分享如何做精准营销。

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”，最终确认客户是否符合最初的预 期，找出客户需求，如果客户特征不符合行为预期，就调整行为指标，找到这些客户的真正行为， 从而挖掘出需求，或者调整客户群体定义的维度，找到真正的客群。

3.复杂逻辑分析是在简单逻辑 分析基础上做模型，把手动调整的过程变为自动的，比如最典型的是做逻辑回归模型，把一系列指 标通过模型运算归一成响应率高低分组。

Q12：这三种方法是相互独立的吗？

A12：不是，三种方法可以互通，可以相互验证。举个例子，我通过关联分析（无逻辑运作）找出 啤酒和尿布摆在一起会提高销量。然后再做个简单逻辑分析，把过往3个月内同时买啤酒尿布的客 户抽出来看特征，发现他们多是已婚的中年爸爸，大多在停车场有停车纪录，且单次消费金额较高 ，消费频率较低。

那么我就能总结出这里的逻辑：这些懒汉爸爸要跑很远才来购物一次，他们想尽 可能多买点以后就少出来了。然后我把这些指标做成一个模型，针对爸爸们每周做一次购物提醒， 只要一次购物满500元就送球票，通过短信通知给符合条件的爸爸。这就是一个相互转化的例子。 简单来说，如果市场部经验丰富就用有逻辑的方法，如果市场部没经验，就用无逻辑方法盲目试试 。

Q13：听起来无逻辑的方法有模型有公式好高大上啊，有逻辑的方法只是在拖拉拽excel而已，那我 要猛攻算法，模型对不对？

A13：不对。检验分析方法的标准有三个：时效性，有效性，易用性。

有效性是关键，只要能提高 客户购买金额/频次的方法就是好方法。精准营销，也是营销，营销就是要刺刀见红带来收益。越 简单的方法时效性越好，易用性越好。所以新入门的分析人员不要一股脑的钻各种复杂的算法去了 ，如果一个算法你都看不懂，老板和业务只会更看不懂。

另外，用复杂的算法会有政治风险，就是 业务/市场/运营部门无法理解你的过程，也就无法参与，如果营销失败，那么全部的黑锅都要分析 人员来背，最糟糕的结果是本次活动投入500万颗粒无收，所以为负责，把分析人员炒鱿鱼50次。分析人员的责任是得出可行的办法，不是背黑锅，所以过程尽量多让其他部门参与。

Q13：但是说到底无逻辑的算法就是拖拉拽excel精准营销，那我如何提升分析能力？

A13：分析能力说到底是系统化解决问题的能力而不是编码的能力，比如系统化建立指标体系，很 准确的了解客户特征，能总结过往分群经验，准确判断客户分群结果，识别不同客户群体需求，这 些都是以能力体现，而且是别人无法复制的，所谓“行业经验”的东西。分析人员的价值来源于知识 而非代码，切记。

Q14：说了一大圈，只是讲到了识别客户需求，那么方案除了需求还有啥

A14：一个标准的方案包括以下内容：1.目标客户圈定，2.需求识别，3.营销活动方式选择（买赠 ，满额减，积分兑，交叉推荐，二增一……），4.营销渠道选择（客服，短信，EDM，页面展示… …）5.营销时间点选择。

6.活动有效期选择。7.活动奖励发放时间选择。8.活动奖品选择（积分， 购物券，……）。这些大部分是市场部的工作，但是有心机的分析人员，能够详细的记录这些因素 对最终活动效果的影响，这样既能够提升自己对行业的认知，也能掌握执行细节留作吵架备案，因 为很多营销活动失败不是因为整体方案不好，而是执行的细节出了问题（比如活动定在了周三而非 周五，送的礼品要客户等2周才到而非当天到……），这对于最终总结活动，和制定下一次活动有 重要意义。

千万不能低估了市场部的文科生们的冲动，也不能高估了他们的数学，业务部门出了问 题第一时间会怪罪到分析团队的头上：“这是你们分析不精准造成的”。还是那句话，分析人员对分 析过程负责，不对黑锅负责，我们要有充足的理由骂回去。

Q15：最后是总结，总结还有什么要交代的吗？

A15：总结有三个核心：响应率，达标率，持续性。精准营销活动因为是关注特定人群的活动，因 此重点关注该群体的响应情况，响应后是否能完成活动任务，完成任务领取奖品后，能否持续带来 价值。其他内容可结合最初的目标进行总结。

这里避免不了和市场部/业务部/财务部/营运部之间 吵吵，吵架核心一般是活动ROI（市场与财务争夺的焦点），与活动工作量（市场与运营争夺焦点 ），见多不怪，见风使舵就好。

Q16：不同行业的精准营销有区别吗？

A16：有，区别主要是数据来源的质量与丰富性上。相对来说质量最好的是航空公司数据，其次是 银行，再次是互联网公司，最次是快消，最最次是各种批发商控制的B2B行业。所以的质量好，指 的是数据符合以下三个条件：真实性，完整性，唯一性。要是真实身份的消费者，真实且唯一的消 费记录，稳定的需求，这样的数据分析起来最舒畅。

像传统线下企业，只有POS机的交易流水，就 得试着做会员卡，让客户先刷卡再消费，但是还是面临经销商/门店假扮客户刷卡套积分的情况， 数据质量真心差。丰富性指的是能获得多少种数据，这里也是航空公司数据，其次是银行，再次是 互联网公司，最次是快消，最最次是各种批发商控制的B2B行业的顺序。比如互联网公司能捕捉到 客户访问页面的记录，也就能大概判断出来客户购物的兴趣，从而判断出需求。

航空公司牛逼到连 你在别家航空公司的飞行记录都能搞到手，所以能精准的指导你需要不需要飞行，需要飞多远，跟 谁一起飞，买了什么票，吃个几个飞机餐，所以做得分析也最为精准。

Q17：作为一个新人，我该如何入手精准营销工作？

A17：动手前先做5问:

1、了解数量字段（已收集了哪些数据）。

2、了解数据质量（真实性，完整性，唯一性）。

3、了 解系统架构（从哪些渠道收集信息，有哪些接触客户渠道以传播信息）。4、了解部门分工（谁对 业务负责？谁对数据负责？谁对运营负责？工作流程怎样？我可以从谁那里拿数？我做得报告要向 谁汇报？供谁使用？用完以后谁会不满意过来战我的亲娘？）

5、了解过往分析经验（是否有成熟 的标准？是否有过尝试？是否有积累？）问完了，清楚了可以沿着A4的回答开始我们的工作了。

Q18：那么坑爹的作者为什么要把最重要的放到A11，你之前之后的瞎BB啥？ A18:因为很多新人入手时就把分析当成了取一个数字，做一个模型。实际上这样的工作并不是精准营销的工作，而是跑数员和码农干的活。

分析的价值在于知识积累，在于观点，在于论述步骤，而 非一个结果和一个谁都看不懂的公式，越是有经验的分析人员，越应该有清晰的头脑，体系化的工 作方式与深厚的知识积累，而不是每天忙于跑取数表或者整一些公式，越是有价值的分析人员，越 能够化繁为简，用简明扼要的数据阐释改变决策走势和市场态势。能够影响决策的分析才是好分析 ，能够做到决策层的分析才是最好的分析。