1樓：不管你哪美
以客戶為中心，依託強大的資料庫資源，通過對資料的分析整合，對客戶進行精確的分析定位，做到合適的時間、合適的地點、合適的**、通過合適的營銷渠道，向準確的顧客提供需要的產品，實現企業效益的最大化。精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大資料就是手段。
1，以使用者為導向。真正的營銷從來都是以使用者為中心的，而大資料把使用者實實在在“畫”在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的資料構建使用者畫像，來了解使用者消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、使用者定位、營銷做出指導性的調整。
2，一對一個性化營銷。很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是使用者的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的使用者？
這就需要我們進行“一對一”個性化營銷。利用大資料分析，可以構建完善的使用者畫像，瞭解消費者，從而做出精準的個性化營銷。
3，深度洞察使用者。深度洞察使用者，挖掘使用者潛在需求，是資料營銷的基礎。利用資料標籤，可以準確獲知使用者的潛在消費需求，例如：
我們得知一位使用者曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。
4，營銷的科學性。實踐證明，資料指導下的精準營銷相對與傳統營銷來說更具有科學性。向使用者“投其所好”，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。
2樓：華牛財經
所謂運營商大資料是指以移動、聯通、電信為代表的大型運營商所擁有的私域流量和資料積累，一般來說具有ip地址、**號碼、姓名等欄位資源。近幾年運營商也開始推出了一些精準投放的廣告業務。
1，資料量龐大。
主流的運營商客戶資料數以億計，不愁沒有廣告的推送量。
2，精準度較低。
運營商一般都沒有做好使用者的人群畫像分析和標籤管理，對於使用者的顆粒度不是很精細，例如使用者的性別、興趣愛好、購買偏好、年齡段、參與的營銷活動等等，無法提供精細化的廣告投放。
3，運營商ip廣告。
有點運營商會在pc端根據ip彈出廣告，這型別的廣告劫持了使用者的ip和dns資訊，有的還抓取了使用者的相關cookie資訊，所以有點像市面上流行的dsp或者資訊流廣告的樣子，有了一定的人群dmp包可以指導廣告投放。
4，自動化營銷平臺。
企業在選擇運營商大資料精準營銷的時候，也應當建立自己的營銷自動化平臺。一般來說營銷自動化平臺由客戶資料平臺（包括客戶管理和客戶屬性、標籤管理、群組管理等）、營銷活動平臺（多渠道精準營銷平臺）、資料分析平臺等模組組成。這樣不論是在什麼平臺投放廣告或舉辦營銷活動，相關的資料和資訊都可以儲存在自己的平臺中，有利於客戶的個性化培育。
以convert lab為例，可以根據使用者自動化營銷平臺可以根據使用者的精確畫像，推送相應的營銷活動和互動行為，客戶體驗較高，精準度也更好。
3樓：資料精準一手
瞬息大資料能夠通過客戶的個人興趣愛好、在某一時間點的規定，保證客戶細分客戶開展一對一的營銷，瞬息運營商大資料讓工作流程的營銷推廣確保以難題為導向性，同時能夠通過應用性的具體效果反饋意見，調節營銷發展戰略。
如何在移動大資料中做到精準營銷？
4樓：匿名使用者
網際網路時代資料正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到資料對企業的重要性。
聯通大資料精準營銷是什麼？
5樓：自報調查
聯通大資料積累了豐富的資料能力、平臺能力、產品交付能力和行業解決方案能力，累計服務17個行業。聯通大資料在精準營銷、數達營銷和數言輿情標準產品的基礎上形成了針對各個行業的解決方案。
今天我們就來講解一下，聯通大資料精準營銷，究竟厲害在哪？
一、使用者畫像
使用者畫像是聯通大資料根據使用者社會屬性、生活習慣和消費行為等資訊而抽象出的一個標籤化的使用者模型。
具體包含以下幾個維度：
1、使用者固定特徵：性別、年齡、地域、教育水平、生辰八字、職業、星座
3、使用者社會特徵：生活習慣、婚戀、社交/資訊渠道偏好、宗教信仰、家庭成分
4、使用者消費特徵：收入狀況、購買力水平、商品種類、購買渠道喜好、購買頻次
5、使用者動態特徵：當下時間、需求、正在前往的地方、周邊的商戶、周圍人群、新聞事件、如何生成使用者精準畫像大致分成以下三個步驟。
第一步：採集和清理資料：用已知**未知
首先得掌握繁雜的資料來源：包括使用者資料、各式活動資料、電子郵件訂閱數、線上、或線下資料庫、及客戶服務資訊等。
還可以通過分析朋友圈，獲得非常清晰獲得對方的工作，愛好，教育等方面。這比個人填寫的表單，還要更全面和真實。
我們用已知的資料尋找線索，不斷挖掘素材，瞭解客戶現有需求，也可以分析出未知的顧客與需求，進一步開發市場。
第二步：使用者分群：分門別類貼標籤
描述分析是最基本的分析統計方法，描述統計分為兩大部分：資料描述和指標統計。
這裡常常是data mining的一些數學模型，像響應率分析模型，客戶傾向性模型，這類分群使用lift圖，用打分的方法告訴你哪一類客戶有較高的接觸和轉化的價值。
在分析階段，資料會轉換為影響指數，進而可以做"一對一"的精準營銷。
舉個例子，一個80後客戶喜歡在生鮮**上早上10點下單買菜，晚上6點回家做飯，週末喜歡去附近吃日本料理，經過蒐集與轉換，就會產生一些標籤，包括"80後""生鮮""做飯""日本料理"等等，貼在消費者身上。
第三步：制定策略：優化再調整
有了使用者畫像之後，便能清楚瞭解需求，在實際操作上，能深度經營顧客關係，甚至找到擴散口碑的機會。
針對不同產品傳送推薦資訊，同時也不斷通過滿意度調查，跟蹤碼確認等方式，掌握客戶各方面的行為與偏好。
除了客戶分群之外，獲客盟營銷研發人員也在不同時間階段觀察轉化率率和成功率，前後期對照，確認整體營銷策略與方向是否正確，若效果不佳，又該如何應對。反覆試錯並調整模型，做到迴圈優化。
二、精準**
“**”能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。
當我們採集和分析使用者畫像時，可以實現精準營銷，這是最直接和最有價值的應用。
廣告主可以通過使用者標籤來發布廣告給所要觸達的使用者。
這裡面又可以通過搜尋廣告、展示社交廣告、移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端crm/**鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升roi。
三、技術工具
運營商大資料具備全面性、多維性、中立性、完整性是其它企業很難比擬的，而且通過這些不同維度資料的交叉關聯，可以創造更多的新資料和新價值 。
（01）身份-運營商不僅客戶資訊覆蓋完整，還可以基於實際行為進行驗證，通過身份資訊，快速判定使用者的信用程度。
（03）位置-運營商的通過位置資訊，可以掌握使用者出行特徵，給使用者帶來生活的極大便利。
（04）社交-基於通訊交往圈的大小、主被叫、時間序列、得到使用者的社交特徵。
（05）支出-運營商有客戶最為詳實的消費賬單、比如流量費、簡訊費、語音費、新業務費等，能反映使用者的一些特徵。
（06）通訊-通過使用者的通訊使用情況，比如本地、漫遊、長途、瞭解使用者通話行為特徵。
（07）終端-識別記錄手機終端型號，瞭解使用者手機使用特徵、發展趨勢、使用者換機週期等。
6樓：貴師兄說創業
大資料營銷的意思就是，通過資料的比對，過濾出更優質，更加符合你行業的客戶來
這個就像過濾沙子一樣的原理！只有當客戶精準了，你做事才能事半功倍嘛！ 想做到其實也挺簡單的，我就是通過幾個小技巧跟方法，現在每天都有不少人主動來找，這樣做賣產品，不就很輕鬆了嗎？
你想不想得到一樣的效果呢？
運營商大資料靠譜嗎，運營商大資料精準獲客靠譜嗎？
運營商大資料當然是靠譜的，那些資料都是運營商的大量使用者的使用資料彙總而成的，總體上是比較精確的。 運營商大資料是通過運營商強大的大資料系統以客戶進行精準畫像。不過運營商大資料也有他的侷限性，那就是時效性跟不上。一個客戶可能是十天前在網上搜尋過房產的。等你找到他時，可能他已經買房了。那怎樣解決這個問...
大資料時代，運營商如何應對，如何應對「大資料時代」的挑戰
斯鴻才 2010年全球資料量達到1.2zb，2011年全球資料量達到1.8zb，到2020年全球資料量將達到35zb。資料密度將達到前所未有的高度，大資料時代的畫卷已經。隨著大資料時代的到來，產業格局正在重塑，傳統電信運營商面臨低值化 管道化，在新的產業鏈中需要謀求新突破。專家認為，運營商應該跳出網...
利用聯通移動電信三大運營商大資料，販賣相關行業得電話資料此數
卓德蘭亥 都是違法行為，都屬於洩露使用者隱私。別幹這種事，抓到會判刑。移動 聯通 電信 大資料合作，怎麼操作？ 明月分享會 可以去找當地運營商的政企 集團客戶事業部客戶經理 有專門負責大資料業務的客戶經理，屬於創新業務 與公司簽訂合同，運營商可以根據你的需求定期提取後台資料。聯通，移動，電信三大運營...