企业应如何控制自身使用数据信息，利用大数据了解消费者行为的变化，准确地分析用户的特征与偏好，挖掘产品潜在的使用价值用户，完成销售营销的准确性。场景是差异化营销优势的基础。那么,一定要了解精准营销的七个重要因素。
一、用户肖像。
用户肖像是根据用户的社会属性、生活方式、消费者行为等信息抽象的标签用户实体模型。实际上包括以下几个方面：
用户固定特征：性别、年龄、地区、文化教育水平、生日八字、岗位、十二星座;
用户兴趣爱好特点:个人爱好、应用APP、网站、访问/个人收藏/评价内容、知名品牌偏好、产品偏好;
用户社会发展特点:生活方式、婚恋交友、社交媒体/信息偏好、民族宗教、家庭成分;
用户消费特点：收入、消费水平、产品类型、爱好、购买次数;
用户动态特征：当前时间、要求、前往区域、附近商家、周边群体。
二、数据信息细分受众群体。
例如，有些人会在上班的路上打开电子邮件，但如果他们是司机，他们没有时间填写答案。乘坐公共交通工具的人会在上班的路上看手机，填写答案的概率很高。这就是数据信息细分受众的好处。
三、预测分析。
预测分析可以让你致力于一些用户，但这些用户可以意味着大多数特殊产品的潜在客户。
在收集和分析用户画像时，可以完成精准营销。它也是最直接、最有价值的应用。广告商可以根据用户标签向需要准确推送的用户发送广告，然后展示自媒体广告、广告平台等多渠道的营销对策、营销分析、营销推广以及CRM/物流管理系统连接的一站式营销推广，全面提升ROI。
四、准确推荐。
大数据最大的使用价值不是事后分析，而是预测分析和推荐。大数据整合改变了企业的营销方式。如今，工作经验不再积累人身上，而是完全依靠客户的个人行为数据信息进行推荐。
五、技术专用工具。
关于大数据预测营销的技术工作能力，有以下选择方案：
1.应用预测分析操作平台，然后以某种方式将实体模型输入主题活动可视化工具;
2.以分析为驱动力的预测主题活动业务外包给销售市场服务提供商;
3.评估和购买预测分析营销的解决方案，如预测营销云和多渠道主题活动可视化工具。
六、预测模型。
预测和分析用户购买概率的国家标准是RFM模型(最近的消费R、消费频率F、消费金额M)，但实体模型的应用相对有限，本质上是一个暗示性的计划方案，没有统计分析和预测分析的依据。
七、人工智能在营销行业的应用。
值得一提的是，在市场营销行业，人工智能技术的支持促进了用户互动交流的实时管理。根据把握。分析这种互动大数据，企业可以掌握用户的心理需求、产品满意度、产品不足等。
此外，企业和市场销售可以根据用户数据信息立即调整营销对策，从而提高企业营销的及时性，利用大数据和人工智能技术完成精准营销和多元化营销。
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