如何做精准营销?精准营销的1问题

Q1:什么是精准营销 A1：精准营销指针对特定客户制定营销方案，推送特定产品组合或给予特定价格折扣的营销行为。 一般的促销如买二赠一，全场八折，买1元1积分等活动是没有指定特定客群的，是个人都可以参与 。而精准营销则是针对每个人指定不同的活动，例如在网购的时候我看到的是买二本书立省5元， 你看到的是买二本免运费，或者银行外呼说给你的贷款费率是基准费率7折而给我是3折。

Q2：为什么要做精准营销 A2：精准营销的核心目标有两个：提高销售额，或者提高成交率。因为给予特定的产品组合，能够 更好地吸引客户，增加销售额，大众化的产品组合不能吸引客户。或者给予客户特殊的折扣，能赢 得客户订单，这些折扣必须是秘密给予的，公开的话会引起其他客户的投诉或者扰乱市场秩序。需 要注意的是，采用精准营销会带来收益也会产生成本，比如增加了推荐成功率，意味着非推荐的大 众产品销量会下降，这可能引起相关销售或者产品经理的反对。比如给予特定折扣，会一定程度上 降低利润，可能引起财务部门反对，这些必须通过与各个部门沟通目标，不断优化活动形式来平衡 。

Q3：做精准营销需要什么条件 A3：至少4个条件：

1.营销投入（时间，费用，领导支持）；

2.基础数据库（记录客户特征，交易 等信息）

3.活动规则库（我们可以做哪些活动，不能做哪些活动）4.直接点对点接触客户的渠道（ 短信，客服，电商个性化页面，EDM）。

这些必须要有，质量差可以慢慢补。有了这些就可以动手 了。

Q4：如何动手做精准营销 A4：至少分作6个步骤：

1.明确营销目标；

2.定义目标客户；

3.设定对比客户；

4.指定营销方案；

5 .开展活动；

6，进行总结。

Q5：为什么要先明确目标？ A5：目标是一切的起点，决定了如何选定目标客户，如何设定对比族群与方案。精准营销只是精准 了的营销，任何营销活动都能包含在里边。没有清晰的目标的精准营销活动是一定会失败会失败会 失败的（重要的事情说3遍）。所以精准营销绝不是技术人员能解决的问题，一定要数据，市场， 业务，营运等部门坐下来沟通清楚我们到底要干什么。

Q6：我们的业务部/市场部是一群呆瓜，不知道怎么定目标，该怎么办？

A6：列一个单子让他们选：首先判定我们的主要问题是开源问题（扩展新客户）还是节流问题（维 护老客户），然后选出最迫切需要营销的客户群体。具体的做法，可以按以下顺序输出表格：

1.公 司整体增速与行业对比（判断增长速度）；

2.公司各地区/各品类产品在总销售占比（判断是否一 条腿走路）；

3.各类型客户对公司收入贡献（判断是否一条腿走路，看公司客户结构是否符合20/8 0）；

4.各类型客户新增/流失速度（判断是否能长期发展）。

如果看到表4，业务部/市场部还是没 想法，直接建议你的老板炒了他们再招点有智商的人来，我们只负责分析，不负责上市场营销课程 。

Q7：定义了目标是否就能确定目标客户 A7：基本可以。比如我们的目标是扩展新客户，那么下一步就是看新客户从哪些渠道进来。如果我 们的目标是维护高价值客户，那么就看那些人符合“高价值”，是一个月消费500，还是1000。

Q8：为什么把对比客群单独列出来，这不是一个可有可无的步骤吗？ A8：绝对不是。因为精准营销是针对不精准来说的。没有绝对的精准，只有相对的效果的提升。所 以和谁比反而成了至关重要的因素，如果上精准营销活动当天刚好是双11大促销，结果发现接受精 准营销的人群反而没有大众消费高，那就囧大发了。我们是分析人员，分析人员的时间要用来分析 而不是在老板面前找借口。

Q9：那么对比客群该怎么选择？

A9：严格来说应该选与目标客群特征相对，但受不到任何活动影响的人。但是这个条件太苛刻精准营销，现 实中基本不可能实现，所以一般会取一些更容易找到的，容易被接受的结果，比如非活动期客户购 买率是30%，活动期是40%,比如去年的一年流失率是50%，今年是40%，看起来简单，但是好用，容 易让老板以及业务部门理解。

这里也需要争取业务部门和老板的认可，因为最终是他们要看活动效 果，必需由他们接受。理论上，分析人员可以通过巧妙的设置对比群体，让不那么光彩的活动也通 过ROI评估。这么做是不能提高自己分析能力但是能提高自己职位和收入的办法，毕竟比起刻薄的 数学教师，八面玲珑的分析更讨老板和业务部门欢迎。

Q10：终于到制定营销方案了，请问我该怎么做？

A10：制定营销方案的关键是识别客户需求，只有准确抓住客户需求，才能达成“精准”的目标。这 一步才是精准营销的核心，也是技术人员，分析人员最关心的地方。是大部分做程序的人最关系的 地方。

Q11：既然识别客户需求这么重要，我可以用哪些方法做到？

A11：三种方法：无逻辑分析，简单逻辑分析，复杂逻辑分析。

1.无逻辑分析，指的是不依靠市场 判断，只依赖机器学习的算法获得结果，典型的方法如神经网络，聚类，关联，相关系数。我不知 道为什么啤酒和尿布放在一起会增加销量，但是聚类显示只要这两个货架摆的近就能增加销量，所 以不管了让门店的去摆吧。

2.简单逻辑分析指通过对唯独的简单切割划分目标客群，比如年龄2530，女性，大专以上学历。在切割点背后是一系列的市场判断逻辑，比如市场部对这款产品的定位 是“针对有生活品质追求的职场女性白领”，那么分析人员会把很感性定位转化为很理性的标准：“ 年龄2530，女性，大专以上学历”等等等等，市场部觉得这类客户应该“对高档彩妆产品有特殊需求”，

然 后分析人员通过对比不同标准下客户行为表现，如“3个月内浏览价格500元以上彩妆产品次数》6次 ，购买过1次以上彩妆产品，半年内购买彩妆产品总价》1000元