时间：2023-03-06 16:06:51
引言：易发表网凭借丰富的文秘实践，为您精心挑选了九篇客户精准营销总结范例。如需获取更多原创内容，可随时联系我们的客服老师。
会员平台
2008年，合生元奶粉品项刚一上市，会员数量猛增，当时只能通过电话为会员积分，2009年，妈妈100会员平台上线，开始发挥威力。
妈妈100平台向全国1万多家门店发放妈妈100积分POS机，通过POS机发展新会员，发放妈妈100星座会员卡，让会员积分，兑换产品，采集会员购买行为数据，建立完善的会员数据库。
从妈妈100会员平台，合生元随时可以查询哪些产品在哪些渠道，卖给了哪些会员。门店和合生元的目标是完全一致的，这些顾客不仅是合生元的消费者，同时也是门店的高端客户，合生元和门店都希望黏住这些高端客户，这使妈妈100会员平台得到门店的大力支持。
合生元通过妈妈100会员平台不仅释放了呼叫中心的压力，还发展了大量会员，把客户黏在平台上，更重要的是搜集了大量的消费者信息和购买行为数据，这是下一步做精准营销的重要基础。
精准营销
面对庞大的会员客户群，合生元妈妈100通过会员数据分析模型，评估客户需求，并定制个性化的精准营销方案。
经过总结，合生元形成了一套客户RFMCL评价模型，按照购买频次、购买金额、最近一次购买时间三个基本维度分类，不同类别的客户相应地有不同的售后策略，针对基础模型再纳入180多个指标，是合生元客户价值需求的基本维度。
合生元认为做精准营销的关键在于从数据中总结出信息，从数据挖掘中总结出知识，分析统计报表背后的消费行为逻辑。
合生元实施精准营销计划，启动“浇水施肥”项目。针对不同类型的客户、新客户回头购买和客户交叉购买都有不同的策略。
在合生元，育儿顾问通过合生元妈妈100会员通和POS机系统，快速获取会员名单、购买记录和营销策略，对客户进行回访。终端门店也可以针对会员信息，配置相应的个性化营销活动，以吸引顾客回头和交叉购买。
客户关怀
在对大数据库营销的基础上，合生元会员营销团队对消费者需求分析下了很大功夫，对消费者的消费心理需求也理解得更加透彻。
母婴类顾客有两个重要特征：一是高关注，怀孕后妈妈们对育儿过程非常关注，育儿过程的生理和心理变化，遇到哪些育儿难题，买什么奶粉、辅食、服装、玩具，妈妈们都非常关注。二是高互动性，80后、90后妈妈育儿经验缺乏，虽然有些妈妈看了许多书，但还是无法解决现实中碰到的问题，需要通过与医生、育儿顾问或消费者之间互动来解决。
在精准化会员营销实践中，合生元深入分析会员的生理需求和心理需求。妈妈100会员中心向会员提供妈妈100《育儿杂志》、《孕产专刊》、呼叫中心热线、精准营销回访，面对面与消费者互动，让妈妈们更好地解决育儿问题，让妈妈们更好地做好育儿产品购买选择。
母婴行业做会员平台、精准营销，不仅仅是冷冰冰的数据库营销，还要有更多的人性关怀，分析数据背后的情感逻辑，关心妈妈和宝宝在不同的时间点上不同的个性化需求。
妈妈100会员中心通过平台、短信和回访以及利用杂志、育儿顾问等解决宝宝在成长中遇到的问题，并且针对不同的顾客，设置不一样的活动和优惠，发送“定制短信”，让顾客感知合生元是为“我”服务。
互动营销
会员是一种资产，资产放在数据库里不会增值的，关键是对会员资产进行经营，通过与客户互动，让顾客动起来，这是会员营销的关键。因此，从2012年起，合生元更加关注与消费者互动，尤其是与消费者面对面互动。
如何加强与消费者互动？在线上，妈妈100会员中心推出手机移动应用，建立线上社区，会员不仅可以找到附近的门店，还可以分享自己的育儿理念和宝宝的成长趣事。同时，开展网络互动、电话互动、杂志互动、短信互动等多种形式的线上互动活动。
在线下，妈妈100通过门店育儿顾问、顾问讲师与消费者面对面互动，解决妈妈们在育儿过程中的疑难问题，引导妈妈们形成正确的育儿理念。开办妈妈培训课程，从怀孕、出生到成长的每个阶段提供不同的课程包，面对面地向妈妈们讲授营养知识、护理知识和儿童心理早教知识，解决她们的育儿困惑。
大数据时代的营销智慧
艾瑞数据显示，2012年中国母婴网络购物市场交易规模达到610亿元，约占中国网络购物整体市场的4.3%。面对如此大的消费群体，如何借助电商平台的优势，利用其高效的数据收集分析能力实现精准营销，成为母婴商家关注的焦点。
未来，借助电商平台进行的大数据营销也成为其未来发展的重点。在大数据营销时代，企业的任何投放带来的点击率、转化率和销售，网络舆情，都将以数据呈现，而如何利用大数据的价值，对于企业而言，都是“技术性”的挑战。
Abstract： With the rising popularity of the Internet， its utilization rate is higher and higher， and the big data have brought great changes to all walks of life. People are moving into the era of big data. In enterprise marketing， the application of large data can greatly promote the development of precision marketing， and bring unprecedented development opportunity. This article analyzed the strategy of implementing precision marketing in e-business of enterprises.
关键词： 精准营销；电子商务；大数据
Key words： precision marketing；e-business；big data
中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）03-0031-03
0 引言
大数据时代的来临己成为不争的事实，大数据作为一种新型的具有超强影响力的资源，已经给人们日常生活、企业商业活动以及政府公共管理带来了深远的影响和变革。随着网络的兴起和电子商务的不断发展完善，再加上大数据环境带来的影响，网络营销已经发生了很大的变化，突出体现在企业价值实现前端的营销工作。当前是一个数据超级庞大的时代，依靠经验进行决策的时代已经过去，现在只需精准的找到用户和降低营销成本，就能够有效的提高企业销售率和增加利润，但是新机遇同时也意味着新挑战。伴随着营销领域本身的数字化的进展以及各类客户数据、销售数据、行为数据等类型数据的积累，大数据营销将赋予企业营销工作新的推动。
1 传统网络营销模式存在的主要问题
1.1 营销决策凭借经验，无法有效利用数据
在营销决策中过度依赖过去的经验，缺乏对顾客的市场的深入了解。决策往往具有很大盲目性，营销效果难以量化，成本难以控制。具体表现在：在邮件营销中单纯的依赖邮件的数量。依赖庞大的目标用户群达到营销目的，忽视对邮件用户喜好和习惯的分析，给很多用户发送大量垃圾邮件，甚至通过一些非法手段获取客户邮箱。进行大规模的信息轰炸达到营销目标，这样增加了客户的疲劳和厌恶。严重影响广告的效果和品牌的维护，缺乏对用户消费行为和喜好的数据分析，主观的依靠经验对目标客户做出粗糙的判断，会白白丧失大量潜在客户，甚至本来有购买意愿。
1.2 营销过程单向沟通难以实现产品和客户产品的精确营销
单向沟通是指在邮件营销、微博和微信营销中，向客户发送大量无用的信息，没有和客户建立双向协同的关系。在以客户为中心的今天，客户早已不满足于被管理。需要的是个性化的精确产品和服务，需要将产品和服务在合适的时间、合适的地点传送给合适的人。需要宏观的掌握和分析客户群，并且提供足够的优质内容和产品建议满足客户的需求。丰富客户体验，这些都是目前的网络营销模式难以达到的。
1.3 缺乏对顾客行为和需求的有效分析降低客户体验
在网络营销模式中，缺乏对庞大的用户相关数据的挖掘和分析，对顾客的行为历史和需求难以做到深入的有效分析，在大数据时代，这种模式已经难以适应复杂的营销数据环境了，比如一直很火爆的微信营销，在吸引粉丝时主要借助大小号助推，地理位置查找，优惠活动，品牌活动，微博，QQ导流用户等活动增加粉丝，相对于微博其有效用户群更加多，价值更高，互动性大大提高，分组能高效的进行用户点贵点管理和营销。但是这种营销方式不足之处很多，首先在获取用户时，难以对用户进行深入分析，过分依靠庞大的粉丝数量达到有效客户数量的提高。客户定位缺乏精准度，依然有很多的无关粉丝。对用户需求缺乏分析，对很多用户推送无关的消息，会造成客户的反感，给用户难以提供高价值有用的信息，大大降低了用户体验，微信营销的成功在于其强关系的特性，让客户变为朋友，缺乏大数据的挖掘和分析使微信营销和客户之间达不到真正高效一对一的高价值精确互动营销。
总之这些问题都反映出，传统网络营销模式，没有高效的利用数据，数据的巨大价值没有被有效发掘。
2 大数据环境下电商精准营销优势分析
2.1 精准营销提高了电子商务广告精准度和命中率
精准营销利用信息技术，将海量的消费者信息进行收集、处理和储存分析，通过细分市场，对细分后的市场和消费者的需求和购物行为特征进行分析和定位，确定目标消费群，然后对其采取有针对性的产品和服务信息宣传，如此可大大提升消费者的购买率，也能够有效地降低广告成本，可以说精准营销提高了电子商务广告精准度和命中率。
2.2 精准营销提高了电子商务服务水平
精准营销只有在充分了解和掌握消费者的需求的基础上才能实现，这就意味着消费者的需求被商家知道了，商家要想提高自身的经济效益，必然会投其所好，客观上消费者的需求也得到了很好的满足。在加上电子商务节约、便利的特点，只需选择适宜的物流公司，不仅减少了产品流通环节，也大大提高了电子商务服务水平。
2.3 精准营销减少交易成本和提高交易效率
精准营销要求必须及时将产品和服务信息准确无误的传递给消费者，基于此该营销模式与传统营销模式相比便具有了优势，精准营销由于其极强的时效性，不仅大大减少了交易成本，也有效的提高了交易效率。
2.4 精准营销提高了“消费者让渡价值”
“消费者让渡价值”是指消费者总价值与消费者总成本之间的差额。消费者总价值是指消费者在消费产品或服务时所期望得到产品、形象、服务等方面的价值。消费者总成本是指消费者在消费产品或服务时所支付的货币、时间及精力等成本。消费者在购物的过程中，不仅希望相关的成本减到最低，也希望可以得到最大的价值，多数都会选择 “让渡价值”最大的方式。对于消费者总价值，精准营销进行“一对一”差异化服务，增加产品和服务价值适应性，增加消费者满意程度，从而本质上提高消费者购买产品和服务所得到的总价值；对于消费者总成本，精准营销缩减营销渠道，减少产品和服务的销售成本，使得消费者购买的货币成本降低。此外，由于精准营销利用现代信息技术及时将产品和服务信息传播给目标消费者，从而使消费者搜寻产品信息的时间、精力等成本降低。
3 大数据精准营销的定义和模型
大数据营销又称数据驱动型营销，以驱动客户高效参与，实现一对一时效精确营销为目标，在洞悉大数据的基础上通过搜集、分析、执行从大数据所得到的洞察结果，并以此鼓励客户参与，优化营销和评估内部责任的过程。需要将大数据与公司内部数据有机结合才能帮助营销部门（以及整个公司）实现最高的数据利用率。在基于大数据的营销模型上首先收集日志信息、论坛信息、微博信息、社会网络信息、交易信息等数据、然后将这些大数据源放入网络营销模型中，用算法库的方法归类再用大数据计算方式计算，并行计算框架进行计算分析数据最后基这些大数据中提取的信息将其运用在网络营销中基于大数据的用户行为分析营销、基于大数据的个性化推荐营销及其基于现代通信工具的大数据分析营销，详见图1。
4 企业在电子商务中实施精准营销的策略
4.1 网络广告的精准传播
实践表明，企业仅仅依靠粗放式的网络广告投放方式无法满足企业发展的要求，无法给企业带来想要的经济效益，因此企业必须注重网络广告的精准传播，精准传播是未来网络广告的发展趋势，新型的网络广告方式主要包括点告、窄告、竞价排名搜索等，通过对目标客观群的网络广告的精准传播，广告才能最大的发挥其效用，达到企业的精准营销目的。
4.2 精准的市场定位
在电子商务模式下，要想取得良好的经济效益和社会效益，精准的市场定位是必不可少的，具体措施是首先对客户或者消费者的行为进行精准衡量和分析，并建立相应的数据体系，然后对数据进行分析处理优选客户，最后通过市场测试验证市场定位是否精准。其中对客户或者消费者的行为分析离不开企业电子商务系统中的客户关系管理系统（CRM），该系统记录了客户或消费者的基本信息及其消费行为，精准的市场定位就是以此为前提实施的，同时为了验证市场定位的科学合理性，建立优选客户的信息反馈机制也是必要的。
4.3 产品或服务的个性化提供
随着人们生活水平的提高，越来越多的人加入到了网购的行列，且其消费需求越来越个性化。而个性化的需求是建立在精准的市场定位的基础上的，只有以此为前提，才能满足不同消费者的不同消费需求。在电子商务模式中，企业要想满足消费者的个性化需求，让消费者亲身参与到产品或者服务的设计中是一个有效手段。其实个性化的产品和服务也可以看作是消费者在定制产品和服务。戴尔是定制服务做的最突出的代表之一，该公司计算机的性能、外观、功能和价格等消费者都可以提出自己的建议，戴尔会最大程度上的满足其需求。
5 江苏移动的精准营销模式案例
目前江苏移动各种增值业务五花八门，最具代表性的彩铃业务，之前的营销方案是通过捆绑大面积的促销，使得用户不得不做出选择，尽管一定程度上提高了彩铃的普及率，但也导致了沉默用户和客户投诉的增加。因此江苏移动决心改变营销方案，选择精准营销模式，先找准目标客户，然后发展彩铃业务。精准营销模式的核心是以客户为中心，首先锁定目标客户，确定目标消费者后，分析目标消费者的消费需求，然后有针对性的推出适宜的细分产品，并制定合理的产品价格，通过相应的渠道和传播促销，达到产品精准营销的目的。不仅解决了传统营销中存在的问题，也取得了良好的效果。
5.1 精准营销依据
增长业务的相关数据虽然进行了统一的规范，但是由于该数据更新过快，数据源并未被完全覆盖，难以满足当前的应用需求；业务子系统，特别是小业务系统的数据源缺乏管理，必须采取有针对性的应对措施加以梳理，使这类数据源符合相关规范标准；结合运营商的数据，标注数据的可获得性。
《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对MISC、彩信、彩铃、WAP、小区短信、短信网关、Enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、USSD、手机杂志、LCS等13个业务平台的数据进行了梳理整合。建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型，详见表1。
基于用户人性特点，将客户进行细分，具体可分为时尚中高端型、高潜力型、感性跟随型、传统保守型、精明时尚型、中潜力型、理性跟随型、精打细算型、吝啬型、盲从型、精明尝鲜型、虚荣跟风型、超前消费型、低潜力型。基于彩铃用户生命周期，将客户进行细分，具体可分为彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户，详见表2。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型。
5.2 建立用户新业务行为属性标签
基于用户统一视图，实行动态触发的精准营销策略，建立用户新业务行为属性标签，当用户订购了其它增值业务或者拨打了有彩铃客户的电话时，对该用户进行触发式的短信推荐，而对于那些彩铃流失用户和沉默用户，则采取主动关怀的方式，比如外呼+营业厅的方式等，进而实现彩铃业务对目标客户的精准营销。
5.3 精准营销执行
首先分析出客户需求，然后利用精准平台将符合客户需求的营销方案推送到一线，具体比如分析用户过往使用彩铃的记录，总结其铃音喜好，然后有针对性的向其推送铃音；依据用户过往订铃的渠道，分析其渠道喜欢，然后投其所好。
5.4 应用效果评估
通过对四万沉默用户实施彩铃沉默用户推荐活跃度提升活动，取得了良好的效果，付费铃音下载用户数得到了大大提升，四万用户中成功营销了两万两千五百六十人，成功率达到56.4%，月均彩铃下载用户数KPI指标完成率由91.11%提高到104.02%。
5.5 经验总结
在营销过程中发现很多用户没有下载彩铃的原因是不了解彩铃或者认为铃音设置非常繁琐，所以，在营销推介上只要针对这两点做出解释或者采取有效的应对措施，大多数用户还是愿意下载彩铃的。
6 结束语
毫无疑问现在是大数据时代，它必将成为全世界下一个创新、竞争和生产率提高的前沿。“营销本质上就是效率提高的过程，而技术是在帮助这个过程转变”。大数据在提高效率、精准营销上大有作为，它正在帮助企业深入了解“每一个人”，而不止是“目标人群”，它真正努力让客户变成“首席执行客户”，试图打造针对每个客户的“全接触”体系。这在增进企业效益的同时，也能给消费者带来全新的私人定制似的体验从而增加消费者福利。因此，研究揭示大数据在精准营销中的价值产生机理，探索大数据时代下的精准营销模式就变得很有意义和价值，我们期待越来越多的学者在这方面做出贡献。
参考文献：
[1]邓光宏，翁佳妮.基于社交网络的精准营销模式研究[J].中国市场，2014（26）.
[2]王丽萍.微信：精准营销的新式武器――基于消费者调查的实证分析[J].出版广角，2014（02）.
[3]王长武.移动互联网下的运营商大数据应用浅析[J].电子技术与软件工程，2014（13）.
于是，在激烈的市场竞争中，商家练就“金睛火眼”精确地寻找到客户，并成功实现销售就非常重要，精准营销也就应运而生了。
精准营销三要素
精准的市场定位。我的产品是什么？它的客户到底是哪些人？如何能够精确地找到目标客户？这些都是精准的市场定位所必需思考的。市场营销中有一个著名的20／80法则，它充分说明了不同的客户会给企业带来不同的价值。因此，当企业准备将产品推向市场时，必须先找到准确的市场定位，然后集中公司的优势资源，才有可能获得市场战略和营销活动的成功。同时，著名的“长尾理论”也提出，只要存储和流通的渠道足够大，那些之前被认为冷门或不易销售的产品共同占据的市场份额就可以和那些数量不多的热卖品所占据的市场份额相匹敌甚至更大。尽管两个理论存在着一些争论点，但它们却一致向我们表明，产品要得到用户的青睐，必须能够在恰当的时间，提供恰当的产品，用恰当的方式，送达到恰当的顾客手中。而这“恰当”到一定程度，即称之为“精准”。
巧妙的推广策略。长期以来，企业的市场推广无非就是广告、促销、渠道等营销手段。而当企业花费大量的金钱与精力，致力于这种声势浩大的市场推广时，许多营销经理却又有着这样的迷茫与困惑——明知道促销费用浪费掉了很多但不知道浪费在哪里。精准营销正是借助数据库的筛选，寻找到目标客户，实施有效的推广策略，实现精准销售，从而大大降低营销费用的浪费。
更高的客户体验。在以市场导向、消费者为中心的营销新时代，要想获得收益，企业就必须关注客户价值。客户价值的实现才可能带给企业丰厚的利润和回报。当然，只有当客户的需求转化为公司价值时，企业才是真正满足了客户需求，而这必须通过客户体验，来表明他的需求。由此可见，以消费为导向、关注消费个体体验就是精准营销中要实现更高的客户体验的真谛。
精准营销的成功
2005年9月，全球第二大充电电池制造商比亚迪凭借精准营销策略，有效实现其第一款中级家庭轿车F3的销售成功。首先，在F3上市前，比亚迪通过全国服务呼叫中心了解潜在客户对汽车产品的需求、潜在客户家庭的状况、汽车使用的周期、家里人口的变化、汽车需求的变化等，准确对潜在用户进行分类，并确定他们对这款车型的感受和态度。其次，集中力量在某一个省进行营销，然后逐省逐市进行市场运作，收到较好的成效。通过巡回上市的操作，比亚迪能在目标市场上以精准的市场定位、产品投放、价格策略、产品工艺、广告投放、亲情服务、全员培训，确保精准攻击的成功；同时也有效解决了公司产能不足的问题。由于火力集中，比亚迪在各省、市的品牌知名度和美誉度迅速提高。更为重要的是，在F3完成巡回上市后，比亚迪在每个区域的渠道建设都已经非常成熟。
清华大学继续教育学院为培养一批具备国际水平的中国企业家，决定面向中国民营企业家开展MBA、EMAB培训课程。经过市场调查分析，清华大学招生部选择了使用直邮（DM）商业信函精准营销与媒体品牌广告结合的方式进行推广。数据分析人员在其目标库中进行深入研究，根据课程的内容与价格进行分类，总结出清华大学推出的MBA/EMBA培训班用户比较适合年营业额在1000万以上的企业管理层。全国年营业额在1000万以上的民营企业家共有100万多人，然后再根据各种限制条件筛选出其中的近十万人，这样就有效而精准地找到了核心人群。随后，工作人员把介绍MBA/EMBA课程的DM信函准确地送到了目标客户手中，实现了点对点传播。在DM投放1个星期之后，许多民营企业家纷纷打来电话咨询。2个月左右，MBA/EMBA课程的报名人数达200多人，成功实现了精准营销的推广活动。
上述两例，尽管在具体营销手法上略有不同，但究其思路均采用精准营销。首先通过市场分析，精准寻找到市场空间所在，然后再通过各种丰富的推广策略，将宣传工作做好，在其中充分思考客户需求，通过最大限度的客户体验来满足客户需求。
精准营销的实现
精准营销的基础是一个庞大的数据库，记录了所能找到的受众的全部信息，包括地址、教育程度、收入情况、购买记录和消费偏好等维度。信息的维度越丰富，营销的精准度就越高，营销的效果就越好。基于数据库的精准营销可以根据受众的特点为他们制定“窄告”，而且能够和他们互动，为他们提供有用的消费信息，具有“针对性、互动性和及时反馈”等特点。而在今天，如何借助新媒介实现“窄而告之”，赢得目标顾客呢？
充分发挥互联网平台的互动性。现在一些购物网站和社区网站正试图建立起一个用户的数据库。用户在登录这个网站的时候，通常需要一个用户名，这个用户名对应着数据库中的一个栏目。用户在这个网站所有行为都可以通过Cookie技术被记录下来，包括浏览过的网页和购买行为。通过上述这些内容的分析，互动广告提供商就有机会深入了解用户行为和喜好，从而能够让广告在恰当的时间、恰当的地点，提供给恰当的受众。
大力挖掘手机用户。作为“第五媒体”的手机，用户基数远远高于互联网，利用手机进行精准营销潜力巨大。手机广告具有很强的分众性和互动性，最大特点就是能够以用户数据库为基础开展精确定向营销，准确地筛选出目标用户并施以有针对性的行销策略。
手机广告提供商分众无线运用无线身份识别系统平台系统，为每一位手机用户分配唯一对应的ID。当手机用户在访问WAP网站的时候，该手机号码的来源地域、WAP网站来源、手机品牌型号等信息已经通过技术手段获取，然后通过对用户的访问习惯、常用服务类型等信息的长期积累并分析，判断用户的性别、收入等更多信息，并将这些信息储存到庞大的数据库中。而与之配套的“受众属性挖掘平台”，则是对用户的操作习惯进行分析、挖掘和积累。在用户的浏览过程中，会对用户的浏览习惯和点击记录进行积累和分析，经常浏览和点击的频道、内容和广告，其兴趣属性就会上升，反之则会减少。根据该用户的一些特点和兴趣爱好，系统将从广告库中挑选最匹配的广告信息，投放到用户手机终端上，必然会比其他类型广告更容易受到用户的关注。当然，作为补偿，广告商必须提供减免话费之类的优惠给接收广告的手机用户。
在信息时代的今天，人们在日常生活中被铺天盖地的广告包围，对于商家而言，广而告之的传播方式更是令其苦不堪言。一方面，广告的特性决定了绝大多数广告受众不会产生兴趣，大多数广告费用被浪费。另一方面，广告费用越来越昂贵，广告被各个商家同质化地使用，广告的营销效果越来越差。因此，在激烈的市场竞争中，商家练就“金睛火眼”精确地寻找到客户，并成功实现销售就非常重要，精准营销概念也就应运而生了。那么，精准营销是什么？如何借助新媒介实现精准销售？
精准营销的三大要素
作为一个集中关注成本与回报的营销模式，精准营销使广告从乱枪打鸟的广而告之转变为一矢中的。通常来说，精准营销具有三大基本要素。
首先是精准的市场定位。我的产品是什么？它的客户到底是哪些人？如何能够精确地找到目标客户？这些都是精准的市场定位所必需思考的。英国“科尼尔白兰地”曾进行过一项消费状况调查，结果发现10%的客户消费了50%的产品，这部分客户是满意度高的忠诚客户；39%的客户消费了44%的产品；剩下51%的消费者只占了其中6%。因此，当企业准备将产品推向市场时，必须先找到准确的市场定位，然后集中公司的优势资源，才有可能获得市场战略和营销活动的成功。同时，著名的“长尾理论”也提出，只要存储和流通的渠道足够大，那些之前被认为冷门或不易销售的产品共同占据的市场份额就可以和那些数量不多的热卖品所占据的市场份额相匹敌甚至更大。尽管两个理论存在着一些争论点，但它们表明，产品要得到用户的青睐，必须能够在恰当的时间，提供恰当的产品，用恰当的方式，送达到恰当的顾客手中。而这“恰当”到一定程度，即称之为“精准”。
其次是巧妙的推广策略。长期以来，企业的市场推广无非就是广告、促销、渠道等营销手段，但这些营销推广活动的成本有越来越高的趋势。而当企业花费大量的金钱与精力，致力于这种声势浩大的市场推广时，许多营销经理却又有着这样的迷茫与困惑―明知道促销费用浪费掉了很多，但不知道浪费在哪里。而精准营销正是借助数据库的筛选，寻找到目标客户，实施有效的推广策略，实现精准销售，从而大大降低了营销费用的浪费。
再次是更高的客户体验。在以市场导向、消费者为中心的营销新时代，要想获得收益，企业就必须关注客户价值。科特勒教授倡导通过发掘并满足客户需求，进而创造公司利润和价值的观点告诉我们，客户价值的实现才可能带给企业丰厚的利润和回报。当然，只有当客户的需求转化为公司价值时，企业才是真正满足了客户需求，而这必须通过客户体验，来表明他的需求。由此可见，以消费为导向、关注消费个体体验就是精准营销中要实现更高的客户体验的真谛。
精准营销的市场实现
全球第二大充电电池制造商比亚迪凭借精准营销策略，有效实现其第一款中级家庭轿车F3的销售成功。首先，在F3上市前，比亚迪就和潜在客户进行有效沟通，为精准营销做好充分准备。比亚迪通过全国服务呼叫中心了解潜在客户对汽车产品的需求、潜在客户家庭的状况、汽车使用的周期、汽车需求的变化等。在掌握大量资料后，比亚迪在F3上市前准确对潜在用户进行分类，并确定他们对这款车型的感受和态度。其次，比亚迪采取“精准营销、巡回上市”的产品上市计划，集中力量在某一个省进行营销，然后逐省逐市进行市场运作，收到较好的成效。通过巡回上市的操作，比亚迪能在目标市场上以精准的市场定位、产品投放、价格策略、产品工艺、广告投放、亲情服务、全员培训，确保精准攻击的成功；同时也有效解决了该公司产能不足的问题。由于集中火力，一个省一个省的推广，使比亚迪在各省、市的品牌知名度和美誉度迅速提高，区域的渠道建设已趋成熟。
清华大学MBA/EMBA精准营销同样是成功案例。清华大学招生部选择了使用DM商业信函精准营销与媒体品牌广告结合的方式进行推广。数据分析人员在其目标库中进行深入研究，根据课程的内容与价格进行分类，总结出清华大学推的MBA/EMBA培训班用户比较适合年营业额在1000万以上的企业管理层。全国年营业额在1000万以上的民营企业家共有100万多人，然后再根据各种限制条件筛选出其中的近十万人，这样就有效而精准地找到了核心人群。随后，工作人员把介绍MBA/EMBA课程的DM信函准确地送到了目标客户手中，实现了点对点传播。在DM投放1个星期之后，许多民营企业家纷纷打来电话咨询。2个月左右，MBA/EMBA课程的报名人数达200多人，成功实现了精准营销的推广活动。
英国著名的家居用品公司宜家也是精准营销的典型代表。作为世界家居零售行业的领头羊，宜家不惜成本向锁定对象免费散发目录手册。在目录手册中，宜家精心地为每件商品制定“导购信息”，有关产品的价格、功能、使用规则、购买程序等几乎所有的信息都一应俱全。宜家的DM制作之精美，融家居时尚、家居艺术为一体，使得目标顾客在学到家居知识的同时，也大大刺激了消费欲望。上述三例，尽管在具体营销手法上略有不同，但究其思路均采用精准营销。首先通过市场分析，精准寻找到市场空间所在，然后再通过各种丰富的推广策略，将宣传工作做好，在其中充分思考客户需求，通过最大限度的客户体验来满足客户需求。
精准营销“窄而告之”
精准营销的基础是一个庞大的数据库，记录了所能找到的受众的全部信息，包括地址、教育程度、收入情况、购买记录和消费偏好等维度。信息的维度越丰富，营销的精准度就越高，营销的效果就越好。基于数据库的精准营销可以根据受众的特点为他们制定“窄告”，而且能够和他们互动，为他们提供有用的消费信息，具有“针对性、互动性和及时反馈”等特点。前面所举的几个例子多是利用传统媒体，不过在信息时代，进行精准营销将会越来越依靠新媒体。那么，以数据库为依托武器的精准营销，如何借助新媒介实现“窄而告之”，赢得目标顾客，赢得期望的利润呢？
精准营销的“精准”实现，必须充分发挥互联网平台的互动性。现在一些购物网站和社区网站正试图建立起一个用户的数据库。用户在登录这个网站的时候，通常需要一个用户名，这个用户名对应着数据库中的一个栏目。用户在这个网站的所有行为都可以被记录下来，包括浏览过的网页和购买行为。通过上述这些内容的分析，互动广告提供商就有机会深入了解用户行为和喜好，从而能够让广告在恰当的时间、恰当的地点，提供给恰当的受众。
比较流行的百度竞价排名就是互联网实现精准营销的例子。商家只要注册产品关键字，当潜在客户通过搜索引擎寻找相应产品信息时，商家网站将出现在搜索结果中竞价排名决定的位置。确实，过去的4年中，竞价排名帮助几万家中国中小企业依靠网络营销而一举成名。Google的广告模式也是一个著名的例子―根据用户的搜索行为来推出针对性的广告，这种互联网营销的广告模式已经具备了广告的针对性和互动性的特点，它不断积累用户的信息并对这些信息进行数据挖掘，广告形式非常简单有效。
作为“第五媒体”的手机，用户基数远远高于互联网，利用手机进行精准营销潜力巨大。手机广告具有很强的分众性和互动性，最大特点就是能够以用户数据库为基础开展精确定向营销，准确地筛选出目标用户并施以有针对性的行销策略。
但是剩下的60%的目标客户呢?你当然不会就这么“放过”他们，你会对他们做出二次营销，继续发送邮件。如果有必要的话，你会不断重复发邮件给他们。
在过去的几十年中，品牌主掌握了各种进行重复精准营销的方式，包括DM、EDM、电话、网页广告、搜索引擎广告等。总结起来，重复精准营销的核心在于，不断尝试各种营销的手段、确保品牌不错过消费者任何一次想要购买产品的时机。
美国的消费者应该会记得20世纪90年代和21世纪初AOL的“试用邀请”。AOL将他们的试用产品——起初是3.5寸软盘，后更改为CD介质，发送给用户。据AOL前任CEOSteveCase表示，在AOL进行IPO的1992年到2002年这十年间，AOL的试用邀请几乎进入到了每一个美国家庭的信箱内，AOL为免费发送给用户的试用产品花费了3亿美元。
但是这3亿美元当然没有白费，它使得AOL成为了当时最受欢迎的网络提供商，在他们发送试用产品的这一段时期内，他们的用户数量从最初的20万人变成了2500万人。当收到试用产品的用户没有和他们进行签约的时候，AOL选择了坚持不懈的继续给他们发送试用产品。最终他们的坚持不懈为他们带来了回报。
如今，科技产业的营销平台已经转向了移动设备。但其实在移动设备上的重复精准营销，其核心和从前并没有太大不同，只能算是旧瓶装新酒罢了。
据艾瑞统计，2012年移动网民在整体网民中占比已达到74.5%，为4.2亿，移动互联网用户数量已超越桌面互联网用户数量，手机成为第一大上网终端已成事实。百度2012年Q4《移动互联网发展趋势报告》显示，App(即时通信)人均媒体时长已超过2小时，占比88%，移动互联网人均上网时长也首次超过PC互联网。可见，网民数量和上网时长的“双超越”，为移动互联网在产业价值方面赶超传统互联网打下了最坚实基础。
统计数据显示，2012年中国移动购物市场交易规模突破500亿，达到550.4亿，和2011年相比大幅增长380.3%，Q4交易规模为210.9亿。移动网购在整体网购中的交易规模占比呈增大趋势，2012年达到4.2%。
如今的市场营销人员手中的工具变成了推送提醒、短信、彩信、移动电子邮件和应用内提醒，他们现在在进行产品推广时同样要借助重复精准营销。据预测，在接下来的5年中，全球范围内的移动设备数量有望超过93亿部。
移动设备：21世纪重复精准营销的平台
假如你是一个具有前瞻性的移动游戏开发者，你的游戏现在正在进行85折促销，你要如何将这个信息传达给你的目标用户?
首先你会先查看各种用户数据，之后你要利用这些数据来设计你的宣传文案，以便吸引目标客户完成购买。你会设计出两种文案，并且对这两种文案进行小规模测试，以便选出效果更好的一个。
之后你发现，收到方案A的使用者中，40%点击了购买按键，20%点击了拒绝按键。而收到方案B的试用者中，30%点击了购买按键，另有30%点击了拒绝按键。很显然，方案A在测试中胜出。
之后，为了将投资回报率最大化，你会对那些点击了拒绝购买的用户进行重复精准营销。你也许会尝试向这些用户提供力度更大的优惠，以此来吸引他们购买付费游戏。而很可能在进行这一步之后，你会获得更多的付费用户。
终点前再接再厉
你很可能不会就此停手。你还会对那些仍然没有点击购买按键的用户进行第三次营销，你会吸取前两次营销的经验和教训，调整你的文案和优惠幅度，让更多的人完成购买行为。你还会对那些已经购买的用户发送跟进信息，让他们保持对你的游戏的兴趣。
在进行重复精准营销的时候，你应该想象自己在参加马拉松比赛。在离终点前最后一英里的时候，你应该开始加速冲刺，这样做有可能会让你收获更多消费者，将更多免费使用者转化成付费使用者。对于现在在移动设备平台上进行重复精准营销的品牌来说，这个步骤至关重要。如果你在此时松懈，那么你将错失继续推广产品、吸引消费者的良好机会。
我们最终发现，重复精准营销行为贯穿了产品推广过程的始终。
随着信息社会的到来，建立在网络和信息技术基础上的精准营销模式将是现代企业营销发展的方向，烟草行业也在积极实践适应行业自身发展的精准营销之路。，国家烟草专卖局副局长何泽华率中国卷烟销售公司和中烟电子商务公司相关人员在上海召开关于开展“中华”品牌精准营销工作专题座谈会，启动了“中华”在山西市场精准营销试点，拉开了中国烟草卷烟精准营销的序幕。
一、全面理解和准确把握烟草商业企业的精准营销
中国邮政营销专家徐海亮教授在多年精准营销实践的基础上，创立了精准营销理论体系，提出了较为完整的精准营销的概念：精准营销（precisionmarketing）就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。
对于烟草商业企业来说，精准营销就是在精确的市场细分和市场定位的前提下，选择恰当的工具或方式与顾客沟通，实施品牌培育、货源投放全过程管理并提供优质的服务。烟草商业企业要深入贯彻国家局“稍紧平衡”的经济运行方针，积极开展卷烟市场及消费者调研工作，认真研究卷烟消费市场特点，准确把握市场需求及价格走势等，对货源供应实施合理控制、精准投放，对卷烟市场进行精准营销，努力实现货源供应的市场化水平，不断提升卷烟销售网络的运行质量。
作为卷烟营销的市场主体，烟草商业企业可以通过构建订单供货、协同营销与网络建设“三位一体”面向消费者的现代营销体系，从“精确预测、精准投放、精细管理、精实服务”四个方面下功夫，深入有效实施精准营销。笔者认为，订单供货、协同营销与网络建设“三位”是相互关联、相互渗透、相互统一的，通过订单供货、协同营销与网络建设“三位”的有机结合，工业企业、商业企业和零售客户三个环节逐渐成为一个整体，形成共同面向消费者的统一完整的现代卷烟营销体系。总体说来，在现代营销体系中，协同营销是工商双方在信息共享、相互协商的基础上，充分调动和利用各类资源，有效开展订单供货与网络建设；而订单供货与协同营销又是网络建设的两项重要内容，故可以在协同营销的基础上，通过有效开展订单供货、网络建设等工作，构建面向消费者的现代精准营销体系。
二、完善健全工商协同营销，深入开展各项工作，有效降低营销成本，是构建现代营销体系的基础保证，是深入推行精准营销工作的必然要求。
进一步完善工商协同营销，是构建现代营销体系不可或缺的一部分，通过有效地协同，才能有效地降低成本，提高信息使用效率，有效地开展订单供货与网络建设等工作，为构建现代营销体系提供基础保障与不竭动力。而要使协同营销工作落到实处，最基本的是要实现信息的精准快速对接，必须依托现代化的信息沟通平台，保证信息交换渠道畅通。
一是国家局工商营销信息共享平台：它是工商协同营销的主要信息共享窗口与平台，根据国家局、省局要求开发使用。二是信息平台：可以在外部网络上建立公共邮箱等信息，适时卷烟购销存等数据信息。三是即时通讯渠道：对需要即时互通的信息，如发货信息、到货信息、货源替代信息等，采用短信平台或软件等，在第一时间实现信息送达。四是一体化库存管理平台：以网络技术为依托，积极探索建立库存信息在零售客户端、商业企业和工业企业三者之间的即时反馈与响应机制，实现卷烟供应链上的一体化库存管理。
三、在协同营销基础平台的有力支撑下，有效开展订单供货，为构建现代营销体系，深入实施精准营销，提供基本的货源与品牌保证。
（一）市场营销协同：深入开展调研，准确采集各类信息，科学合理预测需求，为有效组织货源奠定基础。
1、公司建立市场信息收集及消费者调研机制，主导制定调研方案，主导实施调研并进行调研结果分析。工业企业就调研方案提出需求和建议。双方共享部分调研分析结果，帮助工业企业了解本地市场消费习惯及其品牌的主要消费群体特征。
2、以市场细分为依据，双方共同配合深入开展卷烟市场与消费者调研工作，除了全面了解和掌握全市政治、经济、社会水平的总体发展情况以外，可以根据不同的卷烟消费细分市场，选取不同数量的目标样本，采取不同的调研方式、设计不同的调查问卷、有针对性、有重点性地开展，提高信息收集的准确性。
3、定期召开经济运行分析会议、需求预测分析会议，邀请工业企业代表参加，共同分析卷烟销售状况和经济运行趋势，努力提高认识市场、综合把握市场、分析市场的能力和水平，深入了解市场销售趋势、消费者需求反映等，为了解和掌握市场需求、开展需求预测提供重要参考依据。
4、商业企业把握本地市场需求的总体趋势，结合市场调研分析报告，考虑不同的因素、分析不同的指标，根据不同的卷烟消费细分市场，对不同卷烟的消费需求，有侧重点、有针对性地开展预测。工业企业协同从自身的品牌定位与规划角度提供需求预测结果。双方共同协商，确定预测数据。值得注意的是，由于受货源等因素的影响，零售客户提报的订单需求量往往被放大失真，在开展市场预测时，要注意剔除这些非市场因素，准确把握消费者的真实需求，工商双方要积极主动协同引导市场消费。
（二）产销衔接协同：为保证货源投放的连续性与稳定性，工商双方以预测为基础
，建立以市场需求为导向的货源采购机制，努力组织适应市场需要、满足消费者需求的有效货源。半年协议：公司提供半年需求预测信息给工业企业，工业企业反馈品牌发展规划、可供货源信息给公司，双方协商确定半年购销协议。月度计划：公司根据月度需求预测结果，每月在固定时间将下月需求量提供给工业企业，并与工业企业协商确认月度供货数。批次调运：公司加强与工业企业就批次调运和在途货物的沟通，通过协商确定最优调运批量和调运周期，并实时跟踪掌握卷烟发货、到货情况。库存管理：公司进行卷烟库存水平的跟踪与控制，向工业企业提供相关品牌（规格）的销售信息、库存水平信息和订单满足情况等。持续改进：公司在加强与工业企业货源信息共享的基础上，积极探索供应商库存管理、一体化物流运作等新营销模式，增强货源组织的主动性，主动适应品牌发展变化，主动寻找适销对路品牌，主动响应市场变化，严密控制存销比，适时调整采购计划，持续提高库存控制水平，持续改进客户需求响应速度，逐步提高有效组织货源的能力。
（三）货源投放协同：进一步提高货源投放市场化水平。
公司综合考虑辖区内卷烟市场的消费实际等，结合品牌培育策略，以国家局42类客户分类为依据，制定货源投放策略。工业企业从本厂品牌定位与目标市场选择角度提供货源投放策略建议。为保证货源投放工作的稳定性与连续性，商业企业积极与工业企业沟通，努力做好货源衔接工作，按月制订货源分配政策。由总量控制向精细化的准确投放转变，从“三维”（区域、时间、类别）和“五率”（覆盖率、铺货率、动销率、断货率、成长率）入手，以市场真实需求为导向，参考卷烟零售价格、社会库存等重要信息指标，时时跟踪、适时调控，做到卷烟投放与市场真实需求基本吻合，实现卷烟销售平稳运行。
（四）品牌培育协同：完善品牌发展规划，加强知名品牌培育，促进品牌培育工作精细化、精确化。
1、品牌规划制定：围绕国家局“532”和“461”的品牌培育发展目标，以培育适合本地市场实际的知名品牌为出发点，公司与工业企业协商制定本地品牌发展规划（包括品牌组合策略、营销组合策略）、建立品牌评价指标和生命周期识别指标体系，明确品牌的引入、退出办法，并提供给工业企业。
2、品牌层次划分：商业企业与工业企业共同协商，将培育品牌划分为核心培育品牌、重点培育品牌、高度关注品牌、新引入品牌，分类分层次制定品牌培育策略，有效开展品牌培育工作。
3、品牌策略制定：公司基于对各品牌的评价、生命周期识别、层次划分，分别制定各品牌的市场培育策略；工业企业基于本厂品牌的发展规划，提出各类层次品牌的培育建议。
4、品牌培育推广：工商双方协同执行品牌推广策略，达成市场营销活动目标。双方共同制定品牌推广和促销方案、协调确定人员安排、促销资源分配，协同进行促销活动的总结与分析等。
四、工商双方协同营销，共同开展网络建设，为构建现代营销体系，深入实施精准营销，提供持续的智力支持与坚实的软、硬件保障。
卷烟营销网络建设是一个系统的、复杂的工程体系，功在当前，利在长远，事关烟草行业未来的发展。开始，以“电话订货、网上配货、电子结算、现代物流”为特征的网建模式逐渐在全国推广运行。而行业要建立的不仅仅是卷烟销售网络，而是更深层次上的“现代营销网络”——即完善的经营网络、服务网络、商情网络、宣传网络、客户网络等配套的经营销售网络体系。当前，电子商务信息化、现代物流配送、营销人员管理、零售终端建设是卷烟营销网络建设从硬件与模式的建立向软件与水平提升转变的重要内容。
（一）电子商务、现代物流：行业网建工作新的亮点。
1、电子商务是网建工作的重大突破，为网建工作注入了新的内涵和动力，推动着行业网建不断向纵深发展。对城市和县城达到一定销量规模、有条件的大型超市、商场、国有商店、名烟名酒店、连锁便利超市、连锁社区超市、食杂店、便利店全部实行网上订货，对信息化网络覆盖较强的集镇、接受新事物较强的客户积极尝试网上订货。在实行网上订货操作流程的基础上，建立面向卷烟零售客户的“烟草商务网”，增加“政策宣传、品牌培育、货源信息、终端建设、零售户培训、企业文化”等方面的内容，将单一的网上订货发展成为有时代特征的真正的“烟草电子商务”。扎实推进电子商务工作，提高网上订货率，持续提升卷烟营销网络的软实力，努力构建面向消费者的现代营销体系。
2、行业物流建设现场会召开以来，现代特征明显的物流体系逐步确立。西方经济学家把节约物流费用而增加的利润称为第三利润。烟草行业要长治久安，就必须建立务实、高效、科学、合理的网络运营模式，降低物流成本，挖掘第三利润。当前应该以控制物流成本、提高经济效益为目标，以信息化管理为手段，推动成本精细化管理，更加注重统一规划、资源整合和技术应用，使得物流建设在信息化、标准化、专业化和规模化方面均有所推进。
（二）营销人员管理：行业网建工作的队伍保障。
服务好零售终端客户，创建先进的营销网络，建设现代营销体系，必须要有一支现代化的营销队伍作保障。
1、以客户经理为重点，切实转变营销队伍服务职能，提升服务客户的业务技能。一是有良好的思想道德素质，具备高尚的职业道德和崇高的敬业精神，牢固树立为客户服务的思想，做到用心、用行、用信服务客户，始终把客户的正当利益放在首位；二是有良好的营销理论知识，具有丰富的专业知识和营销技巧，能够指导客户分析市场，能够从客户的店面展示、卷烟陈列、销售技巧、服务技能、品牌推荐、需求预测、库存维护以及店铺理财等各个方面引导客户提高盈利水平；三是有良好的客户沟通能力，能够用简单，易懂的语言将烟草法律法规、商业公司客户分类标准、月度货源供应营销策略等政策和措施及时、准确告知，有效的拉近客户与公司的距离。
2、加强员工培训，有效提高营销队伍整体素质。工商双方可以开展协同培训，重点是提升营销人员服务客户、开发利用零售终端价值的业务能力。首先是提升服务客户的能力，改进服务客户的方式、方法，借助信息化平台，及时将公司政策、品牌动态等告知零售客户，为客户提供方便快捷的服务指导，把优质服务贯穿于市场营销的全过程。其次是提升零售终端资源的开发利用能力。把握城镇化拆迁建设、道路升级改造、返乡人员创业等会引起行业零售业态发展变化趋势，分析哪些业态代表未来的发展趋势，这些业态在各地的分布，有针对性的去协助指导零售客户的经营与发展。
（三）零售终端建设：行业网建工作的核心内容。
“得终端者得天下”，已成为烟草人的共识，零售终端作为连结烟草系统与消费者的桥梁，直接关系到卷烟销售网络功能的发挥和现代营销体系的完善。
1、优化卷烟零售网点布局。在严格遵守《烟草专卖法》、《烟草专卖实施条例》和《零售许可证管理办法》有关零
售点合理布局规定的前提下，遵循市场经济的内在规律，充分考虑客户赢利原则，根据本辖区的人口数量、经济结构、发展水平、居民购买力等因素，规范行政许可，科学合理设置卷烟零售网点。2、实行精细化营销策略。首先是规范客户分类，对照国家局《客户分类标准》进一步细化客户分类标准；要按照“控制大户、培育中户、扶持小户”的要求，严格控制大户数量，进一步优化客户结构，杜绝依靠大户、依赖大户、直接卖大户的现象。其次是根据可供货源情况，按照“市场需求基本满足、零售客户有所选择”的原则，均衡供应有效货源；根据客户销售情况，精心商定月度供货总量，科学合理分配紧俏烟，实现货源的计算机统一自动分配，尽量使每位客户都尽可能得到所需的有效货源。
摘要本文在对精准营销系统梳理的基础上，针对烟草企业在精准营销中对消费者研究不足的现状，提出基于精准营销构建消费者数据库的解决思路，并对消费者数据库的具体指标体系、数据挖掘方法和应用方向进行了探讨。希望通过消费者数据库的构建，为面临行业市场化改革，处于消费者市场复杂多变环境下的烟草企业的精准营销，提供支持和帮助。
关键词精准营销消费者数据库数据挖掘
一、引言
自科特勒第一次提出精准营销的概念以来，企业界和学术界在不同的角度对精准营销的理论和实践进行了大量的探索。国内烟草行业是提出和实践精准营销理念较早的行业之一，在精准营销领域也已积累很多的经验。随着我国烟草行业市场化改革的持续推进，卷烟市场竞争变得日益激烈，如何进行卷烟的精准营销已经成为烟草品牌做大做强的必由之路，也是当前烟草行业营销理论和实践都极为关注的焦点。但国内烟草行业的精准营销，缺少对于精准营销中最重要的消费者因素的研究。而随着烟草市场消费者市场呈现出日趋理性和个性化张扬并存的复杂表现，使得对消费者的研究，更加成为烟草企业精准营销体系成败的关键。
二、精准营销的产生与发展
（一）精准营销的概念
精准营销是近年来在营销理论和营销实践方面都获得极大的关注。菲利普・科特勒（Philip Kotler）提出精准营销这一概念后，受到了社会各界的广泛关注。精准营销最早应用于互联网广告领域，因其良好的适用性，开始在其他行业广泛应用，烟草行业也是其中之一。特别是进入 21 世纪后，消费者需求多样性和个性化更加突出，大众市场正逐步向分众市场转变，这也使得企业制定营销策略、开展营销活动时需要更“精准”。另外，信息技术不断发展和广泛运用，使企业建立消费者数据库，更快更准确地搜集到消费者资料，展开数据挖掘和分析并实现更加精准的沟通成为可能。
国内关于精准营销研究，也从未间断，其中较为有代表性的伍青生等的研究理论。在《精准营销的思想和方法》一文中，伍青生等学者提出精准营销就是在市场细分、目标市场选择的基础上用定量和定性相结合的方法展开对目标消费者的精确分析，分析出消费者的基本特征、行为特征和心理特征，并据此采用有针对性的策略，运用现代技术和方法，与目标消费者进行有效的沟通和交流，以实现高投资回报。
（二）精准营销的要求
从现有的理论研究和企业实践来看，如何构建精准营销体系还没有一个公认的标准。整体现有的理论研究和实践成果来看，一个合理的精准营销体系应满足收下几个方面的要求：
1.市场定位的“精准”。精准营销要求企业要依据一定的细分标准对市场进行细分，并选择适合的细分市场作为企业营销的主战场。在明确了目标市场以后，企业还要能通过分析准确地了解企业的目标消费者，最后根据竞争现状和企业实力，给自己一个明确的市场定位，这是实施精准营销的基础。
2.营销信息的“精确”。精准营销要求企业的营销活动要注重营销信息的建设，要通过畅通内部信息管理、加强信息采集、构建信息数据库等方式确保企业精确地把握好与营销密切相关的市场信息、销售信息和客户信息。
3.营销沟通的“精准”。精准营销的最终目的是通过“精准”的营销沟通来更有效地打动目标消费者、俘获目标消费者，并藉此来降低成本，因此要求企业能通过构建个性化、高效化的沟通体系，并依靠现代化的技术手段，以恰当的形式，通过恰当的渠道，高效地与目标消费者进行沟通，以有效地减少沟通费用的浪费，并保证足够的效果。
4.配套管理的“精细”。精细化管理就是变粗放为精细、科学的管理模式，是注重细节的管理模式，能降低管理成本，提高管理效率。
三、消费者数据库指标体系
（一）指标体系设计原则
根据烟草企业实际业务工作的需要，消费者数据库数据指标体系的设计，既要充分反映消费者价值内涵，又要有较强的可执行性，主要体现在以下几个方面：
1.科学性原则。科学性是制定消费者数据库评价指标体系的基础，指标的选择、指标的权重和量度的确定、数据的收集和计算，应以相关的学术理论、管理科学等科学理论为依据。
2.可操作性原则。消费者数据库所设置的评价指标体系应具有较强的可测性和可比性，指标项目有关资料收集的可行性以及指标体系本身的可行性。另外，指标体系应是简洁与复杂的平衡统一。
3.层次性、逻辑性和重要性相结合原则。消费者数据库指标的全面性有助于从不同侧面反映消费者价值的内涵，但是过于面面俱到往往反而会使指标体系模糊不清。
（二）指标体系内容
消费者数据库主要从收集以下三个方面的消费者资料，构成指标体系的内容：
1.消费者人口统计资料。消费者人口统计资料包括消费者的姓名、性别、家庭结构组成、出生年月、教育程度、联系方式等。
2.消费者心理统计资料。消费者心理统计资料包括消费者期望价值、购买行为、购买态度、购买要求和心理特征等。
3.消费者购买经历。消费者购买经历指消费者购买历史、购买数据和购买经验等。
（三）信息收集途径
消费者数据库的信息收集途径，主要可能通过下列方式完成：
1.现场收集。当不同层次的消费者在销售现场购或门店买产品时，由现场销售人员或店员忠实记录下他们的详细个人资料。
2.活动收集。企业通过举办有奖销售、免费试用和产品讲座等各种形式的促销活动有针对性地收集消费者的相关信息。
3.电话收集。通过接听企业设立的对外咨询电话、服务热线等登记顾客的反馈信息及消费者疑问。企业还可利用现代技术，从消费者那里获取各种信息和数据。
4.网络收集。企业通常通过在其网站上设计吸引消费者注册为会员，并填写表格提交，还可以通过网站交易平台获得消费者对产品的评价与建议。
5.问卷收集。通过问卷调查等市场调研方法获得竞争对手和消费者的信息。
四、消费者数据库数据挖掘方法
所谓数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息、新关联模式和趋势的过程。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
（一）描述型数据挖掘
描述型数据挖掘，是对数据进行总结和泛化的基础上，对数据进行高层次的处理。
1.数据总结：数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出相应的紧凑描述。
2.聚类分析：聚类是根据一定的规则，按照相似性把样本归成若干类别。在对样本合理划分后，对不同的类进行描述。聚类通常用于将客户细分成不同的客户群。
3.关联分析：用关联规则挖掘大量数据中项集之间的有趣联系。它的主要应用领域是购物篮分析，也可对市场促销活动的有效性进行挖掘。此外，关联规则也可用于序列模式发现。
（二）预言型数据挖掘
预言型数据挖掘是根据已知目标变量值的历史数据， 来建立预测模型。
1.分类。它能将数据库中的数据项，映射到给定类别中的一个。分类定义了一种从属性到类别的映射关系，给定样本的属性值，根据已知的模式将其划分到特定的类中。
2.回归分析。通过已知变量来预测其他变量的值，找到相关的逻辑规律进行预测。
3.时间序列。用变量过去的值来预测未来的值。
五、消费者数据库的应用
（一）消费者特征分析
在精准营销时，需要了解消费者的具体特征。消费者数据库可以通过收集消费者的个人统计数据和购买交易数据，通过使用关联分析、分类描述和概念描述等，了解消费者的特征，构造有用的消费者特征模型，以此制定精准的营销决策来满足消费者的需求。
1.购买频繁度。通过了解消费者的购买频繁度，帮助制定精准的促销周期。
2.购买数量。通过了解消费者交易中购买的数量，准确地找出大客户，并提供相应的服务。
3.最近购买时间。通过分析消费者购买时间间隔，可找出长时间未购买的消费者并了解原因，采取相应的措施。
4.识别典型的消费群。通过分类和概念描述，可以获得不同类别的消费群体的特征。
5.目标消费者预测。通过对现有消费者特征的描述，可以预期未来的潜在消费者。
（二）消费者购买异常行为分析
消费者在购买活动中，出现与正常情况具有偏差的信息，对营销者是很重要的。通过对消费者购买时间、购买频次和购买数量等数据的分析，可以及时的发现消费者购买异常行为，并分析原因，制订精准的营销对策。
（三）消费趋势分析
通过消费者数据库对消费者的消费趋势进行分析，主要体现在以下几个方面：
1.分析指定区域内消费者的年龄、收入、职业、身体健康程度等静态特征发生变化时对卷烟销量、结构的影响，并挖掘主要影响因素，有针对性的调整卷烟投放策略。
2.分析指定区域内消费者数量、消费卷烟品牌的档次等因素发生变动时对卷烟销量、结构的影响，并以专题图的形式进行结果展示，及时掌握消费者变动趋势对指定区域内消费结构的影响程度。
3.综合分析人口数量、GDP、物价、人均收入等因素发生变化时对卷烟销量、结构及消费者的影响，挖掘宏观经济变化对卷烟销量、结构及消费者的变化规律。
六、小结
卷烟消费者数据库的建立与分析是一个长期的、系统的工作。要结合烟草公司的发展战略，借鉴烟草现有业务的发展和运营经验，在选定区域内，通过多种数据采集方式获取消费者的基本特征、购烟习惯等各种消费者数据，建立消费者数据库系统。通过消费者数据库系统的建立，更好地支撑烟草企业精准营销的开展。
参考文献：
[1] 菲利普・科特勒营销管理，上海人民出版社，2005.
电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。
大数据在电信行业应用的总体情况
目前国内运营商运用大数据主要有五方面：(1)网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；(2)市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；(3)客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；(4)企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；(5)数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。
第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。
(1)基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。
(2)网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。
利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。
德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。
法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；
第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
(1)客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
(2)关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。
(3)精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。
(4)个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。
第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。
(1)客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。
(2)客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群(RFM、聚类等)并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。
第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。
(1)业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。
(2)经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。
第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。
(1)对外提供营销洞察和精准广告投放。
营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。
精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。
(2)基于大数据监测和决策支撑服务。
客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹(Smart Steps)。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。
一、电子渠道精准服务/营销模型的理论基础
1.客户细分理论
客户细分就是运用科学的分析方法，把客户分成一些客户群。在每个客户群中，客户的需求、购买习惯和行为等方面比较相似；相反，不同的客户群之间，差别却比较明显。其基本的出发点是每个人作为消费者，对同一种产品或服务的具体功能需求和关注点是存在差异的，因此企业必须尽最大可能去考虑这些不同，识别存在于整体客户中具有不同消费习惯和特征的子群体，根据每个群体的特征制定针对性的管理或营销策略，提供符合这个群体的产品或服务，从而提高营销效率，同时这种细分能力也可成为企业的核心竞争力，使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
客户细分的作用很多，其服务目的也多种多样，既可以帮助企业确定营销战略，也有助于企业开发产品、制定价格体系、完善销售渠道、设计促销和广告宣传方案，还有助于企业有效地开展客户关系管理。
电信运营商在粗放式经营时代，对于新业务、新产品的推广往往采用撒网式推广：例如运用短信群发的方式为所有客户推荐新业务。结果往往也是一无所获。因此在做客户细分时，必须做到有的放矢，对产品进行精确市场定位，更好地满足消费者的需求。
2.数据挖掘理论
数据挖掘技术从产生到发展，虽然时间不长，但已广泛地应用于各个领域，如政府、大学、研究所、商业和企业等，尤其在金融、保险和电信领域，数据挖掘技术更是表现出了广阔的应用前景。近年来，数据挖掘系统开发有了长足的发展，一些系统开发商在各行业进行了大量的商业应用，并形成了相应的数据挖掘实施流程。本文在总结的基础上，提出了模型数据准备、挖掘算法选择、模型建立及优化和模型结果应用四个环节。
数据挖掘技术经过不同行业的应用，表现出多种功能，经过归纳主要包括聚类、分类和预测、关联和序列模式发现等，这些功能在电信企业的CRM中可以解决客户细分、新产品推广等精准服务营销等商业问题。目前的常用数据挖掘算法主要包括聚类、决策树、关联规则、人工神经网络和遗传算法等。
二、电子渠道精准服务/营销模型建立
1.模型分析框架
模型分析的框架主包括：
（1）数据导入
模型可连接数据仓库获得挖掘数据，还可导入外部数据进行分析。根据所选择的分析变量，将经过处理的数据组合形成一个记录表，即宽表。
（2）选择细分变量
通过变量分析选择进行细分的变量。在选择细分变量时，经常会用到其它的统计分析方法，如相关分析等。相关分析与聚类分析是相互依赖性分析，适合于探索性研究和描述性研究。在具体操作中，通常用相关分析方法对变量组进行降维处理，形成有代表性的少量变量，再对这些变量进行聚类分析。
（3）选择分析方法
选择基于K-Means算法的聚类分析方法对细分变量进行挖掘。
（4）数据挖掘
根据所选择的细分变量和分析方法进行数据挖掘，并显示结果。
（5）结果显示
可选择的输出方法有：图形、表格、Excel文件、文本文件等。
具体图示如下：
2.模型数据准备
模型数据准备就是要将长期以来积累在运营商各系统的客户数据统一集中，即要通过数据集中及模型构建的过程将隐藏在这些数据中的、尚未被发现的“知识”提取出来，用于精准化的服务与营销，指导企业的市场营销活动，进一步巩固和发展与客户的关系。同时，模型数据获取过程要尽可能地实现自动化，即建立一个统一的数据信息平台和系统。该系统应当以数据仓库为基础，以知识发现为手段，以提高客户满意度和忠诚度为目的，体现以“客户为根”的经营理念，为电信企业市场分析人员和高层决策者提供分析和决策支持。这主要包括以下两个方面的内容：
（1）对于模型构建：根据具体模型要实现的业务问题和分析主题，通过建立数据集市的方式对操作型系统中的数据进行重新组织，并最终构建一个统一的数据仓库。
（2）对于日常分析：基于数据仓库或数据集市，利用自行开发的数据挖掘工具对数据进行分析和挖掘，并将最终结果展示给用户。
3. 挖掘算法选择
聚类分析是一个具有很强挑战性的领域，作为一种非监督型的知识发现方法，它不需要任何事先的训练数据，而仅仅按照相似性原则，将一组数据划分为事先未知的分类状态，因而是一种识别与发现未知模式的有效方法，近年来被广泛应用在客户划分、模式识别、趋势分析等领域中。
主要的聚类算法可以划分为5大类：基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。由于每种算法都有其优点和不同的应用领域，在数据挖掘中应根据实际需要选择适当的聚类算法。
为了找到一个效率高且通用性强的聚类算法，人们从不同角度提出了数十种聚类算法。在数据挖掘中，常用的有：K-Means方法，CLARANS算法，BIRCH算法，CURE算法，DBSCAN算法，WaveCluster算法，CLIQUE算法等。
在聚类分析中，K-Means算法能够很好地解决给出数值型属性的数据对象的聚类问题，经常以局部最优结束；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的；对输入数据顺序的敏感度一般；虽然对处理噪声数据的能力不高，由于电信数据还算完整，可以用数据预处理来弥补；因此选择这种算法，建立精准服务营销模型。
4. 模型建立及优化
在模型建立及优化上，首先从客户业务与价值、客户电子渠道行为及客户基本属性等三个维度进行了指标的选取，在此基础上建立了精准服务-营销模型的“宽表”。宽表（WIDE TABLE）是企业用户数据库中用于实现统一客户视图的模型，它为每个客户创建一条记录，记录包含很多与该客户相关的属性，以便进行分析。
它以客户编号为中心，汇集了许多可供分析的信息。
本模型重点选择“客户业务与价值”和“客户电子渠道行为”两个细分属性。经过的初步经验筛选及用测试数据进行相关性分析（即对于高度相关的属性采取完全剔除的方法），将无区分作用的属性予以剔除，最终得到模型属性指标集如下表：
聚类分析包括聚类结果的生成、调整、优化和输出等步骤。本模型初期采用SPSS公司的Clementine 11.0的K-Means算法完成聚类过程，后期将通过把模型以模块化方式植入运营商分析系统中与数据集市中的数据对接，持续优化模型，并为日常运营及决策提供支撑。
三、电子渠道精准服务/营销模型应用展望
1.模型在客户服务工作中的应用展望
（1）根据模型分析出的结果，将部分服务前置，减少人工话务咨询量
电子渠道精准服务/营销模型会根据数据分析出偏好热线人工服务的客户群及其咨询的热点业务，根据模型中电子渠道使用行为聚类的结果，可以将这部分客户的服务前置，如对于流量信息敏感的客户可以根据其渠道使用行为特征，在其拨打热线人工电子渠道前，以短信、邮件等方式发送其要咨询的相关信息，通过服务前置，减少人工话务咨询量。
（2）针对模型识别出的目标客户，开展电话营销
针对已经进入热线人工电子渠道的客户，通过打通CRM系统与模型所在分析系统的接口，可以实现对客户可能感兴趣的业务进行提示，座席人员可以根据提示准确识别客户需求，开展电话营销。如通过模型各维度指标优化调整可以分析出新推出的套餐的目标客户，当该套餐目标客户拨打热线人工服务时，CRM系统应弹出提示，座席人员可根据提示向客户推荐，因为客户各项数据适合该套餐，故可以在不浪费过多通话时长的同时大大提高电话营销的成功率。
2. 模型在市场营销工作中的应用展望
（1）根据模型分析结果在适合的电子渠道向客户推荐新业务
在运营商推出新产品时，模型也能帮助产品运营人员进一步明确目标客户以往业务及渠道行为特征，运营分析人员可以根据分析结果将相关资源投入到目标客户适合的电子渠道进行推广，提高投资回报率（ROI），客户也会在自己偏好的渠道上不断获得新业务的信息，也有利于提高客户感知。
（2）根据模型分析结果，在客户偏好的电子渠道开展交叉销售
模型丰富了客户渠道行为维度的指标，使得模型的分析结果可以进一步支撑网站等电子渠道开展交叉销售及精准营销。如对于经常登录网站查询流量信息的客户，可以根据客户消费行为数据，为其精准推荐适合的流量包产品。结合客户价值维度特征，还可以适时推荐长途漫游类和家庭类产品，通过交叉销售进一步提高客户忠诚度。
（3）根据模型分析结果，在客户有离网倾向时进一步保有客户
模型在优化指标后，还可以用于离网客户预警及保留，如通过模型分析出具有离网倾向的客户群的特征，针对主要价值类指标设置预警阀值。当客户指标低于这一阀值时，通过设计离网客户专属营销活动或业务，通过客户偏好的电子渠道及时推送给客户，进一步引导客户办理，达到保有存量客户的目标。
