陕西金融大数据精准营销费用低

　　在过去的销售环节中，销售线索主要来源于活动、广告和销售人脉，而线索成本是企业最大的支出。企业通过地推、购买登记单等渠道获得的线索用处不大，因为很多潜在客户没有真实需求，后续的转化率也很低。

　　获客难、获客成本高是每个企业面临的问题，市面上能帮助企业解决这一需求的产品很少。我们公司意识到了这个巨大的市场需求，开发了大数据平台。今天就来说说大数据如何帮助企业获取客户，如何提高整个公司的销售效率。

　　什么是大数据获客？

　　大数据获客是基于运营商的大数据分析能力，构建人群画像，不断分析挖掘用户的行为和习惯，结合运营商内部的客户关系体系，利用建模能力构建量化的客户模型，评估潜在客户。推荐部分主要是通过对运营商现有客户群体的建模和分析，从系统中匹配优质的潜在客户；评分是通过丰富的线索维度，计算与模型的契合度，帮助客户对现有销售线索进行评分和排序。

　　和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。

　　忠诚消费者是每个企业的业务核心。他们是品牌产品或服务的推广者。近的调查显示，55%的美国消费者通过向他们的朋友和家人推荐他们喜欢的品牌和公司表达忠诚度。使用大数据，企业可以检测到常见的购买模式，调整他们的服务，扩大忠实消费者的基础。正如人们现在可以看到的那样，不仅大数据有能力改善企业营销策略，而且还有助于改善其各个细分市场。由于商业智能服务的更多投入，广告是获得更多利润的因素之一。

　　即通过算法对数据的逻辑处理速度快，一秒定律可以从各类数据之中获取高价值信息，这与传统的数据挖掘技术有本质区别。且这些数据需要及时处理，因为花费大量的资金去存储历史数据效果甚微，这是不经济的。基于这种情况，对大数据的处理速度要求严格。服务器之中大量的资源被用来处理和计算数据，很多平台都需要做实时分析。数据每时每刻都在产生，谁快谁就有优势。如果只有一个数据，那么这个数据就没有价值。数据来源的广泛多样性决定了大数据形态的多样性。形式的数据都可以提供帮助。目前应用广泛的推荐系统是淘宝、网易云音乐、今日。这些平台会通过分析用户的日志数据，进一步推荐用户喜欢的内容。