为何要选择运营商精准大数据?

2024-05-04 18:44

1. 为何要选择运营商精准大数据?

之所以选择运营商大数据,是因为其获取的客户很精准,通过广告网络营销规定,瞬息大数据针对各行业特性独立实体模型。
如今线上总流量获客费用成本提升,瞬息运营商大数据很有市场发展前景,可以帮助企业大大降减少广告成本,降低无效沟通,提高转化率。

为何要选择运营商精准大数据?

2. 联通大数据精准营销是什么?

联通大数据积累了丰富的数据能力、平台能力、产品交付能力和行业解决方案能力,累计服务17个行业。联通大数据在精准营销、数达营销和数言舆情标准产品的基础上形成了针对各个行业的解决方案。
今天我们就来讲解一下,联通大数据精准营销,究竟厉害在哪?
一、用户画像
用户画像是联通大数据根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
具体包含以下几个维度:

1、用户固定特征:性别、年龄、地域、教育水平、生辰八字、职业、星座
2、用户兴趣特征:兴趣爱好、使用APP、网站、浏览/收藏/评论内容、品牌偏好、产品偏好
3、用户社会特征:生活习惯、婚恋、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭成分
4、用户消费特征:收入状况、购买力水平、商品种类、购买渠道喜好、购买频次
5、用户动态特征:当下时间、需求、正在前往的地方、周边的商户、周围人群、新闻事件、如何生成用户精准画像大致分成以下三个步骤。
第一步:采集和清理数据:用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源:包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上、或线下数据库、及客户服务信息等。
这个是累积数据库。这里面最基础的就是如何收集网站/APP用户行为数据。
比如当你登陆某网站,其Cookie就一直驻留在浏览器中,当用户触及的动作、点击的位置、按钮、点赞、评论、粉丝、还有访问的路径。
可以识别并记录他/她的所有浏览行为,然后持续分析浏览过的关键词和页面,分析出他的短期需求和长期兴趣。

还可以通过分析朋友圈,获得非常清晰获得对方的工作,爱好,教育等方面。这比个人填写的表单,还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索,不断挖掘素材,了解客户现有需求,也可以分析出未知的顾客与需求,进一步开发市场。
第二步:用户分群:分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法,描述统计分为两大部分:数据描述和指标统计。
数据描述:用来对数据进行基本情况的刻画,包括数据总数、范围、数据来源。指标统计:把分布、对比、预测指标进行建模。
这里常常是Data mining的一些数学模型,像响应率分析模型,客户倾向性模型,这类分群使用Lift图,用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段,数据会转换为影响指数,进而可以做"一对一"的精准营销。
举个例子,一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜,晚上6点回家做饭,周末喜欢去附近吃日本料理,经过搜集与转换,就会产生一些标签,包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等,贴在消费者身上。
第三步:制定策略:优化再调整
有了用户画像之后,便能清楚了解需求,在实际操作上,能深度经营顾客关系,甚至找到扩散口碑的机会。
例如上面例子中,若有生鲜的打折券,日本餐馆最新推荐,营销人员就会把适合产品的相关信息,精准推送这个消费者的手机中;
针对不同产品发送推荐信息,同时也不断通过满意度调查,跟踪码确认等方式,掌握客户各方面的行为与偏好。
除了客户分群之外,获客盟营销研发人员也在不同时间阶段观察转化率率和成功率,前后期对照,确认整体营销策略与方向是否正确,若效果不佳,又该如何应对。反复试错并调整模型,做到循环优化。
二、精准预测
“预测”能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。

当我们采集和分析用户画像时,可以实现精准营销,这是最直接和最有价值的应用。
广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。
这里面又可以通过搜索广告、展示社交广告、移动广告等多渠道的营销策略,营销分析,营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化,全面提升ROI。
三、技术工具
运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的,而且通过这些不同维度数据的交叉关联,可以创造更多的新数据和新价值 。
(01)身份-运营商不仅客户信息覆盖完整,还可以基于实际行为进行验证,通过身份信息,快速判定用户的信用程度。
(02)上网-基于用户访问什么网址、下载什么应用、访问什么内容等,得到上网喜好。
(03)位置-运营商的通过位置信息,可以掌握用户出行特征,给用户带来生活的极大便利。
(04)社交-基于通信交往圈的大小、主被叫、时间序列、得到用户的社交特征。
(05)支出-运营商有客户最为详实的消费账单、比如流量费、短信费、语音费、新业务费等,能反映用户的一些特征。
(06)通信-通过用户的通信使用情况,比如本地、漫游、长途、了解用户通话行为特征。
(07)终端-识别记录手机终端型号,了解用户手机使用特征、发展趋势、用户换机周期等。
(08)时序-通过用户上网、位置、通话等行为按照时间排列,了解更多规律提供更多服务。