湖南房产大数据精准营销销售方法

　　过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。大数据大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是好的服务。

　　但无论哪条路，都要确定三项基本能力:1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

　　采购分析:采购执行分析、采购绩效、采购行为合规性分析、计划执行情况、预算执行情况、库存周转、交付物流情况等。风险预警:对采购执行合规性、透明度、竞争程度、供应商合规性等进行分析。市场趋势:对采购商品价格变化情况、供应商变化情况动态掌握的能力。产品分析和价格分析:分析产品、质量、价格与供应商之间的关系和价格按时间波动情况，与市场趋势的切合度。价值挖掘:通过数据分析，挖掘数据的内在价值，评估采购战略和采购决策依据的合理性，分析潜在合格战略供应商。

　　大数据精准营销:

　　因此，运营商大数据营销如何准确地捕获“网站应用程序”等活跃用户？

　　对于公司，那些征服用户的人赢得了世界，但是现在，消费者的需求已逐渐变得个性化和分散化，谁能找到，快速有效地了解和服务用户，谁可以把握主动和商机。互联网引流获客。

　　您想要获得用户无法获得的大数据支持，与联通电信三网移动运营商的大数据密不可分，运营商的大数据和精准营销系统（软件）。