重庆汽车运营商大数据获客系统营销优势

　　数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员只是销售人员，而能以的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。关于预测营销的技术能力，有几种选择方案:1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

　　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。

　　“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题:如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的:评估网络问卷大约是5%的回收率，想要收到200份的问卷，就有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标:

　　大数据对食品行业的影响实际上与服装类似，在线通常是基于电子商务平台。然而，与服装类别不同，食品行业的商品作为一种刚性需求类别的商品，在线和离线需求也非常大。

　　因此，如果在食品行业应用大数据，也可以线下实现。根据各地区群体的多样化，利用大数据分析最适合公司产品的人群，然后在这一地区准确推广营销广告。这种线下推广与线上紧密结合的方式经济效益非常好。