公司的很多，需要甄别，没有可靠数据+分析优化团队+渠道对接能力都称不上精准营销。
方法跟思路大家都是一样的
1.从用户角度 用户特征 用户行为 表现形式：用户画像 用户标签
2.从产品角度 产品评价 产品进销存 表现形式：销售预测 库存预警 口碑监测
线上做用户 线下做进销存
画饼容易 实现可是要花大力气的。
“冷热温”数据人群定位引擎
利用“冷数据”进行用户属性分析和智能标签分类。通过性别、年龄职业、收入等维度，知道“用户是什么样的人”。
“热数据”通过地理围栏实时捕获用户场景，抓住营销机会，实时触达目标用户，知道“用户在哪里干什么”。
“温数据”通过近期活跃应用、去过的地方等具有一定时效性的行为数据，知道“用户最近对什么感兴趣”。
通过大数据准确地分析和勾画用户, 了解用户此时此地所需所想，帮助广告主找到最精准的受众。
选择合适的场景和文案进行投放。
帮助广告主做到，用户看到的广告是其需要的“有用信息”，实现广告投放的精准化、场景化。