如何精准营销数据分析（如何精准营销数据统计）

投稿用户 • 2022年7月30日 am1:56 • 创业杂谈 • 阅读 421

　　飞蜥分享：在企业日常生产生活中，离不开数据的支撑。飞蜥认为随着社会信息化程度的提高，智能营销的概念开始流行。飞蜥发现人与设备以网络为桥梁实现了通信互联，用户的行为可以被监控，购买决策的分析可以完成。随着大数据技术的深入应用，企业着力利用大数据进行精细化运营和智能化营销服务。为了更好地实现既定的营销目标，飞蜥建议企业首先需要建立一套完善的用户画像和科学的智能获客系统作为技术支撑。

飞蜥

　　飞蜥预测市场竞争的加剧导致获客成本增加。企业期望盘活现有会员，利用大数据开展精细化运营和精准营销服务，增强用户黏性，提高业务营销效果。

　　1.专属引擎，大幅提升数据处理和标签构建能力

　　精准营销系统有效支持上亿用户万级标签数据的实时更新和查询分析。毫秒级用户标签数据查询满足高并发使用场景。高效的查询性能赋能业务人员对标签数据进行多维度分析，更好地了解用户。

　　2.构建用户画像体系，构建全流程管理

　　飞蜥建议收集各平台用户社交属性、消费行为、偏好特征等不同维度的数据，通过标签体系管理、标签体系、微观画像、宏观画像，借助用户画像平台，对用户标签全生命周期生成过程进行统一管理，将用户画像体系从无到有标准化，使后续企业的运营和营销可以有的放矢。

飞蜥

　　3.线上线下场景联合分组，建立基于全局数据的分析

　　飞蜥发现，通过用户画像，关联用户线下交易事件和埋点收集的用户线上行为事件，飞蜥认为，进行全局聚类分析，可以有效解决企业用户行为数据、业务数据、标签数据分离等数据孤岛问题。

　　4.灵活的数据应用，支撑企业数字化营销

　　为业务人员提供探索分析和用户洞察能力，同时支持业务人员圈层用户群体，快速响应业务营销场景，进行精准营销。

飞蜥

　　飞蜥分享的内容就到这里了，借助数据分析，打通多维度获客渠道，实现高转化率与低成本的完美共存。通过对用户的唯一识别，全方位、多维度掌握用户的个性特点、要求和喜好，与此同时对用户线上线下行为都要有所掌握，为用户精细化运营和营销提供决策支持。

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