大數據時代精準營銷模式研究

摘 要：從數據庫營銷、消費者行為學、精準營銷等理論出發，對策略核心、技術基礎、行動保障三個方面分析了精準營銷的應用模式。并結合江蘇移動的實際案例，論述了基于客戶行為分析的精準營銷實際成果。

關鍵詞：數據庫營銷 消費者行為學 精準營銷模式

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2013）05-014-03

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”如何利用海量數據和先進的數據挖掘技術，研究客戶行為特征，進行精準營銷是本研究的重點，這將為企業的營銷決策提供可靠依據。

一、數據庫營銷與數據挖掘技術

1.數據庫營銷。關于數據庫營銷，美國全國數據庫營銷中心是這樣定義的：“數據庫營銷是一個動態的數據庫管理系統，該數據庫的內容涵蓋現有顧客和潛在顧客，并可以隨時擴充、更新。就其功能而言，要能實現以下目標：確認最佳目標顧客及潛在顧客，然后與顧客建立起長期的、牢固的、融洽的關系，同時根據數據庫建立先期模型，進行針對性營銷。”

拉克薩根據數據庫營銷的產生和演進，把數據庫營銷的發展過程劃分成交易信息、名錄管理、數據庫分析、接觸管理、軟件進化、客戶關系管理等不同的階段，所有不同的階段都可以認為是發展全功能數據庫營銷策略的一個又一個里程碑。

2.數據挖掘技術。通過數據挖掘技術對數據庫中的數據進行分析是數據庫營銷的主要分析技術。數據挖掘的目的就是要在數據龐大的、信息不完全的、有噪聲的、表述模糊的、隨機的數據中，提取出隱含于其中的、人們不知道的、但又是潛在的、有用的信息和知識。可以說數據挖掘是一個利用現有的各種分析工具，用以在海量數據中發現模型和數據間關系的過程，然后依據這些模型和關系作出預測。數據挖掘能通過預測未來趨勢及行為，幫助人們作出前瞻的、基于知識的決策。

CRISP-DM（跨行業數據挖掘標準流程）是世界公認的方法論之一，也較有影響力。在這一流程中DM不再只是數據的組織或者簡單的呈現，也不僅僅表現為對數據的分析和統計建模，其強調的則是一個從理解業務需求、尋求解決方案到接受實踐檢驗的完整過程。

CRISP-DM將整個挖掘過程分成了以下六個步驟：商業理解，數據理解，數據準備，建立模型，模型評估，模型發布。

通常來說，把模型的結果轉化成一段數據庫存儲過程的代碼，并與數據處理代碼進行整合，就可以在數據庫存儲過程中實現模型自動化處理。而數據分析結果的使用則需要開發相應的展示系統或者在各系統中（BOSS系統、經分系統、大客戶管理系統、客服系統等）嵌入相應的模塊。

二、精準營銷理論與模式

1.精準營銷理論。1999年，美國的萊斯特·偉門提出了精準營銷的概念。精準營銷被定位為一個營銷的學科和理論：是以科學管理為基礎，以消費者洞察為手段，恰當而貼切地對市場進行細分，并采取精耕細作式的營銷操作方式，將市場做深做透，進而獲得預期效益。通常可以劃分成五個階段：收集并整理目標客戶的相關信息，建立一個客戶數據庫；對數據進行分析，加深客戶理解，整理出細分客戶群體的差異化需求；為不同的細分客戶群體需求設計差異化的產品和服務；提供滿足不同細分客戶群體的差異化產品和服務；通過各種營銷活動的反饋，進一步深化對客戶本質需求以及客戶購買和使用習慣的理解。具體的內容包括：（1）客戶信息收集與處理。客戶數據管理是一個數據準備的過程，是搞好精準營銷的基礎。好比指揮官為將來繪制戰場地圖，把戰場上所有的地理信息及變化要素等輸入電腦一樣，市場人員也必須將分散的數據集中到一個數據庫中，這些存在于企業內部各系統中的內部數據和企業外部數據（如市場調查、第三方數據等）分類后，以客戶ID為主鍵進行整理、轉換后匯集（ETL）到一個集中的數據庫中，就有了準確的客戶數據，之后市場人員就可以對客戶進行全面的研究和分析。（2）客戶細分與定位。客戶分群是根據客戶的特征相似程度把客戶分成若干個群體，群體內部特征非常相似，而在群體之間，特征非常不相似。只有區分出了不同的客戶群，企業才有可能對不同客戶群展開有效的管理并采取差異化的營銷手段，提供滿足這個客戶群特征要求的產品或服務。在實際操作中，傳統的市場細分變量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供較為模糊的客戶輪廓，已經難以為精準營銷的決策提供可靠的依據。隨著公司對信息搜集和分析能力的要求不斷提高，許多新的客戶分析技術和方法正被運用于各種營銷領域，數據挖掘這一統計領域的前沿性技術就被廣泛的應用，它能夠在海量的、龐雜的、沒有規律的客戶資料中篩選出對公司有價值的信息。利用數據挖掘的精準細分技術對客戶行為模式與客戶價值進行準確判斷與分析，已經成為今后客戶細分領域的主流。（3）營銷戰略制定。在得到基于現有數據的不同客戶群特征后，市場人員需要結合企業戰略、企業能力、市場環境等因素，在不同的客戶群體中尋找可能的商業機會，最終為每個群制定個性化的營銷戰略，每個營銷戰略都有特定的目標。如獲取相似的客戶、交叉銷售或提升銷售，或采取措施防止客戶流失等。（4）營銷方案設計。所有的方案注重的都是目標，營銷方案也一樣。一個好的營銷方案必須聚焦到某個目標客戶群，然后將營銷方案都往目標客戶群聚焦。太陽表面的溫度在10000度以上，但卻連地球上的一張紙也點不著，如果使用一個放大鏡，就可以把紙點燃，區別就在于是否聚焦。同樣，只有做到聚焦，營銷的效率才能夠提升到最大。

篩選出目標客戶群是第一步，企業可以圍繞客戶戰略和當前營銷工作重點來確定目標客戶群。根據目標客戶群營銷活動的目標，設計有針對性的營銷活動創意（包括產品的組合、渠道的選擇等）及定價，并就各方案進行評估，挑選出最佳創意，形成最終營銷方案（包括針對性的產品組合方案、產品組合價格方案、渠道方案）。

值得強調的是，客戶是不斷變化的，亦即客戶群是動態的，因此，我們需要靈活動態地觀測、定位和理解客戶群，才不至于制定一個時過境遷的營銷方案。（5）營銷結果反饋。營銷活動結束后，應對營銷活動執行過程中收集到的各種數據進行綜合分析，對營銷活動的執行、渠道、產品和廣告的有效性進行評估，總結經驗和教訓，尋找需要改進和優化的關鍵點，為下一階段的營銷活動打下良好的基礎。簡言之，評估是營銷活動的終點，也是下一輪精準營銷活動的起點。

2.精準營銷模式內涵。精準營銷模式可以概括為5W營銷分析框架，在合適的時機（When），將合適的業務（Which），通過合適的渠道（Where），采取合適的行動（What），營銷合適的客戶（Who）。在整個過程中貫徹“以客戶為中心”的理念，實現營銷管理的持續改善。

3.精準營銷模式實施框架。可以將精準營銷理解成一個PPT框架，即將以客戶為本作為核心價值觀，從策略、流程、技術三方面著手，實現精準營銷。其中策略指營銷策略；流程是包括客戶獲取、客戶培育、客戶挽留組成的最佳管理實踐流程；技術則是基于用戶信息之上的數據分析和數據挖掘。

策略、流程與技術是實現精準營銷的三大要素。首先要保證精準營銷理念在整個組織中有效貫徹，以保證戰略決策者、方案制定者和活動執行者必須充分理解和認可精準營銷的理念，并能做到融會貫通，可以制定彰顯這一理念的相應的營銷策略和方案；其次通過流程穿越、流程改造等方式，在不斷的創新和探索中建立起有效的與客戶互動的行為模式；最后，不斷提升技術水平，充分利用技術。堅實的技術后盾是精準營銷理論落實的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推動了營銷精準化的進程。整體而言，策略、流程和技術組成了電信業精準營銷的基本架構，促進了精準營銷的驅動者、行動方案和可行性保障三方面的緊密結合。同時堅守以客戶為出發點，確保客戶在整個精準營銷活動中始終處于核心地位。

策略、流程、技術三個方面的能力是精準營銷能力的有機組成，三者相輔相成，缺一不可。策略對流程有戰略性的指導意義，因為策略條線中的營銷策略是建立在最佳管理實踐的流程之上的；流程必須建立在技術的基礎上，因為數據挖掘與分析模型是客戶細分與分析的基礎，而后者則貫穿最佳管理實踐流程始終；數據挖掘與分析所使用的海量數據則來源于業務系統中沉淀的用戶信息。

三、江蘇移動的精準營銷模式案例

精準營銷模式的核心是“以客戶為中心”，更加注重“目標客戶”，在識別出目標消費者后，聚焦目標客戶群，分析目標客戶群的需求，然后為這一特定群體推出最適合的細分產品，制定適應目標客戶群的價格，通過相應的渠道和傳播、促銷方式進行產品營銷。要達到這一目的，就需要對客戶的特征進行具體的分析。

目前江蘇移動各種增值業務非常繁多，之前的彩鈴業務營銷通過捆綁、大面積的促銷讓用戶去選擇，雖然帶來的增值業務普及率的提升，但沉默用戶增多，客戶投訴增加。江蘇移動通過精準營銷找準目標客戶，發展彩鈴業務，激活沉默用戶，發展新彩鈴用戶，取得了良好的效果。

1.整合各大數據源，建立統一的用戶增值業務行為分析視圖，為精準營銷應用打下基礎。增長業務的數據雖然有相應規范進行統一，但是因增值業務更新比較快，數據源尚未覆蓋全部業務，離當前的應用需求有一定差距；業務子系統，尤其是小業務系統的數據源缺乏梳理，需進一步加強。從數據出發，以用戶為中心，從用戶特征角度將運營商可能有的數據歸類整理，輸出用戶特征分析表；對照運營商的數據實際具備情況，對數據的可獲得性進行標注。

從營銷出發，從進行新業務營銷的目標出發，推導對支持信息及源數據的需求，確定數據使用方法，輸出營銷特征分析表；對照運營商的數據實際具備情況，對必要但暫不可獲得的數據提出規劃需求。《數據源整合需求報告》中，除了對經分系統現有數據源進行梳理外，還對MISC、彩信、彩鈴、WAP、小區短信、短信網關、Enumber郵箱、12580、愛貝通、小額支付平臺、USSD、手機雜志、LCS等13個業務平臺的數據進行了梳理整合。

建立基于用戶人性特點的14類人群細分模型，對增值業務的目標客戶進行細分，共分為以下幾種類型：

基于用戶人性特點將客戶細分為低潛力型、超前消費型、虛榮跟風型、精明嘗鮮型、盲從型、吝嗇型、精打細算型、理性跟從型、中潛力型、精明時尚型、傳統保守型、感性跟隨型、高潛力型、時尚中高端。基于彩鈴用戶生命周期將客戶細分為，彩鈴潛在用戶、彩鈴新開通用戶、彩鈴普通用戶、彩鈴活躍用戶、彩鈴沉默用戶、彩鈴流失用戶、潛在高概率用戶、流失高概率用戶。在用戶細分的基礎上，建立彩鈴潛在用戶預測模型（模型略）。

2.建立用戶新業務行為屬性標簽，動態觸發的精準營銷策略。基于用戶統一視圖，結合實際情況進行用戶屬性標簽構建。對彩鈴的目標客戶，當訂購了其他增值業務和撥打了有彩鈴客戶的電話時，對其進行觸發式的短信推薦，對彩鈴沉默用戶和流失用戶，則采取外呼+營業廳的方式進行主動關懷，最終形成針對目標客戶的彩鈴業務精準營銷模式。

3.營銷執行。通過精準平臺將客戶需求及針對性營銷方案推送到一線。比如根據用戶歷史鈴音使用記錄總結出鈴音偏好，幫助一線人員進行針對性的鈴音推薦；根據用戶歷史獲取鈴音的渠道總結出用戶的渠道偏好等。而且流失概率、影響力指數等分析成果也能在清單中羅列出來。

4.應用效果評估。彩鈴沉默用戶推活躍度提升活動執行效果。對40000戶彩鈴沉默、半沉默用戶開展付費鈴音下載用戶數提升，營銷成功數為22560，成功率為56.4%；月均彩鈴下載用戶數KPI指標完成率由91.11%提高到104.02%。

經驗總結：在營銷中發現該部分用戶主要由于不了解鈴音下載的方式或或認為鈴音設置麻煩造成，因此，在營銷推介上對不了解鈴音下載方式的用戶應重點推介簡單便捷的鈴音下載方式，對認為設置較麻煩的用戶可以推介音樂盒，讓用戶感受使用彩鈴的便捷與樂趣。彩鈴已流失用戶挽留活動執行效果。對8000戶彩鈴已流失用戶開展外呼挽留，營銷成功2772戶，成功率為34.65%；月均彩鈴付費用戶數完成當月計劃的130%，完成年度指標125.43%；當月付費用戶到達數較上月增長3.6萬戶

經驗總結：在營銷中發現用戶主動銷戶的原因及總結對應的營銷要點：

對模型命中率和查全率進行評估。

模型效果初步達到業務目標，可有效提升挽留效率3倍左右。

活動評估：對活動執行成功率和活動效益進行評估。

通過彩鈴潛在流失用戶挽留活動的努力，挽留成功用戶的彩鈴留訂率提升了9.6%，效果顯著。

策略評估：對策略的用戶接受程度進行評估，可以用于下一次營銷活動的改善和優化。

就“贈送2個月功能費及2首鈴音，返還話費”這一營銷方案，在成功接觸的2092個用戶中，彩鈴挽留策略的推薦成功率為24.5%，考慮使用的用戶比例占到42%，可對用戶考慮的原因進行詳細分析，為挽留方案的優化提供依據。人員能力評估：對人員技能進行比較，能夠實現銷售人員績效量化和經驗共享。

目前人員技能差異比較大，成功率最高達32%，最低只有19%，相差13個百分點；拒絕率最低的只有7%，最高的則有24%，相差17個百分點；考慮使用的用戶比例較高，成功率提升空間仍比較大。

四、結語

20世紀最具影響力的創新莫過于人類擁有了能處理大量數字化信息的IT技術，為了從大數據集中提取用戶可理解和適用的知識，人們研究并發展了數據挖掘技術，它以嶄新的方式來總結原始數據。以此為基礎的營銷工作面臨著著精準與保護客戶隱私之間平衡的問題，從技術實現方式上通過改進挖掘算法、關聯規則等方面來優化數據庫。為了保護顧客的隱私，R.Agrawal等人早在2000年就提出隱私保護數據挖掘的新算法，Chris. Clifton等人合作研究了分布式數據挖掘來保護信息用戶的隱私權。

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（作者簡介：王波，博士，南京人口管理干部學院工商管理系；吳子玉，高級統計師，江蘇省統計科學研究所 江蘇南京 210000）

（責編：若佳）