河北设备大数据精准营销潜在意向客户

　　用户画像是根据用户社会属性、生活惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度:用户固定特征:性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座用户兴趣特征:兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好用户社会特征:生活惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分用户消费特征:收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次用户动态特征:当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户画像大致分成三步。

　　根据总客户历史大数据分析的广泛特点，建立产品目标客户群的预测模型，根据数字模型信任和预测分析具体效果识别实体模型线性拟合调整，得到目标客户群，为营销发展战略提供有效支持。2)移动运营商大数据营销外呼平台获客实体模型。首先，根据个人标签的描述，获取访问过相关网站的访问量信息，拨打相关400/固定电话客户。准确获取标准，降低客户客户成本，提高同行业竞争意向客户的成功转化率。移动运营商拥有强大的云计算技术大数据中心，可根据网站、网页、网站地址、移动应用、400电话、固定电话、关键词、短信号等服务平台实时准确的数据统计分析，也可根据客户综合个人行为、客户偏好等综合客户信息。

　　价格优化模型，就是能够去大限度销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有大的影响。关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

　　运营商的大数据

　　第三，“网页， 网站， 竞争性移动应用程序”运营商大数据采集可以对目标用户的信息进行相关性分析。

　　中国联通移动电信运营商大数据可以对各种用户信息进行多维关联分析，从大量数据中发现有趣的关联和数据元素集之间的相关连接，例如，发现用户购物车中不同商品之间的联系，分析其他饮酒习惯。