智能化时代，如何利用大数据在市场上实现精准获客？

现在很多行业和企业最重要的是：“精准的客户资源”如教育行业、房地产行业、汽车行业、金融行业、投资行业、企业服务行业等，都需要大量的客户资源来维持这个行业的活力和企业的效益。

（1）传统客户管理的弱点

数据变得非常复杂，客户群体形象被无限分割和标注，随着用户形象必要维度的增加，操作规则变得越来越详细。传统方法在客户群管理中的痛点层出不穷：渠道分布不均，视野狭窄。作为向客户传达产品和服务的渠道，我们忽略了渠道成本高、支出高、收入低、成本低的在线移动渠道。这不仅缩小了客户的覆盖面，而且不能有效地将客户信息在线整合，无法获取客户的重要影像如客户的喜好和消费习惯等，而且无法对客户进行及时的反复跟进，这就容易造成客户的流失。

客户群体的金融消费特征随着时代的变化和成长生存周期的变化而变化，因此具备较强的用户分析能力是提高客户粘性的关键。

我们发现，传统的客户群管理系统已经无法满足客户在互联网金融更新迭代中的需求。时代在变，客户在变客户需求在变。那么，在这样的背景之下，汽车行业如何构建全新的客户分析体系和营销模式，合适的目标客户就需要它。

（2）大数据对客户的识别度

随着互联网、5G、物联网的发展和反复推进，传统的客户管理模式难以满足数字化时代客户的需求，逐渐被“淘汰”。很多行业已经开始拥抱大数据的力量，利用大数据技术来解决客户管理的薄弱环节。更准确有效地识别客户群体，结合客户金融消费特点，提供适合不同客户群体的产品和服务，实行全新的客户群体管理方式。

那么大数据如何能在市场上取得精准的客户呢？企业不仅要考虑自己引流收集的数据，还要考虑整合各个渠道的客户行为数据“联机+离线”以扩大客户的了解。然而，在许多渠道营销之中，应该教育行业如何整合客户数据，实现数字化客户管理，并提供更一致的服务体验。突破监管两脉，实时获取数据。

1. 实时跟踪客户数据。

在数字营销时代，有效使用数据需要正确的方法来使用大量可用的数据和数据，这的确对使用数据的人、处理数据的平台以及模型算法工具提出了更高的要求。以往客户的静态形象已经不能满足银行工作人员的营销需求，需要及时掌握客户行为的变化。

基于大数据驱动实时采集不同客户群体的动作数据，了解客户的日常生活消费习惯，结合客户的阅读、爱好、评论、分享等数据，动态了解客户当前的兴趣动向、投资偏好和资金往来等，

2. 细化标签属性的定义。

在互联网时代，所有的客户行为和交易数据都能客观地反映他们的真需求。因此，需要对客户进行“标记”。简单来说，就是根据客户的身份属性、消费属性、活动属性、兴趣爱好等，形成典型的标签模型，根据客户的标签进行正确的营销或个性化推荐。

以汽车行业为例，可以获得在汽车行业下载了某销售汽车APP的高频用户。例如瓜果车、紧凑型车、弹簧车等因为不需要购车的客户可以不安装这样的APP，同时根据使用APP的用户的渗透率，主动判断最近是否有这样的需求，从而提高精准度。

根据上述标签体系，对银行的目标客户群进行筛选，以完成精准营销，提升客户体验。

3. 建立正确的客户形象。

智能化时代带来了各种交互方式，同时也产生了大量的客户数据，这些数据被处理和提取，形成各种各样的客户标签，与现实恰恰相反。反映客户的行为、偏好和需求，在构建客户形象时具有很高的研究价值。

要建立一个完整的客户形象，一般有四个步骤。

（1）数据收集和处理。

（2）使用文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法等建立模型。

（3）生成客户标签，包括人口属性、财务属性、行动信息、客户关系、风险信息、兴趣爱好等大数据市场需求，从不同维度和粒度对客户进行描述，构建客户形象系统。

（4）按应用程序维度创建客户群，指导决策。

正确的方式决定方向，有效的内容决定广度，在信息爆炸的时代，人们每天都需要大量的广告信息，已经建立了自我屏蔽系统，如何在众多广告之中脱颖而出，让客户接受我们的产品，有效的普及内容。

总的来说，在营销方面，渠道和内容就像是一对孪生兄弟，彼此的时间非常长。第一，要明确判断目标群体。现在，社交媒体非常适合接触假日消费者。

我们可以看到，数字营销时代已经成为全国各行业的必然趋势。在智能化过程之中，大数据是一股不可忽视的力量，利用大数据打破数据孤岛，通过上下各大营销渠道实时跟踪客户数据，构建精细化客户标签渠道。然后产生准确的客户形象，找到有质量和潜力的客户，最终针对这些客户进行营销活动。真正意义之上的客户群管理的实现，有利于实时决策和正确的客户营销策略。

（编辑：武陵站长网）

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