大數據時代，企業如何精準營銷？

最早提出精確營銷的是萊斯特·偉門，他指出要以生產廠商的消費者和銷售商為中心，利用電子媒介等方式，建立消費者、銷售商資料庫，然後通過科學分析，確定可能購買的消費者，從而引導生產商改變銷售策略，為其制定出一套可操作性強的銷售推廣方案。

近年來，同質化商品、頻繁的價格戰、店鋪租金上漲、電子商務的衝擊等因素導致零售企業利潤不斷下降，在當今大數據時代，誰能順應時代的改變進行改革，誰就能抓住新的發展機遇。

零售企業通過多年的運營，掌握了大量的一手數據資料，如果能從這些數據中發現其隱藏的價值，掌握消費者的消費行為規律，預測消費者的購買意圖，就能體現精確的營銷策略。將以產品為導向的傳統營銷模式改為以消費者為導向的精確營銷模式，是零售企業提高核心競爭力的有效方式。大數據是指數據規模大到不能使用傳統分析方法在合理時間內進行有效的處理。大數據不僅僅指數據規模大，還包括數據處理和數據應用，是數據對象、數據分析、數據應用三者的統一。

隨著市場經濟的發展，如何在正確的時間將正確的產品銷售給正確的消費者，是零售企業管理者普遍面臨的一個難題。

在充分了解消費者信息的基礎上，通過對數據的分析，針對不同消費者的不同特性，制定精確的營銷策略，可提高營銷活動響應率，從而提升企業的利潤。

零售企業精準營銷是指零售企業按照營銷系統設定的方案，在對企業內外信息進行綜合分析的基礎上，找准目標消費者、投入合適的營銷資源、建立相應的營銷渠道、實施針對性營銷，以滿足消費者差異化需求，甚至可以激發潛在需求。

這種精確營銷體系由五個步驟組成：

1．零售企業數據管理

數據收集是零售企業實現精準營銷的基礎。通過POS機、觀測設備、移動終端、互聯網、智能終端等收集企業與顧客的交互數據，同時在企業運營過程中重視對商品數據、銷售數據、會員關係數據等交易數據的收集。另外， 企業外部的數據如市場調查數據、專家意見、第三方機構數據等也可收集，並對數據進行清洗、重構、填補，保證數據質量，補充到資料庫。根據企業的商業目標，對數據進行分類，將原始數據整理為目標數據集。

2．消費者分群及理解

消費者的消費行為，利用收集到的數據進行消費者分群，分析不同消費群體的特徵、消費偏好，進行消費需求預測。

對得到的消費者類別進行描述性分析，根據帕累托的二八原則，企業80%的利潤是由20%的重要消費者創造的。零售企業只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優先滿足重要消費者的需求。

3．營銷方案設計

零售企業首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業知名度等。

總的來說，可描述為優化消費者價值、獲取新消費者、實現消費者保持、實現交叉銷售和增量銷售，最終提升企業利潤。

通過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，並保持其忠誠度。

4．營銷方案實施

利用數據分析選擇最合適的營銷方案實施渠道，並對營銷活動進行活動效果跟蹤。既需不斷保證方案實施的靈活性，也要對實施過程中出現的意外情況保持警惕，才能在競爭對手發現其市場份額被搶佔之後再發起反擊之前，將營銷活動的影響開展到儘可能大的局面。

5．營銷結果反饋

通過對營銷方案實施過程中的數據進行分析並總結經驗，用於指導下一階段的營銷方案制定。

對整個營銷過程效果的評估可從營銷成本、銷售收入、企業知名度、消費者滿意度等方面進行綜合分析。

在當今大數據時代，信息技術不斷發展和完善，為零售企業帶來了海量數據，同時數據挖掘技術使得零售企業能夠有效應用數據，數據被提升到前所未有的高度。

零售企業應重視數據的力量，深層次挖掘隱藏在海量數據中有價值的市場信息，指導企業制定各項決策，建立符合自身實際情況的精確營銷體系，有針對性地實施營銷計劃，比以往靠管理者個人經驗和判斷作決策更科學有效。