如何利用大数据实现对客户的精准营销？
本例用三个工作实例说明如何通过数据分析精准营销客户。
工具/原材料
大数据营销
三个大数据营销案例分析
案例一:笔者在银行工作，通过对储户身份证信息的海量分析，发现一个有趣的现象，就是购买理财产品的客户多为40-50岁的女性。
有经验的理财经理可以根据这些信息，通过身份证信息，对支行内符合条件的客户进行精准分析，快速对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门就能销售，快速完成销售任务。
还有一些比较创新的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间在沙龙组织网点的客户邀约活动，对18-30岁、30-45岁的男性客户进行电话营销，通过给爱人送花、送化妆品、送高额礼品等方式进行理财产品营销，更好地引起了男性客户的兴趣，有效拉动了业绩增长。
这些数据分析方法可以实现个性化营销和定位，强化客户认知，为客户寻找价值，从而带动销售。
案例二:在与供电部门合作过程中，供电部门提供消息，全市上网高峰时段主要是中午12之后，晚上12之前。供电部门认为，造成这种“奇怪现象”的原因是，现在人们普遍有睡前上网的习惯。
当时很多人都没有关注这个消息，好像和银行没什么关系。而我们市场部一个年轻的大学生，通过手机银行与商户合作，在下午12开展促销秒杀活动，既促进了手机银行的业务量，又使商户的销售量翻倍，实现了双赢。
案例三:在企业发放工资的数据中，我们发现了一个现象，就是一般企业员工缴纳的账户，每个月都会存入一定的余额，金额不大，有1，000元的，有几千的，也有长期不动的。活期利率很低，但是这些客户的账户金额达不到理财产品的起付金额，这些客户的工资就用完了，这就是所谓的“月光”
如何通过分析这些数据信息直接组织客户，为这些有相同需求的人群量身定制金融服务，享受“一户(群)一策”的定制化服务，我们进行专项研究。
最终对理财产品的整存整取、定投、到账及时等产品进行了产品包装推广，并同步利用信用卡进行推广。几场现场专场沙龙吸引了很多员工的关注和兴趣，确实为这些收入不高的人提供了一个实实在在的理财渠道。
这三个小故事是挖掘历史数据的结果，反映了数据层面的规律。他们通过从大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说:五个合适的产品，在合适的时间和地点，用合适的方式提供给合适的人。
五
具体来说，我们在分析数据的时候，找出了相同的规律，当然也有一些个性化的数据。为此，具体的应用场景需要根据企业和业务的具体情况进行准确的规划和设计。
综上所述，我们需要以下三个步骤:
第一步:数据收集，了解用户，通过收集用户的所有数据，主要包括静态信息数据和动态信息数据，静态数据是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费水平等。，而动态数据是用户不断变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等。
第二步:分析这些数据，给客户画像，画像代表了客户对营销内容的兴趣、偏好和需求，分析计算客户的兴趣、需求和购买概率。
第三步，也是最后一步，把这些图片组合成一个比较完整的图片，这样我们就可以对客户有一个大概的了解。