实现⼤数据精准营销的⽅式有哪些？
受到、微博及社交⽹络等 OTT 业务影响，运营商语⾳、短信等传统业务收⼊⼤幅下滑，⽽数据流量由于国家”提速降费“政策的施压，单位价格逐步降低，流量”增量不增收“现象突出，流量的增长难以弥补语⾳、短信等业务收⼊的下降，从⽽给运营商运营收⼊任务的完成带来极⼤压⼒；加上电信业税收政策被纳⼊国家“营业税改增值税”，为确保利润，国资委要求运营商在3年内减少营销费⽤ 400 多亿元。外部环境及国家政策的改变，迫使运营商必须优化营销环节策略，降低成本，提升效率，以更少成本实现较⾼的运营收⼊。
随着4G及各种⾏业应⽤业务的全⾯展开，运营商为⽤户带来了更多的业务应⽤，与此同时，⽤户体越来越向⼩众化、复杂化发展，⽤户对多元化、个性化业务的需要以及对⾼质量信息服务的要求不断提升，这也对运营商营销能⼒提出了新的挑战。
因此，运营商就需要在营销⽅⾯进⾏新突破，如何快速地为⽤户提供其真正所需要的服务，成为运营商营销环节创新的重点。运营商要创新、优化营销环节，就必须依靠先进的技术实现业务的实时精准营销，实现产品、管理及商务等⽅⾯模式的创新。传统的粗放式营销模式，要向精准的营销模式转变，达到⾼效率运营、低成本营销。
在快速发展的⼤背景下，运营商⾃⾝具有⼤量的数据资源，每天可获取到TB 级的信令数据和⽤户消费数
据，其中包含⽤户的基本信息、语⾳通话数据、短信数据、流量数据等丰富的信息。⾯对如此海量的信令数据和⽤户消费数据，如果运营商应充分利⽤先进的⼤数据挖掘分析技术，深⼊挖掘其背后隐藏的规律和价值，科学合理地指导、⽀撑营销活动，就可以实现精准营销，达到降本增效的效果。
⼤数据对于精准营销的意义
⼤数据⽀持下的营销核⼼在于让运营商的业务在合适的时间，通过合适的载体，以合适的⽅式，推送给最需要此业务的⽤户。
⾸先，⼤数据营销具有很强的时效性。在互联⽹时代，⽤户的消费⾏为极易在短时间内发⽣变化，⼤数据营销可以在⽤户需求最旺盛时及时进⾏营销策略实施。
其次，可以实施个性化、差异化营销。⼤数据营销可以根据⽤户的兴趣爱好、在某⼀时间点的需求，做到细分⽤户实施⼀对⼀的营销，让业务的营销做到有的放⽮；并可以根据实时性的效果反馈，及时调整营销策略。
最后，⼤数据营销对⽬标⽤户的信息可以进⾏关联性分析。⼤数据可以对⽤户的各种信息进⾏多维度的关联分析，从⼤量数据中发现数据项集之间有趣的关联和相关联系，如通过发现⽤户购物篮中的不同商品之间的联系，分析出⽤户的其他消费习惯，通过了解哪些商品频繁地被⽤户同时购买，这种关
联的发现可以帮助营销⼈员从⽤户的⼀种商品消费习惯，发现⽤户另外的商品消费规律，从⽽针对此⽤户制定出相关商品的营销策略。
⼤数据精准营销的优势
不换号转运营商运营商在⼤数据领域占据独特的天然管道优势，拥有多年业务运营积累的⽹络运营数据和⽤户业务数据，拥有互联⽹企业难以⽐拟的庞⼤⽤户数据源，具备精准营销必须的基本要素。
⾸先，运营商通过⽤户办理业务时提供的信息掌握⽤户的姓名、性别、年龄、单位、住址等详细数据内容；其次，运营商能够掌握⽤户的业务类型、业务资费、通话信息、消费⾏为等内容信息；再次运营商可以根据、定位系统等准确获取⽤户的地理位置等信息内容；最后，运营商拥有巨⼤的⽤户互联⽹访问数据信息记录。
如果运营商能够将拥有的⽤户数据、业务数据及其他数据结合起来，在其内部建⽴⼀个共享的数据库，利⽤⾃⼰的优势结合新技术，通过⼤数据分析挖掘等技术深⼊洞察⽤户需求，实现更加个性化、差异化、精准化的服务，就可以制定出精准化的营销⽅案，挖掘出更⼤的市场价值。
实现⼤数据精准营销的⽅式
精准营销简单地说就是利⽤现代化的信息技术⼿段来实现个性化营销的活动，需要建⽴在精准定位和
分析基础之上，运营商精准营销可以从以下⼏个⽅⾯进⾏。
⾸先，⼤数据精准营销要解决的⾸要问题是数据整合汇聚。运营商⽬前运⽤⼤数据实现精准营销的⼀个重要挑战是数据
⾸先，⼤数据精准营销要解决的⾸要问题是数据整合汇聚。运营商⽬前运⽤⼤数据实现精准营销的⼀个重要挑战是数据的碎⽚化，即信息化系统各⾃为政。在许多信息化系统中，数据散落在互不连通的数据库中，相应的数据处理技术也存在于不同部门中，如何将这些孤⽴错位的数据库打通、互联、交换和共享，并且实现技术共享，才能够最⼤化⼤数据价值，实现精准营销。为此，运营商⾸先要构建⼤数据交换共享平台，整合共享各信息化系统的数据，汇集⽤户在多个渠道上的⾏为数据，构建对⽤户⾏为和⽤户其他数据的深⼊洞察，⼀⽅⾯实时监控各渠道的⽤户⾏为特征、运营和营销的效果；另⼀⽅⾯集中⽤户的数据，便于后续的深⼊挖掘分析，实现以⽤户为中⼼的数据有效汇聚，提升⽤户数据价值，实现⽤户交互的精准识别和多渠道数据汇集，为⽤户提供更加准确的服务和营销策略。
其次，建⽴系统化的⼤数据可视化关联分析系统。通过三维表现技术来展⽰复杂的⼤数据分析结果，⽀持多种异构数据源接⼊包括互联⽹与运营商本⾝海量数据外，还可以⽀持第三⽅接⼝数据、⽂本⽂件数据、传统数据库（如Oracle、SqlServer、MySQL等）数据、⽹页数据等数据源；⽀持数据可视化分析、数据挖掘运算法、预测性分析、语义引擎、⾼质量的数据管理等。借助⼈脑的视觉思维能⼒，
通过挖掘数据之间重要的关联关系将若⼲关联性的可视化数据进⾏汇总处理，揭⽰出⼤量数据中隐含的规律和发展趋势，进⼀步提⾼⼤数据对精准营销的预测⽀撑能⼒。
如在美国的沃尔玛⼤卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显⽰出⼀些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，并正在促销，位于D5货架上，您要购买吗？”这时，顾客也许会惊讶地
说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才⼀直没到，那我现在再去买。”
这就是沃尔玛在⼤数据系统⽀持下实现“顾问式营销”的⼀个实例。因为⼤数据系统早就算计好了，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有80%的可能需要买配酒⼩菜、作料。⽽提供这⼀决策分析⽀持的就是其位于美国⼀个庞⼤的、通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。
第三，将⼤数据交换共享平台和现有的 CRM系统打通。以前的CRM系统，只能促使分析报告回答“发⽣了什么事”，现在让CRM系统结合⼤数据平台，可以被⽤来回答“为什么会发⽣这种事”，⽽且⼀些关联数据库还可以预⾔“将要发⽣什么事”，从⽽能判断“⽤户想要什么事发⽣”。对⽤户的需求进⾏细分，促使营销服务要做到精准分析、精准筛选、精准投递等要求。
第四，利⽤⽤户的各种社交⼯具实现精确营销和⽤户维系，可以利⽤关联分析等相关技术对⽤户社交
信息进⾏分析，通过挖掘⽤户的社交关系、所在体来提⾼⽤户的保有率，实现交叉销售和向上销售，基于社会影响和社交变化对⽬标⽤户进⾏细分，营销⼈员可识别社交⽹络中的“头⽺”、跟随者以及其他成员，通过定义基于⾓⾊的变量，识别⽬标⽤户中最有挖掘潜⼒的⽤户。
第五，对⽤户市场进⾏细分。这是运营商实现精准化营销的基础，不同于传统的市场划分，精准营销开展的市场细分要求根据⽤户的消费习惯、需求、⾏为规律等进⾏分析研究，然后据此进⾏市场细分，这就要求必须收集客户的显性和隐性⽅⾯的信息数据，利⽤⼤数据分析挖掘⼯具深⼊分析，绘制完整的⽤户视图，然后进⾏深层次的挖掘分析，定位⽬标市场，才能为运营商精准化营销提供依据。
第六，根据⼤数据挖掘分析的⽤户需求信息，进⾏产品或服务的量⾝定做。通过⼤数据精准营销缩短运营商与⽤户的沟通距离，实现⼀对⼀的精准化、个性化营销。随着移动互联⽹、⼤数据等技术的进步，运营商和⽤户的交流沟通更加个性化、虚拟化、⽹络化，沟通技巧也变得更加柔和，⼤数据精准化营销使得沟通变为直线最短距离，加强了沟通的效果。营销⽅式从海量业务⼴播式推送，过渡到⼀对⼀以⽤户体验为中⼼的业务精准实施。⼀对⼀精准营销⾯向⽤户在某⼀刻、以适合的价格，推送最需要的业务。围绕⽤户、业务场景、触点、营销推送内容、营销活动等，基于跨渠道触发式的营销，运营商在注重⽤户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销过程进⾏全程跟踪，从⽽不断优化营销策略。
最后，要以客户为导向重组市场营销流程，对市场营销全过程实施跟踪监管。传统的市场营销流程主要是以产品为中⼼，对市场的反应速度较慢，⽽且没有对市场营销活动的结果反馈进⾏改进，因⽽难以形成⼀个闭环。⼤数据时代的精准化营销，以客户为中⼼，从客户的需求着⼿，进⾏深⼊的洞察和分析，然后结合运营商⾃⾝的业务、品牌等进⾏市场营销活动的策划。在市场营销活动的过程中，还要根据市场变化、竞争对⼿的反应及⽤户反馈情况等内容及时调整营销策略。同时，在市场营销活动开展⼀段时间后，要根据活动反馈结果适时做⼀些归纳和总结，以便为下⼀个阶段市场营销活动策划打好基础。
总之，未来对市场的争夺就是对客户资源的争夺，运营商如果能够有效利⽤⾃⼰⼿中⼤量的⼤数据资源，充分运⽤各种数据挖掘分析技术实现精准化的营销，就能深⼊挖掘新的市场价值，轻松应对任务重压，实现⾃⾝营销环节的优化演进，达到收⼊倍增的⽬的。
⼤数据观察：shuju_net
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